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Rippling-Aktivitätsprotokolle erfassen

Unterstützt in:

Google SecOps SIEM

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Rippling-Aktivitätsprotokolle mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen. Rippling ist eine Plattform für das Personalmanagement, die Lösungen für die Bereiche Personal, IT und Finanzen bietet, darunter Gehaltsabrechnung, Sozialleistungen, Onboarding von Mitarbeitern, Geräteverwaltung und Anwendungsbereitstellung. Die Company Activity API bietet Audit-Logs zu Administrator- und Nutzeraktionen auf der Rippling-Plattform.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

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 Rippling (API-Token mit Zugriff auf Unternehmensaktivitäten)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

Gehen Sie zur Google Cloud Console.
Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf Bucket erstellen.

Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Bucket benennen	Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein (z. B. `rippling-activity-logs`).
Standorttyp	Wählen Sie die Option, 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)
Zugriffssteuerung	Einheitlich (empfohlen)
Schutztools	Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

Klicken Sie auf Erstellen.

Rippling API-Anmeldedaten erfassen

Melden Sie sich in der Rippling-Verwaltung an.
Gehen Sie zu Suchen > API-Tokens.
- Alternativer Pfad: Einstellungen > Unternehmenseinstellungen > API-Tokens.
Klicken Sie auf API-Token erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Name: Geben Sie einen eindeutigen und aussagekräftigen Namen ein (z. B. Google SecOps GCS Export).
- API-Version: Wählen Sie Basis-API (v1) aus.
- Bereiche/Berechtigungen: Aktivieren Sie company:activity:read (erforderlich für Unternehmensaktivitäten).
Klicken Sie auf Erstellen.
Kopieren Sie den Tokenwert und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Sie verwenden es als Inhabertoken.

Hinweis: Das API-Token wird nur einmal angezeigt. Bewahren Sie sie sicher auf.

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket.

Dienstkonto erstellen

Rufen Sie in der GCP Console die Seite IAM und Verwaltung > Dienstkonten auf.
Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Dienstkontoname: Geben Sie rippling-logs-collector-sa ein.
- Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Rippling activity logs ein.
Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
Im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt gewähren:
1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
2. Suchen Sie nach Storage Object Admin 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-Aufrufer und wählen Sie die Rolle aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

Storage-Objekt-Administrator: Logs in den GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub erlauben, die Funktion aufzurufen
Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. rippling-logs-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
- Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin aus.
Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

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

Wechseln Sie in der GCP Console zu Pub/Sub > Themen.
Klicken Sie auf Thema erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Themen-ID: Geben Sie rippling-activity-trigger ein.
- Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
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 Logs von der Rippling Company Activity API abzurufen und in GCS zu schreiben.

Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
Klicken Sie auf Dienst erstellen.
Wählen Sie Funktion aus (Funktion mit einem Inline-Editor erstellen).

Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Dienstname	`rippling-activity-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.

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 Thema rippling-activity-trigger aus.
4. Klicken Sie auf Speichern.
Im Abschnitt Authentifizierung:
1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
2. Prüfen Sie Identity and Access Management (IAM).
Hinweis: Pub/Sub übernimmt die Authentifizierung beim Aufrufen der Funktion automatisch.
Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.
Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:
- Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto rippling-logs-collector-sa aus.

Rufen Sie den Tab Container auf:

Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:

Variablenname	Beispielwert
`GCS_BUCKET`	`rippling-activity-logs`
`GCS_PREFIX`	`rippling/activity/`
`STATE_KEY`	`rippling/activity/state.json`
`RIPPLING_API_TOKEN`	`your-api-token`
`RIPPLING_ACTIVITY_URL`	`https://api.rippling.com/platform/api/company_activity`
`LIMIT`	`1000`
`MAX_PAGES`	`10`
`LOOKBACK_MINUTES`	`60`
`END_LAG_SECONDS`	`120`

Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:
- Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
Rufen Sie unter Container den Tab Einstellungen auf:
- Im Abschnitt Ressourcen:
  - Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
  - CPU: Wählen Sie 1 aus.
- Klicken Sie auf Fertig.
Scrollen Sie zu Ausführungsumgebung:
- Wählen Sie Standard (empfohlen) aus.
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.
Klicken Sie auf Erstellen.
Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.
Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird der Inline-Code-Editor automatisch geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

Geben Sie unter Funktionseinstiegspunkt den Wert main ein.

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
http = urllib3.PoolManager(timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=60.0), retries=False)

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Rippling Company Activity API and write to GCS.

