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Asset Panda のログを収集する

パーサーのバージョン: 1.0

以下でサポートされています。

Google SecOps SIEM

このドキュメントでは、Google Cloud Storage V2 を使用して Asset Panda ログを Google Security Operations に取り込む方法について説明します。

Asset Panda は、組織が物理アセットとデジタルアセットをライフサイクル全体で追跡、管理、レポートできるようにするクラウドベースのアセット管理プラットフォームです。Asset Panda REST API を使用すると、フィールドレベルの変更、アセットの転送、アクション履歴、すべてのアセットグループにわたるユーザーアクティビティを記録する変更ログにアクセスできます。これらの変更ログは、API を介して収集し、Google SecOps による取り込みのために GCS バケットに書き込むことができます。

始める前に

次の前提条件を満たしていることを確認してください。

Google SecOps インスタンス
Cloud Storage API が有効になっている GCP プロジェクト
GCS バケットを作成、管理する権限
Cloud Run サービス、Pub/Sub トピック、Cloud Scheduler ジョブを作成する権限
管理者アクセス権を持つ Asset Panda アカウント（API 構成に必要）
読み取り権限を持つ Asset Panda の API キーとシークレット

Asset Panda API 認証情報を生成する

[API Configuration] に移動する

管理者として Asset Panda アカウントにログインします。
右上にある設定（歯車）アイコンをクリックします。
[API Configuration] を選択します。

API キーを作成する

[API Configuration] ページで、[Create New API Key] をクリックします。
次の構成情報を提供してください。
- 名前: 鍵のわかりやすい名前を入力します（例: SIEM Change Log Collector）。
- 権限: [読み取り] を選択します。
注: セキュリティを確保するため、読み取り権限のみを付与してください。ログの収集に書き込み権限と削除権限は必要ありません。
[保存] をクリックします。
ページの下部に表示される次の認証情報を記録します。
- API キー（クライアント ID とも呼ばれます）
- API Secret（クライアントシークレットとも呼ばれます）
注: API Secret は 1 回しか表示されません。両方の値を安全に保存します。シークレットを紛失した場合は、新しい API キーを生成する必要があります。

グループ ID を特定する

Cloud Run 関数は、オブジェクトとその変更ログをクエリするためにグループ ID を必要とします。グループ ID を確認する手順は次のとおりです。

Asset Panda で、[Settings] > [Group Settings] に移動します。
グループ名の横にある [編集] リンクをクリックします。
ブラウザの URL の末尾近くにある数値をメモします。これはグループ ID です（例: 12345）。
変更ログを収集するグループごとに、この手順を繰り返します。

テスト API へのアクセス

統合に進む前に、認証情報をテストします。
```
API_KEY="your-api-key"
API_SECRET="your-api-secret"

# Test authentication by retrieving account settings
curl -s "https://api.assetpanda.com/v3/settings" \
  -H "Accept: application/json" \
  -H "Access-Key-Id: ${API_KEY}" \
  -H "Access-Key-Secret: ${API_SECRET}"
```
注: Asset Panda では、IP アドレスごとに 3 分間に 400 回の API 呼び出しというレート制限が適用されます。Cloud Run 関数は、組み込みのレート制限を使用してこれを処理します。

Google Cloud Storage バケットを作成する

Google Cloud コンソールに移動します。
プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します。
ナビゲーションメニューで、[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
[バケットを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
バケットに名前を付ける	グローバルに一意の名前（`asset-panda-change-logs` など）を入力します。
ロケーションタイプ	ニーズに応じて選択します（リージョン、デュアルリージョン、マルチリージョン）。
ロケーション	ロケーションを選択します（例: `us-central1`）。
ストレージクラス	Standard（頻繁にアクセスされるログに推奨）
アクセス制御	均一（推奨）
保護ツール	省略可: オブジェクトのバージョニングまたは保持ポリシーを有効にする

