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Armis 활동 로그 수집

파서 버전: 3.0

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Armis 활동 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

Armis Centrix는 관리형, 비관리형, IoT/OT 기기에 대한 가시성과 보호를 제공하도록 설계된 엔터프라이즈급 자산 인텔리전스 플랫폼입니다. Armis 활동 데이터 스트림은 연결 이벤트, 프로토콜 사용, 트래픽 패턴, 보안 관련 활동을 포함하여 모니터링되는 기기에서 관찰된 네트워크 활동 이벤트를 캡처합니다. 이러한 활동 로그는 Armis REST API를 통해 내보내고 Google SecOps에서 수집할 수 있도록 GCS 버킷에 기록할 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

Google SecOps 인스턴스
Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
API 액세스 권한이 있는 Armis Centrix 인스턴스
활동 데이터를 읽을 수 있는 권한이 있는 Armis API 보안 비밀 키입니다.

Armis API 보안 비밀 키 생성

Armis Centrix 콘솔(https://<your-instance>.armis.com)에 로그인합니다.
설정 > 애셋 관리 및 보안 > API 관리로 이동합니다.
만들기를 클릭하여 새 API 비밀번호 키를 생성합니다.
대화상자에 보안 비밀 키가 표시됩니다.
보안 비밀 키를 복사하여 안전하게 저장합니다.

API 액세스 확인

통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

ARMIS_INSTANCE="https://your-instance.armis.com"
ARMIS_SECRET_KEY="your-secret-key"

# Get access token
ACCESS_TOKEN=$(curl -s -X POST "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/access_token/" \
    -d "secret_key=${ARMIS_SECRET_KEY}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['data']['access_token'])")

echo "Access Token: ${ACCESS_TOKEN}"

# Test activity search
curl -s "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/search/" \
    -H "Authorization: ${ACCESS_TOKEN}" \
    -G \
    --data-urlencode "aql=in:activity timeFrame:\"1 Hours\"" \
    --data-urlencode "length=1" \
    --data-urlencode "fields=title,type,time,site,sensor,protocol,content,activityUUID" \
    | python3 -m json.tool

Google Cloud Storage 버킷 만들기

Google Cloud 콘솔로 이동하세요.
프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
탐색 메뉴에서 Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
버킷 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름(예: `armis-activity-logs`)을 입력합니다.
위치 유형	필요에 따라 선택(리전, 이중 리전, 멀티 리전)
위치	위치를 선택합니다(예: `us-central1`).
스토리지 클래스	표준(자주 액세스하는 로그에 권장)
액세스 제어	균일(권장)
보호 도구	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓰고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

GCP Console에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: armis-activities-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Armis activity logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
1. 역할 선택을 클릭합니다.
2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
계속을 클릭합니다.
완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용합니다.
Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

서비스 계정에 GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 부여합니다.

Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일(예: armis-activities-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: armis-activities-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Armis REST API에서 활동 로그를 가져와 GCS에 기록합니다.

GCP Console에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수(인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기)를 선택합니다.
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정 값

서비스 이름 armis-activities-collector

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다(예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상을 선택합니다.
트리거(선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 armis-activities-trigger 주제를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
1. 인증 필요를 선택합니다.
2. Identity and Access Management(IAM)를 확인합니다.
참고: Pub/Sub는 함수를 호출할 때 인증을 자동으로 처리합니다.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 armis-activities-collector-sa을 선택합니다.

설정	값
서비스 이름	`armis-activities-collector`
리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다(예: `us-central1`).
런타임	Python 3.12 이상을 선택합니다.

컨테이너 탭으로 이동합니다.

변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

변수 이름	예시 값	설명
`GCS_BUCKET`	`armis-activity-logs`	GCS 버킷 이름
`GCS_PREFIX`	`armis-activities`	로그 파일의 프리픽스
`STATE_KEY`	`armis-activities/state.json`	상태 파일 경로
`ARMIS_INSTANCE_URL`	`https://your-instance.armis.com`	Armis 인스턴스 URL
`ARMIS_SECRET_KEY`	`your-secret-key`	Armis API 비밀번호
`PAGE_SIZE`	`1000`	API 페이지당 레코드 수
`MAX_RECORDS`	`50000`	실행당 최대 레코드 수
`LOOKBACK_HOURS`	`2`	초기 대상 기간

변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 540초(9분)를 입력합니다.
설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1 선택
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다(또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다(1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

진입점 필드에 main을 입력하세요.

