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# 표준 필드

Panther의 로그 분석은 모든 로그 레코드에 정규화 필드(IP, 도메인 등)를 적용합니다. 이러한 필드는 모든 데이터 소스에서 속성에 대한 표준 이름을 제공하여 빠르고 쉽게 데이터 상관 분석을 가능하게 합니다.

예를 들어, 각 데이터 소스에는 이벤트가 발생한 시간이 있지만, 각 데이터 소스가 해당 속성에 동일한 이름을 사용할 가능성은 낮으며, 연결된 시간이 다른 데이터 소스와 일관된 시간대를 가진다고 보장되지도 않습니다.

Panther의 `p_event_time` 속성은 각 데이터 소스의 해당 이벤트 시간에 매핑되며 [UTC로 정규화됩니다](/ko/data-onboarding/custom-log-types/reference.md#timestamps). 이는 여러 데이터 소스를 쿼리하는 동안 `p_event_time`, 각 데이터 소스의 이질적인 스키마에도 불구하고 조인하고 정렬할 수 있음을 의미합니다.

{% hint style="info" %}
모든 추가 표준 필드는 다음으로 시작합니다 `p_.`
{% endhint %}

## 필수 필드

아래 필드들은 모든 로그 레코드에 추가됩니다:

<table data-header-hidden><thead><tr><th width="227.35377358490564">필드 이름</th><th width="150.8477048821628">유형</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>필드 이름</strong></td><td><strong>유형</strong></td><td><strong>설명</strong></td></tr><tr><td><code>p_log_type</code></td><td><code>string</code></td><td>로그의 유형입니다.</td></tr><tr><td><code>p_row_id</code></td><td><code>string</code></td><td>행의 고유 id(UUID)입니다.</td></tr><tr><td><code>p_event_time</code></td><td><code>timestamp</code></td><td>이곳에는 로그 유형에 대한 관련 이벤트 시간이 복사되어 UTC로 정규화됩니다.<br><br>형식: <code>YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff</code></td></tr><tr><td><code>p_parse_time</code></td><td><code>timestamp</code></td><td>이벤트가 파싱된 현재 시간으로, UTC로 정규화됩니다.<br><br>형식: <code>YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff</code></td></tr><tr><td><code>p_schema_version</code></td><td><code>정수</code></td><td>이 행에 사용된 스키마의 버전입니다.</td></tr><tr><td><code>p_source_id</code></td><td><code>string</code></td><td>소스 통합에 대해 Panther가 생성한 내부 id입니다.</td></tr><tr><td><code>p_source_label</code></td><td><code>string</code></td><td>소스 통합에 대해 사용자가 제공한 레이블입니다(수정 시 변경될 수 있음).</td></tr><tr><td><code>p_source_file</code></td><td><code>object</code></td><td>S3 소스에서만 사용할 수 있으며, 이 필드에는 버킷 이름과 객체 키를 포함하여 이 이벤트가 발생한 파일의 메타데이터가 들어 있습니다.</td></tr><tr><td><code>p_header</code></td><td><code>object</code></td><td>다음 경우에는 봉투 메타데이터를 포함합니다 <strong>봉투 필드 유지</strong> 에 대해 사용하도록 설정되어 있으면 <a href="/pages/a8fbcba1605f17464633147cc6618b01bce5a1d6#envelope-field-retention">CloudWatch 로그 소스</a>. 로그 그룹, 로그 스트림, 소유 계정, 구독 필터와 같은 정보를 포함합니다.</td></tr></tbody></table>

{% hint style="info" %}
이벤트에 타임스탬프가 없으면 `p_event_time` 가 다음으로 설정됩니다 `p_parse_time`, 즉 이벤트가 파싱된 시간입니다.
{% endhint %}

다음 `p_source_id` 및 `p_source_label` 필드는 데이터의 출처를 나타냅니다. 예를 들어 Panther에 등록된 여러 CloudTrail 소스를 각각 고유한 이름(예: "Dev Accounts", "Production Accounts", "HR Accounts" 등)으로 가질 수 있습니다. 이러한 필드를 사용하면 소스별로 데이터를 구분할 수 있으며, 이는 Panther에서 탐지를 구성할 때 유용합니다.

