Coletar registros do Salesforce Commerce Cloud

Compatível com:

Este documento explica como ingerir registros do Salesforce Commerce Cloud no Google Security Operations usando o Google Cloud Storage V2.

O Salesforce Commerce Cloud é uma plataforma de e-commerce que gera registros de auditoria de transações, acesso e segurança. Uma função do Cloud Run se conecta ao endpoint WebDAV do Salesforce Commerce Cloud de acordo com uma programação, faz o download dos arquivos de registro, os grava em um bucket do GCS no formato NDJSON e o Google SecOps os ingere por um feed do GCS V2.

Antes de começar

Verifique se você atende aos seguintes pré-requisitos:

  • Uma instância do Google SecOps
  • Um projeto do GCP com a API Storage do Cloud ativada
  • Permissões para criar e gerenciar intervalos do GCS
  • Permissões para gerenciar políticas do IAM em buckets do GCS
  • Permissões para criar serviços do Cloud Run, tópicos do Pub/Sub e jobs do Cloud Scheduler
  • Acesso privilegiado ao Salesforce Commerce Cloud Business Manager com permissão de acesso ao WebDAV

Criar um bucket do Google Cloud Storage

  1. Acesse o Console do Google Cloud.
  2. Selecione seu projeto ou crie um novo.
  3. No menu de navegação, acesse Cloud Storage > Buckets.
  4. Clique em Criar bucket.

  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nomeie seu bucket Insira um nome globalmente exclusivo, por exemplo, sfcc-logs.
    Tipo de local Escolha de acordo com suas necessidades (região, birregional, multirregional)
    Local Selecione o local (por exemplo, us-central1).
    Classe de armazenamento Padrão (recomendado para registros acessados com frequência)
    Controle de acesso Uniforme (recomendado)
    Ferramentas de proteção Opcional: ativar o controle de versões de objetos ou a política de retenção

  6. Clique em Criar.

Coletar credenciais do Salesforce Commerce Cloud

Configurar o acesso ao WebDAV

  1. Faça login no Gerenciador de empresa da sua instância do Salesforce Commerce Cloud.
  2. Acesse Administração > Organização > Funções e permissões.
  3. Verifique se a permissão Acesso a arquivos WebDAV está ativada na sua conta de usuário.
  4. Anote o nome do host da instância do SFCC (por exemplo, development-yoursite-dw.demandware.net).

  5. Salve as seguintes credenciais em um local seguro:

    • Host do SFCC: o nome do host da sua instância (por exemplo, development-yoursite-dw.demandware.net).
    • Nome de usuário: seu nome de usuário do Gerenciador de empresa.
    • Senha: sua senha do Gerenciador de empresa.

Verifique as permissões

Para verificar se a conta tem as permissões necessárias:

  1. Faça login no Gerenciador de Empresa da sua instância do Salesforce Commerce Cloud.
  2. Acesse Administration > Site Development > Development Setup.
  3. Clique em Arquivos de registro na seção WebDAV.
  4. Se você conseguir ver os diretórios de arquivos de registro, significa que tem as permissões necessárias.
  5. Se essa opção não estiver disponível, entre em contato com o administrador do SFCC para conceder acesso ao WebDAV.

Testar o acesso à API

  • Teste suas credenciais antes de prosseguir com a integração:

    # Replace with your actual credentials
SFCC_HOST="development-yoursite-dw.demandware.net"
USERNAME="your-username"
PASSWORD="your-password"

# Test WebDAV access to log directory
curl -v -u "${USERNAME}:${PASSWORD}" \
  "https://${SFCC_HOST}/on/demandware.servlet/webdav/Sites/Logs/"

Criar uma conta de serviço para a função do Cloud Run

A função do Cloud Run precisa de uma conta de serviço com permissões para gravar no bucket do GCS e ser invocada pelo Pub/Sub.

