‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

איסוף יומני ביקורת של OpenAI

נתמך ב:

Google SecOps SIEM

במאמר הזה מוסבר איך להטמיע יומני ביקורת של OpenAI ב-Google Security Operations באמצעות Google Cloud Storage V2.

‫OpenAI מספקת את Audit Logs API לארגונים שמשתמשים בפלטפורמת OpenAI API. ה-API עוקב אחרי פעולות של משתמשים ושינויים בהגדרות בארגון, כולל אירועים במחזור החיים של מפתחות API, ניהול משתמשים, שינויים בפרויקטים, הזמנות, פעילות בחשבונות שירות, אירועי התחברות והתנתקות ושינויים בהגדרות של הארגון.

לפני שמתחילים

ודאו שאתם עומדים בדרישות המוקדמות הבאות:

מכונה של Google SecOps
פרויקט ב-GCP עם ממשקי ה-API של Cloud Storage,‏ Cloud Run,‏ Pub/Sub ו-Cloud Scheduler מופעלים
הרשאות ליצירה ולניהול של קטגוריות ב-GCS
הרשאות לניהול מדיניות IAM בקטגוריות של GCS
הרשאות ליצירת שירותי Cloud Run, נושאי Pub/Sub ומשימות ב-Cloud Scheduler
תפקיד בעלי הארגון בארגון שלכם בפלטפורמת OpenAI API

הפעלת רישום ביומן הביקורת של OpenAI

כדי לגשת ליומני הביקורת, צריך להפעיל את רישום הביקורת בארגון.

נכנסים לפלטפורמת OpenAI בכתובת https://platform.openai.com.
עוברים אל הגדרות > ארגון > אמצעי בקרה על נתונים.
גוללים למטה לקטע רישום ביומן ביקורת.
בקטע יומן ביקורת, לוחצים על הפעלה.
לוחצים על Save.

הערה: מטעמי אבטחה, אחרי שמפעילים את רישום הביקורת, אי אפשר להשבית אותו. כל הבקשות המאומתות ל-Admin API מתועדות ביומן למטרות אבטחה ותאימות.

יצירת מפתח OpenAI Admin API

נכנסים לפלטפורמת OpenAI בכתובת https://platform.openai.com.
בחלונית הימנית, לוחצים על מפתחות אדמין.
אפשר גם לעבור ישירות אל https://platform.openai.com/settings/organization/admin-keys.
לוחצים על יצירת מפתח אדמין חדש.
בשדה Name, מזינים שם תיאורי (לדוגמה, Google SecOps Integration).
לוחצים על יצירה.
מעתיקים את מפתח ה-API מיד ושומרים אותו במקום מאובטח.

הערה: מפתח ה-Admin API מוצג רק פעם אחת. אם מאבדים את המפתח, צריך למחוק אותו וליצור מפתח חדש. רק בעלי הארגון יכולים ליצור מפתחות Admin API ולהשתמש בהם.

בדיקת הגישה ל-API

לפני שממשיכים בתהליך השילוב, בודקים את פרטי הכניסה:

# Replace with your actual Admin API key
OPENAI_ADMIN_KEY="your-admin-api-key"

# Test audit logs API access
curl -s -H "Authorization: Bearer ${OPENAI_ADMIN_KEY}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://api.openai.com/v1/organization/audit_logs?limit=5" \
    | python3 -m json.tool

תגובה מוצלחת מחזירה אובייקט JSON עם שדה object שמוגדר ל-list ומערך data שמכיל רשומות ביומן הביקורת.

יצירת קטגוריה של Google Cloud Storage

נכנסים למסוף Google Cloud.
בוחרים את הפרויקט או יוצרים פרויקט חדש.
בתפריט הניווט, נכנסים ל-Cloud Storage > Buckets.
לוחצים על Create bucket.

ממלאים את פרטי ההגדרה הבאים:

הגדרה	ערך
Name your bucket	מזינים שם ייחודי ברמה גלובלית (לדוגמה, `openai-auditlog-logs`)
סוג המיקום	בוחרים לפי הצרכים (אזור, שני אזורים, מספר אזורים)
Location	בוחרים את המיקום (לדוגמה, `us-central1`)
סוג אחסון (storage class)	רגיל (מומלץ ליומנים שהגישה אליהם תכופה)
בקרת גישה	אחידה (מומלץ)
כלי הגנה	אופציונלי: הפעלת ניהול גרסאות של אובייקטים או מדיניות שמירת נתונים

לוחצים על יצירה.

