Recordia-Logs erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Recordia-Logs mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

Recordia von Comunycarse ist eine Plattform für die Anrufaufzeichnung und Compliance für Finanzdienstleistungen und Callcenter. Es erfasst und archiviert Sprach- und Videointeraktionen und bietet Tools für Qualitätsmanagement, Einhaltung regulatorischer Anforderungen und Analysen. Der Parser extrahiert Felder aus den Anrufmetadaten und Audit-Ereignissen von Recordia und ordnet sie dem einheitlichen Datenmodell (Unified Data Model, UDM) zu. Dabei werden Sitzungsdetails, Informationen zum Anrufer/Empfänger, Nutzeraktivitäten und der Schweregrad der Sicherheit erfasst.

Hinweis

Prüfen Sie, ob die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:

  • 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 die Recordia-Plattform mit aktiviertem API-Zugriff (wenden Sie sich an den Comunycarse-Support, um API-Anmeldedaten zu erhalten)

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. recordia-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option aus, 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)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutzmaßnahmen Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Recordia-API-Anmeldedaten erfassen

API-Anmeldedaten abrufen

  1. Wenden Sie sich an Ihren Recordia-Account Manager oder den Comunycarse-Support, um API-Zugriff anzufordern.
  2. Besorgen Sie sich die folgenden Anmeldedaten:

    • API-Basis-URL: Die Basis-URL für Ihre Recordia-Instanz (z. B. https://api.recordia.net)
    • API-Token: Ein Bearer-Token für die Authentifizierung

Berechtigungen prüfen

So prüfen Sie, ob die API-Anmeldedaten die erforderlichen Berechtigungen haben:

  1. Melden Sie sich im Recordia-Verwaltungsportal an.
  2. Rufen Sie den Bereich Einstellungen oder API auf.
  3. Prüfen Sie, ob für Ihr Konto der API-Zugriff aktiviert ist.
  4. Wenn Sie nicht auf die API-Einstellungen zugreifen können, wenden Sie sich an den Comunycarse-Support.

API-Zugriff testen

  • Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:

    # Replace with your actual credentials
    API_TOKEN="<your-api-token>"
    API_BASE="https://api.recordia.net"
    
    # Test API access - list recordings
    curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
      "${API_BASE}/v1/recordings?from=2024-01-01T00:00:00Z&to=2024-01-02T00:00:00Z"
    

Dienstkonto für 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. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie recordia-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Recordia 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-Objekt-Administrator 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 Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub darf die Funktion aufrufen.
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets, z. B. recordia-logs.
  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. recordia-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Administrator aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

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

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie recordia-logs-trigger ein.
    • Andere Einstellungen als Standardeinstellungen beibehalten
  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 Aufzeichnungsmetadaten und Auditereignisse aus der Recordia 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, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.
  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname recordia-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 (recordia-logs-trigger) aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.
  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Identitäts- und Zugriffsverwaltung
  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto aus (recordia-collector-sa).
  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 Beschreibung
    GCS_BUCKET recordia-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX recordia Präfix für Protokolldateien
    STATE_KEY recordia/state.json Statusdateipfad
    API_BASE https://api.recordia.net Recordia API-Basis-URL
    API_TOKEN your-bearer-token Recordia API-Inhabertoken
    MAX_RECORDS 1000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 100 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Erster Rückschauzeitraum
  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.
  12. 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).
  13. Klicken Sie auf Erstellen.

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

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

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt 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
      
      # 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', 'recordia')
      STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'recordia/state.json')
      API_BASE = os.environ.get('API_BASE')
      API_TOKEN = os.environ.get('API_TOKEN')
      MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
      PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
      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)
      
      @functions_framework.cloud_event
      def main(cloud_event):
        """
        Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Recordia
        recording metadata and audit events and write to GCS.
      
        Args:
          cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
      
        if not all([GCS_BUCKET, API_BASE, API_TOKEN]):
          print('Error: Missing required environment variables')
          return
      
        try:
          # Get GCS bucket
          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"])
              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()}")
      
          # Fetch recordings
          records, newest_event_time = fetch_recordings(
            api_base=API_BASE,
            token=API_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_recordings(api_base: str, token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
        """
        Fetch recording metadata from Recordia API with pagination.
      
