Collecter les journaux d'audit de l'organisation Atlassian

Version de l'analyseur : 1.0

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Ce document explique comment ingérer les journaux d'audit de l'organisation Atlassian dans Google Security Operations à l'aide de Google Cloud Storage V2.

Le journal d'audit de l'organisation Atlassian fournit un enregistrement centralisé des activités d'administration dans votre organisation Atlassian sur admin.atlassian.com. Il capture des événements tels que le provisionnement des utilisateurs, les modifications d'appartenance à un groupe, les mises à jour des règles d'authentification et la gestion des clés API, ce qui permet aux équipes de sécurité de surveiller et d'examiner les modifications apportées par les administrateurs de l'organisation.

Avant de commencer

Assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes :

  • Une instance Google SecOps
  • Un projet GCP avec l'API Cloud Storage activée
  • Autorisations de créer et de gérer des buckets GCS
  • Autorisations permettant de gérer les stratégies IAM sur les buckets GCS
  • Autorisations permettant de créer des services Cloud Run, des sujets Pub/Sub et des jobs Cloud Scheduler
  • Accès privilégié à l'administration de l'organisation Atlassian sur admin.atlassian.com
  • Une organisation Atlassian avec un abonnement Atlassian Guard (Standard ou Premium) ou au moins un forfait Enterprise (requis pour les journaux d'audit de l'organisation)

Créer un bucket Google Cloud Storage

  1. Accédez à la console Google Cloud.
  2. Sélectionnez votre projet ou créez-en un.
  3. Dans le menu de navigation, accédez à Cloud Storage > Buckets.
  4. Cliquez sur Créer un bucket.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Attribuez un nom au bucket Saisissez un nom unique (par exemple, atlassian-audit-logs).
    Type d'emplacement Choisissez celle qui correspond le mieux à vos besoins (régionale, birégionale ou multirégionale).
    Emplacement Sélectionnez l'emplacement (par exemple, us-central1).
    Classe de stockage Standard (recommandé pour les journaux fréquemment consultés)
    Access control (Contrôle des accès) Uniforme (recommandé)
    Outils de protection Facultatif : Activez la gestion des versions d'objets ou la règle de conservation.
  6. Cliquez sur Créer.

Collecter les identifiants de l'API Atlassian

Créer une clé API

  1. Connectez-vous à admin.atlassian.com.
  2. Sélectionnez votre organisation si vous en avez plusieurs.
  3. Accédez à Paramètres > Clés API.
  4. Cliquez sur Créer une clé API.
  5. Saisissez un nom descriptif pour la clé (par exemple, SecOps-Audit-Collector).
  6. Définissez la date Expire le.

  7. Cliquez sur Créer.

  8. Copiez et enregistrez la valeur de votre clé API de manière sécurisée. Vous ne pourrez pas récupérer la valeur de la clé API une fois que vous aurez fermé cette boîte de dialogue.

  9. Notez votre ID d'organisation à partir de l'URL dans la barre d'adresse du navigateur (l'UUID dans https://admin.atlassian.com/o/{orgId}/...).

  10. Cliquez sur OK.

Vérifier les autorisations

Pour accéder aux journaux d'audit de l'organisation via l'API, vous devez être un administrateur de l'organisation :

  1. Connectez-vous à admin.atlassian.com.
  2. Accédez à Paramètres > Clés API.
  3. Si vous pouvez voir la page Clés API et créer des clés, vous disposez des autorisations d'administrateur de l'organisation requises.
  4. Si cette option ne s'affiche pas, contactez l'administrateur de votre organisation Atlassian pour qu'il vous accorde l'accès administrateur de l'organisation.

Tester l'accès à l'API

  • Testez vos identifiants avant de procéder à l'intégration :

    # 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"
    

Une réponse réussie renvoie le code HTTP 200 avec un corps JSON contenant un tableau data d'objets d'événement.