또한 아래 필드들은 `panther_룰_matches` 데이터베이스의 모든 테이블에 있는 로그 레코드에 추가됩니다:

<table data-header-hidden><thead><tr><th width="279.2877939529675">필드 이름</th><th width="195.33333333333334">유형</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>panther_룰_matches의 필드 이름</strong></td><td><strong>유형</strong></td><td><strong>설명</strong></td></tr><tr><td><code>p_알러트_id</code></td><td><code>string</code></td><td>행과 관련된 알러트의 id입니다.</td></tr><tr><td><code>p_알러트_creation_time</code></td><td><code>timestamp</code></td><td>행과 관련된 알러트 생성 시간입니다.</td></tr><tr><td><code>p_알러트_context</code></td><td>object</td><td>룰의 알러트_context() 함수에서 반환된 JSON 객체입니다.</td></tr><tr><td><code>p_알러트_severity</code></td><td><code>string</code></td><td>알러트 시점의 룰 심각도 수준입니다. 이는 동적으로 설정할 수 있으므로 기본 심각도와 다를 수 있습니다.</td></tr><tr><td><code>p_알러트_update_time</code></td><td><code>timestamp</code></td><td>행과 관련된 마지막 알러트 업데이트 시간입니다.</td></tr><tr><td><code>p_룰_id</code></td><td><code>string</code></td><td>알러트를 생성한 룰의 id입니다.</td></tr><tr><td><code>p_룰_error</code></td><td><code>string</code></td><td>룰 실행 중 오류가 있었다면 오류 메시지입니다.</td></tr><tr><td><code>p_룰_reports</code></td><td><code>map[string]array[string]</code></td><td>행과 관련된 사용자가 정의한 룰 보고 태그 목록입니다.</td></tr><tr><td><code>p_룰_severity</code></td><td><code>string</code></td><td>룰의 기본 심각도입니다.</td></tr><tr><td><code>p_룰_tags</code></td><td><code>array[string]</code></td><td>행과 관련된 사용자가 정의한 룰 태그 목록입니다.</td></tr></tbody></table>

## 지표 필드

흔한 보안 질문 중 하나는 “어떤 지표가 `어떤 지표가` 우리 로그의 아무 곳에서나 관찰된 적이 있는가?”입니다. Panther의 *어떤* 도구를 사용하면 [Search](/ko/search/search-tool.md) 모든 다양한 로그 소스의 데이터를 검색하여 그 답을 찾을 수 있습니다.

로그 이벤트가 수집되면, [`지표` 필드](/ko/data-onboarding/custom-log-types/reference.md#indicators) 해당 스키마의 `p_any_` 어떤 필드의 값이 추출되어야 하는지를 식별합니다 `p_any_` 필드로, 이벤트에 추가되어 함께 저장됩니다. 아래 표는 어떤 `지표`. 모든 `p_any_` 필드는 목록입니다.

사용자 지정 스키마를 구성할 때, 아래 표의 Indicator Name 열에 있는 값을 스키마의 [`지표` 필드](/ko/data-onboarding/custom-log-types/reference.md#indicators)에 사용할 수 있습니다. 각 행은(다음을 제외하고 `hostname`, `net_addr`, 그리고 `url`) 는 [Search](/ko/search/search-tool.md).

아래 표에 있는 필드 외부의 필드 이름/값 쌍은 [Search의 키/값 필터 표현식](/ko/search/search-tool.md#key-value-filter-expression) 기능으로 검색할 수 있지만—해당 필드들은 서로 다른 로그 소스에서 서로 다른 구문을 가진 대응 항목으로 매핑되지 않았기 때문에, 검색된 정확한 필드 이름을 포함하는 로그 소스의 일치 항목만 반환됩니다.

