Raccogli i log CASB di Cisco CloudLock

Versione parser: 3.0

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Questo documento spiega come importare i log CASB di Cisco CloudLock in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage. Una funzione Cloud Run esegue il polling dell'API Cisco CloudLock in base a una pianificazione e scrive i dati di incidenti, attività ed entità in un bucket GCS, che Google SecOps inserisce tramite un feed GCS V2.

Cisco CloudLock è un Cloud Access Security Broker (CASB) cloud-native che fornisce visibilità e controllo sulle applicazioni cloud. Aiuta le organizzazioni a scoprire l'IT ombra, applicare i criteri di prevenzione della perdita di dati, rilevare le minacce e mantenere la conformità nelle applicazioni SaaS.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con l'API Cloud Storage abilitata
  • Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM nei bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Accesso con privilegi alla console di amministrazione di Cisco CloudLock
  • URL di base dell'API Cisco CloudLock (fornito dall'assistenza Cisco CloudLock)

Ottieni le credenziali API di Cisco CloudLock

Per iniziare, contatta l'assistenza Cisco CloudLock per ottenere l'URL dell'API CloudLock. L'URL di base dell'API è specifico per il tuo tenant e non è disponibile pubblicamente. Genera un token di accesso nell'applicazione CloudLock andando alla scheda Autenticazione e API nella pagina Impostazioni.

  1. Accedi alla console di amministrazione di Cisco CloudLock.
  2. Vai a Impostazioni > Autenticazione e API.
  3. Nella sezione API, fai clic su Genera per creare il token di accesso.

  4. Copia e salva i seguenti dettagli in una posizione sicura:

    • Token di accesso API: il token Bearer visualizzato dopo aver fatto clic su Genera.
    • URL di base dell'API: fornito dall'assistenza Cisco CloudLock. Il formato è https://{YourCloudlockAPIServer}.

Verifica l'accesso API

  • Testa le tue credenziali prima di procedere con l'integrazione:

    CLOUDLOCK_API_TOKEN="your-api-token"
CLOUDLOCK_API_BASE="https://your-cloudlock-api-server"

curl -v -H "Authorization: Bearer ${CLOUDLOCK_API_TOKEN}" \
  "${CLOUDLOCK_API_BASE}/api/v2/incidents?limit=1"

Una risposta riuscita restituisce HTTP 200 con un oggetto JSON contenente un array items. Se ricevi l'errore HTTP 401, verifica il token API. Se ricevi l'errore HTTP 403, verifica che l'account disponga delle autorizzazioni richieste.

Crea un bucket Google Cloud Storage

  1. Vai alla console Google Cloud.
  2. Seleziona il tuo progetto o creane uno nuovo.
  3. Nel menu di navigazione, vai a Cloud Storage > Bucket.
  4. Fai clic su Crea bucket.

  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Assegna un nome al bucket Inserisci un nome univoco globale (ad esempio cisco-cloudlock-logs).
    Tipo di località Scegli in base alle tue esigenze (regione singola, a due regioni, multiregionale)
    Località Seleziona la posizione (ad esempio, us-central1).
    Classe di archiviazione Standard (consigliato per i log a cui si accede di frequente)
    Controllo degli accessi Uniforme (consigliato)
    Strumenti di protezione (Facoltativo) Abilita il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione

  6. Fai clic su Crea.

Crea un account di servizio per la funzione Cloud Run

La funzione Cloud Run richiede un account di servizio con autorizzazioni di scrittura nel bucket GCS e di invocazione da parte di Pub/Sub.

Crea service account

  1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Service account.
  2. Fai clic su Crea account di servizio.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome service account: inserisci cloudlock-data-export-sa.
    • Descrizione del service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Cisco CloudLock logs.
  4. Fai clic su Crea e continua.
  5. Nella sezione Concedi a questo account di servizio l'accesso al progetto:
    1. Fai clic su Seleziona un ruolo.
    2. Cerca e seleziona Storage Object Admin.
    3. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    4. Cerca e seleziona Cloud Run Invoker.
    5. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    6. Cerca e seleziona Cloud Functions Invoker.
  6. Fai clic su Continua.
  7. Fai clic su Fine.

