Raccogli i log di Metabase

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Questo documento spiega come importare i log di Metabase in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage V2.

Metabase è una piattaforma di business intelligence e analisi open source che consente alle organizzazioni di eseguire query sui database, creare visualizzazioni e creare dashboard. Nei piani Pro ed Enterprise, Metabase archivia i dati di analisi dell'utilizzo e di audit nel database dell'applicazione, inclusi i log delle attività, i log delle visualizzazioni e i record di esecuzione delle query. Una funzione Cloud Run esegue una query sull'API Metabase per recuperare questi dati e li scrive in un bucket GCS per l'importazione da parte di Google SecOps.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con le API Cloud Storage, Cloud Run, Pub/Sub e Cloud Scheduler abilitate
  • 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
  • Piano Metabase Pro o Enterprise (le analisi dell'utilizzo non sono disponibili nelle versioni Open Source o Cloud Starter)
  • Accesso amministratore Metabase per creare chiavi API
  • Il database dell'applicazione Metabase aggiunto come origine dati in Metabase (necessario per eseguire query sulle tabelle di controllo tramite API)

Configurare l'accesso all'API Metabase

Per consentire a Google SecOps di recuperare i dati di analisi dell'utilizzo, devi creare una chiave API in Metabase e aggiungere il database dell'applicazione come origine dati su cui è possibile eseguire query.

crea una chiave API

  1. Accedi alla tua istanza Metabase come amministratore.
  2. Fai clic sull'icona a forma di ingranaggio nell'angolo in alto a destra.
  3. Seleziona Impostazioni amministratore.
  4. Vai alla scheda Impostazioni.
  5. Fai clic sulla scheda Autenticazione nel menu a sinistra.
  6. Scorri fino a Chiavi API e fai clic su Gestisci.
  7. Fai clic sul pulsante Crea chiave API.
  8. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome chiave: inserisci un nome descrittivo (ad esempio, Google SecOps Integration).
    • Gruppo: seleziona un gruppo con accesso alle autorizzazioni di raccolta e query di Usage Analytics per il database dell'applicazione
  9. Fai clic su Crea.

  10. Copia e salva la chiave API in modo sicuro.

Aggiungere il database dell'applicazione come origine dati

Per eseguire query sulle tabelle di controllo tramite l'API, devi aggiungere il database dell'applicazione Metabase come origine dati in Metabase.

  1. In Metabase, fai clic sull'icona a forma di ingranaggio nell'angolo in alto a destra.
  2. Seleziona Impostazioni amministratore.
  3. Vai alla scheda Database.
  4. Fai clic su Aggiungi un database.
  5. Configura la connessione al database:
    • Tipo di database: seleziona PostgreSQL o MySQL (a seconda del database dell'applicazione)
    • Nome: inserisci Metabase Application Database
    • Host: inserisci il nome host del database dell'applicazione
    • Porta: inserisci la porta del database (valore predefinito: 5432 per PostgreSQL, 3306 per MySQL)
    • Nome database: inserisci il nome del database dell'applicazione (ad esempio, metabase)
    • Nome utente: inserisci un utente del database con autorizzazioni SELECT sulle tabelle audit_log, view_log e query_execution
    • Password: inserisci la password del database
  6. Fai clic su Salva.
  7. Dopo il salvataggio, prendi nota dell'ID database dall'URL (ad esempio, https://metabase.example.com/admin/databases/5 significa che l'ID database è 5).

Verifica le autorizzazioni

Per verificare che la chiave API disponga delle autorizzazioni necessarie:

  1. Accedi a Metabase come amministratore.
  2. Fai clic sull'icona a forma di ingranaggio > Impostazioni amministrazione > Persone.
  3. Trova il gruppo assegnato alla chiave API.
  4. Verifica che il gruppo abbia accesso alla raccolta Analisi dell'utilizzo.
  5. Vai a Impostazioni di amministrazione > Autorizzazioni > Dati.
  6. Verifica che il gruppo abbia accesso Senza restrizioni o Query al database dell'applicazione.

Testare l'accesso API

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

    # Replace with your actual values
METABASE_URL="https://your-metabase-instance.com"
API_KEY="mb_your_api_key_here"
DATABASE_ID="5"

# Test API key authentication
curl -s -H "x-api-key: ${API_KEY}" \
  "${METABASE_URL}/api/database" \
  | python3 -m json.tool

# Test querying the application database for audit_log records
curl -s -X POST "${METABASE_URL}/api/dataset/json" \
  -H "x-api-key: ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"database\": ${DATABASE_ID}, \"type\": \"native\", \"native\": {\"query\": \"SELECT * FROM audit_log ORDER BY id DESC LIMIT 5\", \"template-tags\": {}}, \"parameters\": []}" \
  | python3 -m json.tool

Una risposta positiva restituisce un array JSON di record del log di controllo recenti.

