איסוף יומנים של UKG

נתמך ב:

במאמר הזה מוסבר איך להטמיע יומנים של UKG ב-Google Security Operations באמצעות Google Cloud Storage V2.

‫UKG (Ultimate Kronos Group) היא פלטפורמה לניהול הון אנושי שיוצרת יומנים של ניהול כוח אדם, אימות ומסלול ביקורת. ‫UKG Pro מספק API בארכיטקטורת REST לגישה פרוגרמטית לנתוני ביקורת.

לפני שמתחילים

חשוב לוודא שמתקיימות הדרישות המוקדמות הבאות:

  • מופע של Google SecOps
  • פרויקט ב-GCP עם Cloud Storage API מופעל
  • הרשאות ליצירה ולניהול של מאגרי GCS
  • הרשאות לניהול מדיניות IAM בקטגוריות GCS
  • הרשאות ליצירת שירותי Cloud Run, נושאי Pub/Sub ומשימות Cloud Scheduler
  • גישה עם הרשאות מיוחדות ל-UKG Pro עם הרשאות אדמין וגישה ל-API

יצירת קטגוריה של Google Cloud Storage

  1. נכנסים אל מסוף Google Cloud.
  2. בוחרים פרויקט או יוצרים פרויקט חדש.
  3. בתפריט הניווט, עוברים אל Cloud Storage > Buckets.
  4. לוחצים על Create bucket.
  5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:

    הגדרה ערך
    Name your bucket (שם הקטגוריה) מזינים שם ייחודי גלובלית (לדוגמה, ukg-logs)
    סוג המיקום בוחרים לפי הצרכים (אזור, שני אזורים, מספר אזורים)
    Location בוחרים את המיקום (לדוגמה, us-central1).
    סוג אחסון (storage class) רגיל (מומלץ ליומנים שמתבצעת אליהם גישה לעיתים קרובות)
    בקרת גישה אחיד (מומלץ)
    כלים להגנה אופציונלי: הפעלת ניהול גרסאות של אובייקטים או מדיניות שמירת נתונים
  6. לוחצים על יצירה.

איסוף פרטי הכניסה ל-UKG Pro API

קבלת פרטי כניסה ל-API

  1. נכנסים לפורטל הניהול של UKG Pro.
  2. עוברים אל תפריט > ניהול > הגדרות מערכת > שירותי אינטרנט.
  3. יוצרים או מאתרים את פרטי הכניסה ל-API:
    • ‫API Key (מפתח API) (US-Customer-Api-Key): מפתח ה-API של הלקוח לאימות.
    • שם המשתמש של חשבון השירות: שם המשתמש של חשבון השירות.
    • ‫Service Account Password (סיסמת חשבון השירות): סיסמת חשבון השירות.
  4. רושמים את כתובת ה-URL של מארח השירות (לדוגמה, https://SERVICE_HOST).

אימות ההרשאות

כדי לוודא שלפרטי הכניסה ל-API יש את הגישה הנדרשת:

  1. נכנסים לפורטל הניהול של UKG Pro.
  2. עוברים אל תפריט > ניהול > הגדרות מערכת > אבטחה > יומן ביקורת.
  3. מוודאים שאפשר לראות את רשומות הביקורת.
  4. אם אין לכם גישה לנתוני הביקורת, פנו לאדמין שלכם ב-UKG Pro כדי לקבל את ההרשאות הנדרשות.

בדיקת הגישה ל-API

  • לפני שממשיכים בשילוב, חשוב לבדוק את פרטי הכניסה:

    # 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"
    

יצירת חשבון שירות לפונקציית Cloud Run

פונקציית Cloud Run צריכה חשבון שירות עם הרשאות כתיבה לקטגוריה של GCS והרשאה להפעלה על ידי Pub/Sub.

