收集 Intel 471 Watcher Alerts 日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 Intel 471 Watcher Alerts 日志注入到 Google Security Operations 中。

Intel 471 是一家网络威胁情报公司，可提供来自地下经济的对手和恶意软件情报。Watcher 提醒是指 Intel 471 的 Titan 平台在检测到符合客户定义的 Watcher 标准的新内容时生成的通知，可让客户及时了解相关威胁，例如威胁行为者的活动、论坛帖子和恶意软件情报。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

• Google SecOps 实例
• 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
• 创建和管理 GCS 存储分区的权限
• 管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
• 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
• 有效订阅了 Intel 471 Titan，并已启用 API 访问权限
• 对 Intel 471 Titan 门户的特权访问权限

创建 Google Cloud Storage 存储桶

1. 前往 Google Cloud 控制台。
2. 选择您的项目或创建新项目。
3. 在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
4. 点击创建存储分区。

5. 提供以下配置详细信息：

   设置	值
   为存储桶命名	输入一个全局唯一的名称（例如 intel471-watcher-alerts-logs）
   位置类型	根据您的需求进行选择（区域级、双区域、多区域）
   位置	选择营业地点（例如 us-central1）
   存储类别	标准（建议用于经常访问的日志）
   访问权限控制	均匀（推荐）
   保护工具	可选：启用对象版本控制或保留政策

6. 点击创建。

收集 Intel 471 Titan API 凭据

获取 API 凭据

1. 登录 Intel 471 Titan 门户。
2. 点击右上角的用户个人资料图标。
3. 前往 API 部分。
4. 复制并保存页面上显示的 API 密钥。
5. 记下与您的 Intel 471 账号相关联的电子邮件地址（即您用于登录的电子邮件地址）。

注意： Titan API 使用 HTTP 基本身份验证，其中用户名是您的注册电子邮件地址，密码是您的 API 密钥。

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

1. 登录 Intel 471 Titan 门户。
2. 在导航菜单中前往 Watchers。
3. 如果您可以查看现有的 Watcher 配置和提醒，则说明您拥有所需的权限。
4. 如果您看不到此部分，请与您的 Intel 471 管理员联系，以获取 API 访问权限和 Watcher 权限。

测试 API 访问权限

• 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

  # Replace with your actual credentials
  INTEL471_EMAIL="[e-mail]"
  INTEL471_API_KEY="your-api-key"
  
  # Test API access
  curl -v -u "${INTEL471_EMAIL}:${INTEL471_API_KEY}" \
      "https://api.intel471.com/v1/alerts?count=1"
  

如果测试成功，您应该会收到包含 alerts 数组的 JSON 响应。如果您收到错误消息，请执行以下操作：

• HTTP 401：检查电子邮件地址和 API 密钥是否正确
• HTTP 403：验证账号是否具有“监控者提醒”权限
• HTTP 429：超出速率限制，请稍后重试

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有写入 GCS 存储桶的权限，并且可以由 Pub/Sub 调用。

创建服务账号

1. 在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
2. 点击创建服务账号。
3. 提供以下配置详细信息：
   • 服务账号名称：输入 intel471-alerts-collector-sa
   • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Intel 471 Watcher Alerts logs
4. 点击创建并继续。
5. 在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
   1. 点击选择角色。
   2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
   3. 点击 + 添加其他角色。
   4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
   5. 点击 + 添加其他角色。
   6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
6. 点击继续。
7. 点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

• Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储桶并管理状态文件
• Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
• Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储桶的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储桶的写入权限：

1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
2. 点击您的存储桶名称（例如 intel471-watcher-alerts-logs）。
3. 前往权限标签页。
4. 点击授予访问权限。
5. 提供以下配置详细信息：
   • 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 intel471-alerts-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）
   • 分配角色：选择 Storage Object Admin
6. 点击保存。

创建 Pub/Sub 主题

创建一个 Pub/Sub 主题，Cloud Scheduler 将向该主题发布消息，而 Cloud Run 函数将订阅该主题。

1. 在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
2. 点击创建主题。
3. 提供以下配置详细信息：
   • 主题 ID：输入 intel471-alerts-trigger
   • 将其他设置保留为默认值
4. 点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数将由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，以从 Intel 471 Titan API 中提取 Watcher 提醒，并将其写入 GCS。

1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
2. 点击创建服务。
3. 选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。

4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

   设置	值
   Service 名称	intel471-alerts-collector
   区域	选择与您的 GCS 存储桶匹配的区域（例如 us-central1）
   运行时	选择 Python 3.12 或更高版本

