Collecter les journaux D3 Banking

Version de l'analyseur : 2.0

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Ce document explique comment ingérer des journaux D3 Banking dans Google Security Operations à l'aide de Google Cloud Storage V2.

D3 Banking (désormais NCR Voyix Digital Banking) est une plate-forme de services bancaires numériques hébergée dans le cloud qui génère des journaux d'audit et de transactions pour les opérations bancaires en ligne, les sessions utilisateur et les actions administratives. L'API REST NCR Voyix Digital Banking permet d'accéder de manière programmatique aux journaux d'audit et aux données d'événement.

Avant de commencer

Assurez-vous de remplir les conditions suivantes :

  • Une instance Google SecOps
  • Un projet GCP avec l'API Cloud Storage activée
  • Autorisations permettant 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 la plate-forme D3 Banking (NCR Voyix) avec un rôle d'administrateur
  • Identifiants OAuth2 (ID client et code secret du client) pour l'API NCR Voyix Digital Banking

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, d3-banking-audit-logs).
    Type d'emplacement Choisissez en fonction de vos besoins (région, birégion, multirégion).
    Emplacement Sélectionnez l'emplacement (par exemple, us-central1).
    Classe de stockage Standard (recommandé pour les journaux auxquels vous accédez fréquemment)
    Access control (Contrôle des accès) Uniforme (recommandé)
    Outils de protection Facultatif : Activez la gestion des versions des objets ou la règle de conservation.

  6. Cliquez sur Créer.

Collecter les identifiants de l'API D3 Banking

Obtenir des identifiants OAuth2

  1. Connectez-vous au portail d'administration D3 Banking (NCR Voyix).
  2. Accédez à Administration > Gestion des API (ou Paramètres > Intégrations).
  3. Cliquez sur Register Application (Enregistrer l'application) ou Create API Client (Créer un client API).
  4. Saisissez un nom pour l'application (par exemple, Google Security Operations Integration).
  5. Notez les identifiants suivants :
    • ID client : identifiant client OAuth2
    • Code secret du client : code secret du client OAuth2

  6. Notez l'URL de base de l'API pour votre locataire (par exemple, https://api.d3banking.com/v1 ou une URL spécifique au locataire).

Vérifier l'accès à l'API

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

    # Replace with your actual credentials
CLIENT_ID="your-client-id"
CLIENT_SECRET="your-client-secret"
D3_BASE="https://api.d3banking.com/v1"

# Obtain access token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${D3_BASE}/oauth/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "grant_type=client_credentials&client_id=${CLIENT_ID}&client_secret=${CLIENT_SECRET}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")

# Test audit log access
curl -s -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "${D3_BASE}/audit-logs?limit=1" | head -c 500

Créer un compte de service pour la fonction Cloud Run

La fonction Cloud Run a besoin d'un compte de service disposant des autorisations nécessaires pour écrire dans le bucket GCS et être appelée par Pub/Sub.

Créer le 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 d3-banking-logs-collector-sa.
    • Description du compte de service : saisissez Service account for Cloud Run function to collect D3 Banking 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 Storage : 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 dans le bucket GCS :

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket (par exemple, d3-banking-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, d3-banking-logs-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 auquel 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 thème : saisissez d3-banking-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 extraire les journaux de l'API REST NCR Voyix Digital Banking 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 intégré pour créer une fonction).

  4. Dans la section Configurer, fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom du service d3-banking-logs-collector
    Région Sélectionnez la région correspondant à votre bucket GCS (par exemple, us-central1).
    Durée d'exécution Sélectionnez Python 3.12 ou 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 d3-banking-logs-trigger.
    4. Cliquez sur Enregistrer.