יצירת חשבון שירות

  1. במסוף GCP, עוברים אל IAM & Admin > Service Accounts.
  2. לוחצים על יצירת חשבון שירות.
  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • שם חשבון השירות: מזינים ukg-collector-sa.
    • תיאור חשבון השירות: מזינים Service account for Cloud Run function to collect UKG logs.
  4. לוחצים על יצירה והמשך.
  5. בקטע Grant this service account access to project (מתן גישה של חשבון השירות הזה לפרויקט), מוסיפים את התפקידים הבאים:
    1. לוחצים על בחירת תפקיד.
    2. מחפשים את Storage Object Admin ולוחצים עליו.
    3. לוחצים על + הוספת תפקיד נוסף.
    4. מחפשים את האפשרות Cloud Run Invoker (הפעלת שירותים ב-Cloud Run) ולוחצים עליה.
    5. לוחצים על + הוספת תפקיד נוסף.
    6. מחפשים את האפשרות Cloud Functions Invoker (הפעלת פונקציות של Cloud Functions) ולוחצים עליה.
  6. לוחצים על Continue.
  7. לוחצים על סיום.

התפקידים האלה נדרשים כדי:

  • אדמין של אובייקט אחסון: כתיבת יומנים לקטגוריית GCS וניהול קבצי מצב
  • ‫Cloud Run Invoker: מתן הרשאה ל-Pub/Sub להפעיל את הפונקציה
  • Cloud Functions Invoker: מאפשר הפעלה של פונקציות

מתן הרשאות IAM בקטגוריית GCS

נותנים לחשבון השירות הרשאות כתיבה בקטגוריית GCS:

  1. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).
  2. לוחצים על שם הקטגוריה (לדוגמה, ukg-logs).
  3. עוברים לכרטיסייה Permissions.
  4. לוחצים על הענקת גישה.
  5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • Add principals (הוספת ישויות מורשות): מזינים את כתובת האימייל בחשבון השירות (לדוגמה, ukg-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • הקצאת תפקידים: בוחרים באפשרות אדמין של אובייקטים באחסון.
  6. לוחצים על Save.

יצירת נושא Pub/Sub

יוצרים נושא Pub/Sub ש-Cloud Scheduler יפרסם בו ופונקציית Cloud Run תירשם אליו.

  1. במסוף GCP, עוברים אל Pub/Sub > Topics.
  2. לוחצים על יצירת נושא.
  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • מזהה הנושא: מזינים ukg-trigger.
    • משאירים את שאר ההגדרות כברירת מחדל.
  4. לוחצים על יצירה.

יצירת פונקציית Cloud Run לאיסוף יומנים

הפונקציה של Cloud Run תופעל על ידי הודעות Pub/Sub מ-Cloud Scheduler כדי לאחזר יומנים מ-UKG Pro API ולכתוב אותם ב-GCS.

  1. במסוף GCP, עוברים אל Cloud Run.
  2. לוחצים על יצירת שירות.
  3. בוחרים באפשרות Function (שימוש בעורך ישיר ליצירת פונקציה).
  4. בקטע Configure (הגדרה), מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:

    הגדרה ערך
    שם השירות ukg-collector
    אזור בוחרים אזור שתואם ל-GCS Bucket (לדוגמה, us-central1)
    זמן ריצה בוחרים באפשרות Python 3.12 ואילך.
  5. בקטע טריגר (אופציונלי):

    1. לוחצים על + הוספת טריגר.
    2. בוחרים באפשרות Cloud Pub/Sub.
    3. בקטע Select a Cloud Pub/Sub topic, בוחרים את הנושא ukg-trigger.
    4. לוחצים על Save.
  6. בקטע Authentication:

    1. בוחרים באפשרות דרישת אימות.
    2. בודקים את ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).
  7. גוללים למטה ומרחיבים את Containers, Networking, Security (מאגרי תגים, רשתות, אבטחה).

  8. עוברים לכרטיסייה אבטחה:

    • חשבון שירות: בוחרים את חשבון השירות ukg-collector-sa.
  9. עוברים לכרטיסייה מאגרי תגים:

    1. לוחצים על Variables & Secrets (משתנים וסודות).
    2. לוחצים על + הוספת משתנה לכל משתנה סביבתי:
    שם המשתנה ערך לדוגמה תיאור
    GCS_BUCKET ukg-logs שם קטגוריית GCS
    GCS_PREFIX ukg קידומת לקובצי יומן
    STATE_KEY ukg/state.json נתיב קובץ תמונת מצב
    SERVICE_HOST your-service-host כתובת ה-URL של מארח השירות UKG Pro
    UKG_USERNAME your-service-username שם המשתמש של חשבון השירות
    UKG_PASSWORD your-service-password סיסמה של חשבון שירות
    UKG_API_KEY your-api-key מפתח Customer API
    MAX_RECORDS 10000 מספר הרשומות המקסימלי בכל הפעלה
    PAGE_SIZE 100 רשומות בכל דף
    LOOKBACK_HOURS 24 תקופת המבט לאחור הראשונית
  10. בכרטיסייה Variables & Secrets, גוללים למטה אל Requests:

    • זמן קצוב לתפוגת בקשה: מזינים 600 שניות (10 דקות).
  11. עוברים לכרטיסייה הגדרות במאגרי תגים:

    • בקטע Resources (מקורות מידע):
      • זיכרון: בוחרים באפשרות ‎512 MiB או יותר.
      • מעבד: בוחרים באפשרות 1.
  12. בקטע שינוי קנה מידה של העריכה:

    • מספר המינימום של מופעים: מזינים 0.
    • מספר מקסימלי של מופעים: מזינים 100 (או משנים בהתאם לעומס הצפוי).
  13. לוחצים על יצירה.

  14. ממתינים ליצירת השירות (1-2 דקות).

  15. אחרי שיוצרים את השירות, עורך הקוד המוטבע נפתח באופן אוטומטי.

הוספת קוד פונקציה

  1. מזינים main בFunction entry point.
  2. בעורך הקוד המוטבע, יוצרים שני קבצים:

    • הקובץ הראשון: 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
    
    • הקובץ השני: requirements.txt:
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. לוחצים על Deploy כדי לשמור ולפרוס את הפונקציה.

  4. ממתינים לסיום הפריסה (2-3 דקות).

יצירת משימה ב-Cloud Scheduler

‫Cloud Scheduler יפרסם הודעות בנושא Pub/Sub במרווחי זמן קבועים, ויפעיל את הפונקציה של Cloud Run.

  1. במסוף GCP, עוברים אל Cloud Scheduler.
  2. לוחצים על Create Job (יצירת משימה).
  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:

    הגדרה ערך
    שם ukg-collector-hourly
    אזור בחירה באותו אזור כמו פונקציית Cloud Run
    תדירות ‫0 * * * * (כל שעה, בדיוק בשעה)
    אזור זמן בחירת אזור זמן (מומלץ לבחור UTC)
    סוג הטירגוט Pub/Sub
    נושא בחירת הנושא ukg-trigger
    גוף ההודעה ‫{} (אובייקט JSON ריק)
  4. לוחצים על יצירה.

אפשרויות לתדירות התזמון

בחירת התדירות בהתאם לנפח היומן ולדרישות זמן האחזור:

תדירות ביטוי Cron תרחיש לדוגמה
כל 5 דקות */5 * * * * נפח גבוה, זמן אחזור נמוך
כל 15 דקות */15 * * * * נפח חיפושים בינוני
כל שעה 0 * * * * רגיל (מומלץ)
כל 6 שעות 0 */6 * * * נפח נמוך, עיבוד באצווה
יומי 0 0 * * * איסוף נתונים היסטוריים

בדיקת השילוב

  1. במסוף Cloud Scheduler, מאתרים את המשימה (ukg-collector-hourly).
  2. כדי להפעיל את הטריגר באופן ידני, לוחצים על הפעלה מאולצת.
  3. מחכים כמה שניות ועוברים אל Cloud Run > Services > ukg-collector > Logs.
  4. מוודאים שהפונקציה בוצעה בהצלחה. מחפשים:

    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. בודקים את מאגר ה-GCS (ukg-logs) כדי לוודא שהיומנים נכתבו.

אם מופיעות שגיאות ביומנים:

  • ‫HTTP 401: בדיקת פרטי הכניסה ל-API במשתני הסביבה
  • ‫HTTP 403: צריך לוודא שלחשבון השירות יש את ההרשאות הנדרשות ב-UKG Pro
  • ‫HTTP 429: הגבלת קצב – הפונקציה תנסה שוב באופן אוטומטי עם השהיה לפני ניסיון חוזר (backoff)
  • השגת אסימון הגישה נכשלה: צריך לוודא שהערכים של SERVICE_HOST, UKG_USERNAME, UKG_PASSWORD ו-UKG_API_KEY נכונים

