Vertex AI를 Google SecOps와 통합

이 문서에서는 Vertex AI를 Google Security Operations와 통합하는 방법을 설명합니다.

사용 사례

Vertex AI 통합은 다음 사용 사례를 지원합니다.

  • 자동화된 악성 이메일 분석: 원시 EML 파일을 분석하여 위협 수준을 추출하고, 피싱 링크 또는 소셜 엔지니어링 지표를 식별하고, 확인 단계를 추천합니다.

  • 컨텍스트 항목 보강: 보안 항목의 자연어 요약을 생성하여 분류 중에 조사관의 이해를 가속화합니다.

  • 유연한 플레이북 조정: 플레이북 내에서 비정형 생성 텍스트 프롬프트를 실행하여 예측 방어 또는 복잡한 보안 분석을 지원합니다.

  • 커스텀 데이터 변환: 자연어 안내를 사용하여 임의의 JSON 데이터 구조의 프로그래매틱 변환을 자동화합니다.

시작하기 전에

Google SecOps에서 Vertex AI 통합을 구성하기 전에 다음 기본 요건 단계를 완료하세요.

  1. 서비스 계정을 만듭니다.

  2. 서비스 계정에 필요한 Identity and Access Management 역할을 부여합니다.

  3. 다음 인증 방법 중 하나를 선택하고 구성합니다.

서비스 요금에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 가격 책정을 참조하세요.

서비스 계정 만들기

  1. Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.

    서비스 계정으로 이동

  2. add서비스 계정 만들기를 클릭합니다.

  3. 이름과 설명을 입력하고 완료를 클릭합니다. 서비스 계정의 이메일 주소를 기록해 둡니다.

IAM 역할 부여

통합이 플랫폼 서비스와 상호작용할 수 있도록 하려면 주 구성원에게 권한을 부여해야 합니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 IAM으로 이동합니다.

    IAM으로 이동

  2. 서비스 계정을 찾고 주 구성원 수정(수정)을 클릭합니다.

  3. 다른 역할 추가를 클릭하고 Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user)를 선택합니다.

  4. 저장을 클릭합니다.

워크로드 아이덴티티 사용자 인증 정보 구성

워크로드 아이덴티티는 서비스 계정 가장을 사용하여 단기 액세스 토큰을 사용하므로 권장되는 접근 방식입니다.

고유한 인스턴스 ID 식별

연결을 설정하려면 Google SecOps 인스턴스에 서비스 계정을 가장할 수 있는 권한을 부여해야 합니다.

  1. Google SecOps에서 콘텐츠 허브 > 응답 통합으로 이동합니다.

  2. Vertex AI 통합을 선택하고 워크로드 아이덴티티 이메일에 서비스 계정 이메일을 입력합니다.

  3. 저장 > 테스트를 클릭합니다. 테스트가 실패할 것으로 예상됩니다.

  4. 테스트 버튼 옆에 있는 close_small을 클릭하고 gke-init-python@... 또는 soar-python@...로 시작하는 ID 이메일을 찾습니다.

  5. 이 고유 이메일 주소를 복사합니다.

Google Cloud에서 인스턴스 ID 승인

  1. Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.

    서비스 계정으로 이동

  2. 대상 서비스 계정을 선택하고 권한 > 액세스 권한 부여로 이동합니다.

  3. 고유한 이메일 주소를 새 주 구성원에 붙여넣고 서비스 계정 토큰 생성자 역할 (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)을 할당합니다.

JSON 키 구성

정적 장기 보안 비밀 키 파일은 수동 순환이 필요합니다. 워크로드 아이덴티티 인증을 사용할 수 없는 경우에만 이 방법을 사용하세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동하여 서비스 계정을 선택합니다.

    서비스 계정으로 이동

  2. 키 탭으로 이동하여 키 추가 > 새 키 만들기를 클릭합니다.

  3. JSON을 선택하고 만들기를 클릭합니다. 브라우저가 JSON 파일을 컴퓨터에 다운로드합니다.

통합 매개변수

Vertex AI 통합에는 다음 파라미터가 필요합니다.