        Args:
          api_base: API base URL
          token: Bearer token for authentication
          start_time: Start time for log query
          end_time: End time for log query
          page_size: Number of records per page
          max_records: Maximum total records to fetch
      
        Returns:
          Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
        """
        base_url = api_base.rstrip('/')
        endpoint = f"{base_url}/v1/recordings"
      
        headers = {
          'Authorization': f'Bearer {token}',
          'Accept': 'application/json',
          'Content-Type': 'application/json',
          'User-Agent': 'GoogleSecOps-RecordiaCollector/1.0',
        }
      
        records = []
        newest_time = None
        page_num = 0
        backoff = 1.0
        offset = 0
      
        from_time = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        to_time = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
      
        while True:
          page_num += 1
      
          if len(records) >= max_records:
            print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
            break
      
          current_limit = min(page_size, max_records - len(records))
          url = f"{endpoint}?from={from_time}&to={to_time}&offset={offset}&limit={current_limit}"
      
          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 [], None
      
            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      
            if isinstance(data, list):
              page_results = data
            else:
              page_results = data.get('recordings', data.get('results', []))
      
            if not page_results:
              print(f"No more results (empty page)")
              break
      
            print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} recordings")
            records.extend(page_results)
      
            # Track newest event time
            for event in page_results:
              try:
                event_time = event.get('startTime') or event.get('timestamp') or event.get('date')
                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 more results
            if len(page_results) < current_limit:
              print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
              break
      
            offset += len(page_results)
      
          except Exception as e:
            print(f"Error fetching recordings: {e}")
            return [], None
      
        print(f"Retrieved {len(records)} total recordings from {page_num} pages")
        return records, newest_time
      
    • 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 Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name recordia-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (jede Stunde, zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Pub/Sub-Thema aus (recordia-logs-trigger).
    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 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf den Namen Ihrer Funktion (recordia-collector).
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.
  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
    Page 1: Retrieved X recordings
    Wrote X records to gs://recordia-logs/recordia/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (recordia-logs).

  10. Rufen Sie den Präfixordner (recordia/) auf.

  11. Prüfen Sie, ob eine neue .ndjson-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Token in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das API-Token Zugriff auf den Endpunkt für Aufzeichnungen hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

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 SIEM-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. Recordia Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Recordia als Logtyp aus.
  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen.
  8. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  9. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse für den nächsten Schritt.

  10. Klicken Sie auf Weiter.

  11. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

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

      gs://recordia-logs/recordia/
      
      • Ersetzen Sie:
        • recordia-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • recordia: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).
    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:

      • Nie: Es werden nach Übertragungen nie Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.

    • Höchstalter für Dateien: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standard ist 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für Datenaufnahme: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll

  12. Klicken Sie auf Weiter.

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

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, z. B. recordia-logs.
  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-Objekt-Betrachter aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
record_id, batch_id, ProviderId, ProviderGroupId, TrackingId, RecordingType, Format, Owner, NotEncrypted, Hash, CustomData, CustomDataFormat additional.fields Wird mit Label-Objekten zusammengeführt, die aus jedem Feld erstellt werden, sofern es nicht leer ist. Dabei wird „label.key“ auf einen bestimmten String und „label.value.string_value“ auf den Feldwert gesetzt.
client_ip,client_ip1 intermediary.ip Mit „client_ip“ zusammengeführt, dann mit „client_ip1“ zusammengeführt
corp_user intermediary.user.userid Wert direkt kopiert
Beschreibung metadata.description Wert direkt kopiert
auth_user,src_ip metadata.event_type Wird auf „USER_UNCATEGORIZED“ gesetzt, wenn auth_user nicht leer ist, andernfalls auf „STATUS_UNCATEGORIZED“, wenn src_ip nicht leer ist, andernfalls auf „GENERIC_EVENT“.
metadata.product_event_type Auf „RECORDING BATCH“ festlegen, wenn „event_info“ mit „RECORDING BATCH“ übereinstimmt
CallId metadata.product_log_id Wert direkt kopiert
user_agent network.http.parsed_user_agent Wert kopiert und in den Typ „parseduseragent“ konvertiert
user_agent network.http.user_agent Wert direkt kopiert
session_id network.session_id Wert direkt kopiert
src_ip principal.ip Wert direkt kopiert
URL principal.url Wert direkt kopiert
CallingParty principal.user.phone_numbers Wert direkt kopiert
auth_user principal.user.userid Wert direkt kopiert
die Ausprägung security_result.action_details Wert wird direkt kopiert, wenn der Schweregrad in ["INFO", "DEBUG"] liegt.
die Ausprägung security_result.severity Auf „LOW“ festgelegt, wenn der Schweregrad in ["INFO", "DEBUG"] liegt
CalledParty target.user.phone_numbers Wert direkt kopiert
metadata.vendor_name Auf „Comunycarse“ festgelegt
metadata.product_name Auf „Recordia“ eingestellt

Änderungsprotokoll

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