הגדרת פיד ב-Google SecOps להטמעה של יומנים מ-UKG

  1. עוברים אל SIEM Settings > Feeds (הגדרות SIEM > פידים).
  2. לוחצים על הוספת פיד חדש.
  3. לוחצים על Configure a single feed (הגדרת פיד יחיד).
  4. בשדה שם הפיד, מזינים שם לפיד (לדוגמה, UKG Logs).
  5. בוחרים באפשרות Google Cloud Storage V2 בתור סוג המקור.
  6. בוחרים באפשרות UKG בתור סוג היומן.
  7. לוחצים על קבלת חשבון שירות. תוצג כתובת האימייל בחשבון שירות ייחודי, לדוגמה:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. מעתיקים את כתובת האימייל הזו. תשתמשו בו בשלב הבא.

  9. לוחצים על הבא.

  10. מציינים ערכים לפרמטרים הבאים של הקלט:

    • כתובת ה-URL של קטגוריית האחסון: מזינים את ה-URI של קטגוריית GCS עם נתיב הקידומת:

      gs://ukg-logs/ukg/
      
      • מחליפים את:
        • ‫ukg-logs: השם של קטגוריית GCS.
        • ‫ukg: קידומת אופציונלית או נתיב לתיקייה שבה מאוחסנים היומנים (אם לא מציינים כלום, היומנים מאוחסנים בתיקיית הבסיס).
    • אפשרות למחיקת המקור: בוחרים את אפשרות המחיקה לפי ההעדפה שלכם:

      • אף פעם: לא נמחקים קבצים אחרי ההעברה (מומלץ לבדיקות).
      • מחיקת קבצים שהועברו: הקבצים נמחקים אחרי שההעברה מסתיימת.
      • מחיקת קבצים שהועברו וספריות ריקות: מחיקת קבצים וספריות ריקות אחרי שההעברה מסתיימת בהצלחה.

    • הגיל המקסימלי של הקובץ: כולל קבצים ששונו במספר הימים האחרון (ברירת המחדל היא 180 ימים).

    • מרחב השמות של הנכס: מרחב השמות של הנכס.

    • תוויות להוספה: התווית שתתווסף לאירועים מהפיד הזה.

  11. לוחצים על הבא.

  12. בודקים את ההגדרות של הפיד החדש במסך סיום ולוחצים על שליחה.

הענקת הרשאות IAM לחשבון השירות של Google SecOps

לחשבון השירות של Google SecOps צריך להיות התפקיד צפייה באובייקט אחסון בקטגוריה של GCS.

  1. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).
  2. לוחצים על שם הקטגוריה (ukg-logs).
  3. עוברים לכרטיסייה Permissions.
  4. לוחצים על הענקת גישה.
  5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • Add principals (הוספת ישויות מורשות): מדביקים את כתובת האימייל בחשבון של חשבון השירות של Google SecOps.
    • הקצאת תפקידים: בוחרים באפשרות צפייה באובייקט אחסון.
  6. לוחצים על Save.

טבלת מיפוי UDM

שדה ביומן מיפוי UDM היגיון
integrationUserKey, userStatus entity.user.attribute.labels המיזוג מתבצע כתוויות של צמדי מפתח/ערך, כאשר המפתח מוגדר כשם השדה והערך מוגדר כערך מהשדה
userName entity.user.email_addresses המיזוג למערך מתבצע אם יש התאמה לביטוי הרגולרי של כתובת אימייל
employeeId entity.user.employee_id הערך מועתק ישירות אם הוא לא ריק
userLastLogonDate entity.user.last_login_time הערך מומר לחותמת זמן באמצעות התאמה לתאריך בפורמטים yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SS או ISO8601
userLastPasswordChangeDate entity.user.last_password_change_time הערך מומר לחותמת זמן באמצעות התאמה לתאריך בפורמטים yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS או ISO8601
userId entity.user.product_object_id הומר למחרוזת
fullName entity.user.user_display_name הערך הועתק ישירות
userId entity.user.userid הומר למחרוזת
has_user metadata.entity_type הערך הוא USER אם has_user == true, אחרת הערך הוא UNKNOWN_ENTITYTYPE

יומן שינויים

צפייה ביומן השינויים של מנתח התוכן הזה

הבעיה עדיין לא נפתרה? קבלת תשובות מחברי הקהילה וממומחי Google SecOps.