매개변수 설명
API Root

필수 입력란입니다.

Vertex AI 인스턴스의 API 루트입니다.

기본값은 https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com입니다.
Workload Identity Email

(선택사항)

서비스 계정의 클라이언트 이메일 주소입니다.

워크로드 아이덴티티를 사용하여 인증하는 경우에만 이 매개변수를 구성합니다. 구성된 경우 Service Account JSON File Content은 무시됩니다.
Service Account JSON File Content

(선택사항)

서비스 계정 키 JSON 파일의 전체 콘텐츠입니다.

서비스 계정 키 인증을 위해 이 매개변수를 구성합니다.
Project ID

(선택사항)

Pub/Sub에서 타겟팅할 프로젝트 ID입니다.

값을 제공하지 않으면 통합이 서비스 계정 사용자 인증 정보에서 ID를 검색합니다.
Default Model

(선택사항)

타겟팅할 기본 모델의 이름입니다.

기본값은 gemini-1.5-flash-002입니다.
Location

(선택사항)

Vertex AI API의 위치 ID입니다.

값을 제공하지 않으면 통합이 API 루트에서 위치 ID를 추출합니다.
Verify SSL

필수 입력란입니다.

서버 연결에 대한 SSL 인증서를 검증합니다. 기본적으로 사용 설정됩니다.

Google SecOps에서 통합을 구성하는 방법에 대한 안내는 통합 구성을 참조하세요.

필요한 경우 이후 단계에서 변경할 수 있습니다. 통합 인스턴스를 구성한 후 플레이북에서 사용할 수 있습니다. 여러 인스턴스를 구성하고 지원하는 방법에 관한 자세한 내용은 다중 인스턴스 지원을 참고하세요.

작업

작업에 대한 자세한 내용은 Workdesk의 대기 중인 작업에 응답 및 케이스에서 수동 작업 실행을 참고하세요.

EML 분석

EML 분석 작업을 사용하여 Vertex AI로 EML 파일을 분석합니다. 이 작업을 수행하면 각 파일이 개별적으로 제출됩니다.

이 작업은 Google SecOps 항목에서 실행되지 않습니다.

작업 입력

EML 분석 작업에는 다음 매개변수가 필요합니다.

매개변수 설명
Model ID 선택사항

사용할 모델의 ID입니다(예: gemini-1.5-flash-002).
Temperature 선택사항

토큰 선택에서 무작위성 수준을 제어하는 값입니다. 이 매개변수는 float 데이터 유형 값을 허용합니다.

강도 값에 대한 자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.
Files To Analyze 필수

분석을 위해 제출할 EML 파일의 쉼표로 구분된 목록입니다.
Max Output Tokens 선택사항

모든 응답에서 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수입니다.

토큰 1개는 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 단어 약 60~80개에 해당합니다. 이 한도는 모든 개별 항목에 적용됩니다.

자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.

기본값은 100입니다.

작업 출력

EML 분석 작업은 다음 출력을 제공합니다.

작업 출력 유형 가용성
케이스 월 연결 사용 불가
케이스 월 링크 사용 불가
케이스 월 테이블 사용 불가
보강 테이블 사용 불가
JSON 결과 사용 가능
출력 메시지 사용 가능
스크립트 결과 사용 가능
JSON 결과

다음 예시는 EML 분석 작업을 사용할 때 수신되는 JSON 결과 출력을 보여줍니다.

