收集 SentinelOne 活动日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 SentinelOne 活动日志注入到 Google Security Operations。

SentinelOne Singularity 是一款自主式端点保护平台，可在端点、云工作负载和 IoT 设备中提供实时预防、检测和响应功能。活动日志会捕获 SentinelOne 环境中的管理和运营事件，包括用户登录、政策变更、威胁管理操作、代理安装和系统配置变更。这些活动日志可以通过 SentinelOne REST API 导出，并写入 GCS 存储桶以供 Google SecOps 提取。

准备工作

请确保满足以下前提条件：

• 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
• 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
• 具有 API 访问权限的 SentinelOne Singularity 管理控制台
• 具有 Viewer 角色或更高权限的 SentinelOne 服务用户账号

生成 SentinelOne API 令牌

1. 登录 SentinelOne 管理控制台 (https://<your-management-url>.sentinelone.net)。
2. 依次前往设置 > 用户 > 服务用户。
3. 依次点击操作 > 创建新的服务用户。
4. 提供以下配置详细信息：
   • 名称：输入一个描述性名称（例如 SIEM Activity Log Integration）
   • 失效日期：设置失效日期或保留默认设置
   • 范围级别：选择适当的范围（账号或网站）
   • 角色：选择 Viewer（读取活动日志所需的最低角色）
5. 点击 Create User（创建用户）。
6. 系统会显示一个对话框，其中包含 API 令牌。
7. 复制并妥善保存 API 令牌。

重要提示： API 令牌仅在创建时显示一次。请将其存储在安全的位置。如果您丢失了令牌，则必须创建新的服务用户才能生成新令牌。

验证 API 访问权限

• 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

  S1_BASE_URL="https://your-management-url.sentinelone.net"
  S1_API_TOKEN="your-api-token"
  
  curl -s -X GET "${S1_BASE_URL}/web/api/v2.1/activities?limit=2" \
      -H "Authorization: ApiToken ${S1_API_TOKEN}" \
      | python3 -m json.tool
  

• 如果响应成功，则会返回一个 JSON 对象，其中包含一个 data 数组（包含活动记录）和一个 pagination 对象：

  {
      "data": [
          {
              "id": "123456789",
              "activityType": 27,
              "activityUuid": "a2c8037c-e6df-436d-b92b-bc09a418717e",
              "createdAt": "2026-03-29T10:30:00.000000Z",
              "primaryDescription": "User logged in",
              "accountId": "123456",
              "accountName": "My Account",
              "siteId": "789012",
              "data": {}
          }
      ],
      "pagination": {
          "nextCursor": "eyJpZCI6...",
          "totalItems": 1500
      }
  }
  

如果您看到以下错误，请执行相应操作：

• HTTP 401（未授权）：验证 API 令牌是否正确且未过期。
• HTTP 403（禁止）：验证服务用户是否具有适当的范围和角色。

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 sentinelone-activity-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。

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 s1-activity-collector-sa
   • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect SentinelOne Activity 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。
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 s1-activity-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 s1-activity-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 SentinelOne REST API 中提取活动日志并将其写入 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	s1-activity-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 主题部分，选择主题 s1-activity-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 s1-activity-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	sentinelone-activity-logs	GCS 存储桶名称
   GCS_PREFIX	sentinelone-activities	日志文件的前缀
   STATE_KEY	sentinelone-activities/state.json	状态文件路径
   S1_BASE_URL	https://your-mgmt-url.sentinelone.net	SentinelOne 管理控制台网址
   S1_API_TOKEN	your-api-token	SentinelOne API 令牌
   PAGE_SIZE	1000	每个 API 页面的记录数（最多 1000 条）
   MAX_RECORDS	50000	每次运行的记录数上限
   LOOKBACK_HOURS	2	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 540 秒（9 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）。

15. 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：

   • 第一个文件 - main.py:：

     import functions_framework
     from google.cloud import storage
     import json
     import os
     import urllib3
     from datetime import datetime, timezone, timedelta
     import time
     
     # Initialize HTTP client with timeouts
     http = urllib3.PoolManager(
       timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=60.0),
       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', 'sentinelone-activities').strip('/')
     STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
     S1_BASE_URL = os.environ.get('S1_BASE_URL', '').rstrip('/')
     S1_API_TOKEN = os.environ.get('S1_API_TOKEN')
     PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
     MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '50000'))
     LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))
     
     ACTIVITIES_ENDPOINT = '/web/api/v2.1/activities'
     
     def parse_datetime(value):
       """Parse ISO datetime string to datetime object."""
       if not value:
         return None
       if value.endswith("Z"):
         value = value[:-1] + "+00:00"
       try:
         return datetime.fromisoformat(value)
       except Exception:
         try:
           return datetime.strptime(value, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
         except Exception:
           return None
     
     @functions_framework.cloud_event
     def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
       SentinelOne Activity records and write to GCS.
     
