UKG-Logs erfassen

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

UKG (Ultimate Kronos Group) ist eine Plattform für das Human Capital Management, die Logs für die Workforce-Verwaltung, Authentifizierung und den Audit-Trail generiert. UKG Pro bietet eine REST API für den programmatischen Zugriff auf Auditing-Daten.

Hinweis

Prüfen Sie, ob folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf UKG Pro mit Administratorberechtigungen und API-Zugriff

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

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

  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, z. B. ukg-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

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

UKG Pro-API-Anmeldedaten erfassen

API-Anmeldedaten abrufen

  1. Melden Sie sich im UKG Pro-Verwaltungsportal an.
  2. Rufen Sie das Menü > Verwaltung > Systemkonfiguration > Webservices auf.
  3. API-Anmeldedaten erstellen oder suchen:
    • API-Schlüssel (US-Customer-Api-Key): Der Kunden-API-Schlüssel für die Authentifizierung.
    • Nutzername des Dienstkontos: Der Nutzername des Dienstkontos.
    • Dienstkontopasswort: Das Dienstkontopasswort.

  4. Notieren Sie sich die Service Host URL (z. B. https://SERVICE_HOST).

Berechtigungen prüfen

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

  1. Melden Sie sich im UKG Pro-Verwaltungsportal an.
  2. Gehen Sie zu Menü > „Administration“ > „Systemkonfiguration“ > „Sicherheit“ > „Audit-Trail“.
  3. Prüfen Sie, ob Sie Audit-Einträge aufrufen können.
  4. Wenn Sie nicht auf Prüfdaten zugreifen können, wenden Sie sich an Ihren UKG Pro-Administrator, um die erforderlichen Berechtigungen zu erhalten.

API-Zugriff testen

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

    # Replace with your actual credentials
ACCESS_TOKEN="your-access-token"
API_KEY="your-api-key"
SERVICE_HOST="your-service-host"

# Test API access - fetch audit logs
curl -v -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
  -H "US-Customer-Api-Key: ${API_KEY}" \
  "https://${SERVICE_HOST}/personnel/v1/audit-logs?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-02"

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Für die Cloud Run-Funktion ist ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub erforderlich.

Dienstkonto erstellen

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM und Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie ukg-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect UKG logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage 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.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind für Folgendes erforderlich:

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

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

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

Pub/Sub-Thema erstellen

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

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie ukg-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Logs von der UKG Pro API abzurufen und in GCS zu schreiben.

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

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname ukg-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.

  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema ukg-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Weitere Informationen finden Sie unter Identity and Access Management (IAM).

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto ukg-collector-sa aus.

  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET ukg-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX ukg Präfix für Logdateien
    STATE_KEY ukg/state.json Pfad der Statusdatei
    SERVICE_HOST your-service-host UKG Pro-Service-Host-URL
    UKG_USERNAME your-service-username Nutzername des Dienstkontos
    UKG_PASSWORD your-service-password Dienstkontopasswort
    UKG_API_KEY your-api-key Kunden-API-Schlüssel
    MAX_RECORDS 10000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 100 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Anfänglicher Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.

  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen unter Container auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.

  12. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein (oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an).

  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie, bis der Dienst erstellt wurde (1–2 Minuten).

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

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main unter Funktionseinstiegspunkt ein.

  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • Erste Datei: main.py::
    import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64

# 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', 'ukg')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'ukg/state.json')
SERVICE_HOST = os.environ.get('SERVICE_HOST', '').rstrip('/')
UKG_USERNAME = os.environ.get('UKG_USERNAME', '')
UKG_PASSWORD = os.environ.get('UKG_PASSWORD', '')
UKG_API_KEY = os.environ.get('UKG_API_KEY', '')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
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)

def get_token():
    """Get OAuth 2.0 access token from UKG Pro."""
    token_url = f"https://{SERVICE_HOST}/authentication/token"

    auth_string = f"{UKG_USERNAME}:{UKG_PASSWORD}"
    auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
    auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
        'US-Customer-Api-Key': UKG_API_KEY,
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json'
    }

    body = 'grant_type=client_credentials'

    backoff = 1.0
    max_retries = 3

    for attempt in range(max_retries):
        response = http.request('POST', token_url, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)

        if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
            time.sleep(retry_after)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue

        if response.status != 200:
            raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return data['access_token']

    raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")

