‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

הגדרת רישום ביומן

במאמר הזה מוסבר איך להגדיר את Model Armor כך שיתעד ביומן את הפעולות הבאות:

פעולות שיוצרות, מעדכנות או מוחקות תבנית
פעולות שמבצעות סניטציה של הנחיה למשתמש או של תשובת מודל

ב-Model Armor נעשה שימוש ביומני ביקורת כדי לתעד פעילויות אדמין ופעילויות של ניהול משאבים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יומני ביקורת של Model Armor.

למידע על תמחור היומנים, ראו תמחור של Cloud Logging. יכול להיות שתחויבו גם על השימוש ב-Model Armor, בהתאם לנפח הנתונים שעובדו. פרטים נוספים זמינים במאמר התמחור של Model Armor.

לפני שמתחילים

לפני שמתחילים, צריך לבצע את המשימות הבאות.

קבלת ההרשאות הנדרשות

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות להגדרת רישום ביומן עבור Model Armor, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם את תפקיד ה-IAM‏ Model Armor Admin (roles/modelarmor.admin) בתבנית Model Armor. כדי לקרוא הסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

הפעלת ממשקי ה-API

כדי להשתמש ב-Model Armor, צריך להפעיל את Model Armor API.

המסוף

מפעילים את הגנה מוגברת על המודל API, אם הוא עדיין לא מופעל.
תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק 'שימוש בשירות'' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
להפעלת ה-API
בוחרים את הפרויקט שבו רוצים להפעיל את Model Armor.

gcloud

לפני שמתחילים, צריך לבצע את השלבים הבאים באמצעות Google Cloud CLI עם Model Armor API:

במסוף Google Cloud , מפעילים את Cloud Shell.

הפעלת Cloud Shell

בחלק התחתון של Google Cloud המסוף יתחיל סשן של Cloud Shell ותופיע הודעה של שורת הפקודה. Cloud Shell היא סביבת מעטפת שבה ה-CLI של Google Cloud מותקן ומוגדרים ערכים לפרויקט הקיים. הסשן יופעל תוך כמה שניות.
מפעילים את Model Armor API, אם הוא עדיין לא מופעל:
התפקידים שנדרשים כדי להפעיל ממשקי API
כדי להפעיל ממשקי API, צריך את ההרשאה serviceusage.services.enable. אם יצרתם את הפרויקט, סביר להניח שכבר יש לכם את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'בעלים' (roles/owner). אחרת, תוכלו לקבל את ההרשאה הזו דרך התפקיד 'אדמין בממשק Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). איך מקצים תפקידים
```
gcloud services enable modelarmor.googleapis.com
```
הגדרת החלפה של נקודת הקצה ל-API באמצעות ה-CLI של gcloud

הגדרת שינוי ברירת המחדל של נקודת הקצה ל-API באמצעות ה-CLI של gcloud

השלב הזה נחוץ רק אם משתמשים ב-CLI של gcloud עם Model Armor ורוצים להשתמש באזור או במספר אזורים שונים מאזור ברירת המחדל us. כדי לוודא שה-CLI של gcloud מנתב את הבקשות לשירות Model Armor בצורה נכונה, צריך להגדיר ידנית את החלפת נקודת הקצה של ה-API.

מריצים את הפקודה הבאה כדי להגדיר את נקודת קצה ל-API לשירות הגנה מוגברת על המודל.

gcloud config set api_endpoint_overrides/modelarmor "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/"

מחליפים את LOCATION באזור או במספר אזורים שבהם רוצים להשתמש ב-Model Armor.

הגדרת ניקוי תעבורה

בשרתי Google ו- Google Cloud שרת MCP, מגדירים הסרת תוכן זדוני או רגיש בתעבורת נתונים דרך הגדרות אבטחה מינימליות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת הגנה על שרתי Google ו-Google Cloud MCP.

