收集 OneLogin by One Identity 日志

支持的平台:

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 OneLogin by One Identity 日志注入到 Google Security Operations。

One Identity 的 OneLogin 是一个基于云的身份和访问权限管理 (IAM) 平台,可为企业应用提供单点登录 (SSO)、多重身份验证 (MFA) 和用户配置功能。OneLogin Events API 可提供对事件日志的程序化访问,包括用户身份验证、配置、政策变更和管理操作。

准备工作

请确保您满足以下前提条件:

  • Google SecOps 实例
  • 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
  • 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • 通过超级用户或同等角色对 OneLogin 管理门户网站拥有特权访问权限
  • 在 OneLogin 管理门户中配置的 API 凭据(客户端 ID 和客户端密钥)

创建 Google Cloud Storage 存储桶

  1. 前往 Google Cloud 控制台
  2. 选择您的项目或创建新项目。
  3. 在导航菜单中,依次前往 Cloud Storage > 存储分区
  4. 点击创建存储分区
  5. 提供以下配置详细信息:

    设置
    为存储桶命名 输入一个全局唯一的名称(例如 onelogin-sso-logs
    位置类型 根据您的需求进行选择(区域级、双区域、多区域)
    位置 选择营业地点(例如 us-central1
    存储类别 标准(建议用于经常访问的日志)
    访问权限控制 均匀(推荐)
    保护工具 可选:启用对象版本控制或保留政策
  6. 点击创建

收集 OneLogin by One Identity API 凭据

创建 API 凭据

  1. 登录 OneLogin 管理门户
  2. 前往开发者 > API 凭据
  3. 点击新凭据
  4. 输入凭据的名称(例如,Google SecOps Integration)。
  5. 选择读取所有内容作为权限范围。
  6. 点击保存

  7. 复制以下详细信息并将其保存在安全的位置:

    • 客户端 ID:凭据页面上显示的 API 客户端 ID
    • 客户端密钥:凭据页面上显示的 API 客户端密钥

确定您的 OneLogin API 区域

OneLogin API 基准网址取决于您的数据中心区域:

区域 API 基本网址
美国 https://api.us.onelogin.com
欧盟 https://api.eu.onelogin.com

验证权限

如需验证 API 凭据是否具有所需的权限,请执行以下操作:

  1. 登录 OneLogin 管理门户。
  2. 前往开发者 > API 凭据
  3. 点击凭据名称(例如 Google SecOps Integration)。
  4. 确认已选择读取所有内容范围。如果不是,请更新范围,然后点击保存

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前,请先测试您的凭据:

    # Replace with your actual credentials
    ONELOGIN_CLIENT_ID="your-client-id"
    ONELOGIN_CLIENT_SECRET="your-client-secret"
    ONELOGIN_API_BASE="[https://api.us.onelogin.com](https://api.us.onelogin.com)"
    
    # Get access token
    TOKEN=$(curl -s -X POST "${ONELOGIN_API_BASE}/auth/oauth2/v2/token" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "{\"grant_type\": \"client_credentials\", \"client_id\": \"${ONELOGIN_CLIENT_ID}\", \"client_secret\": \"${ONELOGIN_CLIENT_SECRET}\"}" \
      | jq -r '.access_token')
    
    # Test API access - list recent events
    curl -s -X GET "${ONELOGIN_API_BASE}/api/2/events?limit=1" \
      -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}"
    

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号,该账号具有写入 GCS 存储桶的权限,并且可以由 Pub/Sub 调用。

创建服务账号

  1. GCP 控制台中,依次前往 IAM 和管理 > 服务账号
  2. 点击创建服务账号
  3. 提供以下配置详细信息:

    • 服务账号名称:输入 onelogin-sso-logs-collector-sa
    • 服务账号说明:输入 Service account for Cloud Run function to collect OneLogin by One Identity logs
  4. 点击创建并继续

  5. 向此服务账号授予对项目的访问权限部分中,添加以下角色:

    1. 点击选择角色
    2. 搜索并选择 Storage Object Admin
    3. 点击 + 添加其他角色
    4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker
    5. 点击 + 添加其他角色
    6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker
  6. 点击继续

  7. 点击完成

必须拥有这些角色,才能:

  • Storage Object Admin:将日志写入 GCS 存储桶并管理状态文件
  • Cloud Run Invoker:允许 Pub/Sub 调用函数
  • Cloud Functions Invoker:允许调用函数

授予对 GCS 存储桶的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储桶的写入权限:

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区
  2. 点击您的存储桶名称(例如 onelogin-sso-logs)。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限
  5. 提供以下配置详细信息:

    • 添加主账号:输入服务账号电子邮件地址(例如 onelogin-sso-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
    • 分配角色:选择 Storage Object Admin
  6. 点击保存

创建 Pub/Sub 主题

创建一个 Pub/Sub 主题,Cloud Scheduler 将向该主题发布消息,而 Cloud Run 函数将订阅该主题。

  1. GCP 控制台中,前往 Pub/Sub > 主题
  2. 点击创建主题
  3. 提供以下配置详细信息:

    • 主题 ID:输入 onelogin-sso-logs-trigger
    • 将其他设置保留为默认值
  4. 点击创建

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数将由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发,以从 OneLogin Events API 中提取日志并将其写入 GCS。

  1. GCP 控制台中,前往 Cloud Run
  2. 点击创建服务
  3. 选择函数(使用内嵌编辑器创建函数)。
  4. 配置部分中,提供以下配置详细信息:

    设置
    Service 名称 onelogin-sso-logs-collector
    区域 选择与您的 GCS 存储桶匹配的区域(例如 us-central1
    运行时 选择 Python 3.12 或更高版本
  5. 触发器(可选)部分中:

    1. 点击 + 添加触发器
    2. 选择 Cloud Pub/Sub
    3. 选择 Cloud Pub/Sub 主题部分,选择主题 onelogin-sso-logs-trigger
    4. 点击保存
  6. 身份验证部分中:

    1. 选择需要进行身份验证
    2. 检查 Identity and Access Management (IAM)
  7. 向下滚动并展开容器、网络、安全性

  8. 前往安全性标签页:

    • 服务账号:选择服务账号 onelogin-sso-logs-collector-sa
  9. 前往容器标签页:

    1. 点击变量和密钥
    2. 为每个环境变量点击+ 添加变量
    变量名称 示例值 说明
    GCS_BUCKET onelogin-sso-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX onelogin 日志文件的前缀
    STATE_KEY onelogin/state.json 状态文件路径
    ONELOGIN_CLIENT_ID your-client-id OneLogin API 客户端 ID
    ONELOGIN_CLIENT_SECRET your-client-secret OneLogin API 客户端密钥
    ONELOGIN_API_BASE https://api.us.onelogin.com OneLogin API 基本网址
    MAX_RECORDS 5000 每次运行的记录数上限
    PAGE_SIZE 250 每页记录数(最多 250 条)
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期
  10. 变量和 Secret 部分中,向下滚动到请求

    • 请求超时:输入 600 秒(10 分钟)
  11. 前往设置标签页:

    • 资源部分中:
      • 内存:选择 512 MiB 或更高值
      • CPU:选择 1
  12. 修订版本伸缩部分中:

    • 实例数下限:输入 0
    • 实例数上限:输入 100(或根据预期负载进行调整)
  13. 点击创建

  14. 等待服务创建完成(1-2 分钟)。

  15. 创建服务后,系统会自动打开内嵌代码编辑器

添加函数代码

  1. 入口点字段中输入 main
  2. 在内嵌代码编辑器中,创建两个文件:

    • main.py:
    import functions_framework
    from google.cloud import storage
    import json
    import os
    import urllib3
    from datetime import datetime, timezone, timedelta
    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()
    
    # Environment variables
    GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'onelogin')
    STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'onelogin/state.json')
    ONELOGIN_CLIENT_ID = os.environ.get('ONELOGIN_CLIENT_ID')
    ONELOGIN_CLIENT_SECRET = os.environ.get('ONELOGIN_CLIENT_SECRET')
    ONELOGIN_API_BASE = os.environ.get('ONELOGIN_API_BASE')
    MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
    PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '250'))
    LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
    
    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 OAuth2 access token using client credentials grant.
      OneLogin uses /auth/oauth2/v2/token endpoint.
      """
      base_url = ONELOGIN_API_BASE.rstrip('/')
      token_url = f"{base_url}/auth/oauth2/v2/token"
    
      headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
      }
    
      body = json.dumps({
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': ONELOGIN_CLIENT_ID,
        'client_secret': ONELOGIN_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 OneLogin
      event logs and write to GCS.
    
      Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
      """
    
      if not all([GCS_BUCKET, ONELOGIN_CLIENT_ID, ONELOGIN_CLIENT_SECRET, ONELOGIN_API_BASE]):
        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 events
        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 event logs from the OneLogin Events API v2
      with cursor-based 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 250)
        max_records: Maximum total records to fetch
    
      Returns:
        Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
      """
      base_url = ONELOGIN_API_BASE.rstrip('/')
      endpoint = f"{base_url}/api/2/events"
    
      headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-OneLoginSSOCollector/1.0'
      }
    
      records = []
      newest_time = None
      page_num = 0
      backoff = 1.0
    
      start_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
      end_iso = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    
      cursor = None
    
      while True:
        page_num += 1
    
        if len(records) >= max_records:
          print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
          break
    
        params = [
          f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}",
          f"since={start_iso}",
          f"until={end_iso}"
        ]
        if cursor:
          params.append(f"cursor={cursor}")
    
        url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"
    
        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 records, newest_time
    
          data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    
          page_results = 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_time = event.get('created_at')
              if event_time:
                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 next page using cursor from pagination
          pagination = data.get('pagination', {})
          cursor = pagination.get('after_cursor')
          if not cursor:
            print("No more pages (no next cursor)")
            break
    
        except Exception as e:
          print(f"Error fetching logs: {e}")
          return records, newest_time
    
      print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
      return records, newest_time
    

    • requirements.txt:
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  4. 等待部署完成(2-3 分钟)。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息,从而触发 Cloud Run 函数。

  1. GCP Console 中,前往 Cloud Scheduler
  2. 点击创建作业
  3. 提供以下配置详细信息:

    设置
    名称 onelogin-sso-logs-collector-hourly
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *(每小时一次,整点时)
    时区 选择时区(建议选择世界协调时间 [UTC])
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择主题 onelogin-sso-logs-trigger
    消息正文 {}(空 JSON 对象)
  4. 点击创建

时间表频率选项

根据日志量和延迟时间要求选择频次:

频率 Cron 表达式 使用场景
每隔 5 分钟 */5 * * * * 大批量、低延迟
每隔 15 分钟 */15 * * * * 搜索量中等
每小时 0 * * * * 标准(推荐)
每 6 小时 0 */6 * * * 低成交量、批处理
每天 0 0 * * * 历史数据收集

测试集成

  1. Cloud Scheduler 控制台中,找到您的作业。
  2. 点击强制运行以手动触发作业。
  3. 等待几秒钟。
  4. 前往 Cloud Run > 服务
  5. 点击 onelogin-sso-logs-collector
  6. 点击日志标签页。
  7. 验证函数是否已成功执行。查找:

    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://onelogin-sso-logs/onelogin/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区

  9. 点击您的存储桶名称 (onelogin-sso-logs)。

  10. 转到 onelogin/ 文件夹。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误,请执行以下操作:

  • HTTP 401:检查环境变量中的 API 凭据
  • HTTP 403:在 OneLogin 管理门户中验证 API 凭据是否具有“读取所有内容”范围
  • HTTP 429:速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • 缺少环境变量:检查是否已设置所有必需的变量

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 OneLogin by One Identity 日志

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed
  2. 点击添加新 Feed
  3. 点击配置单个 Feed
  4. Feed 名称字段中,输入 Feed 的名称(例如 OneLogin SSO Logs)。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型
  6. 选择 OneLogin 作为日志类型
  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址,例如:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. 复制此电子邮件地址。

  9. 点击下一步

  10. 为以下输入参数指定值:

    • 存储桶网址:输入带有前缀路径的 GCS 存储桶 URI:

      gs://onelogin-sso-logs/onelogin/
      
      • 替换:
        • onelogin-sso-logs:您的 GCS 存储桶名称。
        • onelogin:存储日志的可选前缀/文件夹路径(留空表示根目录)。
    • 来源删除选项:根据您的偏好选择删除选项:

      • 永不:转移后永不删除任何文件(建议用于测试)。
      • 删除已转移的文件:在成功转移后删除文件。
      • 删除已转移的文件和空目录:成功转移后删除文件和空目录。

    • 文件存在时间上限:包含在过去指定天数内修改过的文件(默认值为 180 天)

    • 资产命名空间资产命名空间

    • 注入标签:要应用于此 Feed 中事件的标签

  11. 点击下一步

  12. 最终确定界面中查看新的 Feed 配置,然后点击提交

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要您的 GCS 存储桶的 Storage Object Viewer 角色。

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区
  2. 点击您的存储桶名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限
  5. 提供以下配置详细信息:

    • 添加主账号:粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址
    • 分配角色:选择 Storage Object Viewer
  6. 点击保存

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
id metadata.product_log_id 直接映射
created_at metadata.event_timestamp 已转换为时间戳
account_id principal.namespace 直接映射,转换为字符串
actor_user_id principal.user.userid 直接映射,转换为字符串
actor_user_name principal.user.user_display_name 直接映射
user_id target.user.userid 直接映射,转换为字符串
user_name target.user.user_display_name 直接映射
event_type_id metadata.product_event_type 直接映射,转换为字符串
ipaddr principal.ip 直接映射
notes metadata.description 直接映射
app_id target.application 直接映射,转换为字符串
app_name target.resource.name 直接映射
group_id target.group.product_object_id 直接映射,转换为字符串
group_name target.group.group_display_name 直接映射
directory_id additional.fields.value.string_value(键:directory_id) 直接映射
role_id principal.user.attribute.roles.id 直接映射,转换为字符串
role_name principal.user.attribute.roles.name 直接映射
otp_device_id additional.fields.value.string_value(键:otp_device_id) 直接映射
otp_device_name additional.fields.value.string_value(键:otp_device_name) 直接映射
policy_id security_result.rule_id 直接映射,转换为字符串
policy_name security_result.rule_name 直接映射
client_id additional.fields.value.string_value(键:client_id) 直接映射
browser_fingerprint additional.fields.value.string_value(键:browser_fingerprint) 直接映射
custom_message security_result.description 直接映射
error_description security_result.description 如果 custom_message 为空,则直接映射
metadata.vendor_name 设置为“OneLogin”
metadata.product_name 设置为“OneLogin SSO”
metadata.log_type 设置为“ONELOGIN_SSO”
metadata.event_type 根据 event_type_id 确定:对于身份验证事件,为 USER_LOGIN;对于应用访问事件,为 USER_RESOURCE_ACCESS;对于角色/权限更改,为 USER_CHANGE_PERMISSIONS;否则为 GENERIC_EVENT
user_attributes.username event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
adc_id event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
adc_name event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
user_attributes.openid_name event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
user_attributes.samaccountname event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
user_attributes.member_of event.idm.read_only_udm.additional.fields 从变更日志映射
user_attributes.group_id event.idm.read_only_udm.target.group.product_object_id 从变更日志映射
user_attributes.lastname principal.user.last_name 从变更日志映射
user_attributes.firstname principal.user.first_name 从变更日志映射
user_attributes.department principal.user.department 从变更日志映射
user_attributes.title principal.user.title 从变更日志映射
user_attributes.email principal.user.email_addresses 从变更日志映射
id metadata.product_object_id 从变更日志映射
assuming_acting_user_id additional.fields 从变更日志映射
directory_sync_run_id additional.fields 从变更日志映射
resource_type_id additional.fields 从变更日志映射
user_agent network.http.parsed_user_agent 从变更日志映射
otp_device_id principal.asset_id 从变更日志映射
actor_system additional.fields 从变更日志映射
operation_name additional.fields 从变更日志映射
resolution additional.fields 从变更日志映射
risk_cookie_id additional.fields 从变更日志映射
event_type_ids additional.fields 从变更日志映射
since additional.fields 从变更日志映射
until additional.fields 从变更日志映射
proxy_ip intermediary.ip 从变更日志映射

更新日志

查看相应解析器的更改日志

需要更多帮助?获得社区成员和 Google SecOps 专业人士的解答。