5. 在触发器（可选）部分中：

   1. 点击 + 添加触发器。
   2. 选择 Cloud Pub/Sub。
   3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题中，选择 Pub/Sub 主题（例如 intel471-alerts-trigger）。
   4. 点击保存。

6. 在身份验证部分中：

   1. 选择需要进行身份验证。
   2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。
   注意： 调用函数时，Pub/Sub 会自动处理身份验证。

7. 向下滚动并展开容器、网络、安全性。

8. 前往安全性标签页：

   • 服务账号：选择服务账号（例如 intel471-alerts-collector-sa）

9. 前往容器标签页：

   1. 点击变量和密钥。

   2. 为每个环境变量点击+ 添加变量：

      变量名称	示例值	说明
      GCS_BUCKET	intel471-watcher-alerts-logs	GCS 存储桶名称
      GCS_PREFIX	intel471-alerts	日志文件的前缀
      STATE_KEY	intel471-alerts/state.json	状态文件路径
      INTEL471_EMAIL	[e-mail]	Intel 471 账号电子邮件地址
      INTEL471_API_KEY	your-api-key	Intel 471 API 密钥
      MAX_RECORDS	1000	每次运行的记录数上限
      PAGE_SIZE	100	每页记录数（最多 100 条）
      LOOKBACK_HOURS	24	初始回溯期

10. 在变量和 Secret 部分中，向下滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）

11. 前往设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值
      • CPU：选择 1

12. 在修订版本伸缩部分中：

    • 实例数下限：输入 0
    • 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）

13. 点击创建。

14. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

1. 在入口点字段中输入 main。

2. 在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

   • 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', 'intel471-alerts')
     STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'intel471-alerts/state.json')
     INTEL471_EMAIL = os.environ.get('INTEL471_EMAIL')
     INTEL471_API_KEY = os.environ.get('INTEL471_API_KEY')
     MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
     PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
     LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
     
     API_BASE = 'https://api.intel471.com/v1'
     
     def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
         """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
         if dt.tzinfo is None:
             dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
         dt = dt.astimezone(timezone.utc)
         return int(dt.timestamp() * 1000)
     
     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 Intel 471 Watcher Alerts and write to GCS.
     
         Args:
             cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
         """
     
         if not all([GCS_BUCKET, INTEL471_EMAIL, INTEL471_API_KEY]):
             print('Error: Missing required environment variables')
             return
     
         try:
             # Get GCS bucket
             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"])
                     # Overlap by 2 minutes to catch any delayed events
                     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 alerts from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
     
             # Convert to Unix milliseconds for Titan API
             start_millis = to_unix_millis(last_time)
             end_millis = to_unix_millis(now)
     
             # Fetch alerts
             records, newest_event_time = fetch_alerts(
                 email=INTEL471_EMAIL,
                 api_key=INTEL471_API_KEY,
                 start_millis=start_millis,
                 end_millis=end_millis,
                 page_size=PAGE_SIZE,
                 max_records=MAX_RECORDS,
             )
     
             if not records:
                 print("No new alert 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}/alerts_{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 alerts: {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_alerts(email: str, api_key: str, start_millis: int, end_millis: int, page_size: int, max_records: int):
         """
         Fetch Watcher Alerts from Intel 471 Titan API with pagination and rate limiting.
     
         Args:
             email: Intel 471 account email
             api_key: Intel 471 API key
             start_millis: Start time in Unix epoch milliseconds
             end_millis: End time in Unix epoch milliseconds
             page_size: Number of records per page (max 100)
             max_records: Maximum total records to fetch
     
         Returns:
             Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
         """
         endpoint = f"{API_BASE}/alerts"
     
         # Build Basic Auth header
         auth_string = f"{email}:{api_key}"
         auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
         auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
     
         headers = {
             'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
             'Accept': 'application/json',
             'User-Agent': 'GoogleSecOps-Intel471Collector/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
     
             # Build request URL with pagination and time filtering
             current_page_size = min(page_size, max_records - len(records))
             params = []
             params.append(f"count={current_page_size}")
             params.append(f"offset={offset}")
             params.append(f"from={start_millis}")
             params.append(f"until={end_millis}")
             url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"
     
             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, 60.0)
                     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'))
     
                 # Extract results from alerts
                 page_results = data.get('alerts', [])
     
                 if not page_results:
                     print(f"No more results (empty page)")
                     break
     
                 print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} alerts")
                 records.extend(page_results)
     