Criar conta de serviço

  1. No console do GCP, acesse IAM e administrador > Contas de serviço.
  2. Clique em Criar conta de serviço.
  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Nome da conta de serviço: insira sfcc-logs-collector-sa.
    • Descrição da conta de serviço: insira Service account for Cloud Run function to collect Salesforce Commerce Cloud logs.
  4. Clique em Criar e continuar.
  5. Na seção Conceder acesso a essa conta de serviço ao projeto, adicione os seguintes papéis:
    1. Clique em Selecionar papel.
    2. Pesquise e selecione Administrador de objetos do Storage.
    3. Clique em + Adicionar outro papel.
    4. Pesquise e selecione Invocador do Cloud Run.
    5. Clique em + Adicionar outro papel.
    6. Pesquise e selecione Invocador de funções do Cloud.
  6. Clique em Continuar.
  7. Clique em Concluído.

Essas funções são necessárias para:

  • Administrador de objetos do Storage: grava registros no bucket do GCS e gerencia arquivos de estado.
  • Invocador do Cloud Run: permite que o Pub/Sub invoque a função.
  • Invocador do Cloud Functions: permite a invocação de funções.

Conceder permissões do IAM no bucket do GCS

Conceda permissões de gravação à conta de serviço no bucket do GCS:

  1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
  2. Clique no nome do bucket (por exemplo, sfcc-logs).
  3. Acesse a guia Permissões.
  4. Clique em Conceder acesso.
  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Adicionar principais: insira o e-mail da conta de serviço (por exemplo, sfcc-logs-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • Atribuir papéis: selecione Administrador de objetos do Storage.
  6. Clique em Salvar.

Criar tópico Pub/Sub

Crie um tópico do Pub/Sub em que o Cloud Scheduler vai publicar e a função do Cloud Run vai se inscrever.

  1. No Console do GCP, acesse Pub/Sub > Tópicos.
  2. Selecione Criar tópico.
  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • ID do tópico: insira sfcc-logs-trigger.
    • Não mude as outras configurações.
  4. Clique em Criar.

Criar uma função do Cloud Run para coletar registros

A função do Cloud Run será acionada por mensagens do Pub/Sub do Cloud Scheduler para buscar registros do Salesforce Commerce Cloud WebDAV e gravá-los no GCS.

  1. No Console do GCP, acesse o Cloud Run.
  2. Clique em Criar serviço.
  3. Selecione Função (use um editor in-line para criar uma função).

  4. Na seção Configurar, forneça os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nome do serviço sfcc-logs-collector
    Região Selecione a região correspondente ao bucket do GCS (por exemplo, us-central1).
    Ambiente de execução Selecione Python 3.12 ou uma versão mais recente.

  5. Na seção Gatilho (opcional):

    1. Clique em + Adicionar gatilho.
    2. Selecione Cloud Pub/Sub.
    3. Em Selecionar um tópico do Cloud Pub/Sub, escolha o tópico sfcc-logs-trigger.
    4. Clique em Salvar.

  6. Na seção Autenticação:

    1. Selecione Exigir autenticação.
    2. Verifique o Identity and Access Management (IAM).

  7. Role a tela para baixo e abra Contêineres, rede, segurança.

  8. Acesse a guia Segurança:

    • Conta de serviço: selecione a conta de serviço sfcc-logs-collector-sa.

  9. Acesse a guia Contêineres:

    1. Clique em Variáveis e secrets.
    2. Clique em + Adicionar variável para cada variável de ambiente:
    Nome da variável Valor de exemplo Descrição
    GCS_BUCKET sfcc-logs Nome do bucket do GCS
    GCS_PREFIX sfcc Prefixo para arquivos de registro
    STATE_KEY sfcc/state.json Caminho do arquivo de estado
    SFCC_HOST development-yoursite-dw.demandware.net Nome do host da instância do SFCC
    SFCC_USERNAME your-username Nome de usuário do Gerenciador de Empresa
    SFCC_PASSWORD your-password Senha do Gerenciador de empresa
    LOG_DIRS security,error,warn,customerror Diretórios de registros separados por vírgulas
    LOOKBACK_HOURS 24 Período de lookback inicial

  10. Role a tela para baixo na guia Variáveis e secrets até Solicitações:

    • Tempo limite da solicitação: insira 600 segundos (10 minutos).

