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TeamViewer-Logs erfassen

Unterstützt in:

Google SecOps SIEM

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie TeamViewer-Logs mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen. Der Parser extrahiert die Audit-Ereignisse aus JSON-formatierten Logs. Dabei werden die Ereignisdetails durchlaufen, bestimmte Eigenschaften UDM-Feldern zugeordnet, Informationen zu Teilnehmern und Referenten verarbeitet und Ereignisse anhand der Nutzeraktivität kategorisiert. Der Parser führt auch Datentransformationen durch, z. B. das Zusammenführen von Labels und das Konvertieren von Zeitstempeln in ein standardisiertes Format.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

Eine Google SecOps-Instanz
Ein Google Cloud -Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von Cloud Storage-Buckets
Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für Cloud Storage-Buckets
Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
Privilegierter Zugriff auf die TeamViewer Management Console
TeamViewer Business-, Premium-, Corporate- oder Tensor-Lizenz (für API-Zugriff erforderlich)

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. `teamviewer-logs`.
Standorttyp	Wählen Sie die Option aus, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
Standort	Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. `us-central1`.
Speicherklasse	Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
Zugriffskontrolle	Einheitlich (empfohlen)
Schutztools	Optional: Objektversionierung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

Klicken Sie auf Erstellen.

TeamViewer-Voraussetzungen

Melden Sie sich in der TeamViewer Management Console unter https://login.teamviewer.com/ an.
Klicken Sie oben rechts auf Ihr Nutzersymbol und wählen Sie Profil bearbeiten aus.
Wähle Apps aus.
Klicken Sie auf Skript-Token erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Tokenname: Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein, z. B. Google SecOps Integration.
- Berechtigungen: Wählen Sie die folgenden Berechtigungen aus:
  - Kontoverwaltung > Kontodaten ansehen
  - Sitzungsverwaltung > Sitzungsdaten ansehen
  - Berichte zu Verbindungen > Verbindungsberichte ansehen
Klicken Sie auf Erstellen.
Kopieren Sie das generierte Skript-Token und speichern Sie es an einem sicheren Ort.

Hinweis :Das Skript-Token wird nur einmal angezeigt. Wenn Sie ihn verlieren, müssen Sie ein neues Token erstellen. Das Script-Token muss die Berechtigung „Verbindungsberichte“ enthalten, die dem von /api/v1/EventLogging
erforderlichen Bereich „Connections.Read“ entspricht.
Notieren Sie sich die TeamViewer API-Basis-URL: https://webapi.teamviewer.com/api/v1

Berechtigungen prüfen

So prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen hat:

Melden Sie sich in der TeamViewer Management Console an.
Rufen Sie Profil bearbeiten > Apps auf.
Suchen Sie in der Liste nach Ihrem Skript-Token.
Prüfen Sie, ob Verbindungsberichte > Verbindungsberichte ansehen aktiviert ist.
Wenn diese Berechtigung nicht aktiviert ist, bearbeiten Sie das Token und fügen Sie die erforderliche Berechtigung hinzu.

API-Zugriff testen

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

# Replace with your actual script token
SCRIPT_TOKEN="your-script-token"
API_BASE="https://webapi.teamviewer.com/api/v1"

# Test API access
curl -v -X POST -H "Authorization: Bearer ${SCRIPT_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json" \
  -d '{"StartDate": "2024-01-01T00:00:00Z", "EndDate": "2024-01-01T01:00:00Z"}' \
  "${API_BASE}/EventLogging"

Wenn Sie eine 200-Antwort mit JSON-Daten erhalten, sind Ihre Anmeldedaten richtig konfiguriert.

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den Cloud Storage-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Erstellen Sie das Dienstkonto:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM & Verwaltung > Dienstkonten auf.
Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Name des Dienstkontos: Geben Sie teamviewer-collector-sa ein.
- Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect TeamViewer logs ein.
Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
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 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 Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind für Folgendes erforderlich:

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

IAM-Berechtigungen für den Cloud Storage-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den Cloud Storage-Bucket:

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (z. B. teamviewer-logs).
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. teamviewer-collector-sa@PROJECT_ID.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 veröffentlicht und das von der Cloud Run-Funktion abonniert wird.

Rufen Sie in der Google Cloud Console Pub/Sub > Themen auf.
Klicken Sie auf Thema erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Themen-ID: Geben Sie teamviewer-logs-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 TeamViewer API abzurufen und in Cloud Storage zu schreiben.

Rufen Sie in der Google Cloud Console Cloud Run auf.
Klicken Sie auf Dienst erstellen.
Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.

Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Dienstname	`teamviewer-logs-collector`
Region	Wählen Sie die Region aus, die Ihrem Cloud Storage-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 Pub/Sub-Thema (teamviewer-logs-trigger) aus.
4. Klicken Sie auf Speichern.
Im Abschnitt Authentifizierung:
1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
2. Weitere Informationen finden Sie unter Identity and Access Management (IAM).
Hinweis :Pub/Sub übernimmt die Authentifizierung beim Aufrufen der Funktion automatisch.
Rufen Sie Container, Netzwerk, Sicherheit auf und maximieren Sie den Bereich.
Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:
- Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto aus (teamviewer-collector-sa).

Rufen Sie den Tab Container auf:

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

Variablenname	Beispielwert
`GCS_BUCKET`	`teamviewer-logs`
`GCS_PREFIX`	`teamviewer/audit/`
`STATE_KEY`	`teamviewer/audit/state.json`
`WINDOW_SECONDS`	`3600`
`HTTP_TIMEOUT`	`60`
`MAX_RETRIES`	`3`
`USER_AGENT`	`teamviewer-to-gcs/1.0`
`SCRIPT_TOKEN`	`your-script-token` (aus den TeamViewer-Voraussetzungen)
`API_BASE_URL`	`https://webapi.teamviewer.com/api/v1`

Rufen Sie im Bereich Variablen und Secrets die Anfragen auf:
- Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
Gehen Sie zum Tab Einstellungen:
- Im Abschnitt Ressourcen:
  - Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
  - CPU: Wählen Sie 1 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, bis der Dienst erstellt wurde (1–2 Minuten).
Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

Geben Sie main unter Funktionseinstiegspunkt 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 urllib.request
import urllib.parse
import urllib.error
from datetime import datetime, timezone
import time
import uuid

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch TeamViewer audit logs 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', 'teamviewer/audit/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'teamviewer/audit/state.json')
    window_sec = int(os.environ.get('WINDOW_SECONDS', '3600'))
    http_timeout = int(os.environ.get('HTTP_TIMEOUT', '60'))
    max_retries = int(os.environ.get('MAX_RETRIES', '3'))
    user_agent = os.environ.get('USER_AGENT', 'teamviewer-to-gcs/1.0')

    # TeamViewer API credentials
    api_base_url = os.environ.get('API_BASE_URL')
    script_token = os.environ.get('SCRIPT_TOKEN')

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

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

        # Load state (last processed timestamp)
        state = load_state(bucket, state_key)
        now = time.time()
        from_ts = float(state.get('last_to_ts') or (now - window_sec))
        to_ts = now

        print(f'Fetching TeamViewer audit data from {iso_format(from_ts)} to {iso_format(to_ts)}')

        # Build audit API URL
        url = build_audit_url(api_base_url)

        print(f'Fetching TeamViewer audit data from: {url}')

        # Fetch audit data with retries and pagination
        all_records = []
        continuation_token = None

        # Inside main() loop:
        while True:
            blob_data, content_type, next_token = fetch_audit_data(
                url, script_token, user_agent, http_timeout, max_retries, from_ts, to_ts, continuation_token
            )

            # Validate JSON data
            try:
                audit_data = json.loads(blob_data)
                records = audit_data.get('AuditEvents', [])
                all_records.extend(records)
                print(f"Retrieved {len(records)} audit records (total: {len(all_records)})")

                # Check for pagination
                if next_token:
                    continuation_token = next_token
                    print(f"Fetching next page with ContinuationToken: {continuation_token}")
                else:
                    break

            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"Warning: Invalid JSON received: {e}")
                break

        if all_records:
            # Write to GCS
            key = put_audit_data(bucket, prefix, json.dumps({'AuditEvents': all_records}), 
                'application/json', from_ts, to_ts)
            print(f'Successfully wrote {len(all_records)} audit records to {key}')
        else:
            print('No audit records found')

        # Update state
        state['last_to_ts'] = to_ts
        state['last_successful_run'] = now
        save_state(bucket, state_key, state)

    except Exception as e:
        print(f'Error processing TeamViewer 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 iso_format(ts):
    """Convert Unix timestamp to ISO 8601 format."""
    return time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ', time.gmtime(ts))

def build_audit_url(api_base_url):
    """Build URL for TeamViewer audit API endpoint."""
    return f"{api_base_url.rstrip('/')}/EventLogging"

def fetch_audit_data(url, script_token, user_agent, http_timeout, max_retries, from_ts, to_ts, continuation_token=None):
    """Fetch audit data from TeamViewer API with retries and pagination support."""