                 # Track newest event time using foundTime (Unix milliseconds)
                 for alert in page_results:
                     try:
                         found_time_ms = alert.get('foundTime')
                         if found_time_ms:
                             event_dt = datetime.fromtimestamp(found_time_ms / 1000, tz=timezone.utc)
                             event_time = event_dt.isoformat()
                             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
                 alert_total = data.get('alertTotalCount', 0)
                 if len(records) >= alert_total:
                     print(f"Retrieved all available alerts ({alert_total} total)")
                     break
     
                 if len(page_results) < current_page_size:
                     print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_page_size})")
                     break
     
                 offset += len(page_results)
     
             except Exception as e:
                 print(f"Error fetching alerts: {e}")
                 return [], None
     
         print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
         return records, newest_time
     

   • requirements.txt:

     functions-framework==3.*
     google-cloud-storage==2.*
     urllib3>=2.0.0
     

3. 点击部署以保存并部署该函数。

4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

注意： Pub/Sub 触发器配置会自动创建必要的订阅和权限。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

1. 在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
2. 点击创建作业。

3. 提供以下配置详细信息：

   设置	值
   名称	intel471-alerts-collector-hourly
   区域	选择与 Cloud Run 函数相同的区域
   频率	0 * * * *（每小时一次，整点时）
   时区	选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
   目标类型	Pub/Sub
   主题	选择 Pub/Sub 主题（例如 intel471-alerts-trigger）
   消息正文	{}（空 JSON 对象）

4. 点击创建。

时间表频率选项

根据提醒量和延迟时间要求选择频次：

频率	Cron 表达式	使用场景
每隔 5 分钟	*/5 * * * *	大批量、低延迟
每隔 15 分钟	*/15 * * * *	搜索量中等
每小时	0 * * * *	标准（推荐）
每 6 小时	0 */6 * * *	低成交量、批处理
每天	0 0 * * *	历史数据收集

测试集成

1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业（例如 intel471-alerts-collector-hourly）。
2. 点击强制运行以手动触发作业。
3. 等待几秒钟。
4. 前往 Cloud Run > 服务。
5. 点击函数名称（例如 intel471-alerts-collector）。
6. 点击日志标签页。

7. 验证函数是否已成功执行。查找：

   Fetching alerts from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Page 1: Retrieved X alerts
   Wrote X records to gs://bucket-name/intel471-alerts/alerts_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. 前往 Cloud Storage > 存储分区。

9. 点击您的存储桶名称（例如 intel471-watcher-alerts-logs）。

10. 前往前缀文件夹（例如 intel471-alerts/）。

11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

• HTTP 401：检查环境变量中的 Intel 471 电子邮件地址和 API 密钥
• HTTP 403：验证账号是否具有“监控者提醒”权限
• HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
• 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储桶中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储桶的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
2. 点击添加新 Feed。
3. 点击配置单个 Feed。
4. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Intel 471 Watcher Alerts）。
5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
6. 选择 Intel 471 Watcher 提醒作为日志类型。

7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：

   [e-mail]
   

8. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

   注意： 每个 Google SecOps 实例都有一个唯一的服务账号。请勿使用其他文档或示例中的服务账号。

9. 点击下一步。

10. 为以下输入参数指定值：

    • 存储桶网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储桶 URI：

      gs://intel471-watcher-alerts-logs/intel471-alerts/
      

      将

      • intel471-watcher-alerts-logs：您的 GCS 存储桶名称。
      • intel471-alerts：存储提醒日志的前缀/文件夹路径。
      注意： 请务必在 URI 末尾添加尾随斜杠 (/)。

    • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：

      • 永不：转移后永不删除任何文件（建议用于测试）。
      • 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。
      • 删除已转移的文件和空目录：成功转移后删除文件和空目录。
      注意： 如果您选择删除选项，服务账号必须具有 Storage Object Admin 角色，而不是 Storage Object Viewer 角色。相应地更新 IAM 权限。

    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件（默认值为 180 天）

    • 资产命名空间：资产命名空间

    • 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签

11. 点击下一步。

12. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要您的 GCS 存储桶的 Storage Object Viewer 角色。

1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
2. 点击您的存储桶名称（例如 intel471-watcher-alerts-logs）。
3. 前往权限标签页。
4. 点击授予访问权限。
5. 提供以下配置详细信息：
   • 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址
   • 分配角色：选择 Storage Object Viewer
6. 点击保存。

