Citrix Analytics のログを収集する

以下でサポートされています。

このドキュメントでは、Google Cloud Storage を使用して Citrix Analytics ログを Google Security Operations に取り込む方法について説明します。Citrix Analytics for Performance（Cloud Software Group）は、Citrix Virtual Apps and Desktops 環境から集計されたパフォーマンス データを提供します。これにより、OData API を介してセッション、マシン、ユーザーのデータを取得できます。Citrix Analytics for Security は、Kafka ベースの SIEM 統合を通じてエクスポートできるリスク分析情報とデータソース イベントを提供します。

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 バケットを作成および管理する権限
  • Cloud Run サービス、Pub/Sub トピック、Cloud Scheduler ジョブを作成する権限
  • Citrix Analytics for Performance テナントへの特権アクセス
  • Citrix Cloud API 認証情報（クライアント ID、クライアント シークレット、顧客 ID）

Citrix Analytics API の認証情報を収集する

Citrix Cloud API の認証情報を取得する

  1. Citrix Cloud Console にログインします。
  2. 画面の左上にあるメニュー アイコンをクリックします。
  3. メニューから [Identity and Access Management] を選択します。
  4. [API アクセス] タブを選択します。
  5. [クライアントを作成] をクリックします。
  6. 次の詳細をコピーして安全な場所に保存します。
    • クライアント ID
    • クライアント シークレット
    • お客様 ID（Citrix Cloud URL または IAM ページにあります）

API ベース URL を特定する

OData API のベース URL は、Citrix Cloud のリージョンによって異なります。

地域 API ベース URL
米国 https://api.cloud.com/casodata
欧州連合 https://api.eu.cloud.com/casodata
アジア太平洋南部 https://api.ap-s.cloud.com/casodata

権限を確認する

アカウントに必要な権限があることを確認するには:

  1. Citrix Cloud にログインします。
  2. [Identity and Access Management]> [管理者] に移動します。
  3. API 認証情報の作成に使用したアカウントに、Citrix Analytics for Performance の権限が有効になっている [フルアクセス] または [カスタム アクセス] があることを確認します。
  4. 必要な権限が表示されない場合は、Citrix Cloud 管理者に連絡してアクセス権を付与してもらってください。

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。

    CITRIX_CUSTOMER_ID="your-customer-id"
CITRIX_CLIENT_ID="your-client-id"
CITRIX_CLIENT_SECRET="your-client-secret"

# Get bearer token
TOKEN=$(curl -s -X POST \
  "https://api.cloud.com/cctrustoauth2/${CITRIX_CUSTOMER_ID}/tokens/clients" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&client_id=${CITRIX_CLIENT_ID}&client_secret=${CITRIX_CLIENT_SECRET}" \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")

# Test OData API access
curl -v -H "Authorization: CwsAuth bearer=${TOKEN}" \
  -H "Citrix-CustomerId: ${CITRIX_CUSTOMER_ID}" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://api.cloud.com/casodata/sessions?\$top=1"

Google Cloud Storage バケットを作成する

  1. Google Cloud Console に移動します。
  2. 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。
  3. ナビゲーション メニューで、[Cloud Storage > バケット] に移動します。
  4. [バケットを作成] をクリックします。

  5. 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を入力します（例: citrix-analytics-logs）。
    ロケーション タイプ ニーズに基づいて選択します（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おすすめ）
    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

  6. [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 関数には、GCS バケットに書き込み、Pub/Sub によって呼び出される権限を持つサービス アカウントが必要です。

サービス アカウントの作成

  1. GCP Console で、[IAM と管理>サービス アカウント] に移動します。
  2. [サービス アカウントを作成] をクリックします。
  3. 次の構成の詳細を入力します。
    • サービス アカウント名: 「citrix-analytics-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 Citrix Analytics logs と入力します。
  4. [作成して続行] をクリックします。
  5. [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. [ストレージ 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。
  6. [続行] をクリックします。
  7. [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: ログを GCS バケットに書き込み、状態ファイルを管理する
  • Cloud Run 起動元: Pub/Sub が関数を呼び出すことを許可します
  • Cloud Functions 起動元: 関数の呼び出しを許可する

