Raccogli gli audit log di OpenAI

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Questo documento spiega come importare gli audit log di OpenAI in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage V2.

OpenAI fornisce l'API Audit Logs per le organizzazioni che utilizzano la piattaforma API OpenAI. L'API monitora le azioni degli utenti e le modifiche alla configurazione all'interno di un'organizzazione, inclusi gli eventi del ciclo di vita delle chiavi API, la gestione degli utenti, le modifiche ai progetti, gli inviti, l'attività degli account di servizio, gli eventi di accesso e disconnessione e le modifiche alla configurazione dell'organizzazione.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto Google Cloud con le API Cloud Storage, Cloud Run, Pub/Sub e Cloud Scheduler abilitate
  • Autorizzazioni per creare e gestire i bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM sui bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Ruolo Organization Owner nella tua organizzazione OpenAI API Platform

Abilita l'audit logging di OpenAI

Prima di poter accedere agli audit log, devi attivare l'audit logging nella tua organizzazione.

  1. Accedi alla piattaforma OpenAI all'indirizzo https://platform.openai.com.
  2. Vai a Impostazioni > Organizzazione > Controlli relativi ai dati.
  3. Scorri verso il basso fino alla sezione Audit logging.
  4. Fai clic su Abilita in Audit logging.

  5. Fai clic su Salva.

Crea una chiave API OpenAI Admin

  1. Accedi alla piattaforma OpenAI all'indirizzo https://platform.openai.com.
  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Chiavi amministratore.
  3. In alternativa, vai direttamente alla pagina https://platform.openai.com/settings/organization/admin-keys.
  4. Fai clic su Crea nuova chiave amministratore.
  5. Nel campo Nome, inserisci un nome descrittivo (ad esempio Google SecOps Integration).
  6. Fai clic su Crea.

  7. Copia immediatamente la chiave API e conservala in modo sicuro.

Testa l'accesso all'API

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

    # 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

Una risposta corretta restituisce un oggetto JSON con un campo object impostato su list e un array data contenente le voci di log di controllo.

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 globalmente univoco (ad esempio openai-auditlog-logs)
    Tipo di località Scegli in base alle tue esigenze (Regione, a due regioni, multiregionale)
    Località Seleziona la località (ad esempio us-central1)
    Classe di archiviazione Standard (consigliato per i log ad accesso 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

  1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Account di servizio.
  2. Fai clic su Crea account di servizio.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome del service account: inserisci openai-auditlog-collector-sa
    • Descrizione account di servizio: inserisci Service account for Cloud Run function to collect OpenAI 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.

Concedi le autorizzazioni IAM sul bucket GCS

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (openai-auditlog-logs).
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'indirizzo email del account di servizio (openai-auditlog-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 openai-auditlog-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 log dall'API OpenAI Audit Logs 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 di modifica in linea per creare una funzione).

  4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome servizio openai-auditlog-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 openai-auditlog-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 openai-auditlog-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 openai-auditlog-logs Nome bucket GCS
    GCS_PREFIX openai-auditlog Prefisso per i file di log
    STATE_KEY openai-auditlog/state.json Percorso del file di stato
    OPENAI_ADMIN_KEY your-admin-api-key Chiave API OpenAI Admin
    MAX_RECORDS 5000 Numero massimo di record per esecuzione
    PAGE_SIZE 100 Record per pagina API (max 100)
    LOOKBACK_HOURS 24 Periodo di riferimento iniziale

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

    • Timeout della 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, l'editor di codice incorporato si aprirà automaticamente.

Aggiungi codice per la funzione

  1. Inserisci main nel campo 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
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

  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 openai-auditlog-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 (consigliato UTC)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona openai-auditlog-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 * * * Basso volume, elaborazione batch
Ogni giorno 0 0 * * * Raccolta dei dati storici

Testa l'integrazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, individua il tuo job (openai-auditlog-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 openai-auditlog-collector.
  6. Fai clic sulla scheda Log.

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

    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

  8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

  9. Fai clic su openai-auditlog-logs.

  10. Vai alla cartella openai-auditlog/.

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

Se visualizzi errori nei log:

  • HTTP 401: verifica che la variabile di ambiente OPENAI_ADMIN_KEY sia corretta e che la chiave non sia stata revocata
  • HTTP 403: verifica che la chiave API sia una chiave API Admin creata da un proprietario dell'organizzazione
  • HTTP 429: limitazione di frequenza. La funzione riproverà automaticamente con backoff esponenziale
  • Variabili di ambiente mancanti: verifica che tutte le variabili richieste siano impostate nella configurazione della funzione Cloud Run

Recupera il account di servizio Google SecOps

  1. Vai a Impostazioni > Gestione dei dati > Feed. Se utilizzi una piattaforma solo SIEM, vai a Impostazioni > 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 es. OpenAI Audit Logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.

  6. Seleziona OpenAI Audit Logs come Log type. Fai clic su Ottieni service account. Viene visualizzato un indirizzo email univoco del account di servizio. Ad esempio:

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

  7. Copia questo indirizzo email per utilizzarlo nel passaggio successivo.

  8. Fai clic su Avanti.

  9. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

    • URL bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

      gs://openai-auditlog-logs/openai-auditlog/
    • 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 i file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.
      • Elimina i file trasferiti e le directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.
    • Età massima dei file: includi i file modificati negli ultimi 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.

  10. Fai clic su Avanti.

  11. Controlla la nuova configurazione del feed di notizie nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

Concedi le autorizzazioni IAM al account di servizio Google SecOps

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic su openai-auditlog-logs.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: incolla l'indirizzo email del account di servizio Google SecOps
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Viewer

  6. Fai clic su Salva.

Tabella di mappatura UDM

Campo log Mappatura UDM Logica
actor.session.ip_address_details.region_code additional.fields Unite come coppie chiave-valore
actor.session.ip_address_details.asn additional.fields
effective_at metadata.event_timestamp Convertito dal timestamp UNIX
has_principal metadata.event_type Impostato su "STATUS_UPDATE" se has_principal è true; "NETWORK_CONNECTION" se has_principal e has_target sono true; "FILE_COPY" se has_principal, has_file e has_source_file sono true; "FILE_UNCATEGORIZED" se has_principal e has_file sono true; "USER_UNCATEGORIZED" se has_user è true; altrimenti "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 Valore copiato direttamente e convertito in user agent analizzato
actor.session.ja3 network.tls.client.ja3 Valore copiato direttamente
actor.session.ip_address principal.asset.ip Valore copiato direttamente
actor.session.ip_address principal.ip Valore copiato direttamente
actor.session.ip_address_details.city principal.location.city Valore copiato direttamente
actor.session.ip_address_details.country principal.location.country_or_region Valore copiato direttamente
actor.session.ip_address_details.latitude principal.location.region_latitude Convertito in float
actor.session.ip_address_details.longitude principal.location.region_longitude Convertito in float
actor.session.ip_address_details.region principal.location.state Valore copiato direttamente
actor.session.user.email principal.user.email_addresses Valore copiato direttamente
actor.session.user.id principal.user.userid Estratto utilizzando il pattern grok
actor.session.ja4 security_result.detection_fields Unito come coppia chiave-valore con chiave "ja4"
tipo security_result.summary Valore copiato direttamente
metadata.product_name metadata.product_name Imposta su "OPENAI_AUDITLOG"
metadata.vendor_name metadata.vendor_name Imposta su "OPENAI_AUDITLOG"

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