Questi ruoli sono necessari per:

  • Storage Object Admin: scrive i log nel bucket GCS e gestisce i file di stato
  • Cloud Run Invoker: consente a Pub/Sub di richiamare la funzione
  • Cloud Functions Invoker: consente la chiamata di funzioni

Concedi autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al account di servizio le autorizzazioni di scrittura sul bucket GCS:

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'email del account di servizio (ad esempio, cloudlock-data-export-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
  6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

Crea un argomento Pub/Sub a cui Cloud Scheduler pubblicherà e a cui la funzione Cloud Run si iscriverà.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Pub/Sub > Argomenti.
  2. Fai clic su Crea argomento.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • ID argomento: inserisci cloudlock-data-export-trigger.
    • Lascia invariate le altre impostazioni predefinite.
  4. Fai clic su Crea.

Crea una funzione Cloud Run per raccogliere i log

La funzione Cloud Run verrà attivata dai messaggi Pub/Sub di Cloud Scheduler per recuperare i log dall'API Cisco CloudLock e scriverli in GCS.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Run.
  2. Fai clic su Crea servizio.
  3. Seleziona Funzione (utilizza un editor in linea per creare una funzione).

  4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome servizio cloudlock-data-export
    Regione Seleziona la regione corrispondente al tuo bucket GCS (ad esempio, us-central1)
    Tempo di esecuzione Seleziona Python 3.12 o versioni successive.

  5. Nella sezione Trigger (facoltativo):

    1. Fai clic su + Aggiungi trigger.
    2. Seleziona Cloud Pub/Sub.
    3. In Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, scegli l'argomento (cloudlock-data-export-trigger).
    4. Fai clic su Salva.

  6. Nella sezione Autenticazione:

    1. Seleziona Richiedi autenticazione.
    2. Controlla Identity and Access Management (IAM).

  7. Scorri verso il basso ed espandi Container, networking, sicurezza.

  8. Vai alla scheda Sicurezza:

    • Service account: seleziona il account di servizio (cloudlock-data-export-sa).

  9. Vai alla scheda Container:

    1. Fai clic su Variabili e secret.
    2. Fai clic su + Aggiungi variabile per ogni variabile di ambiente:
    Nome variabile Valore di esempio Descrizione
    GCS_BUCKET cisco-cloudlock-logs Nome bucket GCS
    GCS_PREFIX cloudlock/ Prefisso per i file di log
    STATE_KEY cloudlock/state.json Percorso file di stato
    CLOUDLOCK_API_TOKEN your-api-token Token di connessione API
    CLOUDLOCK_API_BASE https://your-cloudlock-api-server URL di base dell'API dell'assistenza CloudLock

  10. Scorri verso il basso nella scheda Variabili e secret fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti).

  11. Vai alla scheda Impostazioni in Container:

    • Nella sezione Risorse:
      • Memoria: seleziona 512 MiB o un valore superiore.
      • CPU: seleziona 1.
    • Fai clic su Fine.

  12. Scorri verso il basso fino ad Ambiente di esecuzione:

    • Seleziona Predefinita (opzione consigliata).

  13. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0.
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100 (o modifica in base al carico previsto).

  14. Fai clic su Crea.

  15. Attendi la creazione del servizio (1-2 minuti).

  16. Dopo aver creato il servizio, si aprirà automaticamente l'editor di codice incorporato.

Aggiungi codice per la funzione

  1. Inserisci main nel campo Entry point (Punto di ingresso).

  2. Nell'editor di codice incorporato, crea due file:

    • 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()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Cisco CloudLock API and write to GCS.

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

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'cloudlock/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'cloudlock/state.json')
    api_token = os.environ.get('CLOUDLOCK_API_TOKEN')
    api_base = os.environ.get('CLOUDLOCK_API_BASE')

    if not all([bucket_name, api_token, api_base]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Load state (last processed offset for each endpoint)
        state = load_state(bucket, state_key)

        print(f'Processing logs with state: {state}')

        # Create Authorization header
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {api_token}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }

        # Fetch incidents data (using offset-based pagination)
        incidents_offset = state.get('incidents_offset', 0)
        incidents, new_incidents_offset = fetch_cloudlock_incidents(
            http, api_base, headers, incidents_offset
        )

        if incidents:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'incidents', incidents)
            print(f'Uploaded {len(incidents)} incidents to GCS')
            state['incidents_offset'] = new_incidents_offset

        # Fetch activities data (using time-based filtering with offset pagination)
        activities_last_time = state.get('activities_last_time')
        if not activities_last_time:
            activities_last_time = (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=24)).isoformat()

        activities_offset = state.get('activities_offset', 0)
        activities, new_activities_offset, newest_activity_time = fetch_cloudlock_activities(
            http, api_base, headers, activities_last_time, activities_offset
        )

        if activities:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'activities', activities)
            print(f'Uploaded {len(activities)} activities to GCS')
            state['activities_offset'] = new_activities_offset
            if newest_activity_time:
                state['activities_last_time'] = newest_activity_time