[作成] をクリックします。

Cloud Run functions のサービスアカウントを作成する

Cloud Run functions の関数には、GCS バケットへの書き込み権限と Pub/Sub による呼び出し権限を持つサービスアカウントが必要です。

サービスアカウントを作成する

GCP コンソールで、[IAM と管理] > [サービスアカウント] に移動します。
[サービスアカウントを作成] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- サービスアカウント名: 「asset-panda-logs-collector-sa」と入力します。
- サービスアカウントの説明: 「Service account for Cloud Run function to collect Asset Panda change logs」と入力します。
[作成して続行] をクリックします。
[このサービスアカウントにプロジェクトへのアクセスを許可する] セクションで、次のロールを追加します。
1. [ロールを選択] をクリックします。
2. [Storage オブジェクト管理者] を検索して選択します。
3. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
4. [Cloud Run 起動元] を検索して選択します。
5. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
6. [Cloud Functions 起動元] を検索して選択します。
[続行] をクリックします。
[完了] をクリックします。

これらのロールは、次の操作に必要です。

Storage オブジェクト管理者: GCS バケットにログを書き込み、状態ファイルを管理します。
Cloud Run 起動元: Pub/Sub が関数を呼び出せるようにします。
Cloud Functions 起動元: 関数の呼び出しを許可します。

GCS バケットに IAM 権限を付与する

GCS バケットに対する書き込み権限をサービスアカウントに付与します。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- プリンシパルを追加: サービスアカウントのメールアドレス（例: asset-panda-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
- ロールを割り当てる: [Storage オブジェクト管理者] を選択します。
[保存] をクリックします。

Pub/Sub トピックの作成

Cloud Scheduler がパブリッシュし、Cloud Run functions の関数がサブスクライブする Pub/Sub トピックを作成します。

GCP コンソールで、[Pub/Sub] > [トピック] に移動します。
[トピックを作成] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- トピック ID: 「asset-panda-logs-trigger」と入力します。
- その他の設定はデフォルトのままにします。
[作成] をクリックします。

ログを収集する Cloud Run 関数を作成する

Cloud Run 関数は、Cloud Scheduler からの Pub/Sub メッセージによってトリガーされ、Asset Panda REST API から変更ログを取得して GCS に書き込みます。

GCP Console で Cloud Run に移動します。
[サービスを作成] をクリックします。
[関数]（インライン編集を使用して関数を作成する）を選択します。

[構成] セクションで、次の構成の詳細を指定します。

設定	値
サービス名	`asset-panda-logs-collector`
リージョン	GCS バケットに一致するリージョンを選択します（例: `us-central1`）。
ランタイム	[Python 3.12] 以降を選択します。

[トリガー（省略可）] セクションで、次の操作を行います。
1. [+ トリガーを追加] をクリックします。
2. [Cloud Pub/Sub] を選択します。
3. [Cloud Pub/Sub トピックを選択してください] で、トピック asset-panda-logs-trigger を選択します。
4. [保存] をクリックします。
[認証] セクションで、次の操作を行います。
1. [認証が必要] を選択します。
2. Identity and Access Management（IAM）を確認します。
注: Pub/Sub は、関数の呼び出し時に認証を自動的に処理します。
下にスクロールして、[コンテナ、ネットワーキング、セキュリティ] を開きます。
[セキュリティ] タブに移動します。
- サービスアカウント: サービスアカウント asset-panda-logs-collector-sa を選択します。

[コンテナ] タブに移動します。

[変数とシークレット] をクリックします。
環境変数ごとに [+ 変数を追加] をクリックします。

変数名	値の例	説明
`GCS_BUCKET`	`asset-panda-change-logs`	GCS バケット名
`GCS_PREFIX`	`asset-panda`	ログファイルの接頭辞
`STATE_KEY`	`asset-panda/state.json`	状態ファイルのパス
`AP_API_KEY`	`your-api-key`	Asset Panda API キー
`AP_API_SECRET`	`your-api-secret`	Asset Panda API Secret
`AP_GROUP_IDS`	`12345,67890`	モニタリングするグループ ID（カンマ区切り）
`PAGE_SIZE`	`50`	API ページあたりのレコード数（最大 50）
`MAX_RECORDS`	`10000`	1 回の実行あたりの最大レコード数
`LOOKBACK_HOURS`	`2`	最初のルックバック期間