GCS バケットに対する 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。

  1. [Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
  2. バケット名をクリックします。
  3. [権限] タブに移動します。
  4. [アクセス権を付与] をクリックします。
  5. 次の構成の詳細を入力します。
    • 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: citrix-analytics-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
    • ロールを割り当てる: [ストレージ オブジェクト管理者] を選択します。
  6. [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。

  1. GCP Console で、[Pub/Sub> トピック] に移動します。
  2. [トピックを作成] をクリックします。
  3. 次の構成の詳細を入力します。
    • トピック ID: 「citrix-analytics-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。
  4. [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、Citrix Analytics OData API からログを取得して GCS に書き込みます。

  1. GCP Console で、[Cloud Run] に移動します。
  2. [サービスを作成] をクリックします。
  3. [関数] を選択します（インライン エディタを使用して関数を作成します）。

  4. [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 citrix-analytics-collector
    リージョン GCS バケットと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。

  5. [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 citrix-analytics-trigger を選択します。
    4. [保存] をクリックします。

  6. [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。

  7. 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。

  8. [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 citrix-analytics-collector-sa を選択します。

  9. [コンテナ] タブに移動します。

    1. [変数とシークレット] をクリックします。
    2. 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 citrix-analytics-logs GCS バケット名
    GCS_PREFIX citrix_analytics ログファイルの接頭辞
    STATE_KEY citrix_analytics/state.json 状態ファイルのパス
    CITRIX_CLIENT_ID your-client-id Citrix Cloud クライアント ID
    CITRIX_CLIENT_SECRET your-client-secret Citrix Cloud クライアント シークレット
    CITRIX_CUSTOMER_ID your-customer-id Citrix Cloud お客様 ID
    API_BASE https://api.cloud.com/casodata OData API のベース URL
    ENTITIES sessions,machines,users 収集するエンティティ タイプ
    TOP_N 1000 1 ページあたりのレコード数
    LOOKBACK_MINUTES 75 最初のルックバック期間

  10. [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。

    • リクエストのタイムアウト: 600 秒（10 分）を入力します。

  11. [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。

  12. [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）。

  13. [作成] をクリックします。

  14. サービスが作成されるまで待ちます（1 ～ 2 分）。

  15. 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

  1. [エントリ ポイント] フィールドに「main」と入力します。

  2. 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。

    • main.py:

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

CITRIX_TOKEN_URL_TMPL = "https://api.cloud.com/cctrustoauth2/{customerid}/tokens/clients"
DEFAULT_API_BASE = "https://api.cloud.com/casodata"

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs
    from Citrix Analytics OData 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', 'citrix_analytics').strip('/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{prefix}/state.json"
    customer_id = os.environ.get('CITRIX_CUSTOMER_ID')
    client_id = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_ID')
    client_secret = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_SECRET')
    api_base = os.environ.get('API_BASE', DEFAULT_API_BASE)
    entities = [e.strip() for e in os.environ.get('ENTITIES', 'sessions,machines,users').split(',') if e.strip()]
    top_n = int(os.environ.get('TOP_N', '1000'))
    lookback_minutes = int(os.environ.get('LOOKBACK_MINUTES', '75'))

    if not all([bucket_name, customer_id, client_id, client_secret]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

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

        # Determine target hour to collect
        now = datetime.now(timezone.utc)
        fallback_target = (now - timedelta(minutes=lookback_minutes)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)

        # Load state (last processed timestamp)
        state = load_state(bucket, state_key)
        last_processed_str = state.get('last_hour_utc')

        if last_processed_str:
            last_processed = datetime.fromisoformat(last_processed_str.replace('Z', '+00:00')).replace(tzinfo=None)
            target_hour = last_processed + timedelta(hours=1)
        else:
            target_hour = fallback_target

        print(f'Processing logs for hour: {target_hour.isoformat()}Z')