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 metabase-audit-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 del service account: inserisci metabase-audit-collector-sa
    • Descrizione service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Metabase audit logs
  4. Fai clic su Crea e continua.
  5. Nella sezione Concedi a questo account di servizio l'accesso al progetto, aggiungi i seguenti ruoli:
    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

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (metabase-audit-logs).
  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 (metabase-audit-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
  6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

  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 metabase-audit-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 dati di audit dall'API Metabase 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 metabase-audit-collector
    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 metabase-audit-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 metabase-audit-collector-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 metabase-audit-logs Nome bucket GCS
    GCS_PREFIX metabase-audit Prefisso per i file di log
    STATE_KEY metabase-audit/state.json Percorso file di stato
    METABASE_URL https://metabase.yourcompany.com URL di base dell'istanza Metabase
    METABASE_API_KEY mb_your_api_key_here Chiave API Metabase
    DATABASE_ID 5 ID database dell'applicazione
    LOOKBACK_HOURS 24 Periodo di riferimento iniziale
    PAGE_SIZE 2000 Record per query API

  10. Nella sezione Variabili e secret, scorri verso il basso fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti)

  11. Vai alla scheda Impostazioni:

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

  12. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100

  13. Fai clic su Crea.

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

  15. 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

http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=10.0, read=60.0),
  retries=False,
)

storage_client = storage.Client()

GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'metabase-audit')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'metabase-audit/state.json')
METABASE_URL = os.environ.get('METABASE_URL', '').rstrip('/')
API_KEY = os.environ.get('METABASE_API_KEY')
DATABASE_ID = int(os.environ.get('DATABASE_ID', '1'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '2000'))

TABLES = ['audit_log', 'view_log', 'query_execution']

TABLE_TIME_COLUMNS = {
  'audit_log': 'timestamp',
  'view_log': 'timestamp',
  'query_execution': 'started_at',
}

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  if not all([GCS_BUCKET, METABASE_URL, API_KEY]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
    state = load_state(bucket)
    now = datetime.now(timezone.utc)

    if isinstance(state, dict) and state.get('last_event_time'):
      try:
        last_val = state['last_event_time']
        if last_val.endswith('Z'):
          last_val = last_val[:-1] + '+00:00'
        last_time = datetime.fromisoformat(last_val)
        last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")
        last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
    else:
      last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)

    print(f"Fetching logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    all_records = []
    newest_time = None

    for table in TABLES:
      time_col = TABLE_TIME_COLUMNS[table]
      records = fetch_table(table, time_col, last_time, now)
      for r in records:
        r['_metabase_table'] = table
        t = r.get(time_col)
        if t and (newest_time is None or str(t) > str(newest_time)):
          newest_time = t
      all_records.extend(records)
      print(f"Table {table}: fetched {len(records)} records")

    if not all_records:
      print("No new records found.")
      save_state(bucket, now.isoformat())
      return

    timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/metabase_audit_{timestamp}.ndjson"
    blob = bucket.blob(object_key)

    ndjson = '\n'.join(
      [json.dumps(r, ensure_ascii=False, default=str) for r in all_records]
    ) + '\n'
    blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

    print(f"Wrote {len(all_records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

    save_state(bucket, str(newest_time) if newest_time else now.isoformat())

    print(f"Successfully processed {len(all_records)} records")

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

def fetch_table(table, time_col, start_time, end_time):
  start_str = start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  end_str = end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

  all_records = []
  offset = 0
  max_pages = 50

  for page in range(max_pages):
    sql = (
      f"SELECT * FROM {table} "
      f"WHERE {time_col} >= '{start_str}' "
      f"AND {time_col} < '{end_str}' "
      f"ORDER BY {time_col} ASC "
      f"LIMIT {PAGE_SIZE} OFFSET {offset}"
    )

    query_body = {
      "database": DATABASE_ID,
      "type": "native",
      "native": {
        "query": sql,
        "template-tags": {}
      },
      "parameters": []
    }

    url = f"{METABASE_URL}/api/dataset/json"
    response = http.request(
      'POST', url,
      body=json.dumps(query_body).encode('utf-8'),
      headers={
        'x-api-key': API_KEY,
        'Content-Type': 'application/json'
      }
    )

    if response.status == 429:
      print(f"Rate limited on {table} query. Stopping pagination.")
      break

    if response.status != 200:
      print(f"{table} query failed: {response.status} - "
          f"{response.data.decode('utf-8')}")
      break