[変数とシークレット] セクションで [リクエスト] まで下にスクロールします。
- リクエストタイムアウト: 600秒（10 分）を入力してください
[設定] タブに移動します。
- [リソース] セクションで、次の操作を行います。
  - メモリ: 512 MiB 以上を選択します。
  - CPU: 1 を選択します。
[リビジョンスケーリング] セクションで、次の操作を行います。
- [インスタンスの最小数]: 「0」と入力します。
- [インスタンスの最大数]: 「100」と入力します（または、予想される負荷に基づいて調整します）。
[作成] をクリックします。
サービスが作成されるまで待ちます（1 ～ 2 分）。
サービスが作成されると、インラインコードエディタが自動的に開きます。

関数コードを追加する

[エントリポイント] フィールドに「main」と入力します。

インラインコードエディタで、次の 2 つのファイルを作成します。

最初のファイル - main.py:

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

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
  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', 'asset-panda').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
AP_API_KEY = os.environ.get('AP_API_KEY')
AP_API_SECRET = os.environ.get('AP_API_SECRET')
AP_GROUP_IDS = os.environ.get('AP_GROUP_IDS', '')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '50'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))

BASE_URL = 'https://api.assetpanda.com'

# Rate limiting: 400 calls per 3 minutes
RATE_LIMIT_CALLS = 400
RATE_LIMIT_WINDOW = 180  # seconds
call_timestamps = []

def rate_limit_wait():
  """Enforce rate limiting of 400 calls per 3-minute window."""
  global call_timestamps
  now = time.time()
  call_timestamps = [t for t in call_timestamps if now - t < RATE_LIMIT_WINDOW]
  if len(call_timestamps) >= RATE_LIMIT_CALLS:
    sleep_time = RATE_LIMIT_WINDOW - (now - call_timestamps[0]) + 1
    print(f"Rate limit approaching. Sleeping {sleep_time:.1f}s...")
    time.sleep(sleep_time)
    call_timestamps = [t for t in call_timestamps if time.time() - t < RATE_LIMIT_WINDOW]
  call_timestamps.append(time.time())

def api_request(method, path, params=None):
  """Make an authenticated request to the Asset Panda API."""
  rate_limit_wait()

  url = f"{BASE_URL}{path}"
  headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
    'Access-Key-Id': AP_API_KEY,
    'Access-Key-Secret': AP_API_SECRET,
  }

  backoff = 1.0
  for attempt in range(3):
    try:
      if method == 'GET':
        response = http.request(method, url, headers=headers, fields=params)
      else:
        body = json.dumps(params or {}).encode('utf-8')
        response = http.request(method, url, headers=headers, body=body)

      if response.status == 429:
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
        print(f"Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 60.0)
        continue

      if response.status == 200:
        return json.loads(response.data.decode('utf-8'))

      print(f"HTTP {response.status}: {response.data.decode('utf-8')[:500]}")
      return None

    except Exception as e:
      print(f"Request error (attempt {attempt + 1}): {e}")
      if attempt < 2:
        time.sleep(backoff)
        backoff *= 2

  return None

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:
    return None

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
  Asset Panda change logs and write to GCS.

  Args:
    cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
  """
  if not all([GCS_BUCKET, AP_API_KEY, AP_API_SECRET, AP_GROUP_IDS]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  group_ids = [gid.strip() for gid in AP_GROUP_IDS.split(',') if gid.strip()]
  if not group_ids:
    print('Error: No group IDs configured')
    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_run_time"):
      try:
        last_time = parse_datetime(state["last_run_time"])
        if last_time:
          last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_run_time: {e}")

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

    print(f"Collecting change logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    all_records = []

    for group_id in group_ids:
      if len(all_records) >= MAX_RECORDS:
        print(f"Reached max_records limit ({MAX_RECORDS})")
        break

      records = fetch_group_change_logs(group_id, last_time, now)
      all_records.extend(records)
      print(f"Group {group_id}: collected {len(records)} change log entries")

    if not all_records:
      print("No new change log 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 all_records]
    ) + '\n'
    blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

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

    # Update state
    save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
    print(f"Successfully processed {len(all_records)} records")

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

def fetch_group_change_logs(group_id, start_time, end_time):
  """
  Fetch change logs for all objects in a group.