הגדרת רישום ביומן בתבניות

בתבניות מוגדרים המסננים והסף לקטגוריות שונות של בטיחות ואבטחה. כשיוצרים או מעדכנים תבנית של Model Armor, אפשר לציין אם Model Armor יתעד פעולות מסוימות. משתמשים בדגלים הבאים במטא-נתונים של התבנית:

‫log_template_operations: ערך בוליאני שמאפשר לתעד את פעולות היצירה, העדכון, הקריאה והמחיקה של התבנית.
‫log_sanitize_operations: ערך בוליאני שמאפשר לתעד את התוכן המלא של ההנחיות של המשתמשים והתשובות של המודל במהלך פעולות של הסרת תוכן זדוני או רגיש.

המסוף

נכנסים לדף Model Armor במסוף Google Cloud .

מעבר אל Model Armor
מוודאים שאתם צופים בפרויקט שבו הפעלתם את Model Armor.
בדף Model Armor (הגנה על מודלים), לוחצים על Create Template (יצירת תבנית). מידע נוסף על יצירת תבניות זמין במאמר בנושא יצירת תבנית Model Armor.
בקטע Configure logging (הגדרת רישום ביומן), בוחרים את הפעולות שרוצים להגדיר עבורן רישום ביומן.
לוחצים על יצירה.

REST

  curl -X POST \
      -d '{ "filterConfig": {}, "templateMetadata": { "logTemplateOperations": true, "logSanitizeOperations": true } }' \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
      "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates?template_id=TEMPLATE_ID"

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שהתבנית שייכת אליו.
‫LOCATION: המיקום של התבנית.
‫TEMPLATE_ID: מזהה התבנית.

Python

כדי להריץ את הקוד הזה, קודם צריך להגדיר סביבת פיתוח של Python ולהתקין את Model Armor Python SDK.

   request = modelarmor_v1.CreateTemplateRequest(
     parent="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION",
     template_id="TEMPLATE_ID",
     template={
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID",
        "filter_config": {},
        "template_metadata": {
           "log_template_operations": True,
           "log_sanitize_operations": True
        }
     }
   )
   response = client.create_template(request=request)

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שאליו שייך התבנית.
‫LOCATION: המיקום של התבנית.
‫TEMPLATE_ID: מזהה התבנית.

הגדרת רישום ביומן בהגדרות הרצפה

כשמחילים הגדרות של רצפת בטיחות על תנועה ממודלים של Gemini ב-Gemini Enterprise Agent Platform ובשרתי Google ו-MCP Google Cloud בפרויקט, הגדרות רצפת הבטיחות מגדירות את מסנני הבטיחות והאבטחה לפעולות ניקוי. כשמעדכנים את הגדרות אבטחה מינימליות של הגנה מוגברת על המודל, אפשר לציין אם פעולות הסרת תוכן זדוני או רגיש יתועדו ביומנים של הגנה מוגברת על המודל.

אפשר להפעיל רישום ביומן של פעולות ניקוי עבור Agent Platform ושרתים של Google ו- Google Cloud MCP בנפרד. כשמפעילים את האפשרות הזו, היומנים כוללים את ההנחיה והתשובה (ב-Agent Platform) או את הקריאות לכלי ואת התשובות של הכלי (בשרתי MCP), את תוצאות ההערכה של Model Armor ושדות נוספים של מטא-נתונים.

בדוגמאות הבאות אפשר לראות איך מפעילים רישום ביומן של פעולות ניקוי בשרתים של Agent Platform ושל Google ו- Google Cloud MCP.

המסוף

נכנסים לדף Model Armor במסוף Google Cloud .

מעבר אל Model Armor
מוודאים שאתם צופים בפרויקט שבו הפעלתם את Model Armor.
עוברים לכרטיסייה הגדרות הרצפה.
בקטע Logs, מסמנים את התיבות Vertex AI ו-Google managed MCP כדי להפעיל את הרישום ביומן לכל שירות.
לוחצים על Save.

gcloud

משתמשים בדגל --enable-vertex-ai-cloud-logging כדי להפעיל את הרישום ביומן של Agent Platform, ובדגל --enable-google-mcp-server-cloud-logging כדי להפעיל את הרישום ביומן של שרתי Google ו- Google Cloud שרתי MCP. כדי להשבית את הרישום ביומן, משתמשים בדגלים --no-enable-vertex-ai-cloud-logging ו---no-enable-google-mcp-server-cloud-logging.

