# 기술 파트너 로그 소스 통합

이 페이지는 다음에 대한 지침을 제공합니다 [Panther Technology Partners](https://panther.com/partners/) Panther의 다음 중 하나로 로그를 전송하여 자사 제품을 Panther와 통합하고 있는 분들 [Data Transport 소스](/ko/data-onboarding/data-transports.md)—예를 들어, [S3 버킷](/ko/data-onboarding/data-transports/aws/s3.md) 또는 [HTTP 엔드포인트](/ko/data-onboarding/data-transports/http.md). 대신 로그 풀링 통합을 생성해야 하는 경우, Panther Tech Partner 팀과 직접 협력해 주세요.

대신 알러트 대상 통합을 생성하려면 다음을 참조하세요. [Tech Partner 알러트 대상 통합](/ko/alerts/tech-partner.md). 커스텀 로그 수집에 대한 정보를 찾고 있는 Panther 고객이라면 다음을 참조하세요. [Custom Logs 문서](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md).

## 1단계: Panther의 기술 파트너 팀에 문의

* [이 양식을 작성하세요](https://panther.com/partners/request/) 당사의 기술 파트너 팀에 문의하려면
  * NFR(Not for Resale) Panther 인스턴스와 공유 Slack 채널에 대한 액세스를 얻기 위해 당사의 Tech Partner 팀과 협력하게 됩니다.

## 2단계: 통합 방법 결정

* 애플리케이션이 이벤트를 HTTP URL(웹훅)로 내보낼 수 있다면 다음을 참조하세요. [HTTP Source](/ko/data-onboarding/data-transports/http.md) 지침.
  * The [HTTP 소스](/ko/data-onboarding/data-transports/http.md) 로그 소스의 볼륨이 높거나(즉, 시간당 최소 1GB를 내보내는 경우) 및/또는 해당 소스의 경우에는 권장되지 않습니다. [페이로드 크기가 HTTP 페이로드 제한을 초과한다면](/ko/data-onboarding/data-transports/http.md#payload-requirements).
* 애플리케이션이 이벤트를 S3 버킷으로 내보낼 수 있다면 다음을 참조하세요. [S3 Source 지침](/ko/data-onboarding/data-transports/aws/s3.md).
* 데이터가 당사의 다른 전송 옵션 중 하나를 사용할 수 있다면, 개별 [Data Transport 문서](/ko/data-onboarding/data-transports.md) 페이지를 참조하세요.

## 3단계: 스키마 및 테스트 생성

1. 데이터에 대한 하나 이상의 스키마를 생성하세요:
   1. Panther에서 파싱할 수 있기를 원하는 모든 샘플 데이터를 생성하거나 수집하세요.
   2. 생성해야 할 로그 스키마 수를 결정하세요—다음을 참조하세요. [필요한 커스텀 스키마 수 결정](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#determine-how-many-custom-schemas-you-need) Custom Logs에서 확인하세요.
   3. 샘플 데이터를 사용하여 스키마를 추론하세요.
      * 다음을 [Panther Console에서 스키마 추론하기](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#how-to-define-a-custom-schema) 또는 [CLI에서 pantherlog를 사용하여](/ko/panther/pantherlog.md#infer-generate-a-schema-from-json-log-samples).
      * 둘 이상의 스키마를 추론하는 경우, 다음 중 하나를 사용하는 것이 권장됩니다. [샘플 로그에서 커스텀 스키마 추론하기](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#inferring-a-custom-schema-from-sample-logs) 방법 또는 [과거 S3 데이터에서 커스텀 스키마 추론하기](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#inferring-custom-schemas-from-historical-s3-data) 방법.
   4. 추론된 스키마에서 다음 사항을 검토하세요:
      * 둘 이상의 스키마를 생성했고 이들에 공통적인 `필수` 속성이 있는 경우, 이벤트 분류 프로세스는 들어오는 이벤트가 어떤 스키마에 속하는지 `필수` 스키마의 속성을 기준으로 결정하므로 이벤트가 잘못 분류될 수 있습니다. 스키마들이 동일한 `필수` 속성을 가지고 있고 이를 구분할 수 없다면, 스키마 병합을 고려하세요.
      * 만약 `타임스탬프` 필드를 이벤트 발생 시간을 정의하는 데 사용할 수 있다면, 이를 다음으로 표시하세요. `isEventTime: true`—그렇지 않으면 해당 필드의 `p_parse_time` 가 이벤트 시간으로 사용되며, 이는 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
      * 다음 중 [변환이](/ko/data-onboarding/custom-log-types/transformations.md) 디택션 또는 검색에서 이벤트를 더 쉽게 참조하거나 조작하는 데 도움이 될 수 있는 항목을 고려하세요.
   5. 스키마를 내보내세요.
      * 스키마를 내보낼 수 있습니다 [CLI에서 pantherlog를 사용하여](/ko/panther/pantherlog.md#export-schemas-export-panther-managed-schemas), 또는 Panther Console에서 텍스트 파일로 복사하여 붙여넣을 수 있습니다.
2. 각 스키마에 대해 다음을 생성하세요. `<schema_name>_tests.yml` 파일.
   * 다음에서 스키마 테스트 파일을 만드는 방법을 알아보세요. [스키마 테스트 파일 만들기](/ko/panther/pantherlog.md#creating-a-schema-test-file).

