Citrix Analytics 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Citrix Analytics 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다. Citrix Analytics for Performance (Cloud Software Group)는 Citrix Virtual Apps and Desktops 환경에서 집계된 성능 데이터를 제공하므로 OData API를 통해 세션, 머신, 사용자 데이터를 가져올 수 있습니다. Citrix Analytics for Security는 Kafka 기반 SIEM 통합을 통해 내보낼 수 있는 위험 통계 및 데이터 소스 이벤트를 제공합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

  • Google SecOps 인스턴스
  • Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
  • GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
  • Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
  • Citrix Analytics for Performance 테넌트에 대한 권한 액세스
  • Citrix Cloud API 사용자 인증 정보 (클라이언트 ID, 클라이언트 보안 비밀번호, 고객 ID)

Citrix Analytics API 사용자 인증 정보 수집

Citrix Cloud API 사용자 인증 정보 가져오기

  1. Citrix Cloud Console에 로그인합니다.
  2. 화면 왼쪽 상단의 메뉴 아이콘을 클릭합니다.
  3. 메뉴에서 Identity and Access Management를 선택합니다.
  4. API 액세스 탭을 선택합니다.
  5. 클라이언트 만들기를 클릭합니다.
  6. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
    • 클라이언트 ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호
    • 고객 ID (Citrix Cloud URL 또는 IAM 페이지에 있음)

API 기본 URL 확인

OData API 기본 URL은 Citrix Cloud 지역에 따라 다릅니다.

리전 API 기본 URL
미국 https://api.cloud.com/casodata
유럽 연합 https://api.eu.cloud.com/casodata
아시아 태평양 남부 https://api.ap-s.cloud.com/casodata

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Citrix Cloud에 로그인합니다.
  2. Identity and Access Management> 관리자로 이동합니다.
  3. API 사용자 인증 정보를 만드는 데 사용된 계정에 Citrix Analytics for Performance 권한이 사용 설정된 전체 액세스 또는 맞춤 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
  4. 필요한 권한이 표시되지 않으면 Citrix Cloud 관리자에게 문의하여 액세스 권한을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

    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 버킷 만들기

  1. Google Cloud Console로 이동합니다.
  2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
  3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: citrix-analytics-logs)을 입력합니다.
    위치 유형 필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
    위치 위치를 선택합니다 (예: us-central1).
    스토리지 클래스 Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
    액세스 제어 균일 (권장)
    보호 조치 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

  6. 만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

  1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 서비스 계정 이름: citrix-analytics-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Citrix Analytics logs를 입력합니다.
  4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
  5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
    1. 역할 선택을 클릭합니다.
    2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
    3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
    5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
  6. 계속을 클릭합니다.
  7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

  • 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
  • Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용
  • Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: citrix-analytics-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자 선택
  6. 저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

  1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: citrix-analytics-trigger를 입력합니다.
    • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Citrix Analytics OData API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

  1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
  2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
  3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

  4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    서비스 이름 citrix-analytics-collector
    리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
    런타임 Python 3.12 이상 선택

  5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
    2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 citrix-analytics-trigger 주제를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다.

  6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. Identity and Access Management (IAM)을 확인합니다.

  7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

  8. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 citrix-analytics-collector-sa을 선택합니다.

  9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

    1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
    2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.
    변수 이름 예시 값 설명
    GCS_BUCKET citrix-analytics-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX citrix_analytics 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY citrix_analytics/state.json 상태 파일 경로
    CITRIX_CLIENT_ID your-client-id Citrix Cloud 클라이언트 ID
    CITRIX_CLIENT_SECRET your-client-secret Citrix Cloud 클라이언트 보안 비밀
    CITRIX_CUSTOMER_ID your-customer-id Citrix Cloud 고객 ID
    API_BASE https://api.cloud.com/casodata OData API 기본 URL
    ENTITIES sessions,machines,users 수집할 항목 유형
    TOP_N 1000 페이지당 레코드 수
    LOOKBACK_MINUTES 75 초기 전환 확인 기간

  10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

  11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상 선택
      • CPU: 1을 선택합니다.

  12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

  13. 만들기를 클릭합니다.

  14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

  15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 진입점 필드에 main을 입력합니다.