    # Construct JSON payload
    payload = {
        "StartDate": iso_format(from_ts),
        "EndDate": iso_format(to_ts)
    }
    if continuation_token:
        payload["ContinuationToken"] = continuation_token

    attempt = 0
    while True:
        req = urllib.request.Request(url, method='POST')
        req.add_header('User-Agent', user_agent)
        req.add_header('Authorization', f'Bearer {script_token}')
        req.add_header('Content-Type', 'application/json')
        req.add_header('Accept', 'application/json')

        # Encode payload as bytes for POST body
        data = json.dumps(payload).encode('utf-8')

        try:
            with urllib.request.urlopen(req, data=data, timeout=http_timeout) as r:
                response_data = r.read()
                content_type = r.headers.get('Content-Type') or 'application/json'

                try:
                    data = json.loads(response_data)
                    next_token = data.get('ContinuationToken')
                except:
                    next_token = None

                return response_data, content_type, next_token

        except urllib.error.HTTPError as e:
            if e.code == 429:
                attempt += 1
                print(f'Rate limited (429) on attempt {attempt}')
                if attempt > max_retries:
                    raise
                time.sleep(min(60, 2 ** attempt) + (time.time() % 1))
            else:
                print(f'HTTP error {e.code}: {e.reason}')
                raise
        except urllib.error.URLError as e:
            attempt += 1
            print(f'URL error on attempt {attempt}: {e}')
            if attempt > max_retries:
                raise
            time.sleep(min(60, 2 ** attempt) + (time.time() % 1))

def put_audit_data(bucket, prefix, blob_data, content_type, from_ts, to_ts):
    """Write audit data to GCS."""
    ts_path = time.strftime('%Y/%m/%d', time.gmtime(to_ts))
    uniq = f"{int(time.time() * 1e6)}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
    key = f"{prefix}{ts_path}/teamviewer_audit_{int(from_ts)}_{int(to_ts)}_{uniq}.json"

    blob = bucket.blob(key)
    blob.metadata = {
        'source': 'teamviewer-audit',
        'from_timestamp': str(int(from_ts)),
        'to_timestamp': str(int(to_ts))
    }
    blob.upload_from_string(blob_data, content_type=content_type)

    return key

Zweite Datei: requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*

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

Hinweis: Der Endpunkt /api/v1/EventLogging ist auf 50 Datensätze pro Aufruf beschränkt. Bei der Implementierung wird ContinuationToken aus der Antwort gelesen und die Schleife wird so lange durchlaufen, bis alle Datensätze abgerufen wurden.

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 Google Cloud Console Cloud Scheduler auf.
Klicken Sie auf Job erstellen.

Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Name	`teamviewer-logs-collector-hourly`
Region	Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
Frequenz	`0 * * * *` (stündlich zur vollen Stunde)
Zeitzone	Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
Zieltyp	Pub/Sub
Thema	Pub/Sub-Thema auswählen (`teamviewer-logs-trigger`)
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 * *`	Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich	`0 0 * * *`	Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job (teamviewer-logs-collector-hourly).
Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um den Job manuell auszulösen.
Warten Sie einige Sekunden.
Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
Klicken Sie auf den Funktionsnamen (teamviewer-logs-collector).
Klicken Sie auf den Tab Logs.

Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Achten Sie auf Folgendes:

Fetching TeamViewer audit data from YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ to YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ
Retrieved X audit records (total: X)
Successfully wrote X audit records to teamviewer/audit/YYYY/MM/DD/teamviewer_audit_...json

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (teamviewer-logs).
Rufen Sie den Präfixordner (teamviewer/audit/) auf.
Prüfen Sie, ob eine neue .json-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden:

HTTP 401: Prüfen Sie, ob die Umgebungsvariable SCRIPT_TOKEN mit Ihrem TeamViewer-Skript-Token übereinstimmt.
HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Skript-Token die Berechtigung Verbindungsberichte > Verbindungsberichte ansehen hat.
HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit exponentiellem Backoff wiederholt.
Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen (GCS_BUCKET, API_BASE_URL, SCRIPT_TOKEN) festgelegt sind.

Google SecOps-Dienstkonto abrufen

Google SecOps verwendet ein eindeutiges Dienstkonto, um Daten aus Ihrem Cloud Storage-Bucket zu lesen. Sie müssen diesem Dienstkonto Zugriff auf Ihren Bucket gewähren.

E‑Mail-Adresse des Dienstkontos abrufen

Rufen Sie die SIEM-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. TeamViewer logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie TeamViewer als Protokolltyp aus.
Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
Kopieren Sie diese E‑Mail-Adresse für den nächsten Schritt.