       Args:
         cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
     
       if not all([GCS_BUCKET, S1_BASE_URL, S1_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"])
             # Overlap by 2 minutes to catch delayed events
             if last_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 activity logs from "
           f"{last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}"
         )
     
         # Fetch activity logs
         records, newest_event_time = fetch_activity_logs(
           start_time=last_time,
           end_time=now,
         )
     
         if not records:
           print("No new activity 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 "
           f"gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}"
         )
     
         # Update state
         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 activity 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):
       """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_activity_logs(start_time, end_time):
       """
       Fetch activity logs from SentinelOne REST API with
       cursor-based pagination.
     
       Args:
         start_time: Start time for log query
         end_time: End time for log query
     
       Returns:
         Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
       """
       url = f"{S1_BASE_URL}{ACTIVITIES_ENDPOINT}"
       headers = {
         'Authorization': f'ApiToken {S1_API_TOKEN}',
         'Content-Type': 'application/json',
       }
     
       # Format timestamps for SentinelOne API
       start_str = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000000Z')
     
       records = []
       newest_time = None
       cursor = None
       backoff = 1.0
     
       while True:
         if len(records) >= MAX_RECORDS:
           print(f"Reached max_records limit ({MAX_RECORDS})")
           break
     
         params = {
           'createdAt__gt': start_str,
           'limit': str(PAGE_SIZE),
           'sortBy': 'createdAt',
           'sortOrder': 'asc',
         }
     
         if cursor:
           params['cursor'] = cursor
     
         try:
           response = http.request(
             'GET', url,
             fields=params,
             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). "
               f"Retrying after {retry_after}s..."
             )
             time.sleep(retry_after)
             backoff = min(backoff * 2, 30.0)
             continue
     
           # Handle token expiry
           if response.status == 401:
             print(
               "API token is invalid or expired. "
               "Generate a new token in SentinelOne console."
             )
             return records, newest_time
     
           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 records, newest_time
     
           data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
           result = data.get('data', [])
           pagination = data.get('pagination', {})
           total_items = pagination.get('totalItems', 0)
           next_cursor = pagination.get('nextCursor')
     
           if not result:
             print("No more results (empty page)")
             break
     
           print(
             f"Retrieved {len(result)} events "
             f"(total: {total_items})"
           )
           records.extend(result)
     
           # Track newest event time
           for event in result:
             try:
               event_time = event.get('createdAt')
               if event_time:
                 if newest_time is None:
                   newest_time = event_time
                 else:
                   current_dt = parse_datetime(event_time)
                   newest_dt = parse_datetime(newest_time)
                   if (
                     current_dt and newest_dt
                     and current_dt > newest_dt
                   ):
                     newest_time = event_time
             except Exception as e:
               print(
                 f"Warning: Could not parse "
                 f"event time: {e}"
               )
     
           # Check pagination
           if not next_cursor:
             print("Reached last page")
             break
     
           cursor = next_cursor
     
         except Exception as e:
           print(f"Error fetching activity logs: {e}")
           return records, newest_time
     
       print(f"Retrieved {len(records)} total activity records")
       return records, newest_time
     

   • 第二个文件 - 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： SentinelOne API 使用基于光标的分页。createdAt__gt 参数用于过滤在指定时间戳之后创建的活动。该 API 每页最多返回 1,000 条记录（由 limit 参数控制）。每个响应中的 pagination.nextCursor 值都会作为下一个请求中的 cursor 参数传递，以检索后续页面。

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	s1-activity-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	选择主题 s1-activity-trigger
   消息正文	{}（空 JSON 对象）