Créer un compte de service pour la fonction Cloud Run

La fonction Cloud Run a besoin d'un compte de service autorisé à écrire dans le bucket GCS et à être appelée par Pub/Sub.

Créer un compte de service

  1. Dans la console GCP, accédez à IAM et administration > Comptes de service.
  2. Cliquez sur Créer un compte de service.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Nom du compte de service : saisissez atlassian-audit-collector-sa.
    • Description du compte de service : saisissez Service account for Cloud Run function to collect Atlassian Organization Audit logs.
  4. Cliquez sur Créer et continuer.
  5. Dans la section Autoriser ce compte de service à accéder au projet, ajoutez les rôles suivants :
    1. Cliquez sur Sélectionner un rôle.
    2. Recherchez et sélectionnez Administrateur des objets Storage.
    3. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    4. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Run.
    5. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    6. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Functions.
  6. Cliquez sur Continuer.
  7. Cliquez sur OK.

Ces rôles sont requis pour :

  • Administrateur des objets de l'espace de stockage : écrire des journaux dans un bucket GCS et gérer les fichiers d'état
  • Demandeur Cloud Run : autorise Pub/Sub à appeler la fonction.
  • Demandeur Cloud Functions : autorise l'appel de fonctions.

Accorder des autorisations IAM sur le bucket GCS

Accordez au compte de service des autorisations d'écriture sur le bucket GCS :

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket (par exemple, atlassian-audit-logs).
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : saisissez l'adresse e-mail du compte de service (par exemple, atlassian-audit-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Administrateur des objets Storage.
  6. Cliquez sur Enregistrer.

Créer un sujet Pub/Sub

Créez un sujet Pub/Sub dans lequel Cloud Scheduler publiera des messages et auquel la fonction Cloud Run s'abonnera.

  1. Dans la console GCP, accédez à Pub/Sub > Sujets.
  2. Cliquez sur Créer un sujet.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • ID du sujet : saisissez atlassian-audit-logs-trigger.
    • Conservez les valeurs par défaut des autres paramètres.
  4. Cliquez sur Créer.

Créer une fonction Cloud Run pour collecter les journaux

La fonction Cloud Run sera déclenchée par des messages Pub/Sub provenant de Cloud Scheduler pour interroger les événements des journaux d'audit à partir de l'API REST Atlassian Organizations et les écrire dans GCS.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Run.
  2. Cliquez sur Créer un service.
  3. Sélectionnez Fonction (utilisez un éditeur de modification directe pour créer une fonction).
  4. Dans la section Configurer, fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom du service atlassian-audit-collector
    Région Sélectionnez la région correspondant à votre bucket GCS (par exemple, us-central1).
    Durée d'exécution Sélectionnez Python 3.12 ou une version ultérieure.
  5. Dans la section Déclencheur (facultatif) :

    1. Cliquez sur + Ajouter un déclencheur.
    2. Sélectionnez Cloud Pub/Sub.
    3. Dans Sélectionner un sujet Cloud Pub/Sub, choisissez le sujet Pub/Sub (atlassian-audit-logs-trigger).
    4. Cliquez sur Enregistrer.
  6. Dans la section Authentification :

    1. Sélectionnez Exiger l'authentification.
    2. Vérifiez Identity and Access Management (IAM).
  7. Faites défiler la page vers le bas, puis développez Conteneurs, mise en réseau, sécurité.

  8. Accédez à l'onglet Sécurité :

    • Compte de service : sélectionnez le compte de service (atlassian-audit-collector-sa).
  9. Accédez à l'onglet Conteneurs :