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

    if not page_results:
      break

    all_records.extend(page_results)
    print(f"{table} page {page + 1}: {len(page_results)} records "
        f"(total: {len(all_records)})")

    if len(page_results) < PAGE_SIZE:
      break

    offset += PAGE_SIZE

  return all_records

def load_state(bucket):
  try:
    blob = bucket.blob(STATE_KEY)
    if blob.exists():
      return json.loads(blob.download_as_text())
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not load state: {e}")
  return {}

def save_state(bucket, last_event_time_iso):
  try:
    state = {
      'last_event_time': last_event_time_iso,
      'last_run': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
    }
    blob = bucket.blob(STATE_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}")

    • 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

  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 metabase-audit-collector-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 metabase-audit-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 (metabase-audit-collector-hourly).
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare il job manualmente.
  3. Attendi alcuni secondi.
  4. Vai a Cloud Run > Servizi.
  5. Fai clic su metabase-audit-collector.
  6. Fai clic sulla scheda Log.

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

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Table audit_log: fetched X records
Table view_log: fetched X records
Table query_execution: fetched X records
Wrote X records to gs://metabase-audit-logs/metabase-audit/metabase_audit_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

  9. Fai clic su metabase-audit-logs.

  10. Vai alla cartella metabase-audit/.

  11. Verifica che sia stato creato un nuovo file .ndjson con il timestamp corrente.

Se nei log vengono visualizzati errori:

  • HTTP 401: verifica che la variabile di ambiente METABASE_API_KEY sia corretta e che la chiave non sia stata eliminata o rigenerata
  • HTTP 403: verifica che il gruppo della chiave API disponga delle autorizzazioni di query per il database dell'applicazione
  • HTTP 429: limitazione della frequenza: la funzione interromperà la paginazione e riprenderà alla successiva esecuzione pianificata
  • Variabili di ambiente mancanti: verifica che tutte le variabili richieste siano impostate nella configurazione di Cloud Run Functions
  • Risultati vuoti: verifica che DATABASE_ID sia corretto, che il database dell'applicazione sia stato aggiunto come origine dati e che tu stia utilizzando Metabase Pro o Enterprise

Recuperare il account di servizio Google SecOps

  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, Metabase Audit Logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona METABASE 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://metabase-audit-logs/metabase-audit/

    • 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 del 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 su metabase-audit-logs.
  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 i ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

  6. Fai clic su Salva.

Tabelle di analisi dell'utilizzo

La funzione Cloud Run esegue query sulle seguenti tabelle del database dell'applicazione Metabase:

Nome tabella Descrizione
audit_log Record delle modifiche alla configurazione, delle azioni degli utenti e degli eventi di sistema
view_log Monitora le visualizzazioni di schede (domande/modelli), dashboard e tabelle
query_execution Informazioni su tutte le query eseguite in tutte le dashboard

Conservazione dei dati

Per impostazione predefinita, Metabase conserva i dati di analisi dell'utilizzo per 720 giorni (circa 2 anni). Due volte al giorno, Metabase elimina automaticamente le righe precedenti a questa soglia. Per modificare il periodo di conservazione, imposta la variabile di ambiente MB_AUDIT_MAX_RETENTION_DAYS quando esegui Metabase.

Tabella di mappatura UDM

Campo log Mappatura UDM Logica
aggiuntivo aggiuntivo Rinominato da aggiuntivo
lingua additional.fields Unito alle rispettive etichette (ad es. locale_label per locale, is_active_label per is_active e così via)
is_active additional.fields
is_qbnewb additional.fields
group_ids additional.fields
is_superuser additional.fields
login_attributes additional.fields
id additional.fields
sso_source additional.fields
personal_collection_id additional.fields
metadati metadati Rinominate dai metadati
updated_at metadata.event_timestamp Data analizzata da updated_at utilizzando ISO8601, RFC 3339 o AAAA-MM-GGTHH:mm:ss.SSSSSSZ
has_userid metadata.event_type Imposta su "USER_UNCATEGORIZED" se has_userid == "true", altrimenti "GENERIC_EVENT"
entità entità Rinominato dall'entità
metabase_host principal.url Valore copiato direttamente
date_joined principal.user.attribute.creation_time Data analizzata da date_joined utilizzando ISO8601, RFC 3339 o AAAA-MM-GGTHH:mm:ss.SSSSSSZ
email principal.user.email_addresses Unito dall'email
first_name principal.user.first_name Valore copiato direttamente
last_login principal.user.last_login_time Data analizzata da last_login utilizzando ISO8601, RFC 3339 o AAAA-MM-GGTHH:mm:ss.SSSSSSZ
last_name principal.user.last_name Valore copiato direttamente
common_name principal.user.user_display_name Valore copiato direttamente
email principal.user.userid Valore copiato direttamente dall'email
security_result security_result Unito da security_result
destinazione destinazione Rinominato dal target
metadata.product_name metadata.product_name Impostato su "METABASE"
metadata.vendor_name metadata.vendor_name Impostato su "METABASE"

Log delle modifiche

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