יצירת חשבון שירות לפונקציית Cloud Run

במסוף GCP, נכנסים לדף IAM & Admin > Service Accounts.
לוחצים על Create Service Account.
מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:
- Service account name: מזינים openai-auditlog-collector-sa
- Service account description: מזינים Service account for Cloud Run function to collect OpenAI audit logs
לוחצים על יצירה והמשך.
בקטע Grant this service account access to project, מוסיפים את התפקידים הבאים:
1. לוחצים על בחירת תפקיד.
2. מחפשים את התפקיד Storage Object Admin ובוחרים אותו.
3. לוחצים על + הוספת תפקיד.
4. מחפשים את התפקיד Cloud Run Invoker ובוחרים בו.
5. לוחצים על + הוספת תפקיד.
6. מחפשים את התפקיד Cloud Functions Invoker ובוחרים אותו.
לוחצים על Continue.
לוחצים על סיום.

הענקת הרשאות IAM בקטגוריית GCS

נכנסים לדף Cloud Storage > Buckets.
לוחצים על שם הקטגוריה (openai-auditlog-logs).
עוברים לכרטיסייה Permissions.
לוחצים על הענקת גישה.
מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:
- הוספת חשבונות משתמשים: מזינים את כתובת האימייל של חשבון השירות (openai-auditlog-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)
- הקצאת תפקידים: בוחרים באפשרות אדמין של אובייקטים באחסון.
לוחצים על Save.

יצירת נושא Pub/Sub

במסוף GCP, נכנסים לדף Pub/Sub > Topics.
לוחצים על Create topic.
מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:
- מזהה הנושא: מזינים openai-auditlog-trigger
- משאירים את שאר ההגדרות כברירת מחדל.
לוחצים על יצירה.

יצירת פונקציית Cloud Run לאיסוף יומנים

הודעות Pub/Sub מ-Cloud Scheduler יפעילו את פונקציית Cloud Run כדי לאחזר יומני ביקורת מ-OpenAI Audit Logs API ולכתוב אותם ב-GCS.

במסוף GCP, נכנסים ל-Cloud Run.
לוחצים על Create service.
בוחרים באפשרות Function (שימוש בעורך ישיר כדי ליצור פונקציה).

בקטע Configure, מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:

הגדרה	ערך
שם השירות	`openai-auditlog-collector`
אזור	בוחרים את האזור שתואם לקטגוריית ה-GCS (לדוגמה, `us-central1`)
זמן ריצה	בוחרים באפשרות Python 3.12 או גרסה עדכנית יותר.

בקטע טריגר (אופציונלי):
1. לוחצים על + הוספת טריגר.
2. בוחרים באפשרות Cloud Pub/Sub.
3. בקטע Select a Cloud Pub/Sub topic, בוחרים את openai-auditlog-trigger.
4. לוחצים על Save.
בקטע אימות:
1. לוחצים על דרישת אימות.
2. בודקים את ניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM).
הערה: Pub/Sub יטפל באופן אוטומטי באימות כשהפונקציה תופעל.
גוללים למטה ומרחיבים את הקטע Containers, Networking, Security.
עוברים לכרטיסייה אבטחה:
- חשבון שירות: בוחרים באפשרות openai-auditlog-collector-sa

עוברים לכרטיסייה מאגרי תגים:

לוחצים על Variables & Secrets.
לוחצים על ‎+ Add variable לכל משתנה סביבה:

שם משתנה	ערך לדוגמה	תיאור
`GCS_BUCKET`	`openai-auditlog-logs`	שם הקטגוריה ב-GCS
`GCS_PREFIX`	`openai-auditlog`	קידומת לקובצי יומן
`STATE_KEY`	`openai-auditlog/state.json`	נתיב קובץ תמונת המצב
`OPENAI_ADMIN_KEY`	`your-admin-api-key`	מפתח OpenAI Admin API
`MAX_RECORDS`	`5000`	מספר הרשומות המקסימלי לכל הרצה
`PAGE_SIZE`	`100`	רשומות לכל דף API (מקסימום 100)
`LOOKBACK_HOURS`	`24`	תקופת המבט לאחור הראשונית