{% hint style="info" %}
스키마에서 필드를 지표로 지정하려면, 해당 필드는 type이어야 합니다 `string`.
{% endhint %}

<table><thead><tr><th width="178.33333333333331">지표 이름</th><th width="213.67435158501445">추출되는 필드</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td>actor_id</td><td>p_any_actor_ids</td><td>값을 p_any_actor_ids에 추가합니다.</td></tr><tr><td>aws_account_id</td><td>p_any_aws_account_ids</td><td>값이 유효한 AWS 계정 id이면 p_any_aws_account_ids에 추가합니다.</td></tr><tr><td>aws_arn</td><td>p_any_aws_arns,<br>p_any_aws_instance_ids,<br>p_any_aws_account_ids,<br>p_any_emails<br></td><td>값이 유효한 AWS ARN이면 p_any_aws_arns에 추가합니다.<br>ARN에 AWS 계정 id가 포함되어 있으면 추출하여 p_any_aws_account_ids에 추가합니다.<br>ARN에 EC2 인스턴스 id가 포함되어 있으면 추출하여 p_any_aws_instance_ids에 추가합니다.<br>ARN이 AWS STS Assume Role을 참조하고 이메일 주소를 포함하면 이메일 주소를 추출하여 p_any_emails에 넣습니다.</td></tr><tr><td>aws_instance_id</td><td>p_any_aws_instance_ids</td><td>값이 유효한 AWS instance id이면 p_any_aws_instance_ids에 추가합니다.</td></tr><tr><td>aws_tag</td><td>p_any_aws_tags</td><td>값을 p_any_aws_tags에 추가합니다.</td></tr><tr><td>cve</td><td>p_any_cves</td><td>정규식과 일치하는 값을 추출합니다 <code>^[Cc][Vv][Ee]-\d{4}-\d+$</code> 그리고 p_any_cves에 추가합니다</td></tr><tr><td>domain</td><td>p_any_domain_names</td><td>값을 p_any_domain_names에 추가합니다.</td></tr><tr><td>email</td><td>p_any_emails</td><td>값이 유효한 이메일 주소이면 값을 p_any_emails에 추가합니다. 값의 앞부분은 <code>@</code> p_any_usernames에도 채워집니다</td></tr><tr><td>hostname</td><td>p_any_domain_names, p_any_ip_addresses</td><td>값을 p_any_domain_names에 추가합니다.<br>값이 유효한 ipv4 또는 ipv6 주소이면 p_any_ip_addresses에 추가합니다.</td></tr><tr><td>ip</td><td>p_any_ip_addresses</td><td>값이 유효한 ipv4 또는 ipv6 주소이면 p_any_ip_addresses에 추가합니다.</td></tr><tr><td>mac</td><td>p_any_mac_addresses</td><td>값이 유효한 IEEE 802 MAC-48, EUI-48, EUI-64, 또는 20옥텟 IP over InfiniBand 링크 계층 주소이면 p_any_mac_addresses에 추가합니다.</td></tr><tr><td>md5</td><td>p_any_md5_hashes</td><td>값이 유효한 md5이면 값을 p_any_md5_hashes에 추가합니다.</td></tr><tr><td>mitre_attack_technique</td><td>p_any_mitre_attack_techniques</td><td>정규식과 일치하는 값을 추출합니다 <code>\b[Tt]\d{4}(?:\.\d{3})?\b</code> 그리고 p_any_mitre_attack_techniques에 추가합니다. 예를 들어, 필드 값이 <code>"Technique: T1234"</code>이면, p_any_mitre_attack_techniques의 값은 <code>["T1234"]</code></td></tr><tr><td>net_addr</td><td>p_any_domain_names, p_any_ip_addresses</td><td>형식의 값에서 추출합니다 <code>&#x3C;host>:&#x3C;port></code> 그리고 호스트 부분을 p_any_domain_names에 추가합니다.<br>호스트 부분이 유효한 ipv4 또는 ipv6 주소이면 p_any_ip_addresses에 추가합니다.</td></tr><tr><td>serial_number</td><td>p_any_serial_numbers</td><td>값을 p_any_serial_numbers에 추가합니다.</td></tr><tr><td>sha1</td><td>p_any_sha1_hashes</td><td>값이 유효한 sha1이면 p_any_sha1_hashes에 추가합니다.</td></tr><tr><td>sha256</td><td>p_any_sha256_hashes</td><td>값이 유효한 sha256이면 p_any_sha256_hashes에 추가합니다.</td></tr><tr><td>trace_id</td><td>p_any_trace_ids</td><td>값을 p_any_trace_ids에 추가합니다.<br>세션 id와 문서 id와 같은 태그 필드는 관련 이벤트의 전체 활동을 추적하기 위해 요소를 다른 로그와 연결하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr><td>url</td><td>p_any_domain_names, p_any_ip_addresses</td><td><p>url을 구문 분석하여 "http://" 또는 "https://" 뒤의 호스트 부분을 추출합니다.<br></p><p>호스트 부분을 p_any_domain_names에 추가합니다.<br>호스트 부분이 유효한 ipv4 또는 ipv6 주소이면 p_any_ip_addresses에 추가합니다.</p></td></tr><tr><td>username</td><td>p_any_usernames</td><td>값을 p_any_usernames에 추가합니다.<br><br>이 필드에는 다음으로 표시된 값도 채워집니다 <code>email</code> 지표. 이메일 값의 앞부분은 <code>@</code> 이 필드에 추가됩니다.</td></tr></tbody></table>