  6. Dans la section Authentification :

    1. Sélectionnez Exiger l'authentification.
    2. Consultez 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 d3-banking-logs-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 d3-banking-audit-logs Nom du bucket GCS
    GCS_PREFIX d3banking Préfixe des fichiers journaux
    STATE_KEY d3banking/state.json Chemin d'accès au fichier d'état
    D3_API_BASE https://api.d3banking.com/v1 URL de base de l'API D3 Banking
    D3_CLIENT_ID your-client-id ID client OAuth2
    D3_CLIENT_SECRET your-client-secret Code secret du client OAuth2
    MAX_RECORDS 5000 Nombre maximal d'enregistrements par exécution
    PAGE_SIZE 1000 Enregistrements par page
    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.
      • CPU : 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 :

    • Premier fichier : main.py:

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64

# 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', 'd3banking')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'd3banking/state.json')
D3_API_BASE = os.environ.get('D3_API_BASE', 'https://api.d3banking.com/v1')
D3_CLIENT_ID = os.environ.get('D3_CLIENT_ID')
D3_CLIENT_SECRET = os.environ.get('D3_CLIENT_SECRET')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
  """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
  if dt.tzinfo is None:
    dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
  dt = dt.astimezone(timezone.utc)
  return int(dt.timestamp() * 1000)

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

def get_access_token():
  """
  Obtain an OAuth2 access token using client credentials.
  """
  api_base = D3_API_BASE.rstrip('/')
  token_url = f"{api_base}/oauth/token"

  headers = {
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Accept': 'application/json'
  }

  body = f"grant_type=client_credentials&client_id={D3_CLIENT_ID}&client_secret={D3_CLIENT_SECRET}"

  backoff = 1.0
  for attempt in range(3):
    response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)

    if response.status == 429:
      retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
      print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
      time.sleep(retry_after)
      backoff = min(backoff * 2, 30.0)
      continue

    if response.status != 200:
      raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

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

  raise RuntimeError("Failed to get access token after 3 retries")

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch D3 Banking
  audit logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, D3_CLIENT_ID, D3_CLIENT_SECRET]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    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()}")

    # Get access token
    token = get_access_token()

    # Fetch audit logs
    records, newest_event_time = fetch_logs(
      token=token,
      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 = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/logs_{timestamp}.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: str):
  """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(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch audit logs from NCR Voyix Digital Banking REST API
  with pagination and rate limiting.

  Args:
    token: OAuth2 access token
    start_time: Start time for log query
    end_time: End time for log query
    page_size: Number of records per page
    max_records: Maximum total records to fetch

  Returns:
    Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
  """
  api_base = D3_API_BASE.rstrip('/')
  endpoint = f"{api_base}/audit-logs"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {token}',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-D3BankingCollector/1.0'
  }

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

  while True:
    page_num += 1

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

    # Build query parameters
    params = {
      'startDate': start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
      'endDate': end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
      'limit': min(page_size, max_records - len(records)),
      'offset': offset
    }

    query_string = '&'.join(f"{k}={v}" for k, v in params.items())
    url = f"{endpoint}?{query_string}"

    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('auditLogs', data.get('events', 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
      for event in page_results:
        try:
          event_ts = event.get('timestamp') or event.get('created') or event.get('eventDate')
          if event_ts:
            if isinstance(event_ts, (int, float)):
              event_dt = datetime.fromtimestamp(event_ts / 1000, tz=timezone.utc)
              event_time = event_dt.isoformat()
            else:
              event_time = str(event_ts)
            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 more results
      offset += len(page_results)
      if len(page_results) < page_size:
        print("No more pages (partial page received)")
        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

    • Deuxième fichier : 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 d3-banking-logs-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 thème d3-banking-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 à faible volume
Tous les jours 0 0 * * * Collecte de données historiques

Tester l'intégration

  1. Dans la console Cloud Scheduler, recherchez votre job.
  2. Cliquez sur Exécuter de force pour déclencher le job manuellement.
  3. Patientez quelques secondes.
  4. Accédez à Cloud Run > Services.
  5. Cliquez sur d3-banking-logs-collector.
  6. Cliquez sur l'onglet Journaux.

  7. Vérifiez que la fonction s'est exécutée correctement. 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://d3-banking-audit-logs/d3banking/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Accédez à Cloud Storage > Buckets.