인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

첫 번째 파일 - main.py:

import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
import urllib.parse
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=60.0),
  retries=False,
)

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Environment variables
GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'armis-activities').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
ARMIS_INSTANCE_URL = os.environ.get('ARMIS_INSTANCE_URL', '').rstrip('/')
ARMIS_SECRET_KEY = os.environ.get('ARMIS_SECRET_KEY')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '50000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))

ACTIVITY_FIELDS = [
  'title', 'type', 'time', 'site', 'sensor',
  'protocol', 'content', 'activityUUID'
]

def parse_datetime(value):
  """Parse ISO datetime string to datetime object."""
  if not value:
    return None
  if value.endswith("Z"):
    value = value[:-1] + "+00:00"
  try:
    return datetime.fromisoformat(value)
  except Exception:
    try:
      return datetime.strptime(value, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    except Exception:
      return None

def get_access_token():
  """Obtain an access token from the Armis API."""
  url = f"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/access_token/"
  body = urllib.parse.urlencode({'secret_key': ARMIS_SECRET_KEY})
  response = http.request(
    'POST', url,
    body=body,
    headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
  )
  if response.status != 200:
    raise Exception(
      f"Failed to get access token: HTTP {response.status} - "
      f"{response.data.decode('utf-8')}"
    )
  data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
  return data['data']['access_token']

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
  Armis Activity records and write to GCS.

  Args:
    cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
  """

  if not all([GCS_BUCKET, ARMIS_INSTANCE_URL, ARMIS_SECRET_KEY]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

    # Load state
    state = load_state(bucket, STATE_KEY)

    # Determine time window
    now = datetime.now(timezone.utc)
    last_time = None

    if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
      try:
        last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
        # Overlap by 2 minutes to catch delayed events
        if last_time:
          last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")

    if last_time is None:
      last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)

    print(
      f"Fetching activity logs from "
      f"{last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}"
    )

    # Get access token
    access_token = get_access_token()
    print("Successfully obtained Armis access token.")

    # Fetch activity logs
    records, newest_event_time = fetch_activity_logs(
      access_token=access_token,
      start_time=last_time,
      end_time=now,
    )

    if not records:
      print("No new activity records found.")
      save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
      return

    # Write to GCS as NDJSON
    timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/logs_{timestamp}.ndjson"
    blob = bucket.blob(object_key)

    ndjson = '\n'.join(
      [json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in records]
    ) + '\n'
    blob.upload_from_string(
      ndjson, content_type='application/x-ndjson'
    )

    print(
      f"Wrote {len(records)} records to "
      f"gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}"
    )

    # Update state
    if newest_event_time:
      save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)
    else:
      save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())

    print(f"Successfully processed {len(records)} records")

  except Exception as e:
    print(f'Error processing activity logs: {str(e)}')
    raise

def load_state(bucket, key):
  """Load state from GCS."""
  try:
    blob = bucket.blob(key)
    if blob.exists():
      state_data = blob.download_as_text()
      return json.loads(state_data)
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not load state: {e}")
  return {}

def save_state(bucket, key, last_event_time_iso):
  """Save the last event timestamp to GCS state file."""
  try:
    state = {'last_event_time': last_event_time_iso}
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(
      json.dumps(state, indent=2),
      content_type='application/json'
    )
    print(f"Saved state: last_event_time={last_event_time_iso}")
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not save state: {e}")

def fetch_activity_logs(access_token, start_time, end_time):
  """
  Fetch activity logs from Armis REST API with pagination.

  Args:
    access_token: Armis API access token
    start_time: Start time for log query
    end_time: End time for log query

  Returns:
    Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
  """
  base_url = f"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/search/"
  headers = {'Authorization': access_token}

  # Build AQL query with time filter
  start_str = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
  aql_query = f'in:activity after:{start_str}'

  records = []
  newest_time = None
  page_from = 0
  backoff = 1.0

  while True:
    if len(records) >= MAX_RECORDS:
      print(f"Reached max_records limit ({MAX_RECORDS})")
      break

    params = {
      'aql': aql_query,
      'from': str(page_from),
      'orderBy': 'time',
      'length': str(PAGE_SIZE),
      'fields': ','.join(ACTIVITY_FIELDS),
    }

    try:
      response = http.request(
        'GET', base_url,
        fields=params,
        headers=headers
      )

      # Handle rate limiting with exponential backoff
      if response.status == 429:
        retry_after = int(
          response.headers.get(
            'Retry-After', str(int(backoff))
          )
        )
        print(
          f"Rate limited (429). "
          f"Retrying after {retry_after}s..."
        )
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

      # Handle token expiry
      if response.status == 401:
        print("Access token expired, refreshing...")
        access_token = get_access_token()
        headers = {'Authorization': access_token}
        continue

      backoff = 1.0

      if response.status != 200:
        print(f"HTTP Error: {response.status}")
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f"Response body: {response_text}")
        return records, newest_time