        # Get authentication token
        token = get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret)
        headers = {
            'Authorization': f'CwsAuth bearer={token}',
            'Citrix-CustomerId': customer_id,
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json',
        }

        total_records = 0

        # Process each entity type
        for entity in entities:
            records = []
            for row in fetch_odata_entity(entity, target_hour, top_n, headers, api_base):
                enriched_record = {
                    'citrix_entity': entity,
                    'citrix_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z',
                    'collection_timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat() + 'Z',
                    'raw': row
                }
                records.append(enriched_record)

                # Write in batches to avoid memory issues
                if len(records) >= 1000:
                    blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                    write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                    total_records += len(records)
                    records = []

            # Write remaining records
            if records:
                blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                total_records += len(records)

        # Update state file
        save_state(bucket, state_key, {'last_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z'})

        print(f'Successfully processed {total_records} records for hour {target_hour.isoformat()}Z')

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

def get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret):
    """Get Citrix Cloud authentication token."""
    url = CITRIX_TOKEN_URL_TMPL.format(customerid=customer_id)
    payload = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': client_id,
        'client_secret': client_secret,
    }
    data = urllib.parse.urlencode(payload).encode('utf-8')

    response = http.request(
        'POST',
        url,
        body=data,
        headers={
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        }
    )

    if response.status != 200:
        print(f'Token request failed with status {response.status}')
        print(f'Response: {response.data.decode("utf-8")}')
        raise Exception(f'Failed to get Citrix token: HTTP {response.status}')

    token_response = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    return token_response['access_token']

def fetch_odata_entity(entity, when_utc, top, headers, api_base):
    """Fetch data from Citrix Analytics OData API with pagination and rate limiting."""
    year = when_utc.year
    month = when_utc.month
    day = when_utc.day
    hour = when_utc.hour

    base_url = f"{api_base.rstrip('/')}/{entity}?year={year:04d}&month={month:02d}&day={day:02d}&hour={hour:02d}"
    skip = 0
    backoff = 1.0

    while True:
        url = f"{base_url}&$top={top}&$skip={skip}"

        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

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

        if not items:
            break

        for item in items:
            yield item

        if len(items) < top:
            break

        skip += top

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: {str(e)}')
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def write_ndjson_to_gcs(bucket, key, records):
    """Write records as NDJSON to GCS."""
    body_lines = []
    for record in records:
        json_line = json.dumps(record, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
        body_lines.append(json_line)

    body = ('\n'.join(body_lines) + '\n').encode('utf-8')

    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(body, content_type='application/x-ndjson')

    • requirements.txt:

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

  3. [デプロイ] をクリックして、関数を保存してデプロイします。

  4. デプロイが完了するまで待ちます（2 ～ 3 分）。

Cloud Scheduler ジョブの作成

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 functions の関数をトリガーします。

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

  3. 次の構成情報を提供してください。

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

  4. [作成] をクリックします。

スケジュールの頻度のオプション

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、バッチ処理

統合をテストする

  1. Cloud Scheduler コンソールで、ジョブを見つけます。
  2. [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。
  3. 数秒待ちます。
  4. Cloud Run > サービスに移動します。
  5. 関数名 citrix-analytics-collector をクリックします。
  6. [Logs] タブをクリックします。

  7. 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。

    Processing logs for hour: YYYY-MM-DDTHH:00:00Z
Successfully processed X records for hour YYYY-MM-DDTHH:00:00Z

  8. [Cloud Storage] > [バケット] に移動します。

  9. バケット名をクリックします。

  10. プレフィックス フォルダ citrix_analytics/ に移動します。

  11. 新しい .ndjson ファイルが現在のタイムスタンプで作成されたことを確認します。

ログにエラーが表示された場合:

  • HTTP 401: 環境変数で API 認証情報を確認する
  • HTTP 403: Citrix Cloud でアカウントに必要な権限があることを確認する
  • HTTP 429: レート制限 - 関数はバックオフで自動的に再試行されます
  • 環境変数が不足している: 必要な変数がすべて設定されていることを確認します

