Recordia 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Recordia 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

Recordia (Comunycarse 제공)는 금융 서비스 및 고객센터를 위한 통화 녹음 및 규정 준수 플랫폼입니다. 음성 및 영상 상호작용을 캡처하고 보관하여 품질 관리, 규정 준수, 분석을 위한 도구를 제공합니다. 파서는 Recordia 통화 메타데이터 및 감사 이벤트에서 필드를 추출하여 통합 데이터 모델 (UDM)에 매핑하고, 세션 세부정보, 발신자/수신자 정보, 사용자 활동, 보안 심각도를 캡처합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

• Google SecOps 인스턴스
• Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
• GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
• GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
• Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
• API 액세스가 사용 설정된 Recordia 플랫폼에 대한 권한 액세스 (API 사용자 인증 정보를 얻으려면 Comunycarse 지원팀에 문의)

Google Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: recordia-logs)을 입력합니다.
   위치 유형	필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
   위치	위치를 선택합니다 (예: us-central1).
   스토리지 클래스	Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
   액세스 제어	균일 (권장)
   보호 조치	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

6. 만들기를 클릭합니다.

Recordia API 사용자 인증 정보 수집

API 사용자 인증 정보 가져오기

1. API 액세스를 요청하려면 Recordia 계정 관리자 또는 Comunycarse 지원팀에 문의하세요.

2. 다음 사용자 인증 정보를 가져옵니다.

   • API 기준 URL: Recordia 인스턴스의 기준 URL (예: https://api.recordia.net)
   • API 토큰: 인증을 위한 Bearer 토큰
   참고: API 사용자 인증 정보와 엔드포인트는 배포에 따라 다를 수 있습니다. 정확한 인증 방법과 사용 가능한 엔드포인트는 Recordia API 문서를 참고하세요.

권한 확인

API 사용자 인증 정보에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Recordia 관리 포털에 로그인합니다.
2. 설정 또는 API 섹션으로 이동합니다.
3. 계정에 API 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
4. API 설정에 액세스할 수 없는 경우 Comunycarse 지원팀에 문의하세요.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

  # 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"
  

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 서비스 계정 이름: recordia-collector-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Recordia logs를 입력합니다.
4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
   1. 역할 선택을 클릭합니다.
   2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
   3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
   5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
6. 계속을 클릭합니다.
7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

• 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
• Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용
• Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (예: recordia-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: recordia-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자 선택
6. 저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
2. 주제 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주제 ID: recordia-logs-trigger를 입력합니다.
   • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Recordia API에서 녹음 메타데이터와 감사 이벤트를 가져와 GCS에 씁니다.

1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

   설정	값
   서비스 이름	recordia-collector
   리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
   런타임	Python 3.12 이상 선택

5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
   2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
   3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (recordia-logs-trigger)를 선택합니다.
   4. 저장을 클릭합니다.

6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

   1. 인증 필요를 선택합니다.
   2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
   참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.

7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

8. 보안 탭으로 이동합니다.

   • 서비스 계정: 서비스 계정을 선택합니다 (recordia-collector-sa).

9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

   1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
   2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

   변수 이름	예시 값	설명
   GCS_BUCKET	recordia-logs	GCS 버킷 이름
   GCS_PREFIX	recordia	로그 파일의 접두사
   STATE_KEY	recordia/state.json	상태 파일 경로
   API_BASE	https://api.recordia.net	Recordia API 기본 URL
   API_TOKEN	your-bearer-token	Recordia API Bearer 토큰
   MAX_RECORDS	1000	실행당 최대 레코드 수
   PAGE_SIZE	100	페이지당 레코드 수
   LOOKBACK_HOURS	24	초기 전환 확인 기간

10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상 선택
      • CPU: 1을 선택합니다.

12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

13. 만들기를 클릭합니다.

14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

1. 진입점 필드에 main을 입력합니다.

2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

   • 첫 번째 파일 - 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
     

   • 두 번째 파일 - requirements.txt:

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

3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

   참고: Pub/Sub 트리거 구성은 필요한 구독과 권한을 자동으로 만듭니다.