        # Fetch entities data (using offset-based pagination)
        entities_offset = state.get('entities_offset', 0)
        entities, new_entities_offset = fetch_cloudlock_entities(
            http, api_base, headers, entities_offset
        )

        if entities:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'entities', entities)
            print(f'Uploaded {len(entities)} entities to GCS')
            state['entities_offset'] = new_entities_offset

        # Update consolidated state
        state['updated_at'] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        save_state(bucket, state_key, state)

        print('CloudLock data export completed successfully')

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

def make_api_request(http, url, headers, retries=3):
    """Make API request with exponential backoff retry logic."""
    backoff = 1.0
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = http.request('GET', url, headers=headers)

            if response.status == 200:
                return response
            elif response.status == 429:
                # Rate limit - CloudLock enforces per-endpoint rate limits
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
                print(f'Rate limited (429), waiting {retry_after} seconds')
                time.sleep(retry_after)
                backoff = min(backoff * 2, 60.0)
            else:
                print(f'API request failed with status {response.status}: {response.data.decode("utf-8")}')
                if response.status in (401, 403):
                    return None
        except Exception as e:
            print(f'Request attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}')
            if attempt < retries - 1:
                wait_time = 2 ** attempt
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise

    return None

def fetch_cloudlock_incidents(http, api_base, headers, start_offset=0):
    """
    Fetch incidents data from Cisco CloudLock API using offset-based pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/incidents
    Pagination: limit and offset query parameters.
    Response: JSON with 'items' array, 'total' count, and 'results' count.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/incidents"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []

    try:
        while True:
            # Build URL with parameters
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching incidents with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

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

            # CloudLock API returns items in 'items' array
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more incidents to fetch")
                break

            all_data.extend(batch_data)

            # Check if we've reached the end
            total = data.get('total', 0)
            results = data.get('results', len(batch_data))

            print(f"Fetched {results} incidents (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of incidents")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total incidents")
        return all_data, offset

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching incidents: {str(e)}")
        return [], start_offset

def fetch_cloudlock_activities(http, api_base, headers, from_time, start_offset=0):
    """
    Fetch activities data from Cisco CloudLock API using time-based filtering and offset pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/activities
    Pagination: limit and offset query parameters.
    Note: Client-side time filtering is applied since the API may not support time range parameters.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/activities"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []
    newest_time = None

    try:
        while True:
            # Build URL with pagination
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching activities with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more activities to fetch")
                break

            # Filter activities by time (client-side filtering)
            filtered_batch = []
            for item in batch_data:
                item_time = item.get('timestamp') or item.get('created_at')
                if item_time and item_time >= from_time:
                    filtered_batch.append(item)
                    if not newest_time or item_time > newest_time:
                        newest_time = item_time

            all_data.extend(filtered_batch)

            results = data.get('results', len(batch_data))
            total = data.get('total', 0)

            print(f"Fetched {results} activities, {len(filtered_batch)} after time filter (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of activities")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total activities")
        return all_data, offset, newest_time

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

def fetch_cloudlock_entities(http, api_base, headers, start_offset=0):
    """
    Fetch entities data from Cisco CloudLock API using offset-based pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/entities
    Note: This endpoint requires the Entity Cache feature. If not enabled,
    use the incident entities endpoint (/api/v2/incidents/{id}/entities) as an alternative.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/entities"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []

    try:
        while True:
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching entities with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more entities to fetch")
                break

            all_data.extend(batch_data)

            results = data.get('results', len(batch_data))
            total = data.get('total', 0)

            print(f"Fetched {results} entities (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of entities")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total entities")
        return all_data, offset

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching entities: {str(e)}")
        return [], start_offset

def upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, data_type, data):
    """Upload data to GCS bucket in NDJSON format (one JSON object per line)."""
    timestamp = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y/%m/%d/%H')
    filename = f"{prefix}{data_type}/{timestamp}/cloudlock_{data_type}_{int(datetime.now(timezone.utc).timestamp())}.jsonl"

    try:
        # Convert to NDJSON format
        ndjson_content = '\n'.join([json.dumps(item, separators=(',', ':')) for item in data])

