DigiCert-Audit-Logs erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie DigiCert-Audit-Logs mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen. DigiCert CertCentral ist eine Plattform für die Verwaltung des Zertifikatslebenszyklus, die Audit-Logs für Zertifikatsvorgänge, Nutzeraktivitäten und administrative Aktionen bereitstellt.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf DigiCert CertCentral (API-Schlüssel mit Administratorrolle)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
  3. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
  4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein (z. B. digicert-logs).
    Standorttyp Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Standort aus (z. B. us-central1).
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffssteuerung Einheitlich (empfohlen)
    Schutztools Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

DigiCert API-Anmeldedaten erfassen

DigiCert-API-Schlüssel abrufen

  1. Melden Sie sich in DigiCert CertCentral an.
  2. Klicken Sie auf Konto > API-Schlüssel.
  3. Klicken Sie auf API-Schlüssel erstellen.
  4. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name: Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein (z. B. Chronicle Integration).
    • Rolle: Wählen Sie Administrator aus.
  5. Klicken Sie auf Erstellen.
  6. Kopieren und speichern Sie den API-Schlüssel (X-DC-DEVKEY). Dieser Wert wird nicht noch einmal angezeigt.

DigiCert-Berichts-ID abrufen

  1. Rufen Sie in DigiCert CertCentral die Option Berichte > Berichtsbibliothek auf.
  2. Klicken Sie auf Bericht kopieren.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Berichtstyp: Wählen Sie Audit-Log aus.
    • Format: Wählen Sie JSON aus.
    • Name: Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein (z. B. Chronicle Audit Logs).
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

  5. Kopieren und speichern Sie die Meldungs-ID (UUID-Format).

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Dienstkonto erstellen

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Seite IAM und Verwaltung > Dienstkonten auf.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Dienstkontoname: Geben Sie digicert-logs-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect DigiCert audit logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage Object Admin und wählen Sie die Rolle aus.
    3. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    4. Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
    5. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    6. Suchen Sie nach Cloud Functions-Aufrufer und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Logs in den GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub erlauben, die Funktion aufzurufen
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. digicert-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema, in dem Cloud Scheduler Nachrichten veröffentlicht und das die Cloud Run-Funktion abonniert.

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu Pub/Sub > Themen.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie digicert-audit-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Logs von der DigiCert API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus (Funktion mit einem Inline-Editor erstellen).

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname digicert-audit-logs-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.

  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Pub/Sub-Thema (digicert-audit-trigger) aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Prüfen Sie Identity and Access Management (IAM).

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto (digicert-logs-collector-sa) aus.

  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert
    GCS_BUCKET digicert-logs
    GCS_PREFIX digicert/logs
    STATE_KEY digicert/logs/state.json
    DIGICERT_API_KEY xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    DIGICERT_REPORT_ID 88de5e19-ec57-4d70-865d-df953b062574
    REQUEST_TIMEOUT 30
    POLL_INTERVAL 10
    MAX_WAIT_SECONDS 300

  10. Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 900 Sekunden (15 Minuten) ein.

  11. Rufen Sie unter Container den Tab Einstellungen auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.
    • Klicken Sie auf Fertig.

  12. Scrollen Sie zu Ausführungsumgebung:

    • Wählen Sie Standard (empfohlen) aus.

  13. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an.

  14. Klicken Sie auf Erstellen.

  15. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

  16. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird der Inline-Code-Editor automatisch geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie unter Funktionseinstiegspunkt den Wert main ein.

  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • Erste Datei: 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 io
import gzip
import zipfile
import uuid

# Initialize HTTP client
http = urllib3.PoolManager()

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

API_BASE = "https://api.digicert.com/reports/v1"
USER_AGENT = "secops-digicert-reports/1.0"

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch DigiCert audit logs 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', 'digicert/logs').rstrip('/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', f'{prefix}/state.json')
    api_key = os.environ.get('DIGICERT_API_KEY')
    report_id = os.environ.get('DIGICERT_REPORT_ID')
    max_wait = int(os.environ.get('MAX_WAIT_SECONDS', '300'))
    poll_int = int(os.environ.get('POLL_INTERVAL', '10'))
    timeout = int(os.environ.get('REQUEST_TIMEOUT', '30'))

