Audit-Logs für Atlassian-Organisationen erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Atlassian Organization Audit Log-Logs mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

Das Atlassian-Organisations-Audit-Log bietet einen zentralen Überblick über administrative Aktivitäten in Ihrer Atlassian-Organisation unter admin.atlassian.com. Es erfasst Ereignisse wie die Bereitstellung von Nutzern, Änderungen an Gruppenmitgliedschaften, Aktualisierungen von Authentifizierungsrichtlinien und die Verwaltung von API-Schlüsseln. So können Sicherheitsteams Änderungen, die von Organisationsadministratoren vorgenommen wurden, im Blick behalten und untersuchen.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf die Atlassian-Organisationsverwaltung unter admin.atlassian.com
  • Eine Atlassian-Organisation mit einem Atlassian Guard-Abo (Standard oder Premium) oder mindestens einem Enterprise-Abo (für Organisations-Audit-Logs erforderlich)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
  3. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
  4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, z. B. atlassian-audit-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option aus, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. us-central1.
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutztools Optional: Objektversionierung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Atlassian API-Anmeldedaten erfassen

API-Schlüssel erstellen

  1. Melden Sie sich unter admin.atlassian.com an.
  2. Wählen Sie Ihre Organisation aus, wenn Sie mehrere haben.
  3. Rufen Sie die Einstellungen > API-Schlüssel auf.
  4. Klicken Sie auf API-Schlüssel erstellen.
  5. Geben Sie unter Name einen aussagekräftigen Namen für den Schlüssel ein, z. B. SecOps-Audit-Collector.

  6. Legen Sie das Datum Läuft ab am fest.

  7. Klicken Sie auf Erstellen.

  8. Kopieren und speichern Sie den Wert Ihres API-Schlüssels sicher. Nachdem Sie dieses Dialogfeld geschlossen haben, können Sie den API-Schlüsselwert nicht mehr abrufen.

  9. Notieren Sie sich Ihre Organisations-ID aus der URL in der Adressleiste des Browsers (die UUID in https://admin.atlassian.com/o/{orgId}/...).

  10. Klicken Sie auf Fertig.

Berechtigungen prüfen

Um über die API auf Organisations-Audit-Logs zuzugreifen, müssen Sie Organisationsadministrator sein:

  1. Melden Sie sich unter admin.atlassian.com an.
  2. Rufen Sie die Einstellungen > API-Schlüssel auf.
  3. Wenn Sie die Seite API-Schlüssel sehen und Schlüssel erstellen können, haben Sie die erforderlichen Administratorberechtigungen für die Organisation.
  4. Wenn Sie diese Option nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren Atlassian-Organisationsadministrator, um Administratorzugriff für die Organisation zu erhalten.

API-Zugriff testen

  • Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:

    # Replace with your actual credentials
API_KEY="<your-atlassian-api-key>"
ORG_ID="<your-organization-id>"

# Test API access using the events-stream endpoint
curl -v \
    --header "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
    --header "Accept: application/json" \
    "https://api.atlassian.com/admin/v1/orgs/${ORG_ID}/events-stream?limit=1"

Eine erfolgreiche Antwort gibt HTTP 200 mit einem JSON-Textkörper zurück, der ein data-Array von Ereignisobjekten enthält.

Dienstkonto für Cloud Run-Funktion erstellen

Für die Cloud Run-Funktion ist ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub erforderlich.

Dienstkonto erstellen

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM und Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie atlassian-audit-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Atlassian Organization Audit logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage Object Admin und wählen Sie die Rolle aus.
    3. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    4. Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
    5. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    6. Suchen Sie nach Cloud Functions Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind für Folgendes erforderlich:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run Invoker: Pub/Sub darf die Funktion aufrufen.
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (z. B. atlassian-audit-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. atlassian-audit-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema, in dem Cloud Scheduler veröffentlicht und das von der Cloud Run-Funktion abonniert wird.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie atlassian-audit-logs-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Audit-Log-Ereignisse aus der Atlassian Organizations REST API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname atlassian-audit-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.

  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Pub/Sub-Thema (atlassian-audit-logs-trigger) aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Weitere Informationen finden Sie unter Identity and Access Management (IAM).

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto aus (atlassian-audit-collector-sa).

  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET atlassian-audit-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX atlassian-audit Präfix für Logdateien
    STATE_KEY atlassian-audit/state.json Pfad der Statusdatei
    ATL_TOKEN your-atlassian-api-key Atlassian-API-Schlüssel
    ATL_ORG_ID your-organization-id Atlassian-Organisations-ID
    MAX_RECORDS 1000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 200 Einträge pro Seite (max. 500)
    LOOKBACK_HOURS 24 Anfänglicher Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitlimit für die Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.

  11. Gehen Sie zum Tab Einstellungen:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.

  12. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein (oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an).

  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie, bis der Dienst erstellt wurde (1–2 Minuten).

  15. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt ein.

  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • main.py:
    import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
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', 'atlassian-audit')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'atlassian-audit/state.json')
ATL_TOKEN = os.environ.get('ATL_TOKEN')
ATL_ORG_ID = os.environ.get('ATL_ORG_ID')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '200'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

def parse_datetime(value):
  """Parse ISO datetime string to datetime object."""
  if value.endswith("Z"):
    value = value[:-1] + "+00:00"
  return datetime.fromisoformat(value)

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Atlassian Organization
  Audit logs via the events-stream endpoint and write to GCS.