בקטע Variables & Secrets, גוללים למטה אל Requests:
- ‫Request timeout: מזינים 600 שניות (10 דקות)
עוברים לכרטיסייה הגדרות:
- בקטע Resources:
  - זיכרון: בוחרים באפשרות ‎512 MiB או יותר
  - מעבד (CPU): בוחרים באפשרות 1
בקטע Revision scaling:
- Minimum number of instances: מזינים 0
- Maximum number of instances: מזינים 100
לוחצים על יצירה.
ממתינים ליצירת השירות (דקה או שתיים).
אחרי שיוצרים את השירות, עורך הקוד המוטבע נפתח באופן אוטומטי.

הוספת קוד פונקציה

בשדה Entry point, מזינים main.

בעורך הקוד, יוצרים שני קבצים:

main.py:

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

http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
  retries=False,
)

storage_client = storage.Client()

GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'openai-auditlog')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'openai-auditlog/state.json')
OPENAI_ADMIN_KEY = os.environ.get('OPENAI_ADMIN_KEY')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

API_BASE = 'https://api.openai.com'
AUDIT_LOGS_ENDPOINT = '/v1/organization/audit_logs'

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

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

  if not all([GCS_BUCKET, OPENAI_ADMIN_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_effective_at'):
      try:
        last_effective_at = int(state['last_effective_at'])
        last_time = datetime.fromtimestamp(last_effective_at, tz=timezone.utc)
        last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_effective_at: {e}")
        last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
    else:
      last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)

    start_unix = int(last_time.timestamp())
    end_unix = int(now.timestamp())

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

    records, newest_effective_at = fetch_audit_logs(
      start_unix=start_unix,
      end_unix=end_unix,
      page_size=PAGE_SIZE,
      max_records=MAX_RECORDS,
    )

    if not records:
      print("No new audit log records found.")
      save_state(bucket, end_unix)
      return

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

    if newest_effective_at:
      save_state(bucket, newest_effective_at)
    else:
      save_state(bucket, end_unix)

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

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

def load_state(bucket):
  """Load state from GCS."""
  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_effective_at):
  """Save the last effective_at Unix timestamp to GCS state file."""
  try:
    state = {
      'last_effective_at': last_effective_at,
      '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_effective_at={last_effective_at}")
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not save state: {e}")

def fetch_audit_logs(start_unix, end_unix, page_size, max_records):
  """
  Fetch audit logs from the OpenAI API with pagination and rate limiting.

  Args:
    start_unix: Start time as Unix seconds
    end_unix: End time as Unix seconds
    page_size: Number of records per page (max 100)
    max_records: Maximum total records to fetch

  Returns:
    Tuple of (records list, newest effective_at Unix timestamp)
  """
  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {OPENAI_ADMIN_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json',
  }

  records = []
  newest_effective_at = None
  page_num = 0
  backoff = 1.0
  cursor = None

  while True:
    page_num += 1

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

    params = []
    params.append(f"effective_at[gte]={start_unix}")
    params.append(f"effective_at[lte]={end_unix}")
    params.append(f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}")
    if cursor:
      params.append(f"after={cursor}")

    url = f"{API_BASE}{AUDIT_LOGS_ENDPOINT}?{'&'.join(params)}"

    try:
      response = http.request('GET', url, headers=headers)

      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('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)

      for event in page_results:
        try:
          effective_at = event.get('effective_at')
          if effective_at is not None:
            if newest_effective_at is None or effective_at > newest_effective_at:
              newest_effective_at = effective_at
        except Exception as e:
          print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")

      has_more = data.get('has_more', False)
      if not has_more:
        print("No more pages (has_more=false)")
        break

      last_id = data.get('last_id')
      if not last_id:
        print("No more pages (no last_id)")
        break

      cursor = last_id

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching audit logs: {e}")
      return [], None

  print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
  return records, newest_effective_at

requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

לוחצים על Deploy כדי לשמור ולפרוס את הפונקציה.
מחכים שהפריסה תסתיים (2-3 דקות).

הערה: הגדרת הטריגר של Pub/Sub יוצרת באופן אוטומטי את המינויים וההרשאות הנדרשים.

יצירת משימה ב-Cloud Scheduler

במסוף GCP, נכנסים ל-Cloud Scheduler.
לוחצים על Create Job.