[{
   "Entity": "file",
   "EntityResult": {
       "raw": "{\"threat_level\": \"High\", \"threats_found\": [{\"threat\": \"Phishing Links\", \"explanation\": \"Multiple links point",
       "extracted_info": {
           "threat_level": "High",
           "threats_found": [
               {
                   "threat": "Phishing Links",
                   "explanation": "Multiple links point to example.com, a suspicious domain likely used for phishing campaigns.",
                   "example": "URL"
               },
               {
                   "threat": "Social Engineering",
                   "explanation": "The email uses urgency and scarcity tactics, pressuring the recipient to click links quickly.",
                   "example": "Register Now and Save $1,000 on all 2-Day Project Management (Fundamentals)"
               },
               {
                   "threat": "Suspicious Domain",
                   "explanation": "The email uses the domain example.com', which is not commonly associated with legitimate businesses or organizations and may be a newly registered domain for malicious purposes. This should be checked for validity and legitimacy. The email also uses the domain pdu-xl.com which may also be suspicious.",
                   "example": "example.com"
               }
           ],
           "verification_steps": [
               "Check the domain reputation of example.com using online tools like VirusTotal or URLVoid.",
               "Analyze email headers to identify the true sender's IP address and location using email analysis tools.",
               "Verify the legitimacy of mentioned products or services by independently contacting the companies mentioned."
           ],
           "protection_measures": [
               "Avoid clicking links in suspicious emails. Hover over links to check the actual URL in a separate tool.",
               "Enable email filtering and anti-phishing features in your email client.",
               "Regularly update your antivirus and anti-malware software.",
               "Educate users about social engineering tactics and phishing schemes."
           ]
       },
       "usageMetadata": {
           "promptTokenCount": 12,
           "candidatesTokenCount": 778,
           "totalTokenCount": 790
       }
   }
}]
출력 메시지

EML 분석 작업은 다음 출력 메시지를 반환할 수 있습니다.

출력 메시지 메시지 설명
Successfully analysed the following EML files using Vertex AI: FILE_PATHS 작업이 완료되었습니다.
Error executing action "Analyze EML". Reason: ERROR_REASON

작업이 실패했습니다.

서버, 입력 매개변수 또는 사용자 인증 정보에 대한 연결을 확인하세요.
스크립트 결과

다음 표에는 EML 분석 작업을 사용할 때의 스크립트 결과 출력 값이 나와 있습니다.

스크립트 결과 이름 값
is_success True 또는 False

항목 설명

항목 설명 작업을 사용하여 Vertex AI를 통해 항목에 대한 정보를 요약합니다.

이 작업은 모든 Google SecOps 항목에서 실행되며 모든 항목을 개별적으로 제출합니다.

작업 입력

항목 설명 작업에는 다음 매개변수가 필요합니다.

매개변수 설명
Model ID 선택사항

사용할 모델의 ID입니다(예: gemini-1.5-flash-002).
Temperature 선택사항

토큰 선택에서 무작위성 수준을 제어하는 값입니다. 이 매개변수는 float 데이터 유형 값을 허용합니다.

강도 값에 대한 자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.
Exclude Fields 선택사항

항목 요약 생성 중에 제외할 Google SecOps 항목 메타데이터 필드의 쉼표로 구분된 목록입니다.
Force Refresh 선택사항

선택하면 작업이 Refresh After (Days) 매개변수와 해시 유효성 검사를 무시하고 모든 작업 실행에 대해 항목 요약을 다시 생성합니다.

기본적으로 선택되지 않습니다.
Refresh After (Days) 필수

항목 요약을 새로고침하기 전에 작업이 대기하는 일수입니다.

이 작업은 Fields To Ignore 매개변수의 값을 제외하고 Vertex AI로 전송되는 모든 입력을 기반으로 해시 값을 생성합니다. 해시 값이 변경된 경우 작업은 설정된 일수 후에 요약을 새로고침합니다. 해시 값이 변경되지 않은 경우 Refresh After (Days) 파라미터 값이 최신 요약 생성 시간보다 이전이더라도 작업에서 요약을 새로고침하지 않습니다.

이 작업은 실제로 생성된 최신 요약의 해시 값을 검증하고 캐시된 해시 값을 무시합니다.

기본값은 30입니다.
Max Output Tokens 선택사항

모든 응답에서 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수입니다.

토큰 1개는 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 단어 약 60~80개에 해당합니다. 이 한도는 모든 개별 항목에 적용됩니다.

자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.

작업 출력

항목 설명 작업은 다음 출력을 제공합니다.

작업 출력 유형 가용성
케이스 월 연결 사용 불가
케이스 월 링크 사용 불가
케이스 월 테이블 사용 불가
보강 테이블 사용 불가
JSON 결과 사용 가능
출력 메시지 사용 가능
스크립트 결과 사용 가능
JSON 결과

다음 예시에서는 항목 설명 작업을 사용할 때 수신되는 JSON 결과 출력을 보여줍니다.