4. 点击创建。

时间表频率选项

根据日志量和延迟时间要求选择频次：

频率	Cron 表达式	使用场景
每隔 10 分钟	*/10 * * * *	高成交量，近乎实时
每小时	0 * * * *	标准（推荐）
每 2 小时	0 */2 * * *	调低音量

注意： 轮询间隔和调度程序频率应保持一致。如果轮询间隔大于调度器时间，可能会发生数据丢失。如果轮询间隔小于调度器时间，可能会出现数据重复。该函数使用 2 分钟的重叠窗口来防止错过事件。

测试集成

1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业。
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 s1-activity-collector。
6. 点击日志标签页。

7. 验证函数是否已成功执行。查找：

   Fetching activity logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Retrieved X events (total: Y)
   Wrote X records to gs://sentinelone-activity-logs/sentinelone-activities/logs_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。

10. 前往前缀文件夹 sentinelone-activities/。

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 400：检查 SentinelOne 管理控制台网址是否没有尾部斜杠。验证查询参数是否正确。
• HTTP 401：API 令牌无效或已过期。在 SentinelOne 控制台中，依次点击设置 > 用户 > 服务用户，生成新令牌。
• HTTP 403：服务用户没有足够的权限。验证角色和范围级别。
• HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试，并采用指数退避算法。
• 缺少环境变量：检查是否已在 Cloud Run 函数配置中设置所有必需的变量。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 SentinelOne 活动日志

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 SentinelOne Activity Logs）。
5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
6. 选择 Sentinelone 活动作为日志类型。

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://sentinelone-activity-logs/sentinelone-activities/
      