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

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

    if not all([GCS_BUCKET, SERVICE_HOST, UKG_USERNAME, UKG_PASSWORD, UKG_API_KEY]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        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()}")

        # Get access token
        token = get_token()

        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            token=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}")

        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_logs(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch audit logs from UKG Pro API with pagination and rate limiting.

    Args:
        token: OAuth 2.0 access token
        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)
    """
    endpoint = f"https://{SERVICE_HOST}/personnel/v1/audit-logs"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'US-Customer-Api-Key': UKG_API_KEY,
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-UKGCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    page = 1

    start_date = start_time.strftime('%Y-%m-%d')
    end_date = end_time.strftime('%Y-%m-%d')

    while True:
        page_num += 1

        if len(records) >= max_records:
            print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
            break

        url = f"{endpoint}?startDate={start_date}&endDate={end_date}&page={page}&per_page={page_size}"

        try:
            response = http.request('GET', 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)
                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'))

            # UKG may return results in different formats
            if isinstance(data, list):
                page_results = data
            else:
                page_results = data.get('data', data.get('results', data.get('auditLogs', [])))

            if not page_results:
                print(f"No more results (empty page)")
                break

            print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
            records.extend(page_results)

            # Track newest event time
            for event in page_results:
                try:
                    event_time = event.get('auditDate') or event.get('dateTime') or event.get('timestamp')
                    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}")

            if len(page_results) < page_size:
                print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
                break

            page += 1

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time
    • Zweite Datei: requirements.txt:
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

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

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name ukg-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 Wählen Sie das Thema ukg-trigger aus.
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job (ukg-collector-hourly).
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Trigger manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie Cloud Run > Dienste > ukg-collector > Logs auf.

  4. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://ukg-logs/ukg/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. Prüfen Sie im GCS-Bucket (ukg-logs), ob Logs geschrieben wurden.

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden:

  • HTTP 401: API-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Dienstkonto die erforderlichen Berechtigungen in UKG Pro hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Zugriffstoken konnte nicht abgerufen werden: Prüfen Sie, ob SERVICE_HOST, UKG_USERNAME, UKG_PASSWORD und UKG_API_KEY korrekt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um UKG-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. UKG Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie UKG als Protokolltyp aus.

  7. 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

  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

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

      gs://ukg-logs/ukg/
      • Ersetzen Sie:
        • ukg-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • ukg: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).

    • 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.

    • Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 180 Tage).

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.

    • Aufnahmelabels: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.

  11. Klicken Sie auf Weiter.

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

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage Object Viewer für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (ukg-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
integrationUserKey, userStatus entity.user.attribute.labels Zusammengeführt als Schlüssel/Wert-Labels, wobei der Schlüssel auf den Feldnamen und der Wert auf den Feldwert festgelegt ist.
userName entity.user.email_addresses Wird in ein Array zusammengeführt, wenn es mit dem regulären Ausdruck für E‑Mail-Adressen übereinstimmt
employeeId entity.user.employee_id Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
userLastLogonDate entity.user.last_login_time In Zeitstempel konvertiert, wobei das Datum mit den Formaten „yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SS“ oder ISO8601 übereinstimmt
userLastPasswordChangeDate entity.user.last_password_change_time In Zeitstempel konvertiert, indem das Datum mit den Formaten „yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS“ oder „ISO8601“ abgeglichen wurde
userId entity.user.product_object_id In String konvertiert
fullName entity.user.user_display_name Wert direkt kopiert
userId entity.user.userid In String konvertiert
has_user metadata.entity_type Auf „USER“ setzen, wenn has_user == „true“, andernfalls „UNKNOWN_ENTITYTYPE“

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