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

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

        # Load state
        state = load_state(bucket, state_key)
        last_run = state.get('last_run_id')

        # Start report run
        started = datetime.now(timezone.utc)
        start_report_run(api_key, report_id, timeout)

        # Wait for report to be ready
        run_id = find_ready_run(api_key, report_id, started, timeout, max_wait, poll_int)

        # Skip if same run as last time
        if last_run and last_run == run_id:
            print(f'Skipping duplicate run: {run_id}')
            return

        # Get report data
        rows = get_json_rows(api_key, report_id, run_id, timeout)

        # Write to GCS
        key = write_ndjson_gz(bucket, prefix, rows, run_id)

        # Update state
        save_state(bucket, state_key, {
            'last_run_id': run_id,
            'last_success_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
            'last_s3_key': key,
            'rows_count': len(rows)
        })

        print(f'Successfully processed {len(rows)} logs to {key}')

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

def http_request(method, url, api_key, body=None, timeout=30, max_retries=5):
    """Make HTTP request with retry logic."""
    headers = {
        'X-DC-DEVKEY': api_key,
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': USER_AGENT
    }

    attempt, backoff = 0, 1.0

    while True:
        try:
            response = http.request(
                method,
                url,
                headers=headers,
                body=body,
                timeout=timeout
            )

            status = response.status

            # Retry on server errors
            if 500 <= status <= 599 and attempt < max_retries:
                attempt += 1
                time.sleep(backoff)
                backoff *= 2
                continue

            # Retry on rate limit
            if status == 429 and attempt < max_retries:
                retry_after = response.headers.get('Retry-After')
                delay = float(retry_after) if retry_after and retry_after.isdigit() else backoff
                attempt += 1
                time.sleep(delay)
                backoff *= 2
                continue

            if status not in (200, 201):
                raise RuntimeError(f'HTTP {status}: {response.data[:200]}')

            return status, response.headers, response.data

        except urllib3.exceptions.HTTPError as e:
            if attempt < max_retries:
                attempt += 1
                time.sleep(backoff)
                backoff *= 2
                continue
            raise

def start_report_run(api_key, report_id, timeout):
    """Start a new report run."""
    status, _, body = http_request(
        'POST',
        f'{API_BASE}/report/{report_id}/run',
        api_key,
        b'{}',
        timeout
    )
    if status not in (200, 201):
        raise RuntimeError(f'Start run failed: {status} {body[:200]}')

def list_report_history(api_key, status_filter=None, report_type=None, limit=100, timeout=30):
    """List report history."""
    params = {
        'limit': str(limit),
        'offset': '0',
        'sort_by': 'report_start_date',
        'sort_direction': 'DESC'
    }
    if status_filter:
        params['status'] = status_filter
    if report_type:
        params['report_type'] = report_type

    query_string = '&'.join([f'{k}={v}' for k, v in params.items()])
    url = f'{API_BASE}/report/history?{query_string}'

    status, _, body = http_request('GET', url, api_key, timeout=timeout)
    if status != 200:
        raise RuntimeError(f'History failed: {status} {body[:200]}')

    return json.loads(body.decode('utf-8'))

def find_ready_run(api_key, report_id, started_not_before, timeout, max_wait_seconds, poll_interval):
    """Find a ready report run."""
    deadline = time.time() + max_wait_seconds

    while time.time() < deadline:
        hist = list_report_history(
            api_key,
            status_filter='READY',
            limit=200,
            timeout=timeout
        ).get('report_history', [])

        for item in hist:
            if item.get('report_identifier') != report_id:
                continue
            if not item.get('report_run_identifier'):
                continue

            try:
                rsd = datetime.strptime(
                    item.get('report_start_date', ''),
                    '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
                ).replace(tzinfo=timezone.utc)
            except Exception:
                rsd = started_not_before

            if rsd + timedelta(seconds=60) >= started_not_before:
                return item['report_run_identifier']

        time.sleep(poll_interval)

    raise TimeoutError('READY run not found in time')

def get_json_rows(api_key, report_id, run_id, timeout):
    """Get JSON rows from report."""
    status, headers, body = http_request(
        'GET',
        f'{API_BASE}/report/{report_id}/{run_id}/json',
        api_key,
        timeout=timeout
    )

    if status != 200:
        raise RuntimeError(f'Get JSON failed: {status} {body[:200]}')