      • 替换：
        • sentinelone-activity-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • sentinelone-activities：存储日志的可选前缀/文件夹路径（留空表示根目录）。
    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。
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
deviceNtDomain	about.administrative_domain	已重命名/已映射
deviceExternalId	about.asset.asset_id	直接映射
device_product	about.asset.asset_id	直接映射
device_vendor	about.asset.asset_id	直接映射
fileHash	about.file.full_path	直接映射
filePath	about.file.full_path	已重命名/已映射
_hash	about.file.sha256	已重命名/已映射
fileHash	about.file.sha256	已重命名/已映射
fsize	about.file.size	已重命名/已映射
dvchost	about.hostname	已重命名/已映射
ips	about.ip	已合并
dvc_mac	about.mac	已映射：slot → mac_address
dvcmac	about.mac	已合并
mac_address	about.mac	已合并
deviceTranslatedAddress	about.nat_ip	已合并
Emne	about.process.command_line	直接映射
Path	about.process.command_line	直接映射
Subject	about.process.command_line	直接映射
deviceProcessName	about.process.command_line	已重命名/已映射
dvcpid	about.process.pid	已重命名/已映射
permissions	about.resource.attribute.permissions	已合并
additional_cfp1	additional.fields	已合并
additional_cfp2	additional.fields	已合并
additional_cfp3	additional.fields	已合并
additional_cfp4	additional.fields	已合并
additional_cn1	additional.fields	已合并
additional_cn2	additional.fields	已合并
additional_cn3	additional.fields	已合并
additional_cs1	additional.fields	已合并
additional_cs2	additional.fields	已合并
additional_cs3	additional.fields	已合并
additional_cs4	additional.fields	已合并
additional_cs5	additional.fields	已合并
additional_cs6	additional.fields	已合并
additional_cs7	additional.fields	已合并
additional_devicePayloadId	additional.fields	已合并
additional_eventId	additional.fields	已合并
additional_flexString1	additional.fields	已合并
additional_fname	additional.fields	已合并
cs2	additional.fields	已映射：arc_test → additional_cs2
cs5_label	additional.fields	已合并
source_type_label	additional.fields	已合并
has_user	extensions.auth.type	已映射：true → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
event_name	metadata.description	直接映射
msg	metadata.description	已重命名/已映射
primaryDescription	metadata.description	直接映射
Generated	metadata.event_timestamp	解析为 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss
Received	metadata.event_timestamp	解析为 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss
createdAt	metadata.event_timestamp	解析为 ISO8601
rt	metadata.event_timestamp	解析为 (EEE,ddMMMyyyy,HH:mm:ss)
updatedAt	metadata.event_timestamp	解析为 ISO8601
event_name	metadata.event_type	已映射："LogSpyware","LogPredictiveMachineLearning" → SCAN_UNCATEGORIZED
has_principal	metadata.event_type	已映射：true → NETWORK_CONNECTION、true → STATUS_UPDATE
has_user	metadata.event_type	已映射：true → USER_LOGIN
activityType	metadata.product_event_type	直接映射
device_event_class_id	metadata.product_event_type	直接映射
event_name	metadata.product_event_type	直接映射
activityID	metadata.product_log_id	直接映射
activityUuid	metadata.product_log_id	直接映射
externalId	metadata.product_log_id	直接映射
device_product	metadata.product_name	直接映射
device_version	metadata.product_version	直接映射
device_vendor	metadata.vendor_name	已重命名/已映射
app_protocol_output	network.application_protocol	直接映射
deviceDirection	network.direction	映射：0 → INBOUND，1 → OUTBOUND
requestMethod	network.http.method	已重命名/已映射
requestClientApplication	network.http.user_agent	已重命名/已映射
ip_protocol_out	network.ip_protocol	直接映射
in	network.received_bytes	已重命名/已映射
out	network.sent_bytes	已重命名/已映射
sntdom	principal.administrative_domain	已重命名/已映射
sourceServiceName	principal.application	已重命名/已映射
data.ipAddress	principal.asset.ip	已合并
Group_name	principal.group.group_display_name	直接映射
Gruppenavn	principal.group.group_display_name	直接映射
Device_name	principal.hostname	直接映射
Enhetsnavn	principal.hostname	直接映射
shost	principal.hostname	已重命名/已映射
data.ipAddress	principal.ip	已合并
principal_ip	principal.ip	已合并
shost	principal.ip	已合并
mac	principal.mac	已合并
sourceTranslatedAddress	principal.nat_ip	已合并
sourceTranslatedPort	principal.nat_port	已重命名/已映射
spt	principal.port	已重命名/已映射
data.sourceprocesscommandline	principal.process.command_line	直接映射
sproc	principal.process.command_line	已重命名/已映射
data.sourceprocessname	principal.process.file.names	已合并
spid	principal.process.pid	已重命名/已映射
principal_role	principal.user.attribute.roles	已合并
suser	principal.user.user_display_name	直接映射
suid	principal.user.userid	已重命名/已映射
sec_result	security_result	已合并
_action	security_result.action	已合并
act	security_result.action	映射：accept → _action，deny → _action
Action_Taken	security_result.action_details	直接映射
act	security_result.action_details	直接映射
cat	security_result.category_details	已合并
Scan_Type	security_result.description	直接映射
Type	security_result.description	直接映射
msg_data_2	security_result.description	直接映射
infection_channel_label	security_result.detection_fields	已合并
operasjon_label	security_result.detection_fields	已合并
operation_label	security_result.detection_fields	已合并