הפקודה הבאה מאפשרת רישום ביומן של פעולות ניקוי גם ב-Agent Platform וגם בשרתי Google ו- Google Cloud MCP:

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-vertex-ai-cloud-logging \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

REST

כדי להפעיל את הרישום ביומן, מגדירים את aiPlatformFloorSetting.enableCloudLogging ל-true ב-Agent Platform ואת googleMcpServerFloorSetting.enableCloudLogging ל-true בשרתי Google ו- Google Cloud שרתי MCP ב-method UpdateFloorSetting.

הפקודה הבאה מאפשרת רישום ביומן של פעולות ניקוי עבור Agent Platform וגם עבור שרתי Google ו- Google Cloud MCP:

curl -X PATCH \
 -d '{ "aiPlatformFloorSetting":{ "enableCloudLogging": true}, "googleMcpServerFloorSetting":{ "enableCloudLogging": true}}' \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://modelarmor.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting?updateMask=aiPlatformFloorSetting.enableCloudLogging,googleMcpServerFloorSetting.enableCloudLogging"

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

Python

כדי להריץ את הקוד הזה, קודם צריך להגדיר סביבת פיתוח של Python ולהתקין את Model Armor Python SDK.

from google.cloud.modelarmor import v1 as modelarmor_v1
from google.protobuf import field_mask_pb2

# TODO: Initialize the ModelArmorClient, "client"
# client = modelarmor_v1.ModelArmorClient()

project_id = "PROJECT_ID"
location = "global"

floor_setting_name = f"projects/{project_id}/locations/{location}/floorSetting"

request = modelarmor_v1.UpdateFloorSettingRequest(
    floor_setting=modelarmor_v1.FloorSetting(
        name=floor_setting_name,
        ai_platform_floor_setting=modelarmor_v1.FloorSetting.AiPlatformFloorSetting(
            enable_cloud_logging=True
        ),
        google_mcp_server_floor_setting=modelarmor_v1.FloorSetting.GoogleMcpServerFloorSetting(
            enable_cloud_logging=True
        ),
    ),
    update_mask=field_mask_pb2.FieldMask(
        paths=["ai_platform_floor_setting.enable_cloud_logging", "google_mcp_server_floor_setting.enable_cloud_logging"]
    )
)

try:
    response = client.update_floor_setting(request=request)
    print("Successfully updated floor settings logging.")
    print(response)
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

הצגה וסינון של יומנים של Model Armor

כדי להציג ולסנן יומנים של Model Armor, משתמשים ב-Logs Explorer ב-Logging:

נכנסים לדף Logs Explorer במסוף Google Cloud .