  2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

    • 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. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

  4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

  1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
  2. 작업 만들기를 클릭합니다.

  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    이름 citrix-analytics-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 citrix-analytics-trigger 주제를 선택합니다.
    메일 본문 {} (빈 JSON 객체)

  4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도 크론 표현식 사용 사례
1시간마다 0 * * * * 표준 (권장)
2시간마다 0 */2 * * * 볼륨 낮추기
6시간마다 0 */6 * * * 양이 적은 일괄 처리

통합 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
  2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초 동안 기다립니다.
  4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
  5. 함수 이름 citrix-analytics-collector을 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

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

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름을 클릭합니다.

  10. 접두사 폴더 citrix_analytics/로 이동합니다.

  11. 새 .ndjson 파일이 현재 타임스탬프로 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보 확인
  • HTTP 403: 계정에 Citrix Cloud에서 필요한 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
  • 환경 변수 누락: 필요한 변수가 모두 설정되었는지 확인

Citrix Analytics 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Citrix Analytics logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Citrix Analytics를 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

  8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • citrix-analytics-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • citrix_analytics: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.
      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

  11. 다음을 클릭합니다.

  12. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

  6. 저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 논리
occurrence_event_type extensions.auth.type 매핑됨: Session.Logon → AUTHTYPE_UNSPECIFIED, Session.End → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
server_name intermediary.asset.hostname 직접 매핑됨
server_name intermediary.hostname 직접 매핑됨
event_type metadata.description 직접 매핑됨
timestamp metadata.event_timestamp ISO8601로 파싱됨
udm_event_type metadata.event_type 매핑됨: "USER_LOGIN", "USER_LOGOUT" → GENERIC_EVENT
tenant_id metadata.product_deployment_id 직접 매핑됨
occurrence_event_type metadata.product_event_type 직접 매핑됨
event_id metadata.product_log_id 직접 매핑됨
product metadata.product_name 직접 매핑됨
product_version metadata.product_version 직접 매핑됨
ui_link metadata.url_back_to_product 직접 매핑됨
session_key network.session_id 직접 매핑됨
domain principal.administrative_domain 직접 매핑됨
device_id principal.asset.hostname 직접 매핑됨
client_ip principal.asset.ip 병합됨
vulnerability principal.asset.vulnerabilities 병합됨
device_id principal.hostname 직접 매핑됨
client_ip principal.ip 병합됨
os_name principal.platform 매핑된 값 (총 6개, 예: (?i)windows → WINDOWS, (?i)windows → MAC, (?i)windows...
os_extra_info principal.platform_patch_level 직접 매핑됨
os_version principal.platform_version 직접 매핑됨
entity_id principal.user.email_addresses 매핑됨: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type principal.user.email_addresses 매핑됨: user → entity_id
session_user_name principal.user.user_display_name 직접 매핑됨
entity_id principal.user.userid 직접 매핑됨
session_user_name principal.user.userid 직접 매핑됨
alert_message security_result.action_details 직접 매핑됨
analytic security_result.analytics_metadata 병합됨
category security_result.category 병합됨
indicator_category security_result.category 매핑됨: Data exfiltration → category
indicator_name security_result.description 직접 매핑됨
label security_result.detection_fields 병합됨
label security_result.outcomes 병합됨
severity security_result.severity 직접 매핑됨
app_name target.application 직접 매핑됨
app_name target.process.file.names 병합됨
printer_name target.resource.name 직접 매핑됨
entity_id target.user.email_addresses 매핑됨: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type target.user.email_addresses 매핑됨: user → entity_id
session_user_name target.user.user_display_name 직접 매핑됨
entity_id target.user.userid 직접 매핑됨
session_user_name target.user.userid 직접 매핑됨
해당 사항 없음 extensions.auth.type 상수: AUTHTYPE_UNSPECIFIED
해당 사항 없음 metadata.event_type 상수: GENERIC_EVENT
해당 사항 없음 metadata.vendor_name 상수: CITRIX_ANALYTICS
해당 사항 없음 principal.platform 상수: WINDOWS
해당 사항 없음 security_result.confidence_score 상수: risk_probability
해당 사항 없음 security_result.risk_score 상수: cur_riskscore

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