permission_label	security_result.detection_fields	已合并
spyware_Grayware_Type_label	security_result.detection_fields	已合并
threat_probability_label	security_result.detection_fields	已合并
tillatelse_label	security_result.detection_fields	已合并
mwProfile	security_result.rule_name	直接映射
severity	security_result.severity	映射："0", "1", "2", "3", "LOW" → LOW，`"4", "5", "6", "MEDIUM", "SUBSTANTIAL", "INFO"...
Result	security_result.summary	直接映射
appcategory	security_result.summary	直接映射
reason	security_result.summary	已重命名/已映射
Spyware	security_result.threat_name	直接映射
Unknown_Threat	security_result.threat_name	直接映射
Virus_Malware_Name	security_result.threat_name	直接映射
oldFilePath	src.file.full_path	已重命名/已映射
oldFileSize	src.file.size	已重命名/已映射
old_permissions	src.resource.attribute.permissions	已合并
dntdom	target.administrative_domain	已重命名/已映射
destinationServiceName	target.application	已重命名/已映射
agentId	target.asset.asset_id	直接映射
data.computerName	target.asset.hostname	直接映射
data.newGroupName	target.group.group_display_name	直接映射
data.newGroupId	target.group.product_object_id	直接映射
data.computerName	target.hostname	直接映射
temp_dhost	target.hostname	直接映射
IPv6_Address	target.ip	已合并
dst_ip	target.ip	已合并
ipv6	target.ip	已映射：- → IPv6_Address
data.siteName	target.location.name	直接映射
siteName	target.location.name	直接映射
mac_address	target.mac	已合并
accountName	target.namespace	直接映射
destination_translated_address	target.nat_ip	已合并
destinationTranslatedPort	target.nat_port	已重命名/已映射
dpt	target.port	已重命名/已映射
dproc	target.process.command_line	已重命名/已映射
File_name	target.process.file.full_path	直接映射
Infected_Resource	target.process.file.full_path	直接映射
Object	target.process.file.full_path	直接映射
Objekt	target.process.file.full_path	直接映射
dpid	target.process.pid	已重命名/已映射
full_scope_details_label	target.resource.attribute.labels	已合并
notification_scope_label	target.resource.attribute.labels	已合并
resource_Type_label	target.resource.attribute.labels	已合并
scope_level_label	target.resource.attribute.labels	已合并
site_id_label	target.resource.attribute.labels	已合并
vendor_activity_id_label	target.resource.attribute.labels	已合并
request	target.url	直接映射
target_role	target.user.attribute.roles	已合并
CustomerName	target.user.user_display_name	直接映射
data.accountName	target.user.user_display_name	直接映射
temp_duser	target.user.user_display_name	直接映射
Bruker	target.user.userid	直接映射
User_value	target.user.userid	直接映射
accountId	target.user.userid	直接映射
temp_duid	target.user.userid	直接映射
不适用	extensions.auth.type	常量：AUTHTYPE_UNSPECIFIED
不适用	metadata.event_type	常量：PROCESS_UNCATEGORIZED
不适用	metadata.vendor_name	常量：SentinelOne
不适用	network.direction	常量：INBOUND
不适用	security_result.severity	常量：LOW
createdAt	event.idm.read_only_udm.metadata.event_timestamp	从变更日志映射
updatedAt	event.idm.read_only_udm.security_result.last_updated_time	从变更日志映射
activityUuid	event.idm.read_only_udm.metadata.product_log_id	从变更日志映射
activityID	event.idm.read_only_udm.metadata.product_log_id	从变更日志映射
primaryDescription	event.idm.read_only_udm.metadata.description	从变更日志映射
rt	event.idm.read_only_udm.metadata.event_timestamp	从变更日志映射
activityType	event.idm.read_only_udm.metadata.product_event_type	从变更日志映射
device_product	event.idm.read_only_udm.metadata.product_name	从变更日志映射
data.ipAddress	event.idm.read_only_udm.principal.ip	从变更日志映射
data.ipAddress	event.idm.read_only_udm.principal.asset.ip	从变更日志映射
data.sourceprocesscommandline	event.idm.read_only_udm.principal.process.command_line	从变更日志映射
data.sourceprocessname	event.idm.read_only_udm.principal.process.file.names	从变更日志映射
agentId	event.idm.read_only_udm.target.asset.asset_id	从变更日志映射
data.computerName	event.idm.read_only_udm.target.hostname	从变更日志映射
data.computerName	event.idm.read_only_udm.target.asset.hostname	从变更日志映射
accountName	event.idm.read_only_udm.target.namespace	从变更日志映射
siteName,	event.idm.read_only_udm.target.location.name	从变更日志映射
accountId	event.idm.read_only_udm.target.user.userid	从变更日志映射
data.accountName	event.idm.read_only_udm.target.user.user_display_name	从变更日志映射
data.newGroupId	event.idm.read_only_udm.target.group.product_object_id	从变更日志映射
data.newGroupName	event.idm.read_only_udm.target.group.group_display_name	从变更日志映射
data.sourceType	event.idm.read_only_udm.additional.fields	从变更日志映射
data.alertid	event.idm.read_only_udm.security_result.rule_id	从变更日志映射
data.ruledescription	event.idm.read_only_udm.security_result.detection_fields	从变更日志映射
data.oldGroupName	event.idm.read_only_udm.security_result.detection_fields	从变更日志映射
data.oldGroupId	event.idm.read_only_udm.security_result.detection_fields	从变更日志映射
data.newGroupId	event.idm.read_only_udm.security_result.detection_fields	从变更日志映射
data.newGroupName	event.idm.read_only_udm.security_result.detection_fields	从变更日志映射
data.fullScopeDetails	event.idm.read_only_udm.security_result.description	从变更日志映射

更新日志

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