[
    {
        "Entity": "1B16D64CE18772B8F77C74C3D4DC24AA066BB117",
        "EntityResult": {
            "summary": "This is a suspicious, enriched, internal file hash (SHA1: 1B16D64CE18772B8F77C74C3D4DC24AA066BB117) identified as a Microsoft Excel 2007+ file (\"FC090000\") located on a user's desktop.  VirusTotal analysis shows 3 malicious flags out of 65 total engines.  The file contains macros, is potentially obfuscated, and exhibits behaviors like writing to files, running DLLs, and downloading content.  It was last modified on 2024-11-13 and created on 2021-07-07.  The file is linked to a single case (\"potential_apt_doc_files\") which was closed.  The file is flagged as an artifact but not vulnerable or a pivot point.\n",
            "usageMetadata": {
                "promptTokenCount": 12,
                "candidatesTokenCount": 778,
                "totalTokenCount": 790
            }
        }
    }
]
출력 메시지

항목 설명 작업은 다음 출력 메시지를 반환할 수 있습니다.

출력 메시지 메시지 설명
Successfully summarized the entity based on the available information using Vertex AI. 작업이 완료되었습니다.
Error executing action "Describe Entity". Reason: ERROR_REASON

작업이 실패했습니다.

서버, 입력 매개변수 또는 사용자 인증 정보에 대한 연결을 확인하세요.
스크립트 결과

다음 표에는 항목 설명 작업을 사용할 때 스크립트 결과 출력 값이 나와 있습니다.

스크립트 결과 이름 값
is_success True 또는 False

프롬프트 실행

프롬프트 실행 작업을 사용하여 Vertex AI를 통해 개별 텍스트 프롬프트를 실행합니다.

이 작업은 Google SecOps 항목에서 실행되지 않습니다.

작업 입력

프롬프트 실행 작업에는 다음 매개변수가 필요합니다.

매개변수 설명
Model ID 선택사항

사용할 모델의 ID입니다(예: gemini-1.5-flash-002).
Text Prompt 필수

프롬프트에 포함할 텍스트 안내입니다.
Temperature 선택사항

토큰 선택에서 무작위성 수준을 제어하는 값입니다. 이 매개변수는 float 데이터 유형 값을 허용합니다.

강도 값에 대한 자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.
Candidate Count 선택사항

모든 작업 실행에서 반환할 응답 변형의 개수입니다.

모든 요청에 대해 입력 토큰 한 번과 생성된 모든 후보의 모든 출력 토큰에 결제가 적용됩니다.
Response MIME Type 선택사항

생성된 후보 텍스트의 출력 응답 미디어 (MIME) 유형입니다.

응답 미디어 (MIME) 유형은 gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash 모델에서 사용할 수 있습니다.

가능한 값은 다음과 같습니다.

  • application/json
  • text/plain
  • text/x.enum
기본값은 text/plain입니다.
Response Schema 선택사항

생성된 후보 텍스트가 따라야 하는 스키마입니다.

이 파라미터를 사용하려면 Response MIME Type 파라미터를 구성합니다.

응답 스키마는 gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash 모델에 사용할 수 있습니다.

Max Input Tokens 선택사항

제출할 최대 입력 토큰 수입니다.

토큰 1개는 최대 4자로 구성됩니다. 토큰 100개는 단어 60~80개에 해당할 수 있습니다.

값을 설정하지 않으면 작업이 모든 프롬프트를 실행합니다. 토큰 수가 구성된 최대 수를 초과하면 작업이 실패합니다.
Max Output Tokens 선택사항

모든 응답에서 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수입니다.

토큰 1개는 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 단어 약 60~80개에 해당합니다. 이 한도는 모든 개별 항목에 적용됩니다.

자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.

작업 출력

프롬프트 실행 작업은 다음 출력을 제공합니다.