    # Check if response is ZIP
    content_type = headers.get('content-type', '').lower()
    if 'application/zip' in content_type or body[:2] == b'PK':
        with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(body)) as zf:
            json_files = [n for n in zf.namelist() if n.lower().endswith('.json')]
            if not json_files:
                raise RuntimeError('ZIP has no JSON')
            rows = json.loads(zf.read(json_files[0]).decode('utf-8'))
    else:
        rows = json.loads(body.decode('utf-8'))

    if not isinstance(rows, list):
        raise RuntimeError('Unexpected JSON format')

    return rows

def write_ndjson_gz(bucket, prefix, rows, run_id):
    """Write NDJSON gzipped file to GCS."""
    ts = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y/%m/%d/%H%M%S')
    key = f'{prefix}/{ts}-digicert-audit-{run_id[:8]}-{uuid.uuid4().hex}.json.gz'

    buf = io.BytesIO()
    with gzip.GzipFile(fileobj=buf, mode='wb') as gz:
        for r in rows:
            gz.write((json.dumps(r, separators=(',', ':')) + '\n').encode('utf-8'))

    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(
        buf.getvalue(),
        content_type='application/x-ndjson',
        content_encoding='gzip'
    )

    return key

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),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')
    • Zweite Datei: requirements.txt:
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Option Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name digicert-audit-hourly
    Region Wählen Sie dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion aus.
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Pub/Sub-Thema (digicert-audit-trigger) aus.
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

  • Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

    Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
    Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
    Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
    Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
    Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Batchverarbeitung mit geringem Volumen
    Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Scheduler-Job testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um die Ausführung manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie Cloud Run > Dienste > digicert-audit-logs-collector > Logs auf.
  4. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde.
  5. Prüfen Sie den GCS-Bucket, um zu bestätigen, dass Logs geschrieben wurden.

Google SecOps-Dienstkonto abrufen

Google SecOps verwendet ein eindeutiges Dienstkonto, um Daten aus Ihrem GCS-Bucket zu lesen. Sie müssen diesem Dienstkonto Zugriff auf Ihren Bucket gewähren.

E‑Mail-Adresse des Dienstkontos abrufen

  1. Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. DigiCert Audit Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Digicert als Protokolltyp aus.

  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto wird angezeigt, z. B.:

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

  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse, um sie im nächsten Schritt zu verwenden.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um DigiCert-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. DigiCert Audit Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Digicert als Protokolltyp aus.
  7. Klicken Sie auf Weiter.

  8. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://digicert-logs/digicert/logs/

      • Ersetzen Sie:

        • digicert-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • digicert/logs: Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden.

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:

      • Nie: Nach Übertragungen werden keine Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.

      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.

    • Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden. Der Standardwert ist 180 Tage.

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.

    • Aufnahmelabels: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

Unterstützte DigiCert-Beispiellogs

  • Audit-/Aktivitätsschema

    {
  "Account ID": "0000000",
  "Action": "User SSO login",
  "Action taken via": "CertCentral",
  "Activity": "User SSO login #9999999\nLogged through SAML SSO",
  "Adjustment/Ledger ID": "",
  "Date and time (UTC)": "06-Feb-2025 10:28:04",
  "Division/Container ID": "111222",
  "Division/Container name": "Global_Internal_Division",
  "Domain ID": "",
  "Domain name": "",
  "IP address": "192.168.1.100",
  "IP country": "US",
  "Message": "Logged through SAML SSO",
  "Order ID": "",
  "Order request ID": "",
  "Organization ID": "",
  "Organization name": "",
  "Primary organization name": "Example Corp, Inc.",
  "Result": "Successful",
  "Revocation comments": "",
  "User ID": "9999999",
  "User name": "John Doe",
  "Voucher code ID": "",
  "Voucher order ID": ""
}

  • Domain-Metadatenschema

    {
  "Domain ID": "8888888",
  "Domain name": "secure.example.com",
  "Organization ID": "7777777",
  "Organization name": "Example Corp, Inc.",
  "DCV email recipients": "",
  "DCV method": "email",
  "Domain approver email": "",
  "Domain expiration date (UTC)": "18-May-2025 08:36:42"
}

  • Schema für Lifecycle-Events

    {
  "event": "certificate_issued",
  "data": {
    "order_id": 123456789,
    "certificate_id": 987654321
  }
}

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