  11. Acesse a guia Configurações em Contêineres:

    • Na seção Recursos:
      • Memória: selecione 512 MiB ou mais.
      • CPU: selecione 1.
    • Clique em Concluído.

  12. Role a tela para baixo até Ambiente de execução:

    • Selecione Padrão (recomendado).

  13. Na seção Escalonamento de revisão:

    • Número mínimo de instâncias: insira 0.
    • Número máximo de instâncias: insira 100 ou ajuste com base na carga esperada.

  14. Clique em Criar.

  15. Aguarde a criação do serviço (1 a 2 minutos).

  16. Depois que o serviço for criado, o editor de código inline será aberto automaticamente.

Adicionar código da função

  1. Insira main em Ponto de entrada da função.

  2. No editor de código inline, crie dois arquivos:

    • Primeiro arquivo: main.py::

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64
import re

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=10.0, read=60.0),
  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', 'sfcc')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'sfcc/state.json')
SFCC_HOST = os.environ.get('SFCC_HOST')
SFCC_USERNAME = os.environ.get('SFCC_USERNAME')
SFCC_PASSWORD = os.environ.get('SFCC_PASSWORD')
LOG_DIRS = [d.strip() for d in os.environ.get('LOG_DIRS', 'security,error,warn,customerror').split(',') if d.strip()]
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 Salesforce Commerce Cloud
  logs via WebDAV and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, SFCC_HOST, SFCC_USERNAME, SFCC_PASSWORD]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

    # Load state
    state = load_state(bucket, STATE_KEY)

    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"])
      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 since {last_time.isoformat()}")

    # Build auth header
    credentials = f"{SFCC_USERNAME}:{SFCC_PASSWORD}"
    encoded_credentials = base64.b64encode(credentials.encode('utf-8')).decode('utf-8')
    headers = {
      'Authorization': f'Basic {encoded_credentials}',
      'User-Agent': 'GoogleSecOps-SFCCCollector/1.0'
    }

    total_files = 0
    webdav_base = f"https://{SFCC_HOST}/on/demandware.servlet/webdav/Sites/Logs"

    for log_dir in LOG_DIRS:
      print(f"Processing log directory: {log_dir}")
      files_processed = fetch_and_upload_logs(
        bucket=bucket,
        webdav_base=webdav_base,
        log_dir=log_dir,
        headers=headers,
        since=last_time,
        now=now,
      )
      total_files += files_processed

    if total_files == 0:
      print("No new log files found.")
    else:
      print(f"Successfully processed {total_files} log files")

    save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())

  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 list_webdav_files(webdav_url: str, headers: dict):
  """List files in a WebDAV directory using PROPFIND."""
  backoff = 1.0
  max_retries = 3

  for attempt in range(max_retries):
    response = http.request('PROPFIND', webdav_url, headers={**headers, 'Depth': '1'})

    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

    if response.status not in (200, 207):
      print(f"HTTP Error listing {webdav_url}: {response.status}")
      return []

    content = response.data.decode('utf-8')
    # Parse file names from WebDAV PROPFIND XML response
    files = re.findall(r'<D:href>([^<]+)</D:href>', content)
    return [f for f in files if not f.endswith('/')]

  return []

def fetch_and_upload_logs(bucket, webdav_base: str, log_dir: str, headers: dict, since: datetime, now: datetime):
  """
  Fetch log files from a WebDAV directory and upload to GCS.

  Args:
    bucket: GCS bucket object
    webdav_base: WebDAV base URL
    log_dir: Log directory name
    headers: HTTP headers with auth
    since: Only process files newer than this
    now: Current time for file naming

  Returns:
    Number of files processed
  """
  dir_url = f"{webdav_base}/{log_dir}/"
  files = list_webdav_files(dir_url, headers)
  files_processed = 0
  backoff = 1.0

  for file_path in files:
    file_name = file_path.split('/')[-1]
    if not file_name:
      continue