### 데이터가 Panther로 유입되고 있는지 확인하기

이 단계에서는—조직용 로그 소스 타일이 아직 Panther에 추가되기 전이므로—다음을 설정하여 통합을 테스트하고 싶을 수 있습니다. [데이터 전송](/ko/data-onboarding/data-transports.md) 소스. 소스를 구성한 후에는 다음을 사용하여 데이터가 Panther로 수집되고 있는지 확인할 수 있습니다. [검색](/ko/search/search-tool.md) 도구에서 필터를 만들고 검색을 실행하는 연습을 해보세요.

Search에 대해 더 알아보려면 다음을 참조하세요. [해당 문서 페이지](/ko/search/search-tool.md), 하지만 개괄적으로는 다음과 같습니다:

1. Panther Console의 왼쪽 탐색 모음에서 **조사** > **검색**.
2. 에서 [테이블 드롭다운 필터](/ko/search/search-tool.md#table-filter) 오른쪽 상단에서 로그 소스 스키마의 이름을 클릭하세요.
3. 다음을 조정하세요. [날짜/시간 범위 필터](/ko/search/search-tool.md#date-range-filter), 필요한 경우.
4. 클릭하세요. **검색**.
   * 페이지 하단의 결과 테이블에서 이벤트를 찾으세요.

## 4단계: 통합에 대한 안내 정보 작성

다음 정보를 포함하는 텍스트 파일을 만들어 주세요. 이 정보는 Panther Console에서 귀하의 플랫폼을 설명하고 이 통합에 대한 문서 페이지를 생성하는 데 사용됩니다:

* 애플리케이션에 대한 설명
* 지원되는 통합 방법
* 서비스에서 Data Transport 소스로 로그를 전달할 수 있도록 애플리케이션에서 필요한 구성을 수행하는 단계별 지침
  * 예시는 다음 아래의 페이지를 참조하세요. [지원되는 로그](/ko/data-onboarding/supported-logs.md) Data Transports를 사용하는 항목(예: [Auth0 Logs](/ko/data-onboarding/supported-logs/auth0.md) 및 [GitLab Logs](/ko/data-onboarding/supported-logs/gitlab.md)
  * 이러한 지침이 공개 문서에 정리되어 있다면, 대신 해당 링크를 공유해도 됩니다
* 주의 사항 또는 제한 사항
* 통합의 일반적인 사용 사례. 고객이 Panther에서 귀하의 로그 통합을 어떻게 사용할 수 있을지 생각할 때 다음을 고려할 수 있습니다:
  * 사용 [Correlation Rules](/ko/detections/correlation-rules.md) 시스템의 보안 신호를 다른 로그 소스의 신호와 상관 분석하여 복잡한 위협 행위를 식별하기 위해
  * Panther의 다음 기능 사용 [검색](/ko/search/search-tool.md) 조사 중에 이벤트에서 발견된 식별자(예: 이메일 주소, IP 주소 또는 AWS ARN)를 기준으로 피벗하여 다른 시스템(예: Okta)의 로그 전반에서 검색하기 위해

## 5단계: 검토를 위해 Panther에 제출

1. 다음 파일을 압축하세요:
   * 4단계의 정보가 담긴 텍스트 파일
   * 스키마와 해당 `<schema_name>_tests.yml` 파일
   * 원시 테스트 데이터
   * 정사각형 `.svg` 애플리케이션 로고 파일
2. 압축한 파일을 공유 Slack 채널을 통해 Panther로 보내세요.

zip 파일을 제출한 후, Tech Partner 팀이 다음 단계를 조율하기 위해 귀하와 협력할 것입니다.

## 6단계(선택 사항): 로그 소스용 디택션 생성

1. Python 작성 [디택션](/ko/detections.md) 로그 소스를 위한 항목.
   * 디택션을 사용할 수 있으면 통합 채택이 촉진되므로, 이를 강력히 권장합니다.
   * 보기 [Python 디택션 작성](/ko/detections/rules/python.md) 시작 방법을 알아보고, 다음에서 전체 예제를 찾아보세요. [`panther-analysis` GitHub 리포지토리](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/tree/release/rules).
2. 다음에 대해 귀하의 디택션 콘텐츠로 Pull Request를 여세요. [공개 `panther-analysis` GitHub 리포지토리](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/pulls).
   * 다음을 따라 주세요. [기여 가이드라인](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/blob/release/CONTRIBUTING.md) 및 [스타일 가이드](https://github.com/panther-labs/panther-analysis/blob/release/STYLE_GUIDE.md).


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