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      result = data.get('data', {}).get('results', [])
      total = data.get('data', {}).get('total', 0)
      count = data.get('data', {}).get('count', 0)
      next_from = data.get('data', {}).get('next')

      if not result:
        print(f"No more results (empty page)")
        break

      print(
        f"Page from={page_from}: Retrieved {count} events "
        f"(total: {total})"
      )
      records.extend(result)

      # Track newest event time
      for event in result:
        try:
          event_time = event.get('time')
          if event_time:
            if newest_time is None:
              newest_time = event_time
            else:
              current_dt = parse_datetime(event_time)
              newest_dt = parse_datetime(newest_time)
              if (
                current_dt and newest_dt
                and current_dt > newest_dt
              ):
                newest_time = event_time
        except Exception as e:
          print(
            f"Warning: Could not parse "
            f"event time: {e}"
          )

      # Check pagination
      if next_from is None or count < PAGE_SIZE:
        print("Reached last page")
        break

      page_from = next_from

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching activity logs: {e}")
      return records, newest_time

  print(f"Retrieved {len(records)} total activity records")
  return records, newest_time

두 번째 파일 - requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다(2~3분).

참고: Armis API는 ASQ(Armis Standard Query) 문법과 함께 /search/ 엔드포인트를 사용합니다. in:activity 쿼리는 활동 기록을 구체적으로 타겟팅합니다. after: 필터는 증분 데이터 수집에 사용됩니다. API는 응답에 next 커서가 있는 from 및 length 매개변수를 사용하여 페이지로 나눈 결과를 반환합니다.

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 정기적으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
이름	`armis-activities-collector-hourly`
리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
주파수	`0 * * * *`(매시간 정각)
시간대	시간대 선택(UTC 권장)
타겟 유형	Pub/Sub
주제	`armis-activities-trigger` 주제를 선택합니다.
메일 본문	`{}`(빈 JSON 객체)

만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
10분마다	`/10 * * *`	대용량, 거의 실시간
1시간마다	`0 * * * *`	표준(권장)
2시간마다	`0 /2 * *`	볼륨 낮추기

통합 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
몇 초 동안 기다립니다.
Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
함수 이름 armis-activities-collector을 클릭합니다.
로그 탭을 클릭합니다.

함수가 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

Fetching activity logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Successfully obtained Armis access token.
Page from=0: Retrieved X events (total: Y)
Wrote X records to gs://armis-activity-logs/armis-activities/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
접두사 폴더 armis-activities/로 이동합니다.
현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

HTTP 400: AQL 쿼리 문법이 올바른지 확인합니다. Armis 인스턴스 URL에 후행 슬래시가 없는지 확인합니다.
HTTP 401: 액세스 토큰이 만료되었거나 잘못되었습니다. 이 함수는 401 오류가 발생하면 토큰을 자동으로 새로고침합니다.
HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도합니다.
'액세스 토큰을 찾을 수 없음': Armis API 비밀번호가 올바른지 확인합니다.
환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Armis 활동 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

설정 > 데이터 관리 > 피드로 이동합니다. SIEM 전용 플랫폼을 사용하는 경우 설정 > 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Armis Activities).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Armis 활동을 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 파라미터의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 프리픽스 경로가 있는 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://armis-activity-logs/armis-activities/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - armis-activity-logs: GCS 버킷 이름입니다.
    - armis-activities: 로그가 저장되는 선택적 프리픽스/폴더 경로입니다(루트의 경우 비워 둠).
참고: 항상 URI 끝에 후행 슬래시(/)를 포함하세요.
- 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
  - 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다(테스트에 권장).
  - 전송된 파일 삭제: 전송이 완료된 후 파일을 삭제합니다.
  - 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료된 후 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.
  참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. 이에 따라 IAM 권한을 업데이트합니다.
- 최대 파일 기간: 지난 며칠 동안 수정된 파일을 포함합니다(기본값은 180일).
- 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
`activity_data_decision_client_offered_suites_list`	`additional.fields`	병합됨
`activity_data_decision_src_device_id_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_category_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_client_device_id_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_connection_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_risk_factor_category_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_risk_factor_description_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_risk_factor_id_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_decision_data_risk_factor_score_label`	`additional.fields`	병합됨
`activity_type_label`	`additional.fields`	병합됨
`policy_action_action_params_alert_classification_id`	`additional.fields`	병합됨
`policy_action_action_params_alert_description`	`additional.fields`	병합됨
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