Melihat laporan kerentanan untuk organisasi menggunakan Inventaris Aset Cloud dan BigQuery

Dokumen ini menjelaskan cara menggunakan VM Manager, Inventaris Aset Cloud, dan BigQuery untuk melihat laporan kerentanan instance Compute Engine di organisasi Anda.

Dengan mengekspor data dari Inventaris Aset Cloud ke BigQuery, Anda dapat menjalankan kueri lanjutan untuk mengidentifikasi patch yang tertunda dan informasi kerentanan di seluruh organisasi Anda.

Sebelum memulai

  • Siapkan VM Manager.
  • Aktifkan Cloud Asset Inventory API.
  • Buat set data BigQuery untuk menyimpan data yang diekspor.
  • Pastikan Anda memiliki izin yang diperlukan untuk melihat laporan kerentanan.
  • Siapkan autentikasi jika Anda belum melakukannya. Autentikasi memverifikasi identitas Anda untuk mengakses layanan Cloud de Confiance by S3NS dan API. Untuk menjalankan kode atau sampel dari lingkungan pengembangan lokal, Anda dapat melakukan autentikasi ke Compute Engine dengan memilih salah satu opsi berikut:

    Pilih tab untuk melihat bagaimana Anda berencana menggunakan contoh di halaman ini:

    Konsol

    Saat menggunakan konsol Cloud de Confiance untuk mengakses layanan Cloud de Confiance by S3NS dan API, Anda tidak perlu menyiapkan autentikasi.

    gcloud

    1. Instal Google Cloud CLI, lalu login ke gcloud CLI dengan identitas gabungan Anda. Setelah login, inisialisasi Google Cloud CLI dengan menjalankan perintah berikut: 

      gcloud init
  • Tetapkan region dan zona default.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan guna mengekspor data resource ke BigQuery, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut pada project, folder, atau organisasi:

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin yang diperlukan untuk mengekspor data resource ke BigQuery. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk mengekspor data resource ke BigQuery:

  • cloudasset.assets.exportOSInventories
  • cloudasset.assets.exportResource
  • bigquery.datasets.get
  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.update
  • bigquery.tables.get
  • bigquery.jobs.create

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Mengekspor data VM Manager ke BigQuery

Untuk mengekspor data inventaris dan resource OS ke BigQuery, lakukan hal berikut:

  1. Identifikasi ID organisasi Anda:

    gcloud projects get-ancestors PROJECT_ID

    Ganti PROJECT_ID dengan project ID project Anda.

  2. Mengekspor data inventaris OS yang dikumpulkan oleh VM Manager dari instance VM:

    gcloud asset export \
    --content-type=os-inventory \
    --organization=ORGANIZATION_ID \
    --per-asset-type \
    --bigquery-table="projects/BQ_PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/os"

    Ganti kode berikut:

    • ORGANIZATION_ID: ID organisasi Anda.
    • BQ_PROJECT_ID: ID project tempat set data BigQuery Anda berada.
    • DATASET_ID: nama set data BigQuery Anda.

  3. Mengekspor metadata resource ke tabel BigQuery:

    gcloud asset export \
    --content-type=resource \
    --organization=ORGANIZATION_ID \
    --per-asset-type \
    --bigquery-table="projects/BQ_PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/res"

    Ganti kode berikut:

    • ORGANIZATION_ID: ID organisasi Anda
    • BQ_PROJECT_ID: project ID tempat set data BigQuery Anda berada
    • DATASET_ID: ID set data BigQuery Anda

Untuk mempelajari cara mengekspor snapshot inventaris OS, lihat Mengekspor snapshot aset}.

Membuat laporan kerentanan untuk organisasi Anda

Setelah mengekspor data inventaris, Anda dapat menjalankan kueri SQL di BigQuery untuk membuat laporan kerentanan. Laporan ini memberikan informasi berikut:

  • Daftar lengkap patch tertunda di seluruh organisasi.
  • Ringkasan patch tertunda per instance Compute Engine.
  • Ringkasan patch tertunda per project.

Untuk membuat laporan, lakukan langkah-langkah berikut:

  1. Di konsol Cloud de Confiance , buka halaman BigQuery.

    Buka BigQuery

  2. Di editor kueri, tempel skrip SQL berikut:

    WITH UPDATES_GRANULAR_DATA AS (
  SELECT
    project,
    instance,
    os,
    available_update,
    vuln.cve AS vuln_cve,
    vuln.severity AS linux_vuln_severity,
    windows_categories
  FROM (
    SELECT
      SPLIT(inv.name, '/')[OFFSET(4)] AS project,
      SPLIT(inv.name, '/')[OFFSET(8)] AS instance,
      inv.os_inventory.os_Info.long_Name AS os,
      inv_item.key AS available_update,
      (
        SELECT
          ARRAY_AGG(c.name) windows_cat_names
        FROM UNNEST(inv_item.value.available_Package.wua_Package.categories) c
      ) AS windows_categories
    FROM
      DATASET_ID.os_compute_googleapis_com_Instance AS inv
    CROSS JOIN UNNEST(inv.os_inventory.items) AS inv_item
    WHERE
      inv.name NOT LIKE '%/locations/%'
      AND inv_item.value.type = 2 --"AVAILABLE_PACKAGE"