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

  1. [SIEM 設定] > [フィード] に移動します。
  2. [Add New Feed] をクリックします。
  3. [単一フィードを設定] をクリックします。
  4. [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: Citrix Analytics logs）。
  5. [ソースタイプ] として [Google Cloud Storage V2] を選択します。
  6. [ログタイプ] として [Citrix Analytics] を選択します。

  7. [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

  8. 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。

  9. [次へ] をクリックします。

  10. 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://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
      • 次のように置き換えます。
        • citrix-analytics-logs: GCS バケット名。
        • citrix_analytics: 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）。

    • 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（テストにおすすめ）。
      • 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: 転送が完了した後にファイルと空のディレクトリを削除します。

    • ファイルの最大経過日数: 過去の日数内に変更されたファイルを含めます（デフォルトは 180 日）。

    • アセットの名前空間: 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

  11. [次へ] をクリックします。

  12. [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ロールが必要です。

  1. [Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
  2. バケット名をクリックします。
  3. [権限] タブに移動します。
  4. [アクセス権を付与] をクリックします。
  5. 次の構成の詳細を入力します。
    • 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。

  6. [保存] をクリックします。

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
occurrence_event_type extensions.auth.type マッピング: Session.Logon → AUTHTYPE_UNSPECIFIED、Session.End → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
server_name intermediary.asset.hostname 直接マッピングされます。
server_name intermediary.hostname 直接マッピングされます。
event_type metadata.description 直接マッピングされます。
timestamp metadata.event_timestamp ISO8601 として解析済み
udm_event_type metadata.event_type マッピング: "USER_LOGIN", "USER_LOGOUT" → GENERIC_EVENT
tenant_id metadata.product_deployment_id 直接マッピングされます。
occurrence_event_type metadata.product_event_type 直接マッピングされます。
event_id metadata.product_log_id 直接マッピングされます。
product metadata.product_name 直接マッピングされます。
product_version metadata.product_version 直接マッピングされます。
ui_link metadata.url_back_to_product 直接マッピングされます。
session_key network.session_id 直接マッピングされます。
domain principal.administrative_domain 直接マッピングされます。
device_id principal.asset.hostname 直接マッピングされます。
client_ip principal.asset.ip 統合済み
vulnerability principal.asset.vulnerabilities 統合済み
device_id principal.hostname 直接マッピングされます。
client_ip principal.ip 統合済み
os_name principal.platform マッピングされた値（合計 6 個、例: (?i)windows → WINDOWS、(?i)windows → MAC、(?i)windows...
os_extra_info principal.platform_patch_level 直接マッピングされます。
os_version principal.platform_version 直接マッピングされます。
entity_id principal.user.email_addresses マッピング: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type principal.user.email_addresses マッピング: user → entity_id
session_user_name principal.user.user_display_name 直接マッピングされます。
entity_id principal.user.userid 直接マッピングされます。
session_user_name principal.user.userid 直接マッピングされます。
alert_message security_result.action_details 直接マッピングされます。
analytic security_result.analytics_metadata 統合済み
category security_result.category 統合済み
indicator_category security_result.category マッピング: Data exfiltration → category
indicator_name security_result.description 直接マッピングされます。
label security_result.detection_fields 統合済み
label security_result.outcomes 統合済み
severity security_result.severity 直接マッピングされます。
app_name target.application 直接マッピングされます。
app_name target.process.file.names 統合済み
printer_name target.resource.name 直接マッピングされます。
entity_id target.user.email_addresses マッピング: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type target.user.email_addresses マッピング: user → entity_id
session_user_name target.user.user_display_name 直接マッピングされます。
entity_id target.user.userid 直接マッピングされます。
session_user_name target.user.userid 直接マッピングされます。
なし extensions.auth.type 定数: AUTHTYPE_UNSPECIFIED
なし metadata.event_type 定数: GENERIC_EVENT
なし metadata.vendor_name 定数: CITRIX_ANALYTICS
なし principal.platform 定数: WINDOWS
なし security_result.confidence_score 定数: risk_probability
なし security_result.risk_score 定数: cur_riskscore

さらにサポートが必要な場合 コミュニティ メンバーや Google SecOps のプロフェッショナルから回答を得ることができます。