  9. Cliquez sur le nom de votre bucket (d3-banking-audit-logs).

  10. Accédez au dossier d3banking/.

  11. Vérifiez qu'un nouveau fichier .ndjson a été créé avec l'horodatage actuel.

Si des erreurs s'affichent dans les journaux :

  • HTTP 401 : vérifiez les identifiants OAuth2 dans les variables d'environnement.
  • HTTP 403 : vérifiez que le compte dispose des autorisations d'administrateur requises dans le portail d'administration D3 Banking.
  • HTTP 429 : limitation du débit. La fonction effectuera automatiquement une nouvelle tentative avec un intervalle entre les tentatives.
  • Variables d'environnement manquantes : vérifiez que toutes les variables requises sont définies.

Configurer un flux dans Google SecOps pour ingérer les journaux D3 Banking

  1. Accédez à Paramètres SIEM> Flux.
  2. Cliquez sur Ajouter un flux.
  3. Cliquez sur Configurer un flux unique.
  4. Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, D3 Banking Logs).
  5. Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
  6. Sélectionnez D3 Banking comme Type de journal.

  7. Cliquez sur Obtenir un compte de service. Une adresse e-mail de compte de service unique s'affiche, par exemple :

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

  8. Copiez cette adresse e-mail.

  9. Cliquez sur Suivant.

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

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

      gs://d3-banking-audit-logs/d3banking/
      • Remplacez :
        • d3-banking-audit-logs : nom de votre bucket GCS.
        • d3banking : préfixe/chemin d'accès au dossier facultatif où les journaux sont stockés (laisser vide pour la racine).

    • Option de suppression de la source : sélectionnez l'option de suppression de votre choix :

      • Jamais : ne supprime jamais aucun fichier après les transferts (recommandé pour les tests).
      • Supprimer les fichiers transférés : supprime les fichiers une fois le 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 des derniers jours (180 jours par défaut).

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

    • Libellés d'ingestion : libellé à appliquer aux événements de ce flux

  11. Cliquez sur Suivant.

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

Accorder des autorisations IAM au compte de service Google SecOps

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

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom du bucket.
  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 de journal Mappage UDM Logique
USER_DEVICE_TOKEN_label additional.fields Fusionné
actingProfileType_label additional.fields Fusionné
companyId_label additional.fields Fusionné
component_label additional.fields Fusionné
deleted_label additional.fields Fusionné
enrolledInBiometricAuth_label additional.fields Fusionné
errors_label additional.fields Fusionné
eventClass_label additional.fields Fusionné
issue_label additional.fields Fusionné
q_status_label additional.fields Fusionné
settingsSecQuest_label additional.fields Fusionné
shadowAssistUserId_label additional.fields Fusionné
shadowAssistUsername_label additional.fields Fusionné
source_label additional.fields Fusionné
status_label additional.fields Fusionné
topic_label additional.fields Fusionné
mechanism extensions.auth.mechanism Fusionné
LOGIN_SESSION_TYPE extensions.auth.type Mappé directement
defined.message metadata.description Mappé directement
@timestamp metadata.event_timestamp Analysé en tant que ISO8601
event_type metadata.event_type Mappé directement
auditId metadata.product_event_type Mappé directement
messageId metadata.product_event_type Mappé directement
@version metadata.product_version Mappé directement
http network.http Renommé/Mappé
sessionId network.session_id Mappé directement
clientIp principal.ip Fusionné
userClass principal.user.group_identifiers Fusionné
username principal.user.user_display_name Mappé directement
userId principal.user.userid Mappé directement
sec_result security_result Fusionné
application target.application Mappé directement
deviceUuid target.asset_id Mappé directement
subcomponent target.file.names Fusionné
producerHostname target.hostname Mappé directement
producerIp target.ip Fusionné
fullAddress target.location.name Mappé directement
resource target.resource Renommé/Mappé
userId target.user.userid Mappé directement
N/A extensions.auth.type Constante : AUTHTYPE_UNSPECIFIED
N/A metadata.event_type Constante : GENERIC_EVENT
N/A metadata.product_name Constante : D3_BANKING
N/A metadata.vendor_name Constante : D3_BANKING

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