    # Download file
    file_url = f"https://{SFCC_HOST}{file_path}"

    response = http.request('GET', file_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)
      response = http.request('GET', file_url, headers=headers)

    if response.status != 200:
      print(f"Error downloading {file_name}: {response.status}")
      continue

    backoff = 1.0
    content = response.data

    if not content:
      continue

    # Upload to GCS
    timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/{log_dir}/{file_name}_{timestamp}"
    blob = bucket.blob(object_key)

    # Convert log lines to NDJSON
    lines = content.decode('utf-8', errors='replace').splitlines()
    records = []
    for line in lines:
      line = line.strip()
      if line:
        try:
          record = json.loads(line)
        except json.JSONDecodeError:
          record = {'raw_log': line, 'log_dir': log_dir, 'source_file': file_name}
        records.append(record)

    if records:
      ndjson = '\n'.join([json.dumps(r, ensure_ascii=False) for r in records]) + '\n'
      blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
      print(f"Uploaded {len(records)} records from {file_name} to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")
      files_processed += 1

  return files_processed

    • Segundo arquivo:requirements.txt:

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

  3. Clique em Implantar para salvar e implantar a função.

  4. Aguarde a conclusão da implantação (2 a 3 minutos).

Criar o job do Cloud Scheduler

O Cloud Scheduler vai publicar mensagens no tópico do Pub/Sub em intervalos regulares, acionando a função do Cloud Run.

  1. No Console do GCP, acesse o Cloud Scheduler.
  2. Clique em Criar job.

  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nome sfcc-logs-collector-hourly
    Região Selecione a mesma região da função do Cloud Run
    Frequência 0 * * * * (de hora em hora)
    Fuso horário Selecione o fuso horário (UTC recomendado)
    Tipo de destino Pub/Sub
    Tópico Selecione o tópico sfcc-logs-trigger.
    Corpo da mensagem {} (objeto JSON vazio)

  4. Clique em Criar.

Opções de frequência de programação

Escolha a frequência com base no volume de registros e nos requisitos de latência:

Frequência Expressão Cron Caso de uso
A cada 5 minutos */5 * * * * Alto volume e baixa latência
A cada 15 minutos */15 * * * * Volume médio
A cada hora 0 * * * * Padrão (recomendado)
A cada 6 horas 0 */6 * * * Baixo volume, processamento em lote
Diário 0 0 * * * Coleta de dados históricos

Testar a integração

  1. No console do Cloud Scheduler, encontre seu job (sfcc-logs-collector-hourly).
  2. Clique em Forçar execução para acionar manualmente.
  3. Aguarde alguns segundos e acesse Cloud Run > Serviços > sfcc-logs-collector > Registros.

  4. Verifique se a função foi executada com sucesso. Procure por:

    Fetching logs since YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Processing log directory: security
Uploaded X records from filename.log to gs://sfcc-logs/sfcc/security/filename.log_YYYYMMDD_HHMMSS
Successfully processed X log files

  5. Verifique o bucket do GCS (sfcc-logs) para confirmar se os registros foram gravados.

Se você encontrar erros nos registros:

  • HTTP 401: verifique as credenciais do SFCC nas variáveis de ambiente
  • HTTP 403: verifique se a conta tem permissão de acesso a arquivos WebDAV no Gerenciador de empresa
  • HTTP 429: limitação de taxa. A função vai tentar novamente de forma automática com espera.
  • Variáveis de ambiente ausentes: verifique se todas as variáveis necessárias estão definidas.

Configurar um feed no Google SecOps para ingerir registros do Salesforce Commerce Cloud

  1. Acesse Configurações do SIEM > Feeds.
  2. Clique em Adicionar novo feed.
  3. Clique em Configurar um único feed.
  4. No campo Nome do feed, insira um nome para o feed (por exemplo, Salesforce Commerce Cloud Logs).
  5. Selecione Google Cloud Storage V2 como o Tipo de origem.
  6. Selecione Salesforce Commerce Cloud como o Tipo de registro.