작업 출력 유형 가용성
케이스 월 연결 사용 불가
케이스 월 링크 사용 불가
케이스 월 테이블 사용 불가
보강 테이블 사용 불가
JSON 결과 사용 가능
출력 메시지 사용 가능
스크립트 결과 사용 가능
JSON 결과

다음 예시는 프롬프트 실행 작업을 사용할 때 수신되는 JSON 결과 출력을 보여줍니다.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Responding to a malicious email requires a layered approach.  Here's a breakdown of remediation steps, prioritizing actions based on urgency:\n\n**Immediate Actions (within minutes):**\n\n1. **Do NOT click any links or open any attachments.** This is paramount.  Malicious links can download malware, and attachments can contain viruses or exploits.\n\n2. **Disconnect from the internet (if possible).** This limits the damage the malware can do if it's already on your system.  Unplug your ethernet cable or turn off Wi-Fi.\n\n3. **Close the email immediately.** Don't even hover over links or attachments; the preview might be enough to trigger some malware.\n\n**Investigative Actions (within hours):**\n\n4. **Check your email account for unauthorized access.**  Look for unfamiliar sent emails, changed settings (like forwarding rules), or new accounts added.\n\n5. **Run a full system scan with your antivirus software.**  Ensure your antivirus definitions are up-to-date before running the scan.  Consider a second opinion scan with a different reputable antivirus program.\n\n6. **Review your computer's processes (Task Manager on Windows, Activity Monitor on macOS).** Look for unfamiliar processes consuming significant resources.  This could indicate malware activity.\n\n7. **Check your network connections.**  See if any unauthorized connections exist.\n\n8. **Change your email password immediately.** Use a strong, unique password.  Consider using a password manager.\n\n9. **If you clicked a link or opened an attachment, consider the potential impact.** Did you enter credentials?  Did you download a file?  The severity of action needed depends on this.\n\n**Remediation Actions (within days):**\n\n10. **Contact your IT department or security professional.**  They can provide expert guidance and assist with more advanced remediation steps.\n\n11. **Consider more advanced malware scanning tools.**  There are specialized tools that can detect malware missed by standard antivirus.\n\n12. **Review your operating system's security settings.**  Ensure firewalls are enabled and that other security features are adequately configured.\n\n13. **Report the malicious email to your email provider.** This helps them remove the email and prevent others from being affected. You can often do this by forwarding the email to an abuse reporting address provided by your provider.  Report it to the appropriate authorities if you suspect the email involves a crime.\n\n14. **Monitor your accounts and financial records for suspicious activity.**  Phishing emails often aim to steal credentials and financial information.\n\n**Preventive Actions (ongoing):**\n\n15. **Implement strong email filtering.** Use spam filters and configure your email provider's security settings to block suspicious emails.\n\n16. **Train yourself and others to identify phishing emails.**  Be wary of emails with unusual addresses, grammatical errors, urgent requests, or suspicious attachments.\n\n17. **Keep your software up to date.** Regularly update your operating system, applications, and antivirus software.\n\n18. **Use strong, unique passwords for all accounts.**  A password manager can assist with this.\n\n19. **Enable two-factor authentication (2FA) wherever possible.** This adds an extra layer of security to your accounts.\n\n\n**If you suspect your personal data or financial information has been compromised:**\n\n* **Contact your bank and credit card companies immediately.**  Report any suspicious transactions and consider placing a fraud alert on your accounts.\n* **Consider credit monitoring services.**  This can help you detect and respond to identity theft.\n\n\nThe severity of the remediation steps depends on the nature of the malicious email and what actions you took in response to it. If you're unsure about any step, err on the side of caution and seek professional help.\n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "avgLogprobs": -0.4171245741660307
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 12,
    "candidatesTokenCount": 778,
    "totalTokenCount": 790
  },
  "modelVersion": "gemini-1.5-flash-002",
"Text_context": ""
"extracted_info": ""
}
출력 메시지

프롬프트 실행 작업은 다음 출력 메시지를 반환할 수 있습니다.

출력 메시지 메시지 설명
Successfully executed a prompt. 작업이 완료되었습니다.
Error executing action "Execute Prompt". Reason: ERROR_REASON

작업이 실패했습니다.