כניסה לדף Logs Explorer

מידע נוסף זמין במאמר איך צופים ביומנים באמצעות Logs Explorer.
בחלונית השאילתות, מזינים אחת מהשאילתות הבאות כדי לסנן את יומני Model Armor:
- כדי לראות את כל היומנים של Model Armor, כולל יומני ביקורת ויומנים של פעולות ניקוי:
```
protoPayload.serviceName="modelarmor.googleapis.com" OR jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
```
- כדי לראות רק את יומני הביקורת של Model Armor:
```
protoPayload.serviceName="modelarmor.googleapis.com"
```
  במאמר משאבים ושירותים במעקב תוכלו למצוא רשימה של כל שמות השירותים וסוגי המשאבים במעקב.
- כדי להציג רק את היומנים של Model Armor לפעולות של הסרת תוכן זדוני או רגיש:
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
```
  כדי לדייק עוד יותר את יומני הפעולות של הסרת המידע האישי, אפשר לציין בשאילתה שם לקוח, מזהה קורלציה או תווית הערכה של כלל החרגה (גרסת Preview):
  - שימוש בשם לקוח: כשמשלבים את Model Armor עם שירותים כמו Gemini Enterprise Agent Platform או Gemini Enterprise, אפשר להשתמש בשם הלקוח כדי לסנן את היומנים לפי שילוב ספציפי.
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
labels."modelarmor.googleapis.com/client_name"="CLIENT_NAME"
```
  - שימוש במזהה קורלציה:
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
labels."modelarmor.googleapis.com/client_correlation_id"="CORRELATION_ID"
```
    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
    - ‫CLIENT_NAME: שם הלקוח. משתמשים באחד מהערכים הבאים:
      - ‫CLIENT_NAME_UNSPECIFIED: ערך ברירת מחדל, שמשמש כששם הלקוח לא מצוין.
      - ‫VERTEX_AI: לשילוב עם Gemini Enterprise Agent Platform.
      - ‫LOAD_BALANCER: לשילוב באמצעות תוסף של מאזן עומסים כשירות.
      - ‫LANGCHAIN: לשילוב עם LangChain.
      - ‫GEMINI_ENTERPRISE_BUSINESS: לשילוב עם Gemini Enterprise – מהדורת Business.
      - ‫GOOGLE_MCP_SERVER: לשילוב עם שרתי MCP של Google ושרתי MCP שמנוהלים על ידי Google.
      - ‫AGENT_GATEWAY: לשילוב עם Agent Gateway.
      - ‫GEMINI_ENTERPRISE_NON_BUSINESS: לשילוב עם מהדורות Gemini Enterprise שאינן Business (Standard,‏ Plus ו-Frontline).
      - ‫SECURE_WEB_PROXY: לשילוב עם Secure Web Proxy.
    - ‫CORRELATION_ID: המזהה הייחודי שנוצר לבקשה ספציפית.
  - שימוש בתוויות של כלל החרגה (תצוגה מקדימה): כשכלל החרגה מבטל תוצאת סינון או כשהגנה מוגברת על המודל מדלג על הערכה של כלל החרגה, הגנה מוגברת על המודל מאכלס את השדות האופציונליים הבאים ברמה העליונה labels ברשומות היומן modelarmor.googleapis.com/SanitizeOperation:
    - ‫modelarmor.googleapis.com/exclusion_rule_overridden_filters: רשימה מופרדת בפסיקים של מסננים שהתוצאות שלהם בשדה MATCH_FOUND או EXECUTION_SKIPPED הוחלפו בערך NO_MATCH_FOUND כי הייתה התאמה לכלל החרגה.
    - ‫modelarmor.googleapis.com/exclusion_rule_skipped_filters: רשימה מופרדת בפסיקים של מסננים שההערכה של כלל ההחרגה שלהם דולגה (לדוגמה, כשקלט חורג ממגבלת מטען ההחרגה של 130,000 טוקנים (0.5MB)).
    אפשר להשתמש בשאילתות לדוגמה הבאות כדי לסנן את יומני הסרת המידע לפי תוויות של כללי החרגה:
    - כדי למצוא בקשות שבהן כלל החרגה ביטל את תוצאת הסינון:
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
labels."modelarmor.googleapis.com/exclusion_rule_overridden_filters":"FILTER_NAME"