  7. Clique em Get Service Account. Um e-mail exclusivo da conta de serviço será exibido, por exemplo:

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

  8. Copie o endereço de e-mail. Você vai usá-la na próxima etapa.

  9. Clique em Próxima.

  10. Especifique valores para os seguintes parâmetros de entrada:

    • URL do bucket de armazenamento: insira o URI do bucket do GCS com o caminho do prefixo:

      gs://sfcc-logs/sfcc/
      • Substitua:
        • sfcc-logs: o nome do bucket do GCS.
        • sfcc/: prefixo/caminho da pasta onde os registros são armazenados.

    • Opção de exclusão da fonte: selecione a opção de exclusão de acordo com sua preferência:

      • Nunca: nunca exclui arquivos após as transferências (recomendado para testes).
      • Excluir arquivos transferidos: exclui arquivos após a transferência.

      • Excluir arquivos transferidos e diretórios vazios: exclui arquivos e diretórios vazios após a transferência.

    • Idade máxima do arquivo: inclua arquivos modificados no último número de dias (o padrão é 180 dias).

    • Namespace do recurso: o namespace do recurso.

    • Rótulos de ingestão: o rótulo a ser aplicado aos eventos deste feed.

  11. Clique em Próxima.

  12. Revise a configuração do novo feed na tela Finalizar e clique em Enviar.

Conceder permissões do IAM à conta de serviço do Google SecOps

A conta de serviço do Google SecOps precisa do papel Leitor de objetos do Storage no seu bucket do GCS.

  1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
  2. Clique no nome do bucket (sfcc-logs).
  3. Acesse a guia Permissões.
  4. Clique em Conceder acesso.
  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Adicionar participantes: cole o e-mail da conta de serviço do Google SecOps.
    • Atribuir papéis: selecione Leitor de objetos do Storage.