    UNION ALL

    SELECT
      project,
      instance,
      os,
      NULL AS available_update,
      NULL AS windows_categories
    FROM (
      SELECT
        SPLIT(name, '/')[OFFSET(4)] AS project,
        SPLIT(name, '/')[OFFSET(8)] AS instance,
        os_Inventory.os_Info.long_Name AS os,
        (
          SELECT COUNT(*)
          FROM UNNEST(os_Inventory.items)
          WHERE value.type = 2 --"AVAILABLE_PACKAGE"
        ) AS count_available_updates
      FROM DATASET_ID.os_compute_googleapis_com_Instance
      WHERE name NOT LIKE '%/locations/%'
    )
    WHERE count_available_updates = 0
  )
  LEFT JOIN (
    SELECT
      inv_item,
      v.details.severity AS severity,
      v.details.cve AS cve
    FROM DATASET_ID.res_osconfig_googleapis_com_VulnerabilityReport
    CROSS JOIN UNNEST(resource.data.vulnerabilities) AS v
    CROSS JOIN UNNEST(v.availableInventoryItemIds) AS inv_item
    WHERE
      ARRAY_LENGTH(resource.data.vulnerabilities)>0 AND
      ARRAY_LENGTH(v.availableInventoryItemIds)>0
  ) AS vuln
  ON vuln.inv_item = available_update
),

REPORT_WITH_WINDOWS_CATEGORIES_VERBOSE AS (
  SELECT
    project,
    instance,
    os,
    COUNTIF(available_update IS NOT NULL) as updates_pending,
    IF(
      COUNTIF(available_update IS NOT NULL)>0 AND ARRAY_LENGTH(ARRAY_CONCAT_AGG(windows_categories)) IS NULL,
        IF(
          ARRAY_LENGTH(ARRAY_AGG(DISTINCT(linux_vuln_severity) IGNORE NULLS)) > 0,
          IF(
            CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT(linux_vuln_severity) IGNORE NULLS),""), "CRITICAL"),
            "CRITICAL",
            IF(
              CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT(linux_vuln_severity) IGNORE NULLS),""), "HIGH"),
              "HIGH",
              IF(
                CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT(linux_vuln_severity) IGNORE NULLS),""), "MEDIUM"),
                "MEDIUM",
                IF(
                  CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT(linux_vuln_severity) IGNORE NULLS),""), "LOW"),
                  "LOW",
                  "SEVERITY_UNSPECIFIED"
                )
              )
            )
          ),
          "UNKNOWN"
        ),
        NULL
    ) as linux_vuln_severity,
    ARRAY_CONCAT_AGG(windows_categories) as windows_categories_agg
  FROM UPDATES_GRANULAR_DATA
  GROUP BY project, instance, os
  ORDER BY project, instance, os
),

REPORT_BY_VM AS (
  SELECT
    project,
    instance,
    os,
    updates_pending,
    linux_vuln_severity,
    IF(
      ARRAY_LENGTH(windows_categories_agg) > 0,
      IF(
        CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY(SELECT DISTINCT(a) as n FROM UNNEST(windows_categories_agg) a ORDER BY n ASC),","), "Security Updates"),
        "SECURITY UPDATES",
        IF(
          CONTAINS_SUBSTR(ARRAY_TO_STRING(ARRAY(SELECT DISTINCT(a) as n FROM UNNEST(windows_categories_agg) a ORDER BY n ASC),","), "Update Rollups"),
          "UPDATE ROLLUPS",
          "OTHER UPDATES"
        )
      ),
      NULL
    ) as windows_category
  FROM REPORT_WITH_WINDOWS_CATEGORIES_VERBOSE
),

REPORT_BY_PROJECT AS (
  SELECT
    project,
    COUNT(*) as total_vms,
    COUNTIF(updates_pending=0) as vms_up_to_date,
    COUNTIF(updates_pending>0) as vms_with_updates_pending,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "CRITICAL") as linux_vms_critical,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "HIGH") as linux_vms_high,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "MEDIUM") as linux_vms_medium,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "LOW") as linux_vms_low,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "SEVERITY_UNSPECIFIED") as linux_vms_severity_unspecified,
    COUNTIF(linux_vuln_severity = "UNKNOWN") as linux_vms_unknown,
    COUNTIF(windows_category = "SECURITY UPDATES") as win_vms_security_updates,
    COUNTIF(windows_category = "UPDATE ROLLUPS") as win_vms_update_rollups,
    COUNTIF(windows_category = "OTHER UPDATES") as win_vms_other_updates
  FROM REPORT_BY_VM
  GROUP BY project
)

-- To view the report, uncomment one of the following SELECT statements:

-- 1. List of every pending update package across all VMs with associated vulnerability severity:
-- SELECT * FROM UPDATES_GRANULAR_DATA

-- 2. List of VMs and pending updates count:
-- SELECT * FROM REPORT_BY_VM

-- 3. Summary of projects, showing count of VMs up-to-date and with pending updates:
SELECT * FROM REPORT_BY_PROJECT

    Ganti DATASET_ID dengan ID set data BigQuery Anda.

  3. Klik Run.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pembuatan kueri data, lihat Menjalankan kueri.

Setelah membuat laporan, Anda dapat menggunakan Data Studio untuk membuat dasbor kustom. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menganalisis data dengan Data Studio.

Langkah berikutnya