Virtru Email Encryption-Protokolle erfassen

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

Virtru Email Encryption ist eine Plattform für die End-to-End-E-Mail-Verschlüsselung mit Zugriffssteuerung, Schutz vor Datenverlust und Audit-Logging für die Unternehmenskommunikation. Eine Cloud Run-Funktion fragt die Virtru Audit API nach einem Zeitplan ab, schreibt Logs im NDJSON-Format in einen GCS-Bucket und Google SecOps nimmt sie über einen GCS V2-Feed auf.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

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

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

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

API-Anmeldedaten für Virtru Email Encryption erfassen

API-Token generieren

  1. Melden Sie sich als Administrator im Virtru-Dashboard an.
  2. Gehen Sie zu Einstellungen > API-Schlüssel.
  3. Klicken Sie auf API-Schlüssel generieren.
  4. Geben Sie ein Label für den Schlüssel ein (z. B. Google Security Operations Integration).
  5. Kopieren und speichern Sie die folgenden Details an einem sicheren Ort:
    • API-Token: Das API-Inhabertoken für die Authentifizierung.
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Berechtigungen prüfen

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

  1. Melden Sie sich im Virtru-Dashboard an.
  2. Gehen Sie zu Einstellungen > API-Schlüssel.
  3. Wenn Sie den Bereich API-Schlüssel sehen und Schlüssel generieren können, haben Sie die erforderlichen Administratorberechtigungen.
  4. Wenn Sie diese Option nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren Virtru-Administrator, um Administratorzugriff zu erhalten.

API-Zugriff testen

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

    # Replace with your actual credentials
API_TOKEN="your-api-token"

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
  "https://api.virtru.com/audit/api/messages?start=2024-01-01T00:00:00Z&end=2024-01-02T00:00:00Z&limit=1"

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

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

Dienstkonto erstellen

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Seite IAM und Verwaltung > Dienstkonten auf.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Dienstkontoname: Geben Sie virtru-logs-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Virtru Email Encryption 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-Aufrufer und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

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

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (z. B. virtru-email-encryption-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. virtru-logs-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 Nachrichten veröffentlicht und das die Cloud Run-Funktion abonniert.

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu Pub/Sub > Themen.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie virtru-logs-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 aus der Virtru Audit 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 (Funktion mit einem Inline-Editor erstellen).

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

    Einstellung Wert
    Dienstname virtru-logs-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 virtru-logs-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Prüfen Sie 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 virtru-logs-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 virtru-email-encryption-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX virtru Präfix für Logdateien
    STATE_KEY virtru/state.json Pfad der Statusdatei
    VIRTRU_API_TOKEN your-api-token Virtru API-Inhabertoken
    MAX_RECORDS 10000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 500 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 unter Container den Tab Einstellungen auf:

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

  12. Scrollen Sie nach unten zu Ausführungsumgebung:

    • Wählen Sie Standard (empfohlen) aus.

  13. 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.

  14. Klicken Sie auf Erstellen.

  15. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

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

# 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', 'virtru')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'virtru/state.json')
API_TOKEN = os.environ.get('VIRTRU_API_TOKEN')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

API_BASE = 'https://api.virtru.com'

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 Virtru Email Encryption
    audit logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, API_TOKEN]):
        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()}")

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

        # Update state with newest event time
        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(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch audit logs from Virtru API with pagination and rate limiting.

    Args:
        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"{API_BASE}/audit/api/messages"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-VirtruCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    offset = 0

    while True:
        page_num += 1

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

        start_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        end_iso = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        current_limit = min(page_size, max_records - len(records))

        url = f"{endpoint}?start={start_iso}&end={end_iso}&limit={current_limit}&offset={offset}"

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

            # Handle rate limiting with exponential backoff
            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'))

            page_results = data if isinstance(data, list) else data.get('messages', data.get('data', []))

            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('timestamp') or event.get('date') or event.get('created')
                    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}")

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

            offset += len(page_results)

        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 die Option Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name virtru-logs-collector-hourly
    Region Wählen Sie dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion aus.
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema virtru-logs-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 * * * Batchverarbeitung mit geringem Volumen
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

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

  4. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Achte dabei auf Folgendes:

    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://virtru-email-encryption-logs/virtru/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. Prüfen Sie den GCS-Bucket (virtru-email-encryption-logs), um zu bestätigen, dass Logs geschrieben wurden.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Token in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Konto im Virtru-Dashboard Administratorberechtigungen hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Virtru Email Encryption-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die 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. Virtru Email Encryption Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Virtru Email Encryption als Protokolltyp aus.

  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto wird angezeigt, z. B.:

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

  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://virtru-email-encryption-logs/virtru/
      • Ersetzen Sie:
        • virtru-email-encryption-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • virtru/: Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden.

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:

      • Nie: Nach Übertragungen werden keine Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.

      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.

    • 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-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (virtru-email-encryption-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
audit_RecordId additional.fields Zusammengeführt
audit_RecordType additional.fields Zusammengeführt
objid_label additional.fields Zusammengeführt
objtype_label additional.fields Zusammengeführt
orgId_label additional.fields Zusammengeführt
platform_label additional.fields Zusammengeführt
attributelabel.value metadata.description Direkt zugeordnet
desc metadata.description Direkt zugeordnet
timestamp metadata.event_timestamp Geparst als ISO8601
has_principal metadata.event_type Zugeordnet: true → STATUS_UPDATE
has_user metadata.event_type Zugeordnet: true → USER_UNCATEGORIZED
eventMetaData.auditDataType metadata.product_event_type Direkt zugeordnet
id metadata.product_log_id Direkt zugeordnet
object.name network.email.subject Zusammengeführt
email network.email.to Zugeordnet: ^.+@.+$ → email
clientInfo.userAgent network.http.parsed_user_agent Umbenannt/zugeordnet
clientInfo.userAgent network.http.user_agent Direkt zugeordnet
prin_host principal.asset.hostname Direkt zugeordnet
clientInfo.requestIp principal.asset.ip Zusammengeführt
prin_ip principal.asset.ip Zusammengeführt
actorattributes.value principal.group.email_addresses Zusammengeführt
prin_host principal.hostname Direkt zugeordnet
clientInfo.requestIp principal.ip Zusammengeführt
prin_ip principal.ip Zusammengeführt
pid principal.process.pid Direkt zugeordnet
actor_attri_label principal.resource.attribute.labels Zusammengeführt
actor.id principal.user.email_addresses Zusammengeführt
object.name principal.user.email_addresses Zusammengeführt
actor.id principal.user.user_display_name Direkt zugeordnet
action_label security_result.detection_fields Zusammengeführt
action_result_label security_result.detection_fields Zusammengeführt
attributelabel.value src.user.user_display_name Direkt zugeordnet
object.name target.file.full_path Direkt zugeordnet
attributelabel.value target.group.email_addresses Zusammengeführt
attrikey target.group.email_addresses Zugeordnet: virtru:data:org:1e148cd2-139d-4d27-9891-98f7275550a2:group → attributelabel.value
attri_label target.resource.attribute.labels Zusammengeführt
email target.user.email_addresses Zugeordnet: ^.+@.+$ → email
– metadata.event_type Konstante: EMAIL_TRANSACTION
– metadata.product_name Konstante: virtru encrytion
– metadata.vendor_name Konstante: virtru

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