서버, 입력 매개변수 또는 사용자 인증 정보에 대한 연결을 확인하세요.
스크립트 결과

다음 표에는 프롬프트 실행 작업을 사용할 때 스크립트 결과 출력 값이 나와 있습니다.

스크립트 결과 이름 값
is_success True 또는 False

핑

핑 작업을 사용하여 Vertex AI에 대한 연결을 테스트합니다.

이 작업은 Google SecOps 항목에서 실행되지 않습니다.

작업 입력

없음

작업 출력

핑 작업은 다음 출력을 제공합니다.

작업 출력 유형 가용성
케이스 월 연결 사용 불가
케이스 월 링크 사용 불가
케이스 월 테이블 사용 불가
보강 테이블 사용 불가
JSON 결과 사용 불가
출력 메시지 사용 가능
스크립트 결과 사용 가능
출력 메시지

Ping 작업은 다음 출력 메시지를 반환할 수 있습니다.

출력 메시지 메시지 설명
Successfully connected to Vertex AI with the provided connection parameters! 작업이 완료되었습니다.

Failed to connect to Vertex AI. The API root that you provided doesn't match the following expected pattern: "https://((\w|-)+)-aiplatform.googleapis.com". Check the spelling.

Failed to connect to Vertex AI! The error is ERROR_REASON

작업이 실패했습니다.

서버, 입력 매개변수 또는 사용자 인증 정보에 대한 연결을 확인하세요.
스크립트 결과

다음 표에는 핑 작업을 사용할 때 스크립트 결과 출력 값이 나와 있습니다.

스크립트 결과 이름 값
is_success True 또는 False

데이터 변환

데이터 변환 작업을 사용하여 Vertex AI를 통해 데이터 변환을 수행합니다.

이 작업은 Google SecOps 항목에서 실행되지 않습니다.

작업 입력

데이터 변환 작업에는 다음 매개변수가 필요합니다.

매개변수 설명
Model ID 선택사항

사용할 모델의 ID입니다(예: gemini-1.5-flash-002).
Text Prompt 필수

프롬프트에 포함할 텍스트 안내입니다.
Temperature 선택사항

토큰 선택에서 무작위성 수준을 제어하는 값입니다. 이 매개변수는 float 데이터 유형 값을 허용합니다.

강도 값에 대한 자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.
JSON Object 필수

작업 입력으로 사용할 JSON 객체입니다.
Max Output Tokens 필수

모든 응답에서 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수입니다.

토큰 1개는 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 단어 약 60~80개에 해당합니다. 이 한도는 모든 개별 항목에 적용됩니다.

자세한 내용은 파라미터 값 실험을 참조하세요.

기본값은 100입니다.

작업 출력

데이터 변환 작업은 다음 출력을 제공합니다.

작업 출력 유형 가용성
케이스 월 연결 사용 불가
케이스 월 링크 사용 불가
케이스 월 테이블 사용 불가
보강 테이블 사용 불가
JSON 결과 사용 가능
출력 메시지 사용 가능
스크립트 결과 사용 가능
JSON 결과

다음 예시는 데이터 변환 작업을 사용할 때 수신되는 JSON 결과 출력을 보여줍니다.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Respondo it. If you're unsure about any step, err on the side of caution and seek professional help.\n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "avgLogprobs": -0.4171245741660307
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 12,
    "candidatesTokenCount": 778,
    "totalTokenCount": 790
  },
  "modelVersion": "gemini-1.5-flash-002",
"Text_context": ""
"extracted_info": ""
}
출력 메시지

데이터 변환 작업은 다음 출력 메시지를 반환할 수 있습니다.

출력 메시지 메시지 설명
Successfully transformed provided data. 작업이 완료되었습니다.
Error executing action "Transform Data". Reason: ERROR_REASON

작업이 실패했습니다.

서버, 입력 매개변수 또는 사용자 인증 정보에 대한 연결을 확인하세요.
스크립트 결과

다음 표에는 데이터 변환 작업을 사용할 때 스크립트 결과 출력 값이 나와 있습니다.

스크립트 결과 이름 값
is_success True 또는 False

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