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

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'rippling/activity/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'rippling/activity/state.json')

    # Rippling API configuration
    api_token = os.environ.get('RIPPLING_API_TOKEN')
    activity_url = os.environ.get('RIPPLING_ACTIVITY_URL', 'https://api.rippling.com/platform/api/company_activity')
    limit = int(os.environ.get('LIMIT', '1000'))
    max_pages = int(os.environ.get('MAX_PAGES', '10'))
    lookback_minutes = int(os.environ.get('LOOKBACK_MINUTES', '60'))
    end_lag_seconds = int(os.environ.get('END_LAG_SECONDS', '120'))

    if not all([bucket_name, api_token]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Load state (last processed timestamp and cursor)
        state = load_state(bucket, state_key)
        since_iso = state.get('since')
        next_cursor = state.get('next')

        # Calculate time window
        run_end = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(seconds=end_lag_seconds)
        end_iso = run_end.replace(microsecond=0).isoformat().replace('+00:00', 'Z')

        if since_iso is None:
            since_iso = iso_from_epoch(time.time() - lookback_minutes * 60)
        else:
            try:
                since_iso = (parse_iso(since_iso) + timedelta(seconds=1)).replace(microsecond=0).isoformat().replace('+00:00', 'Z')
            except Exception:
                since_iso = iso_from_epoch(time.time() - lookback_minutes * 60)

        print(f'Processing logs from {since_iso} to {end_iso}')

        run_ts_iso = end_iso
        pages = 0
        total = 0
        newest_ts = None
        pending_next = None

        # Fetch logs with pagination
        while pages < max_pages:
            params = {'limit': str(limit)}

            if next_cursor:
                params['next'] = next_cursor
            else:
                params['startDate'] = since_iso
                params['endDate'] = end_iso

            # Build URL with query parameters
            url = build_url(activity_url, params)

            # Fetch data from Rippling API
            headers = {
                'Authorization': f'Bearer {api_token}',
                'Accept': 'application/json'
            }

            # Implement exponential backoff for rate limiting
            backoff = 1.0
            max_retries = 3
            retry_count = 0

            while retry_count < max_retries:
                response = http.request('GET', url, headers=headers, timeout=60.0)

                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)
                    retry_count += 1
                    continue

                break

            if response.status != 200:
                print(f'Error: API returned status {response.status}')
                break

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

            # Write page to GCS
            write_to_gcs(bucket, prefix, data, run_ts_iso, pages)

            # Extract events
            events = data.get('events') or []
            total += len(events) if isinstance(events, list) else 0

            # Track newest timestamp
            if isinstance(events, list):
                for ev in events:
                    t = ev.get('timestamp') or ev.get('time') or ev.get('event_time')
                    if isinstance(t, str):
                        try:
                            dt_ts = parse_iso(t)
                            if newest_ts is None or dt_ts > newest_ts:
                                newest_ts = dt_ts
                        except Exception:
                            pass

            # Check for next page
            nxt = data.get('next')
            pages += 1

            if nxt:
                next_cursor = nxt
                pending_next = nxt
                continue
            else:
                pending_next = None
                break

        # Update state
        new_since_iso = (newest_ts or run_end).replace(microsecond=0).isoformat().replace('+00:00', 'Z')
        save_state(bucket, state_key, {'since': new_since_iso, 'next': pending_next})

        print(f'Successfully processed {total} events across {pages} pages')
        print(f'Updated state: since={new_since_iso}, next={pending_next}')

    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: {str(e)}')
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def write_to_gcs(bucket, prefix, payload, run_ts_iso, page_index):
    """Write payload to GCS."""
    try:
        day_path = parse_iso(run_ts_iso).strftime('%Y/%m/%d')
        key = f"{prefix.strip('/')}/{day_path}/{run_ts_iso.replace(':', '').replace('-', '')}-page{page_index:05d}-company_activity.json"

        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(payload, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
        print(f'Wrote page {page_index} to {key}')
    except Exception as e:
        print(f'Error writing to GCS: {str(e)}')
        raise

def parse_iso(ts):
    """Parse ISO 8601 timestamp."""
    if ts.endswith('Z'):
        ts = ts[:-1] + '+00:00'
    return datetime.fromisoformat(ts)

def iso_from_epoch(sec):
    """Convert epoch seconds to ISO 8601 timestamp."""
    return datetime.fromtimestamp(sec, tz=timezone.utc).replace(microsecond=0).isoformat().replace('+00:00', 'Z')

def build_url(base, params):
    """Build URL with query parameters."""
    if not params:
        return base
    query_string = '&'.join([f'{k}={v}' for k, v in params.items()])
    return f'{base}?{query_string}'

Zweite Datei: requirements.txt:

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

Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.
Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Hinweis: Bei der Konfiguration des Pub/Sub-Triggers werden automatisch die erforderlichen Abos und Berechtigungen erstellt.

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

Rufen Sie in der GCP Console die Option Cloud Scheduler auf.
Klicken Sie auf Job erstellen.

Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Name	`rippling-activity-hourly`
Region	Wählen Sie dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion aus.
Frequenz	`0 * * * *` (stündlich zur vollen Stunde)
Zeitzone	Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
Zieltyp	Pub/Sub
Thema	Wählen Sie das Thema `rippling-activity-trigger` aus.
Inhalt der Nachricht	`{}` (leeres JSON-Objekt)

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 * *`	Batchverarbeitung mit geringem Volumen
Täglich	`0 0 * * *`	Erhebung von Verlaufsdaten

Scheduler-Job testen

Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um die Ausführung manuell auszulösen.
Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie dann Cloud Run > Dienste > rippling-activity-collector > Logs auf.
Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde.
Prüfen Sie den GCS-Bucket, um zu bestätigen, dass Logs geschrieben wurden.