    1. Cliquez sur Variables et secrets.
    2. Cliquez sur + Ajouter une variable pour chaque variable d'environnement :
    Nom de la variable Exemple de valeur Description
    GCS_BUCKET atlassian-audit-logs Nom du bucket GCS
    GCS_PREFIX atlassian-audit Préfixe des fichiers journaux
    STATE_KEY atlassian-audit/state.json Chemin d'accès au fichier d'état
    ATL_TOKEN your-atlassian-api-key Clé API Atlassian
    ATL_ORG_ID your-organization-id ID d'organisation Atlassian
    MAX_RECORDS 1000 Nombre maximal d'enregistrements par exécution
    PAGE_SIZE 200 Enregistrements par page (500 max.)
    LOOKBACK_HOURS 24 Période d'analyse initiale
  10. Dans la section Variables et secrets, faites défiler la page jusqu'à Requêtes :

    • Délai avant expiration de la requête : saisissez 600 secondes (10 minutes).
  11. Accédez à l'onglet Paramètres :

    • Dans la section Ressources :
      • Mémoire : sélectionnez 512 Mio ou plus.
      • Processeur : sélectionnez 1.
  12. Dans la section Scaling de révision :

    • Nombre minimal d'instances : saisissez 0.
    • Nombre maximal d'instances : saisissez 100 (ou ajustez en fonction de la charge attendue).
  13. Cliquez sur Créer.

  14. Attendez que le service soit créé (une à deux minutes).

  15. Une fois le service créé, l'éditeur de code intégré s'ouvre automatiquement.

Ajouter un code de fonction

  1. Saisissez main dans le champ Point d'entrée.
  2. Dans l'éditeur de code intégré, créez deux fichiers :

    • 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. Cliquez sur Déployer pour enregistrer et déployer la fonction.

  4. Attendez la fin du déploiement (deux à trois minutes).

Créer une tâche Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publiera des messages dans le sujet Pub/Sub à intervalles réguliers, ce qui déclenchera la fonction Cloud Run.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Scheduler.
  2. Cliquez sur Créer une tâche.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom atlassian-audit-collector-hourly
    Région Sélectionnez la même région que la fonction Cloud Run.
    Fréquence 0 * * * * (toutes les heures, à l'heure pile)
    Fuseau horaire Sélectionnez un fuseau horaire (UTC recommandé)
    Type de cible Pub/Sub
    Sujet Sélectionnez le sujet Pub/Sub (atlassian-audit-logs-trigger).
    Corps du message {} (objet JSON vide)
  4. Cliquez sur Créer.

Options de fréquence de programmation

Choisissez la fréquence en fonction du volume de journaux et des exigences de latence :

Fréquence Expression Cron Cas d'utilisation
Toutes les 5 minutes */5 * * * * Volume élevé, faible latence
Toutes les 15 minutes */15 * * * * Volume moyen
Toutes les heures 0 * * * * Standard (recommandé)
Toutes les 6 heures 0 */6 * * * Traitement par lot de faible volume
Tous les jours 0 0 * * * Collecte des données historiques

Tester l'intégration

  1. Dans la console Cloud Scheduler, recherchez votre job.
  2. Cliquez sur Forcer l'exécution pour déclencher le job manuellement.
  3. Patientez pendant quelques secondes.
  4. Accédez à Cloud Run > Services.
  5. Cliquez sur le nom de votre fonction (atlassian-audit-collector).
  6. Cliquez sur l'onglet Journaux.
  7. Vérifiez que la fonction a bien été exécutée. Par exemple :

    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. Accédez à Cloud Storage > Buckets.

  9. Cliquez sur le nom de votre bucket (atlassian-audit-logs).

  10. Accédez au dossier du préfixe (atlassian-audit/).

  11. Vérifiez qu'un nouveau fichier .ndjson a été créé avec le code temporel actuel.

Si des erreurs s'affichent dans les journaux :

  • HTTP 401 : vérifiez la clé API dans les variables d'environnement.
  • HTTP 403 : vérifiez les autorisations d'administrateur de l'organisation et l'abonnement Atlassian Guard.
  • HTTP 429 : limitation du débit. La fonction effectue automatiquement une nouvelle tentative avec intervalle exponentiel entre les tentatives.
  • Variables d'environnement manquantes : vérifiez que toutes les variables requises sont définies.