```
    - כדי למצוא בקשות שבהן כלל החרגה ביטל את הזיהוי של החדרת פרומפטים ופריצת דרך:
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
labels."modelarmor.googleapis.com/exclusion_rule_overridden_filters"="PROMPT_INJECTION_AND_JAILBREAK"
```
    - כדי למצוא בקשות שבהן דילגו על הערכה של כלל החרגה:
```
jsonPayload.@type="type.googleapis.com/google.cloud.modelarmor.logging.v1.SanitizeOperationLogEntry"
labels."modelarmor.googleapis.com/exclusion_rule_skipped_filters"="FILTER_NAME"
```
    מחליפים את FILTER_NAME בשם של המסנן (PROMPT_INJECTION_AND_JAILBREAK או RESPONSIBLE_AI).

הצלבת יומנים ואירועים קשורים

כדי לבצע קורלציה בין יומנים ואירועים של אינטראקציה ספציפית, אפשר להשתמש במזהה קורלציה של לקוח Model Armor. המזהה הזה הוא מזהה ייחודי שאתם יוצרים (לדוגמה, UUID) שמשמש למעקב אחרי בקשה ספציפית במערכת שלכם. כדי להגדיר מזהה קורלציה של לקוח בכותרת curl, משתמשים באפשרות -H כדי לכלול כותרת בהתאמה אישית של MA-Client-Correlation-Id בבקשה.

דוגמה לפורמט:

uuid=$(uuidgen) \
curl -X POST -d  '{"userPromptData": { "text": "USER_PROMPT" } }' \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "MA-Client-Correlation-Id:${uuid}" \
    "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID:sanitizeUserPrompt"

curl -X POST \
    -d  '{"modelResponseData": { "text": "MODEL_RESPONSE" }, "userPrompt": "USER_PROMPT" }' \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "MA-Client-Correlation-Id:${uuid}" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://modelarmor.LOCATION.rep.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates/TEMPLATE_ID:sanitizeModelResponse"

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שהתבנית שייכת אליו.
‫LOCATION: המיקום של התבנית.
‫TEMPLATE_ID: מזהה התבנית.
‫USER_PROMPT: ההנחיה שסופקה למודל.
‫MODEL_RESPONSE: התשובה שהתקבלה מהמודל.

יומני פלטפורמה לעומת יומני ביקורת של Cloud

חשוב להבחין בין היומנים שאפשר להפעיל בתבנית או בהגדרות האבטחה המינימליות של "הגנה מוגברת על המודל" לבין יומני הביקורת של Cloud.

תכונה	יומני ביקורת של Cloud	יומני הפלטפורמה
המטרה העיקרית	ביקורת אבטחה של קריאות ל-API (מי עשה מה ומתי) וניטור התאימות.	מעקב תפעולי, ניפוי באגים וניתוח מפורט של אירועי חיטוי.
פעולות API שתועדו	יצירה, קריאה, עדכון, מחיקה והצגה של פעולות בתבניות ובהגדרות אבטחה מינימליות. פעולות ניקוי (`SanitizeUserPrompt`, `SanitizeModelResponse`) נרשמות כמטא-נתונים.	מתעד את כל הבקשות, כמו `SanitizeUserPrompt` ו-`SanitizeModelResponse`.
תוכן המטען הייעודי (payload)	לא כולל את ההנחיה בפועל למשתמש או את טקסט התגובה של המודל לפעולות של sanitize. כולל מטא-נתונים כמו המתקשר, השיטה, המשאב, חותמת הזמן והסטטוס.	כולל את המטען הייעודי (payload) המלא, כמו ההנחיה או טקסט התשובה, תוצאות הסינון ופרטים אחרים של החיטוי.
מנגנון ההפעלה	הגדרות סטנדרטיות Google Cloud של יומני ביקורת ב-IAM עבור Model Armor API. בדרך כלל צריך להפעיל באופן מפורש את יומני הגישה לנתונים. יומני ביקורת של פעולות בתבניות נוצרים באופן אוטומטי.	כדי להפעיל את האפשרות הזו, צריך להגדיר את הדגל הבוליאני `log_sanitize_operations` במטא-נתונים של התבנית או בהגדרות של הקומה.