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

Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die Einstellungen > Feeds auf.
Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Rippling Activity Logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie Rippling Activity Logs als Logtyp aus.
Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto wird angezeigt, z. B.:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse, um sie im nächsten Schritt zu verwenden.

Hinweis: Jede Google SecOps-Instanz hat ein eindeutiges Dienstkonto. Verwenden Sie keine Dienstkonten aus anderen Dokumentationen oder Beispielen.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
- Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.
Klicken Sie auf Speichern.

Hinweis: Wenn Sie die Löschoption „Übertragene Dateien löschen“ oder „Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen“ verwenden möchten, weisen Sie die Rolle Storage Object Admin anstelle von „Storage Object Viewer“ zu.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Rippling-Aktivitätsprotokolle aufzunehmen

Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die Einstellungen > Feeds auf.
Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Rippling Activity Logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie Rippling Activity Logs als Logtyp aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:
- Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:
```
gs://rippling-activity-logs/rippling/activity/
```
  - Ersetzen Sie:
    - rippling-activity-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
    - rippling/activity/: Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (muss mit der Umgebungsvariablen GCS_PREFIX übereinstimmen).
    Hinweis: Fügen Sie am Ende des URI immer einen abschließenden Schrägstrich (/) ein.
- Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:
  - Nie: Nach Übertragungen werden keine Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
  - Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.
  - Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.
    
    Hinweis: Wenn Sie eine Löschoption auswählen, muss das Dienstkonto die Rolle Storage-Objekt-Administrator anstelle von „Storage-Objekt-Betrachter“ haben. Aktualisieren Sie die IAM-Berechtigungen entsprechend.
- Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden. Der Standardwert ist 180 Tage.
- Asset-Namespace: Der Asset-Namespace (z. B. rippling.activity).
- Aufnahmelabels: Optionales Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.
Klicken Sie auf Weiter.
Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld	UDM-Zuordnung	Logik
`accuracy_radius_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`company_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`finger_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`linked_events_key_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`owner_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`processing_state_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`spoke_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`subject_version_label`	`additional.fields`	Zusammengeführt
`has_target`	`extensions.auth.type`	Zugeordnet: `true` → `PHYSICAL`
`event_type`	`metadata.event_type`	Direkt zugeordnet
`name`	`metadata.product_event_type`	Direkt zugeordnet
`prop_id`	`metadata.product_log_id`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.authentication_context.login_username`	`network.email.mail_id`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.authentication_context.mfa_method`	`network.http.method`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.authentication_context.login_agent`	`network.http.user_agent`	Direkt zugeordnet
`data.initiator.display_name`	`principal.asset.hostname`	Direkt zugeordnet
`data.search_string`	`principal.asset.hostname`	Direkt zugeordnet
`subjects.display_name`	`principal.asset.hostname`	Direkt zugeordnet
`data.initiator.display_name`	`principal.hostname`	Direkt zugeordnet
`data.search_string`	`principal.hostname`	Direkt zugeordnet
`subjects.display_name`	`principal.hostname`	Direkt zugeordnet
`data.initiator.icon`	`principal.url`	Direkt zugeordnet
`subjects.icon`	`principal.url`	Direkt zugeordnet
`data.initiator.email`	`principal.user.email_addresses`	Zusammengeführt
`emailid`	`principal.user.email_addresses`	Zugeordnet: `^.+@.+$` → `data.initiator.email`
`data._subject_group_name_cache`	`principal.user.group_identifiers`	Zusammengeführt
`data._subject_role_name_cache`	`principal.user.role_name`	Direkt zugeordnet
`data.initiator.role`	`principal.user.userid`	Direkt zugeordnet
`data.subject_group`	`principal.user.userid`	Direkt zugeordnet
`subjects.instance`	`principal.user.userid`	Direkt zugeordnet
`data.event_reason.reason`	`security_result.category_details`	Zusammengeführt
`data.event_reason.message`	`security_result.summary`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.os`	`src.platform_version`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.ip`	`target.asset.ip`	Zusammengeführt
`data.request_data.ip`	`target.ip`	Zusammengeführt
`data.request_data.city`	`target.location.city`	Direkt zugeordnet
`data.request_data.country`	`target.location.country_or_region`	Direkt zugeordnet
`geo_latitude`	`target.location.region_latitude`	Umbenannt/zugeordnet
`geo_longitude`	`target.location.region_longitude`	Umbenannt/zugeordnet
`data.request_data.state`	`target.location.state`	Direkt zugeordnet
–	`extensions.auth.type`	Konstante: `PHYSICAL`
–	`metadata.product_name`	Konstante: `RIPPLING_ACTIVITYLOGS`
–	`metadata.vendor_name`	Konstante: `RIPPLING_ACTIVITYLOGS`
–	`src.platform`	Konstante: `MAC`
–	`target.resource.resource_type`	Konstante: `TASK`

Änderungsprotokoll

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