Récupérer le compte de service Google SecOps

Google SecOps utilise un compte de service unique pour lire les données de votre bucket GCS. Vous devez accorder à ce compte de service l'accès à votre bucket.

Obtenir l'adresse e-mail du compte de service

  1. Accédez à Paramètres > Gestion des données > Flux. Si vous utilisez une plate-forme SIEM uniquement, accédez à Paramètres > Flux.
  2. Cliquez sur Ajouter un flux d'actualités.
  3. Cliquez sur Configurer un flux unique.
  4. Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, Atlassian Audit Logs).
  5. Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
  6. Sélectionnez ATLASSIAN_AUDIT comme type de journal.
  7. Cliquez sur Get Service Account (Obtenir un compte de service).
  8. Une adresse e-mail de compte de service unique s'affiche, par exemple :

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  9. Copiez cette adresse e-mail pour l'utiliser à l'étape suivante.

  10. Cliquez sur Suivant.

  11. Spécifiez les valeurs des paramètres d'entrée suivants :

    • URL du bucket de stockage : saisissez l'URI du bucket GCS avec le chemin d'accès du préfixe :

      gs://atlassian-audit-logs/atlassian-audit/
      
    • Option de suppression de la source : sélectionnez l'option de suppression de votre choix :

      • Jamais : ne supprime jamais les fichiers après les transferts (recommandé pour les tests).
      • Supprimer les fichiers transférés : supprime les fichiers après un transfert réussi.
      • Supprimer les fichiers transférés et les répertoires vides : supprime les fichiers et les répertoires vides une fois le transfert réussi.

    • Âge maximal du fichier : incluez les fichiers modifiés au cours d'un certain nombre de jours (180 jours par défaut).

    • Espace de noms de l'élément : espace de noms de l'élément

    • Étiquettes d'ingestion : étiquette à appliquer aux événements de ce flux.

  12. Cliquez sur Suivant.

  13. Vérifiez la configuration de votre nouveau flux d'actualités sur l'écran Finaliser, puis cliquez sur Envoyer.

Accorder des autorisations IAM au compte de service Google SecOps

Le compte de service Google SecOps doit disposer du rôle Lecteur des objets Storage sur votre bucket GCS.

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket (atlassian-audit-logs).
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : collez l'adresse e-mail du compte de service Google SecOps.
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Lecteur d'objets Storage.
  6. Cliquez sur Enregistrer.

Table de mappage UDM

Champ du journal Mappage UDM Logique
attributes.time metadata.event_timestamp Analysé à partir du champ attributes.time du journal brut.
attributes.action metadata.product_event_type La valeur est extraite du champ attributes.action.
attributes.actor.id principal.user.product_object_id La valeur est extraite du champ attributes.actor.id.
attributes.actor.name principal.user.user_display_name La valeur est extraite du champ attributes.actor.name.
attributes.actor.email principal.user.email_addresses La valeur est extraite du champ attributes.actor.email.
attributes.location.ip principal.ip La valeur est extraite du champ attributes.location.ip.
attributes.location.geo principal.location.country_or_region La valeur est extraite du champ attributes.location.geo.
attributes.location.countryName principal.location.name La valeur est extraite du champ attributes.location.countryName.
attributes.context[].id target.resource.product_object_id La valeur est extraite du champ de contexte id.
attributes.context[].type target.resource.resource_subtype La valeur est extraite du champ de contexte type.
attributes.container[].id target.resource.attribute.labels Le conteneur id est ajouté en tant qu'étiquette.
attributes.container[].type target.resource.attribute.labels Le conteneur type est ajouté en tant qu'étiquette.
message.content security_result.summary La valeur est extraite du champ message.content.
metadata.event_type Mappé en fonction des champs disponibles : USER_RESOURCE_UPDATE_CONTENT pour les modifications de ressources ; sinon, GENERIC_EVENT.
metadata.product_name Variable définie sur Atlassian Admin.
metadata.vendor_name Variable définie sur Atlassian.

Journal des modifications

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