注意： 如果您打算使用“删除已转移的文件”或“删除已转移的文件和空目录”删除选项，请授予存储对象管理员角色，而不是存储对象查看者角色。

UDM 映射表

日志字段	UDM 映射	逻辑
post.links.forum.uid	additional.fields	标准 UDM 字段未涵盖的其他元数据字段
post.links.forum.name	additional.fields
post.links.thread.uid	additional.fields
post.links.thread.topic	additional.fields
post.links.thread.count	additional.fields
post.uid	additional.fields
post.message	additional.fields
highlight.field	additional.fields
chunk.text	additional.fields
chunk.hl	additional.fields
actor.links.forumTotalCount	additional.fields
actor.links.forumPrivateMessageTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageChannelTotalCount	additional.fields
actor.links.reportTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageServerTotalCount	additional.fields
actor.links.forumPostTotalCount	additional.fields
actor.lastUpdated	additional.fields
actor.activeFrom	additional.fields
actor.activeUntil	additional.fields
data_leak_post.chunk_number	additional.fields
data_leak_post.links.blog.uid	additional.fields
data_leak_post.links.blog.name	additional.fields
data_leak_post.links.thread.uid	additional.fields
data_leak_post.links.thread.topic	additional.fields
data_leak_post.links.thread.count	additional.fields
data_leak_post.message	additional.fields
actor.links.reports[].uid	additional.fields
actor.links.reports[].admiraltyCode	additional.fields
actor.links.reports[].dateOfInformation	additional.fields
状态	additional.fields
watcherUid	additional.fields
watcherGroupUid	additional.fields
report.uid	additional.fields
report.admiraltyCode	additional.fields
foundTime	additional.fields
instantMessage.data.message.text	additional.fields
instantMessage.data.message.uid	additional.fields
instantMessage.data.channel.name	additional.fields
instantMessage.data.channel.uid	additional.fields
instantMessage.data.channel.url	additional.fields
instantMessage.data.channel.registration_date	additional.fields
instantMessage.data.channel.topic	additional.fields
instantMessage.data.server.uid	additional.fields
instantMessage.data.server.service_type	additional.fields
post.links.forum.description	metadata.description	活动或实体的说明
actor.links.reports[].subject	metadata.description
report.subject	metadata.description
report.released	metadata.event_timestamp	相应事件的时间戳
metadata.event_type	metadata.event_type	事件类型（例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION）
uid	metadata.product_log_id	产品中的日志 ID
data_leak_post.file_listing.download_url	principal.url	与正文关联的网址
actor.links.reports[].portalReportUrl	principal.url
report.portalReportUrl	principal.url
post.links.authorActor.handle	principal.user.attribute.labels	用户属性
actor.links.reports[].actorHandle	principal.user.attribute.labels
instantMessage.data.actor.handle	principal.user.attribute.labels
post.links.authorActor.uid	principal.user.userid	用户 ID
actor.uid	principal.user.userid
data_leak_post.uid	principal.user.userid
instantMessage.data.actor.uid	principal.user.userid
report.uid	event.idm.read_only_udm.metadata.additional.fields	从变更日志映射
report.admiraltyCode	event.idm.read_only_udm.metadata.additional.fields	从变更日志映射
report.subject	event.idm.read_only_udm.metadata.description	从变更日志映射
report.portalReportUrl	event.idm.read_only_udm.principal.url	从变更日志映射
report.released	event.idm.read_only_udm.metadata.event_timestamp	从变更日志映射
post.links.forum.description" and "actor.links.reports.subject	metadata.description	从变更日志映射
post.links.authorActor.uid", "data_leak_post.uid" and "actor.uid	principal.user.userid	从变更日志映射
post.links.authorActor.handle" and "actor.links.reports.actorHandle	principal.user.attribute.labels	从变更日志映射
data_leak_post.file_listing.download_url" and "actor.links.reports.portalReportUrl	principal.url	从变更日志映射
post.links.forum.uid", "post.links.forum.name", "post.links.thread.uid", "post.links.thread.topic", "post.links.thread.count", "post.uid", "post.message", "highlights.field", "highlights.chunks.text", "highlights.chunks.hl", "actor.links.forumTotalCount", "actor.links.forumPrivateMessageTotalCount", "actor.links.instantMessageChannelTotalCount", "actor.links.reportTotalCount", "actor.links.instantMessageTotalCount", "actor.links.instantMessageServerTotalCount", "actor.links.forumPostTotalCount", "actor.lastUpdated", "actor.activeFrom", "actor.activeUntil", "data_leak_post.chunk_number", "data_leak_post.links.blog.uid", "data_leak_post.links.blog.name", "data_leak_post.links.thread.uid", "data_leak_post.links.thread.topic", "data_leak_post.links.thread.count", "data_leak_post.message", "actor.links.reports.uid", "actor.links.reports.admiraltyCode", "actor.links.reports.dateOfInformation	additional.fields	从变更日志映射

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