תנאי הרישום	היומנים יוצרים, קוראים, מעדכנים, מוחקים ומציגים ברשימה פעולות בתבניות ובהגדרות של הרצפה באופן אוטומטי.	מתעד נתונים (הנחיות למשתמשים ותגובות של מודלים) לכל הבקשות במישור הנתונים, בלי קשר להפעלה של Sensitive Data Protection או להתאמה של הגדרות מסנן כלשהן.
נפח היומן והעלות	בדרך כלל קטנים יותר וצפויים יותר, ועלותם היא בהתאם לתמחור הרגיל של Cloud Logging.	היומנים יכולים להיות גדולים מאוד, מה שעלול להוביל לעלויות גבוהות ב-Cloud Logging בגלל נתוני המטען הייעודי (payload) הגדולים והשימוש התכוף. יכול להיות שמטענים גדולים יפוצלו לכמה רשומות ביומן.
שיקולי אבטחה	יחסית בטוח, כי נתוני המטען הייעודי לא נרשמים ביומן. נדרשות הרשאות IAM מיוחדות כדי לגשת אליהם (לדוגמה, תפקידי IAM ספציפיים כדי לצפות ביומני ביקורת).	מכיל נתוני משתמשים רגישים (פרטים אישיים מזהים, מידע סודי). נגיש לכל מי שיש לו הרשאות לצפייה ביומנים (לדוגמה, `roles/logging.privateLogViewer`).
המלצה	הפעלה לצורך מעקב כללי אחרי אבטחה ותאימות.	לא מומלץ לשימוש בנתוני ייצור או בנתונים רגישים, אלא אם הם מנותבים בצורה מאובטחת למאגר נתונים עם בקרת גישה (לדוגמה, BigQuery עם IAM מחמיר).

אם מפעילים רישום ביומן בתבנית, הפרומפטים והתשובות הגולמיים נכתבים ב-Logging. הנתונים האלה עשויים לכלול נתוני משתמש רגישים, פרטים אישיים מזהים (PII) או מידע סודי. תנועה רבה ומטענים ייעודיים גדולים יכולים להוביל לעלויות משמעותיות של רישום ביומן, ועלולים לגרום לנפחי יומן גדולים שחורגים מהמגבלות ודורשים ניהול קפדני.

זהות המתקשר ביומני הביקורת

כשאתם צופים ביומני ביקורת, יומני הביקורת של Cloud מתעדים את הזהות של המתקשר בשדה protoPayload.authenticationInfo.principalEmail. הזהות שמתועדת תלויה באופן הקריאה ל-Model Armor API:

הפעלה ישירה של API: אם משתמש או חשבון שירות קוראים ישירות ל-Model Armor API (לדוגמה, באמצעות gcloud, ספריות לקוח או API בארכיטקטורת REST), אז principalEmail מכיל את כתובת האימייל של המשתמש או חשבון השירות הזה.
הפעלה דרך שירות משולב Google Cloud : אם Model Armor משולב עם שירות אחרGoogle Cloud , כמו Gemini Enterprise Agent Platform, אז principalEmail מכיל את הזהות של השירות הזה, שלרוב היא חשבון שירות שמנוהל על ידי Google. הפורמט של סוכני השירות הוא service-PROJECT_NUMBER@SERVICE_NAME.iam.gserviceaccount.com. לדוגמה, שיחה שמקורה בתכונה של Gemini Enterprise Agent Platform משתמשת בסוכן שירות של Gemini Enterprise Agent Platform.

כדי להבחין בין המתקשרים, בודקים את השדה principalEmail ברשומה ביומן הביקורת. בשיחות ממשתמשי קצה או מחשבונות שירות בניהול המשתמשים מוצגות כתובות האימייל שלהם, ואילו בשיחות דרך שירותים אחרים Google Cloud מוצגות כתובות האימייל של חשבונות שירות שמנוהלים על ידי Google.

המאמרים הבאים

התאמה בין יומני Model Armor לבין יומני Gemini Enterprise

הגדרת רישום ביומן קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

קבלת ההרשאות הנדרשות

הפעלת ממשקי ה-API

המסוף

gcloud

הגדרת שינוי ברירת המחדל של נקודת הקצה ל-API באמצעות ה-CLI של gcloud

הגדרת ניקוי תעבורה

הגדרת רישום ביומן בתבניות

המסוף

REST

Python

הגדרת רישום ביומן בהגדרות הרצפה

המסוף

gcloud

REST

Python

הצגה וסינון של יומנים של Model Armor

הצלבת יומנים ואירועים קשורים

יומני פלטפורמה לעומת יומני ביקורת של Cloud

זהות המתקשר ביומני הביקורת

המאמרים הבאים

הגדרת רישום ביומן