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
2. 작업 만들기를 클릭합니다.

3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   이름	recordia-collector-hourly
   리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
   주파수	0 * * * * (매시간 정각)
   시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
   타겟 유형	Pub/Sub
   주제	Pub/Sub 주제 (recordia-logs-trigger)를 선택합니다.
   메일 본문	{} (빈 JSON 객체)

4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
5분마다	*/5 * * * *	대용량, 저지연
15분마다	*/15 * * * *	검색량 보통
1시간마다	0 * * * *	표준 (권장)
6시간마다	0 */6 * * *	양이 적은 일괄 처리
매일	0 0 * * *	이전 데이터 수집

통합 테스트

1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
3. 몇 초 동안 기다립니다.
4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
5. 함수 이름 (recordia-collector)을 클릭합니다.
6. 로그 탭을 클릭합니다.

7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

   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. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

9. 버킷 이름 (recordia-logs)을 클릭합니다.

10. 접두사 폴더 (recordia/)로 이동합니다.

11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

• HTTP 401: 환경 변수에서 API 토큰 확인
• HTTP 403: API 토큰에 녹음 파일 엔드포인트에 대한 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
• HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
• 환경 변수 누락: 필수 변수가 모두 설정되었는지 확인

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Recordia Logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 Recordia를 선택합니다.
7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다.

8. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다(예:

   [e-mail]
   

9. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

   참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.

10. 다음을 클릭합니다.

11. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://recordia-logs/recordia/
      

      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • recordia-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • recordia: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
    참고: 항상 URI 끝에 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.

      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.

        참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에는 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. IAM 권한을 적절하게 업데이트합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

12. 다음을 클릭합니다.

13. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (예: recordia-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일 붙여넣기
   • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

6. 저장을 클릭합니다.

   참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	논리
record_id, batch_id, ProviderId, ProviderGroupId, TrackingId, RecordingType, Format, Owner, NotEncrypted, Hash, CustomData, CustomDataFormat	additional.fields	비어 있지 않은 경우 각 필드에서 구성된 라벨 객체와 병합됩니다. 여기서 label.key는 특정 문자열로 설정되고 label.value.string_value는 필드 값으로 설정됩니다.
client_ip,client_ip1	intermediary.ip	client_ip와 병합된 후 client_ip1과 병합됨
corp_user	intermediary.user.userid	값이 직접 복사됨
설명	metadata.description	값이 직접 복사됨
auth_user,src_ip	metadata.event_type	auth_user가 비어 있지 않으면 'USER_UNCATEGORIZED'로 설정되고, src_ip가 비어 있지 않으면 'STATUS_UNCATEGORIZED'로 설정되고, 그 밖의 경우 'GENERIC_EVENT'로 설정됩니다.
	metadata.product_event_type	event_info가 'RECORDING BATCH'와 일치하는 경우 'RECORDING BATCH'로 설정됩니다.
CallId	metadata.product_log_id	값이 직접 복사됨
user_agent	network.http.parsed_user_agent	값이 복사되어 parseduseragent 유형으로 변환됨
user_agent	network.http.user_agent	값이 직접 복사됨
session_id	network.session_id	값이 직접 복사됨
src_ip	principal.ip	값이 직접 복사됨
url	principal.url	값이 직접 복사됨
CallingParty	principal.user.phone_numbers	값이 직접 복사됨
auth_user	principal.user.userid	값이 직접 복사됨
줄이는 것을	security_result.action_details	심각도가 ['INFO', 'DEBUG']인 경우 값이 직접 복사됨
줄이는 것을	security_result.severity	심각도가 ['INFO', 'DEBUG']인 경우 'LOW'로 설정됩니다.
CalledParty	target.user.phone_numbers	값이 직접 복사됨
	metadata.vendor_name	'Comunycarse'로 설정
	metadata.product_name	'Recordia'로 설정

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