ממלאים את פרטי ההגדרה הבאים:

הגדרה	ערך
שם	`openai-auditlog-collector-hourly`
אזור	בוחרים את אותו אזור כמו של פונקציית Cloud Run.
תדירות	‫`0 * * * *` (כל שעה, בשעה עגולה)
אזור זמן	בחירת אזור זמן (מומלץ לבחור ב-UTC)
סוג היעד	Pub/Sub
נושא	בחירת `openai-auditlog-trigger`
גוף ההודעה	‫`{}` (אובייקט JSON ריק)

לוחצים על יצירה.

אפשרויות לתדירות התזמון

בוחרים את התדירות בהתאם לנפח היומן ולדרישות לגבי זמן האחזור:

תדירות	ביטוי Cron	תרחיש לדוגמה
כל 5 דקות	`/5 * * *`	נפח גבוה, זמן אחזור נמוך
כל 15 דקות	`/15 * * *`	נפח חיפושים בינוני
כל שעה	`0 * * * *`	רגיל (מומלץ)
כל 6 שעות	`0 /6 * *`	נפח נמוך, עיבוד ברצף (batch processing)
יומי	`0 0 * * *`	איסוף נתונים היסטוריים

בדיקת השילוב

במסוף Cloud Scheduler, מוצאים את המשימה (openai-auditlog-collector-hourly).
לוחצים על Force run כדי להפעיל את המשימה באופן ידני.
מחכים כמה שניות.
נכנסים לדף Cloud Run > Services.
לוחצים על openai-auditlog-collector.
לוחצים על הכרטיסייה Logs.

מוודאים שהפונקציה בוצעה בהצלחה. חפשו את:

Fetching audit 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://openai-auditlog-logs/openai-auditlog/openai_auditlog_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

נכנסים לדף Cloud Storage > Buckets.
לוחצים על openai-auditlog-logs.
עוברים לתיקייה openai-auditlog/.
מוודאים שנוצר קובץ .ndjson חדש עם חותמת הזמן הנוכחית.

אם מופיעות שגיאות ביומנים:

‫HTTP 401: מוודאים שמשתנה הסביבה OPENAI_ADMIN_KEY נכון ושהמפתח לא בוטל.
‫HTTP 403: צריך לוודא שמפתח ה-API הוא מפתח Admin API שנוצר על ידי בעלי הארגון.
‫HTTP 429: הגבלת קצב של יצירת בקשות – הפונקציה תנסה שוב באופן אוטומטי עם השהיה מעריכית לפני ניסיון חוזר (exponential backoff)
משתני סביבה חסרים: מוודאים שכל המשתנים הנדרשים מוגדרים בפונקציית Cloud Run.

אחזור של חשבון השירות של Google SecOps

עוברים אל הגדרות > ניהול נתונים > פידים. אם אתם משתמשים בפלטפורמה של SIEM בלבד, עוברים אל הגדרות > פידים.
לוחצים על הוספת פיד חדש.
לוחצים על הגדרת פיד יחיד.
בשדה שם הפיד, מזינים שם לפיד (לדוגמה, OpenAI Audit Logs).
בוחרים באפשרות Google Cloud Storage V2 בתור סוג המקור.
בוחרים באפשרות יומני ביקורת של OpenAI בתור סוג יומן. לוחצים על Get Service Account (קבלת חשבון שירות). מוצגת כתובת אימייל ייחודית של חשבון שירות. לדוגמה:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
מעתיקים את כתובת האימייל הזו כדי להשתמש בה בשלב הבא.