        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            ndjson_content,
            content_type='application/x-ndjson'
        )

        print(f"Successfully uploaded {filename} to GCS")

    except Exception as e:
        print(f"Error uploading to GCS: {str(e)}")
        raise

def load_state(bucket, key):
    """Load state from GCS with separate tracking for each endpoint."""
    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: {str(e)}')

    print("No previous state found, starting fresh")
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save consolidated state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type='application/json'
        )
        print("Updated state successfully")
    except Exception as e:
        print(f"Error updating state: {str(e)}")
        raise

    • requirements.txt:

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

  3. Fai clic su Esegui il deployment per salvare la funzione ed eseguirne il deployment.

  4. Attendi il completamento del deployment (2-3 minuti).

Crea job Cloud Scheduler

Cloud Scheduler pubblicherà messaggi nell'argomento Pub/Sub a intervalli regolari, attivando la funzione Cloud Run.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Scheduler.
  2. Fai clic su Crea job.

  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome cloudlock-data-export-hourly
    Regione Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
    Frequenza 0 * * * * (ogni ora, allo scoccare dell'ora)
    Fuso orario Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona l'argomento (cloudlock-data-export-trigger)
    Corpo del messaggio {} (oggetto JSON vuoto)

  4. Fai clic su Crea.

Opzioni di frequenza di pianificazione

Scegli la frequenza in base al volume dei log e ai requisiti di latenza:

Frequenza Espressione cron Caso d'uso
Ogni 5 minuti */5 * * * * Volume elevato, bassa latenza
Ogni 15 minuti */15 * * * * Volume medio
Ogni ora 0 * * * * Standard (consigliato)
Ogni 6 ore 0 */6 * * * Volume basso, elaborazione batch
Ogni giorno 0 0 * * * Raccolta dei dati storici

Testare l'integrazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, trova il tuo job.
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare il job manualmente.
  3. Attendi alcuni secondi.
  4. Vai a Cloud Run > Servizi.
  5. Fai clic sul nome della funzione (cloudlock-data-export).
  6. Fai clic sulla scheda Log.

  7. Verifica che la funzione sia stata eseguita correttamente. Cerca:

    Processing logs with state: {}
Fetching incidents with offset: 0
Fetched X incidents (total available: Y)
Uploaded X incidents to GCS
CloudLock data export completed successfully

  8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

  9. Fai clic sul nome del bucket (cisco-cloudlock-logs).

  10. Vai alla cartella del prefisso cloudlock/.

  11. Verifica che siano stati creati nuovi file .jsonl nelle sottocartelle incidents/, activities/ o entities/.

Se nei log vengono visualizzati errori:

  • HTTP 401: controlla il token API nelle variabili di ambiente
  • HTTP 403: verifica che l'account CloudLock disponga delle autorizzazioni richieste
  • HTTP 429: limitazione della frequenza: la funzione eseguirà automaticamente un nuovo tentativo con backoff
  • Variabili di ambiente mancanti: controlla che tutte le variabili richieste siano impostate
  • Entità vuote: l'endpoint Entità richiede la funzionalità Cache entità. Contatta l'assistenza CloudLock per abilitarla.

Configura un feed in Google SecOps per importare i log di Cisco CloudLock

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Cisco CloudLock logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona Cisco CloudLock come Tipo di log.

  7. Fai clic su Ottieni service account. Verrà visualizzato un indirizzo email del account di servizio univoco, ad esempio:

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

  8. Copia questo indirizzo email per utilizzarlo nel passaggio successivo.

  9. Fai clic su Avanti.

  10. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

    • URL del bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

      gs://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/
      • Sostituisci:
        • cisco-cloudlock-logs: il nome del bucket GCS.
        • cloudlock/: (Facoltativo) prefisso/percorso della cartella in cui vengono archiviati i log (lascia vuoto per la radice).

    • Opzione di eliminazione dell'origine: seleziona l'opzione di eliminazione in base alle tue preferenze:

      • Mai: non elimina mai i file dopo i trasferimenti (opzione consigliata per i test).
      • Elimina file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.
      • Elimina file trasferiti e directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

    • Età massima file: includi i file modificati nell'ultimo numero di giorni (il valore predefinito è 180 giorni).

    • Spazio dei nomi dell'asset: lo spazio dei nomi dell'asset.

    • Etichette di importazione: l'etichetta da applicare agli eventi di questo feed.

  11. Fai clic su Avanti.

  12. Controlla la nuova configurazione del feed nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

Concedi le autorizzazioni IAM al account di servizio Google SecOps

Il account di servizio Google SecOps deve avere il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel tuo bucket GCS.