  Args:
    group_id: Asset Panda group ID
    start_time: Start time for log query
    end_time: End time for log query

  Returns:
    List of change log records
  """
  records = []
  offset = 0

  # Iterate through objects in the group
  while True:
    if len(records) >= MAX_RECORDS:
      break

    search_data = api_request(
      'POST',
      f'/v3/groups/{group_id}/search_objects',
      {'offset': offset, 'limit': PAGE_SIZE}
    )

    if not search_data:
      break

    objects = search_data.get('objects', [])
    if not objects:
      break

    for obj in objects:
      object_id = obj.get('id')
      if not object_id:
        continue

      change_logs = fetch_object_change_logs(
        object_id, group_id, start_time, end_time
      )
      records.extend(change_logs)

      if len(records) >= MAX_RECORDS:
        break

    total = search_data.get('totals', {}).get('objects', 0)
    offset += len(objects)
    if offset >= total:
      break

  return records

def fetch_object_change_logs(object_id, group_id, start_time, end_time):
  """
  Fetch change logs for a specific object.

  Args:
    object_id: Asset Panda object ID
    group_id: Asset Panda group ID
    start_time: Start time filter
    end_time: End time filter

  Returns:
    List of change log records with metadata
  """
  records = []
  offset = 0

  while True:
    data = api_request(
      'GET',
      f'/v3/entity_objects/{object_id}/change_logs',
      {'limit': PAGE_SIZE, 'offset': offset}
    )

    if not data:
      break

    logs = data.get('change_logs', data.get('data', []))
    if isinstance(logs, dict):
      logs = [logs]

    if not logs:
      break

    for log_entry in logs:
      log_time = parse_datetime(
        log_entry.get('created_at') or log_entry.get('updated_at', '')
      )

      if log_time and log_time < start_time:
        return records
      if log_time and log_time > end_time:
        continue

      log_entry['_group_id'] = group_id
      log_entry['_object_id'] = object_id
      records.append(log_entry)

    if len(logs) < PAGE_SIZE:
      break

    offset += len(logs)

  return records

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

2 つ目のファイル - requirements.txt:

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

[デプロイ] をクリックして関数を保存し、デプロイします。
デプロイが完了するまで待ちます（2 ～ 3 分）。

注: Pub/Sub トリガー構成では、必要なサブスクリプションと権限が自動的に作成されます。Asset Panda では、IP アドレスごとに 3 分間に 400 回の呼び出しというレート制限が適用されます。この関数には、この制約を遵守するための組み込みのレート制限が含まれています。

Cloud Scheduler ジョブを作成する

Cloud Scheduler は、定期的に Pub/Sub トピックにメッセージをパブリッシュし、Cloud Run 関数をトリガーします。

GCP Console で、[Cloud Scheduler] に移動します。
[ジョブを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
名前	`asset-panda-logs-collector-hourly`
リージョン	Cloud Run functions の関数と同じリージョンを選択します。
周波数	`0 * * * *`（1 時間ごと、毎正時）
タイムゾーン	タイムゾーンを選択（UTC を推奨）
ターゲットタイプ	Pub/Sub
トピック	トピック `asset-panda-logs-trigger` を選択します。
メッセージ本文	`{}`（空の JSON オブジェクト）

[作成] をクリックします。

スケジュール頻度のオプション

ログの量とレイテンシの要件に基づいて頻度を選択します。

頻度	CRON 式	ユースケース
1 時間ごと	`0 * * * *`	標準（推奨）
2 時間ごと	`0 /2 * *`	音量を下げる
6 時間ごと	`0 /6 * *`	少量のバッチ処理

統合をテストする

Cloud Scheduler コンソールで、ジョブを見つけます。
[強制実行] をクリックして、ジョブを手動でトリガーします。
数秒待ちます。
[Cloud Run] > [サービス] に移動します。
関数名 asset-panda-logs-collector をクリックします。
[ログ] タブをクリックします。

関数が正常に実行されたことを確認します。以下のものを探します。

Collecting change logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Group 12345: collected X change log entries
Wrote X records to gs://asset-panda-change-logs/asset-panda/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
接頭辞フォルダ asset-panda/ に移動します。
現在のタイムスタンプで新しい .ndjson ファイルが作成されたことを確認します。

ログにエラーが表示される場合:

HTTP 401: 環境変数の API 認証情報を確認します。API キーとシークレットが正しいことを確認します。
HTTP 403: API キーで読み取り権限が有効になっていることを確認します。
HTTP 429: レート制限 - 関数はバックオフを使用して自動的に再試行します。
結果が空: 構成されたグループ ID が存在し、変更履歴のあるオブジェクトが含まれていることを確認します。
環境変数が設定されていない: 必要な変数がすべて設定されていることを確認します。