  6. Clique em Salvar.

Tabela de mapeamento de UDM

Campo de registro Mapeamento do UDM Lógica
auth.mechanism extensions.auth.mechanism Mesclado
csv_format extensions.auth.mechanism Mapeado: false → auth.mechanism
event_id extensions.auth.mechanism Mapeado: Login: Success → auth.mechanism
mechanism extensions.auth.mechanism Mesclado
LoginType extensions.auth.type Mapeado: Application → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
csv_format extensions.auth.type Mapeado: false → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
event_id extensions.auth.type Valores mapeados (6 no total, por exemplo, "Login", "LoginAsEvent", "IdentityVerificationEvent", "LoginE...
eventType.name metadata.description Mapeado diretamente
metadata_description metadata.description Mapeado diretamente
collected_timestamp metadata.event_timestamp Analisado como yyyyMMddHHmmss
createdAt metadata.event_timestamp Analisado como UNIX_MS
createdDate metadata.event_timestamp Analisado como yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS
timestamp metadata.event_timestamp Analisado como yyyyMMddHHmmss
ts_date metadata.event_timestamp Analisado como yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSZ
csv_format metadata.event_type Mapeado: false → USER_LOGIN, false → USER_LOGOUT, false → `USER_RESOURCE_UPDATE_CON...
event_id metadata.event_type Mapeado: Login: Success → USER_LOGIN, Logout → USER_LOGOUT
event_type metadata.event_type Mapeado diretamente
label metadata.ingestion_labels Mesclado
resource_name metadata.ingestion_labels Mapeado: `"ReportEvent","SessionHijackingEventStore","BulkApiResultEventStore","CredentialStu...
attrs.cat metadata.product_event_type Renomeado/mapeado
eventType.id metadata.product_event_type Mapeado diretamente
event_id metadata.product_event_type Mapeado diretamente
event_identifier metadata.product_log_id Mapeado diretamente
id metadata.product_log_id Mapeado diretamente
protocol network.application_protocol Mapeado diretamente
transaction_id network.dhcp.transaction_id Mapeado diretamente
referral_url network.http.referral_url Mapeado diretamente
request_status network.http.response_code Mapeado diretamente
attrs.Application principal.application Renomeado/mapeado
enterpriseId principal.group.product_object_id Mapeado diretamente
attrs.src principal.ip Mesclado
csv_format principal.ip Mapeado: false → attrs.src
event_id principal.ip Mapeado: Login: Success → attrs.src
Status_LK principal.labels Mesclado
Status_LK principal.resource.attribute.labels Mesclado
browser_name principal.resource.name Mapeado diretamente
memberId principal.resource.product_object_id Mapeado diretamente
principal_resource_type principal.resource.type Mapeado diretamente
attrs.usrName principal.user.email_addresses Mesclado
csv_format principal.user.email_addresses Mapeado: false → attrs.usrName
src_email principal.user.email_addresses Mesclado
attrs.USER_ID_DERIVED principal.user.product_object_id Renomeado/mapeado
employee.employeeName principal.user.user_display_name Mapeado diretamente
user_display_name principal.user.user_display_name Mapeado diretamente
attrs.usrName principal.user.userid Mapeado diretamente
employee.userName principal.user.userid Mapeado diretamente
login_key principal.user.userid Mapeado diretamente
user_id principal.user.userid Mapeado diretamente
csv_format security_result Mapeado: false → sec_result
event_id security_result Mapeado: Login: Success → sec_result
sec_result security_result Mesclado
sr security_result Mesclado
action security_result.action Mesclado
eventSource.name src.resource.name Mapeado diretamente
eventSource.id src.resource.product_object_id Mapeado diretamente
organization_id target.administrative_domain Mapeado diretamente
target_hostname target.asset.hostname Mapeado diretamente
device_id target.asset_id Mapeado diretamente
target_hostname target.hostname Mapeado diretamente
call_time target.resource.attribute.labels Mesclado
cpu target.resource.attribute.labels Mesclado
db_cpu target.resource.attribute.labels Mesclado
db_type target.resource.attribute.labels Mesclado
duration_time target.resource.attribute.labels Mesclado
entry_p target.resource.attribute.labels Mesclado
exe_time target.resource.attribute.labels Mesclado
no_sql_que target.resource.attribute.labels Mesclado
ope target.resource.attribute.labels Mesclado
rows_proc target.resource.attribute.labels Mesclado
run target.resource.attribute.labels Mesclado
ses_level target.resource.attribute.labels Mesclado
ss_type target.resource.attribute.labels Mesclado
total_time target.resource.attribute.labels Mesclado
user_ty target.resource.attribute.labels Mesclado
verify_method target.resource.attribute.labels Mesclado
attrs.AccountId target.resource.id Renomeado/mapeado
attrs.CaseId target.resource.id Renomeado/mapeado
attrs.ContactId target.resource.id Renomeado/mapeado
eventSource.id target.resource.id Mapeado diretamente
request_id target.resource.id Mapeado diretamente
eventSource.name target.resource.name Mapeado diretamente
object.name target.resource.name Mapeado diretamente
resource_name target.resource.name Mapeado diretamente
object.id target.resource.product_object_id Mapeado diretamente
event_id target.resource.resource_type Mapeado: PlatformEncryption → ACCESS_POLICY, ApexCallout → ACCESS_POLICY, `ApexTrigge...
target_resource_type target.resource.resource_type Mapeado diretamente
event_id target.resource.type Mapeado: (QueuedExecution/ApexExecution) → BATCH, ApexTrigger → DATABASE_TRIGGER, `Co...
attrs.LoginUrl target.url Renomeado/mapeado
attrs.attributes.url target.url Renomeado/mapeado
uri target.url Mapeado diretamente
attrs.usrName target.user.email_addresses Mesclado
csv_format target.user.email_addresses Mapeado: false → attrs.usrName
event_id target.user.email_addresses Mapeado: Logout → attrs.usrName
target_user_display_name target.user.user_display_name Mapeado diretamente
target_user_name target.user.userid Mapeado diretamente
N/A extensions.auth.auth_details Constante: ACTIVE
N/A extensions.auth.type Constante: SSO
N/A metadata.event_type Constante: GENERIC_EVENT
N/A metadata.product_name Constante: SALESFORCE
N/A metadata.vendor_name Constante: SALESFORCE
N/A target.resource.resource_type Constante: ACCESS_POLICY
N/A target.resource.type Constante: BATCH

Registro de alterações

Confira o registro de alterações deste analisador

Precisa de mais ajuda? Receba respostas de membros da comunidade e profissionais do Google SecOps.