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

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

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

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (teamviewer-logs).
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 TeamViewer-Logs aufzunehmen

Rufen Sie die SIEM-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. TeamViewer logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie TeamViewer als Protokolltyp aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:
- Storage-Bucket-URL: Geben Sie den Cloud Storage-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:
```
gs://teamviewer-logs/teamviewer/audit/
```
  - Ersetzen Sie:
    - teamviewer-logs: Name Ihres Cloud Storage-Bucket.
    - teamviewer/audit/: Präfix oder Pfad, in dem Logs gespeichert werden.
  Hinweis: Fügen Sie immer den abschließenden Schrägstrich (/) am Ende des URI ein.
- Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:
  - Nie: Löscht nach Übertragungen nie Dateien (empfohlen für Tests).
  - Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.
  - Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Löscht Dateien und leere Verzeichnisse nach der erfolgreichen Übertragung.
    
    Hinweis :Wenn Sie eine Löschoption auswählen, muss dem Dienstkonto die Rolle Storage-Objekt-Administrator anstelle von „Storage-Objekt-Betrachter“ zugewiesen sein. 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.
- Aufnahmelabels: Das 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
AffectedItem	metadata.product_log_id	Der Wert von „AffectedItem“ aus dem Rohlog wird direkt diesem UDM-Feld zugeordnet.
EventDetails.NewValue	principal.resource.attribute.labels.value	Wenn PropertyName „(server)“ enthält, wird NewValue als Wert eines Labels in „principal.resource.attribute.labels“ verwendet.
EventDetails.NewValue	principal.user.user_display_name	Wenn „PropertyName“ „Name of participant“ ist, wird „NewValue“ als Anzeigename des Nutzers für den Prinzipal verwendet.
EventDetails.NewValue	principal.user.userid	Wenn PropertyName die ID des Teilnehmers ist, wird NewValue als Nutzer-ID für das Hauptkonto verwendet.
EventDetails.NewValue	security_result.about.labels.value	Für alle anderen PropertyName-Werte (außer denen, die durch bestimmte Bedingungen verarbeitet werden) wird NewValue als Wert eines Labels im security_result.about.labels-Array verwendet.
EventDetails.NewValue	target.file.full_path	Wenn „PropertyName“ „Source file“ ist, wird „NewValue“ als vollständiger Pfad für die Zieldatei verwendet.
EventDetails.NewValue	target.resource.attribute.labels.value	Wenn PropertyName „(client)“ enthält, wird NewValue als Wert eines Labels in target.resource.attribute.labels verwendet.
EventDetails.NewValue	target.user.user_display_name	Wenn „PropertyName“ „Name of presenter“ ist, wird „NewValue“ geparst. Wenn es sich um eine Ganzzahl handelt, wird sie verworfen. Andernfalls wird er als Anzeigename des Nutzers für das Ziel verwendet.
EventDetails.NewValue	target.user.userid	Wenn PropertyName die ID des Moderators ist, wird NewValue als Nutzer-ID für das Ziel verwendet.
EventDetails.PropertyName	principal.resource.attribute.labels.key	Wenn PropertyName „(server)“ enthält, wird PropertyName als Schlüssel eines Labels in „principal.resource.attribute.labels“ verwendet.
EventDetails.PropertyName	security_result.about.labels.key	Für alle anderen PropertyName-Werte (außer denen, die von bestimmten Bedingungen verarbeitet werden) wird PropertyName als Schlüssel eines Labels im Array „security_result.about.labels“ verwendet.
EventDetails.PropertyName	target.resource.attribute.labels.key	Wenn „PropertyName“ „(client)“ enthält, wird „PropertyName“ als Schlüssel eines Labels in „target.resource.attribute.labels“ verwendet.
EventName	metadata.product_event_type	Der Wert von „EventName“ aus dem Rohlog wird direkt diesem UDM-Feld zugeordnet.
Zeitstempel	metadata.event_timestamp	Der Wert von „Timestamp“ aus dem Rohlog wird geparst und als Ereigniszeitstempel in den Metadaten verwendet.
metadata.event_type		Auf USER_UNCATEGORIZED festlegen, wenn „src_user“ (abgeleitet von der ID des Teilnehmers) nicht leer ist. Andernfalls auf USER_RESOURCE_ACCESS festlegen.
metadata.vendor_name		Hartcodiert auf TEAMVIEWER.
metadata.product_name		Hartcodiert auf TEAMVIEWER.
network.application_protocol		Hartcodiert auf TEAMVIEWER.

Änderungsprotokoll

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