## 보강 필드 <a href="#enrichmentfields" id="enrichmentfields"></a>

Panther 룰 엔진은 다음에서 조회된 일치 항목을 가져와 [룩업 테이블 ](/ko/enrichment/custom.md)그 데이터를 키를 사용하여 이벤트에 추가합니다 `p_enrichment` 다음 JSON 구조에서:

```json
{ 
    'p_enrichment': {
        <lookup table의 이름>: { 
            <일치한 로그의 키>: <조회된 일치 행>,
            ...
	    <일치한 로그의 키>: <조회된 일치 행>,
        }    
    }
} 
```

<table><thead><tr><th width="250">보강 필드 이름</th><th width="122.33333333333331">유형</th><th>보강 필드 설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>p_enrichment</code></td><td>object</td><td>일치하는 행이 발견된 조회 결과 사전입니다.</td></tr><tr><td><code>p_match</code></td><td>string</td><td><code>p_match</code> 는 ... 내의 각 일치 행의 데이터에 주입됩니다 <code>p_enrichment</code>. 해당 값은 이벤트에서 일치한 값입니다.</td></tr></tbody></table>

## "all\_logs" 보기

Panther는 표준 필드가 포함된 모든 데이터 소스에 대한 보기를 관리합니다.

이를 통해 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다. "활동이 *어떤* 에서의 `some-bad-ip`, 있다면 어디에서였는가?"

아래 쿼리는 로그 유형별로 IP 주소와 관련된 레코드 수를 보여줍니다 `95.123.145.92`:

```sql
SELECT
 p_log_type, count(1) AS row_count
FROM panther_views.public.all_logs
WHERE p_occurs_between('2020-1-30', '2020-1-31')
     AND array_contains('95.123.145.92'::variant, p_any_ip_addresses)
GROUP BY p_log_type
```

이 결과를 바탕으로, 활동이 표시되는 특정 로그로 드릴다운할 수 있습니다.

## 탐지에서의 표준 필드

Panther 표준 필드는 탐지에서 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 아래 Python 룰은 GuardDuty 알러트가 다음으로 태그된 리소스에서 발생할 때 트리거됩니다 `심각`:

```python
def 룰(event):
    if 'p_any_aws_tags' in event:
        for tag in event['p_any_aws_tags']:
            if 'critical' in tag:
                return True
    return False 
```


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