Asset Panda のログを取り込むように Google SecOps でフィードを構成する

[設定] > [データ管理] > [フィード] に移動します。SIEM のみのプラットフォームを使用している場合は、[設定] > [フィード] に移動します。
[Add New Feed] をクリックします。
[単一フィードを設定] をクリックします。
[フィード名] フィールドに、フィードの名前を入力します（例: Asset Panda Change Logs）。
[Source type] として [Google Cloud Storage V2] を選択します。
[ログタイプ] として [Asset Panda] を選択します。
[サービスアカウントを取得する] をクリックします。一意のサービスアカウントのメールアドレスが表示されます。例:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
このメールアドレスをコピーして、次のステップで使用します。

注: Google SecOps インスタンスごとに一意のサービスアカウントがあります。他のドキュメントや例のサービスアカウントは使用しないでください。
[次へ] をクリックします。
次の入力パラメータの値を指定します。
- ストレージバケットの URL: 接頭辞パスを含む GCS バケット URI を入力します。
```
gs://asset-panda-change-logs/asset-panda/
```
  - 次のように置き換えます。
    - asset-panda-change-logs: GCS バケット名。
    - asset-panda: ログが保存されるオプションの接頭辞 / フォルダパス（ルートの場合は空のままにします）。
注: URI の末尾には必ずスラッシュ（/）を付けてください。
- Source deletion option: 必要に応じて削除オプションを選択します。
  - なし: 転送後にファイルを削除しません（テストに推奨）。
  - 転送されたファイルを削除する: 転送が完了した後にファイルを削除します。
  - 転送されたファイルと空のディレクトリを削除する: 転送が成功した後にファイルと空のディレクトリを削除します。
  注: 削除オプションを選択する場合、サービスアカウントには、Storage オブジェクト閲覧者ではなく Storage オブジェクト管理者のロールが必要です。それに応じて IAM 権限を更新します。
- ファイルの最長存続期間: 過去数日間に変更されたファイルを含めます（デフォルトは 180 日）。
- Asset namespace: アセットの名前空間。
- Ingestion labels: このフィードのイベントに適用されるラベル。
[次へ] をクリックします。
[Finalize] 画面で新しいフィードの設定を確認し、[送信] をクリックします。

Google SecOps サービスアカウントに IAM 権限を付与する

Google SecOps サービスアカウントには、GCS バケットに対する Storage オブジェクト閲覧者のロールが必要です。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- プリンシパルを追加: Google SecOps サービスアカウントのメールアドレスを貼り付けます。
- ロールを割り当てる: [Storage オブジェクト閲覧者] を選択します。
[保存] をクリックします。

注: 削除オプション「転送されたファイルを削除する」または「転送されたファイルと空のディレクトリを削除する」を使用する場合は、Storage オブジェクト閲覧者ではなく、Storage オブジェクト管理者ロールを付与します。

UDM マッピングテーブル

ログフィールド	UDM マッピング	ロジック
`array_values_label`	`additional.fields`	統合済み
`data_label`	`additional.fields`	統合済み
`field_values_label`	`additional.fields`	統合済み
`low_values_label`	`additional.fields`	統合済み
`value_ids_label`	`additional.fields`	統合済み
`values_label`	`additional.fields`	統合済み
`display_with_secondary`	`intermediary.user.user_display_name`	直接マッピングされます。
`secondary_name`	`intermediary.user.userid`	直接マッピングされます。
`created_at`	`metadata.event_timestamp`	`RFC 3339` として解析
`has_user`	`metadata.event_type`	マッピング済み: `true` → `USER_UNCATEGORIZED`
`object_version_ids`	`metadata.product_version`	直接マッピングされます。
`share_url`	`metadata.url_back_to_product`	直接マッピングされます。
`display_name`	`principal.user.user_display_name`	直接マッピングされます。
`id`	`principal.user.userid`	直接マッピングされます。
`account_id_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`change_source_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`change_trigger_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`created_at_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`date_format_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`docusign_envelope_id_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`embedded_into_object_id_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`entity_action_id_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`entity_id_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
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