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: incolla l'email del account di servizio Google SecOps.
    • Assegna ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

  6. Fai clic su Salva.

Tabella di mappatura UDM

Campo log Mappatura UDM Logica
created_at about.resource.attribute.creation_time Il valore di created_at del log non elaborato viene analizzato come timestamp e mappato al campo about.resource.attribute.creation_time.
created_at about.resource.attribute.labels.key Il valore di created_at viene assegnato alla chiave delle etichette.
created_at about.resource.attribute.labels.value Il valore di created_at viene assegnato al valore delle etichette.
entity.id target.asset.product_object_id Il valore di entity.id del log non elaborato viene mappato al campo target.asset.product_object_id.
entity.ip target.ip Il valore di entity.ip del log non elaborato viene unito al campo target.ip.
entity.mime_type target.file.mime_type Il valore di entity.mime_type del log non elaborato viene mappato al campo target.file.mime_type quando entity.origin_type è "documento".
entity.name target.application Il valore di entity.name del log non elaborato viene mappato al campo target.application quando entity.origin_type è "app".
entity.name target.file.full_path Il valore di entity.name del log non elaborato viene mappato al campo target.file.full_path quando entity.origin_type è "documento".
entity.origin_id target.resource.product_object_id Il valore di entity.origin_id del log non elaborato viene mappato al campo target.resource.product_object_id.
entity.origin_type target.resource.resource_subtype Il valore di entity.origin_type del log non elaborato viene mappato al campo target.resource.resource_subtype.
entity.owner_email target.user.email_addresses Il valore di entity.owner_email del log non elaborato viene unito al campo target.user.email_addresses se corrisponde a un'espressione regolare per le email.
entity.owner_email target.user.user_display_name Il valore di entity.owner_email del log non elaborato viene mappato al campo target.user.user_display_name se non corrisponde a un'espressione regolare per le email.
entity.owner_name target.user.user_display_name Il valore di entity.owner_name del log non elaborato viene mappato al campo target.user.user_display_name quando entity.owner_email corrisponde a un'espressione regolare per le email.
entity.vendor.name target.platform_version Il valore di entity.vendor.name del log non elaborato viene mappato al campo target.platform_version.
id metadata.product_log_id Il valore di id del log non elaborato viene mappato al campo metadata.product_log_id.
incident_status metadata.product_event_type Il valore di incident_status del log non elaborato viene mappato al campo metadata.product_event_type.
policy.id security_result.rule_id Il valore di policy.id del log non elaborato viene mappato al campo security_result.rule_id.
policy.name security_result.rule_name Il valore di policy.name del log non elaborato viene mappato al campo security_result.rule_name.
gravità security_result.severity_details Il valore di severity del log non elaborato viene mappato al campo security_result.severity_details.
updated_at about.resource.attribute.labels.key Il valore di updated_at viene assegnato alla chiave delle etichette.
updated_at about.resource.attribute.labels.value Il valore di updated_at viene assegnato al valore delle etichette.
updated_at about.resource.attribute.last_update_time Il valore di updated_at del log non elaborato viene analizzato come timestamp e mappato al campo about.resource.attribute.last_update_time.
N/D metadata.event_timestamp Derivato dal campo updated_at. Il valore viene analizzato come timestamp e mappato.
N/D metadata.event_type Imposta su "GENERIC_EVENT".
N/D metadata.product_name Imposta "CISCO_CLOUDLOCK_CASB".
N/D metadata.product_version Imposta su "Cisco".
N/D metadata.vendor_name Impostato su "CloudLock".
N/D security_result.alert_state Imposta su "ALERTING" se severity è "ALERT" e incident_status non è "RESOLVED" o "DISMISSED". Imposta su "NOT_ALERTING" se severity è "ALERT" e incident_status è "RESOLVED" o "DISMISSED".
N/D security_result.detection_fields.key Derivato dall'array matches, in particolare dalla chiave di ogni oggetto corrispondenza. Imposta anche "true" se severity è "ALERT" e incident_status è "NEW".
N/D security_result.detection_fields.value Derivato dall'array matches, in particolare dal valore di ogni oggetto di corrispondenza. Imposta anche "true" se severity è "ALERT" e incident_status è "NEW".
N/D security_result.severity Imposta su "INFORMATIONAL" se severity è "INFO". Impostato su "CRITICO" se severity è "CRITICO". Derivato dal campo severity.
N/D security_result.summary Impostato su "conteggio corrispondenze: " concatenato con il valore di match_count.
N/D target.resource.resource_type Imposta su "STORAGE_OBJECT" quando entity.origin_type è "documento".
N/D target.url Derivato da entity.direct_url quando entity.origin_type è "documento".

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