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

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

  try:
    # Get GCS bucket
    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 any delayed events
        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 logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    # Fetch logs using the events-stream polling endpoint
    records, newest_event_time = fetch_logs(
      start_time=last_time,
      end_time=now,
      page_size=PAGE_SIZE,
      max_records=MAX_RECORDS,
    )

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

    # Write to GCS as NDJSON
    timestamp_str = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/logs_{timestamp_str}.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 gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

    # Update state with newest event time
    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 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_logs(start_time, end_time, page_size, max_records):
  """
  Fetch audit logs from Atlassian Organization events-stream API
  with cursor-based pagination.

  The events-stream endpoint is designed for polling use cases and
  supports higher throughput than the /events query endpoint.

  API reference:
  https://developer.atlassian.com/cloud/admin/organization/rest/api-group-events/

  Args:
    start_time: Start time for log query
    end_time: End time for log query
    page_size: Number of records per page (max 500)
    max_records: Maximum total records to fetch

  Returns:
    Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
  """
  endpoint = f"https://api.atlassian.com/admin/v1/orgs/{ATL_ORG_ID}/events-stream"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {ATL_TOKEN}',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-AtlassianAuditCollector/1.0'
  }

  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  backoff = 1.0
  cursor = None

  while True:
    page_num += 1

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

    # Build request URL with query parameters
    params = [
      f"from={start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z')}",
      f"to={end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z')}",
      f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}",
    ]
    if cursor:
      params.append(f"cursor={cursor}")

    url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"

    try:
      response = http.request('GET', url, 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). Retrying after {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        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 [], None

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

      page_results = data.get('data', [])

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

      print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
      records.extend(page_results)

      # Track newest event time from attributes
      for event in page_results:
        try:
          attrs = event.get('attributes', {})
          event_time = attrs.get('time')
          if event_time:
            if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
              newest_time = event_time
        except Exception as e:
          print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")

      # Check for next page using links.next or meta.next cursor
      next_link = data.get('links', {}).get('next')
      if not next_link:
        next_cursor = data.get('meta', {}).get('next')
        if not next_cursor:
          print("No more pages (no next cursor)")
          break
        cursor = next_cursor
      else:
        # Extract cursor from next link URL
        parsed = urlparse(next_link)
        query_params = parse_qs(parsed.query)
        cursor = query_params.get('cursor', [None])[0]
        if not cursor:
          break

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching logs: {e}")
      return [], None

  print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
  return records, newest_time
    • requirements.txt:
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name atlassian-audit-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Pub/Sub-Thema auswählen (atlassian-audit-logs-trigger)
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf den Namen Ihrer Funktion (atlassian-audit-collector).
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://atlassian-audit-logs/atlassian-audit/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (atlassian-audit-logs).

  10. Rufen Sie den Präfixordner (atlassian-audit/) auf.

  11. Prüfen Sie, ob eine neue .ndjson-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden:

  • HTTP 401: API-Schlüssel in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Berechtigungen des Organisationsadministrators und Atlassian Guard-Abo prüfen
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Google SecOps-Dienstkonto abrufen

Google SecOps verwendet ein eindeutiges Dienstkonto, um Daten aus Ihrem GCS-Bucket zu lesen. Sie müssen diesem Dienstkonto Zugriff auf Ihren Bucket gewähren.

E‑Mail-Adresse des Dienstkontos abrufen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Atlassian Audit Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie ATLASSIAN_AUDIT als Log type (Protokolltyp) aus.
  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen.

  8. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  9. Kopieren Sie diese E‑Mail-Adresse für den nächsten Schritt.

  10. Klicken Sie auf Weiter.

  11. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://atlassian-audit-logs/atlassian-audit/

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:

      • Nie: Löscht nach Übertragungen nie Dateien (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.

      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Löscht Dateien und leere Verzeichnisse nach der erfolgreichen Übertragung.

    • Höchstalter der Datei: Dateien einbeziehen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für Datenaufnahme: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll

  12. Klicken Sie auf Weiter.

  13. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage Object Viewer für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (atlassian-audit-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
attributes.time metadata.event_timestamp Wird aus dem Feld attributes.time im Rohlog geparst.
attributes.action metadata.product_event_type Der Wert wird aus dem Feld attributes.action übernommen.
attributes.actor.id principal.user.product_object_id Der Wert wird aus dem Feld attributes.actor.id übernommen.
attributes.actor.name principal.user.user_display_name Der Wert wird aus dem Feld attributes.actor.name übernommen.
attributes.actor.email principal.user.email_addresses Der Wert wird aus dem Feld attributes.actor.email übernommen.
attributes.location.ip principal.ip Der Wert wird aus dem Feld attributes.location.ip übernommen.
attributes.location.geo principal.location.country_or_region Der Wert wird aus dem Feld attributes.location.geo übernommen.
attributes.location.countryName principal.location.name Der Wert wird aus dem Feld attributes.location.countryName übernommen.
attributes.context[].id target.resource.product_object_id Der Wert wird aus dem Kontextfeld id übernommen.
attributes.context[].type target.resource.resource_subtype Der Wert wird aus dem Kontextfeld type übernommen.
attributes.container[].id target.resource.attribute.labels Der Container id wird als Label hinzugefügt.
attributes.container[].type target.resource.attribute.labels Der Container type wird als Label hinzugefügt.
message.content security_result.summary Der Wert wird aus dem Feld message.content übernommen.
metadata.event_type Zuordnung basierend auf verfügbaren Feldern: USER_RESOURCE_UPDATE_CONTENT für Ressourcenänderungen, andernfalls GENERIC_EVENT.
metadata.product_name Legen Sie Atlassian Admin fest.
metadata.vendor_name Legen Sie Atlassian fest.

Änderungsprotokoll

Änderungsprotokoll für diesen Parser ansehen

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