הערה: לכל מכונה של Google SecOps יש חשבון שירות ייחודי. אל תשתמשו בחשבונות שירות ממסמכים או מדוגמאות אחרים.
לוחצים על הבא.
מציינים ערכים לפרמטרים הבאים של הקלט:
- כתובת ה-URL של קטגוריית האחסון: מזינים את ה-URI של קטגוריית GCS עם נתיב הקידומת:
```
gs://openai-auditlog-logs/openai-auditlog/
```
הערה: תמיד צריך לכלול את הלוכסן (/) בסוף ה-URI.
- אפשרות מחיקת המקור: בוחרים את אפשרות המחיקה הרצויה:
  - Never: אף פעם לא למחוק קבצים אחרי העברות (מומלץ לבדיקה).
  - מחיקת קבצים שהועברו: מחיקת קבצים אחרי שהם הועברו בהצלחה.
  - מחיקת קבצים שהועברו וספריות ריקות: מחיקת קבצים וספריות ריקות אחרי שההעברה מסתיימת.
הערה: אם בוחרים באפשרות מחיקה, לחשבון השירות צריך להיות התפקיד אדמין של אובייקטים ב-Storage במקום צפייה באובייקטים ב-Storage. מעדכנים את הרשאות ה-IAM בהתאם.
- גיל הקובץ המקסימלי: כולל קבצים ששונו במספר הימים האחרונים (ברירת המחדל היא 180 ימים)
- מרחב השמות של הנכס: מרחב השמות של הנכס
- תוויות הטמעה: התווית שתתווסף לאירועים מהפיד הזה
לוחצים על הבא.
בודקים את הגדרות הפיד החדש במסך סיום ולוחצים על שליחה.

מתן הרשאות IAM לחשבון השירות של Google SecOps

נכנסים לדף Cloud Storage > Buckets.
לוחצים על openai-auditlog-logs.
עוברים לכרטיסייה Permissions.
לוחצים על הענקת גישה.
מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:
- Add principals: מדביקים את כתובת האימייל של חשבון השירות של Google SecOps.
- Assign roles: בוחרים באפשרות Storage Object Viewer.
לוחצים על Save.

הערה: אם אתם מתכננים להשתמש באפשרות המחיקה "מחיקת קבצים שהועברו" או "מחיקת קבצים שהועברו וספריות ריקות", הקצו את התפקיד אדמין של אובייקטים ב-Cloud Storage במקום "צפייה באובייקטים ב-Cloud Storage".

טבלת מיפוי UDM

שדה ביומן	מיפוי UDM	Logic (פונקציה לוגית)
actor.session.ip_address_details.region_code	additional.fields	מוזגו כצמדי מפתח/ערך
actor.session.ip_address_details.asn	additional.fields
effective_at	metadata.event_timestamp	ההמרה מחותמת הזמן של UNIX
has_principal	metadata.event_type	צריך להגדיר את הערך "STATUS_UPDATE" אם הערך של has_principal הוא true; את הערך "NETWORK_CONNECTION" אם הערכים של has_principal ו-has_target הם true; את הערך "FILE_COPY" אם הערכים של has_principal, ‏ has_file ו-has_source_file הם true; את הערך "FILE_UNCATEGORIZED" אם הערכים של has_principal ו-has_file הם true; את הערך "USER_UNCATEGORIZED" אם הערך של has_user הוא true; אחרת, צריך להגדיר את הערך "GENERIC_EVENT"
has_user	metadata.event_type
has_target	metadata.event_type
has_file	metadata.event_type
has_source_file	metadata.event_type
actor.session.user_agent	network.http.parsed_user_agent	הערך מועתק ישירות ומומר לסוכן משתמש מנותח
actor.session.ja3	network.tls.client.ja3	הערך הועתק ישירות
actor.session.ip_address	principal.asset.ip	הערך הועתק ישירות
actor.session.ip_address	principal.ip	הערך הועתק ישירות
actor.session.ip_address_details.city	principal.location.city	הערך הועתק ישירות
actor.session.ip_address_details.country	principal.location.country_or_region	הערך הועתק ישירות
actor.session.ip_address_details.latitude	principal.location.region_latitude	הוגדר כצף
actor.session.ip_address_details.longitude	principal.location.region_longitude	הוגדר כצף
actor.session.ip_address_details.region	principal.location.state	הערך הועתק ישירות
actor.session.user.email	principal.user.email_addresses	הערך הועתק ישירות
actor.session.user.id	principal.user.userid	חולץ באמצעות תבנית grok
actor.session.ja4	security_result.detection_fields	מוזג כצמד מפתח/ערך עם המפתח "ja4"
סוג	security_result.summary	הערך הועתק ישירות
metadata.product_name	metadata.product_name	צריך להגדיר את הערך "OPENAI_AUDITLOG"
metadata.vendor_name	metadata.vendor_name	צריך להגדיר את הערך "OPENAI_AUDITLOG"

הבעיה עדיין לא נפתרה? קבלת תשובות מחברי הקהילה וממומחי Google SecOps.