收集 Keeper Enterprise 安全性記錄

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本文說明如何使用 Google Cloud Storage V2，將 Keeper Enterprise Security 記錄檔擷取至 Google Security Operations。

Keeper Enterprise Security 是企業密碼管理工具和權限存取管理平台，可保護憑證、密鑰和機密資料。透過 Reporting and Alerts API，這項服務會產生保險箱存取、密碼變更、共用事件和管理動作的稽核記錄。

事前準備

請確認您已完成下列事前準備事項：

  • Google SecOps 執行個體
  • 已啟用 Cloud Storage API 的 GCP 專案
  • 建立及管理 GCS bucket 的權限
  • 管理 Google Cloud Storage 值區 IAM 政策的權限
  • 建立 Cloud Run 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • 具備管理員權限的 Keeper 管理控制台特殊存取權
  • 啟用進階報表和快訊模組 (ARAM) 的 Keeper Enterprise 或 Business 方案

建立 Google Cloud Storage bucket

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 選取專案或建立新專案。
  3. 在導覽選單中，依序前往「Cloud Storage」>「Bucket」。
  4. 按一下「建立值區」。

  5. 請提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    為 bucket 命名 輸入全域不重複的名稱 (例如 keeper-audit-logs)
    位置類型 根據需求選擇 (區域、雙區域、多區域)
    位置 選取位置 (例如 us-central1)
    儲存空間級別 標準 (建議用於經常存取的記錄)
    存取控管 統一 (建議)
    保護工具 選用：啟用物件版本管理或資料保留政策

  6. 點選「建立」。

收集 Keeper Enterprise Security API 憑證

建立 API 金鑰

  1. 登入 Keeper 管理控制台。
  2. 依序前往「管理」>「報表和快訊」。
  3. 按一下「API 金鑰」，或前往 API 金鑰管理部分。
  4. 點選「建立 API 金鑰」。
  5. 輸入 API 金鑰名稱 (例如 Google Security Operations Integration)。
  6. 複製下列詳細資料並儲存到安全位置：
    • API 金鑰：產生的 API 金鑰值
    • 私密金鑰：下載私密金鑰檔案 (用於產生權杖)

  7. 從管理控制台記下 Keeper Enterprise Enterprise ID。

判斷 API 基準網址

  • Keeper API 基本網址取決於資料中心區域：

    區域 API 基礎網址
    美國 https://keepersecurity.com
    歐盟 https://keepersecurity.eu
    AU https://keepersecurity.com.au
    CA https://keepersecurity.ca
    JP https://keepersecurity.jp
    美國 GovCloud https://govcloud.keepersecurity.us

驗證權限

如要確認帳戶是否具備必要權限，請按照下列步驟操作：

  1. 登入 Keeper 管理控制台。
  2. 依序前往「管理」>「報表和快訊」。
  3. 如果能看到「報表和快訊」資訊主頁和「API 金鑰」部分，表示您具備必要權限。
  4. 如果沒有看到這個選項，請與 Keeper 管理員聯絡，啟用 ARAM 模組並授予管理員存取權。

測試 API 存取權

  • 請先測試憑證，再繼續進行整合：

    # Replace with your actual credentials
KEEPER_API_KEY="your-api-key"
KEEPER_BASE="https://keepersecurity.com"

# Test API access - get audit events (requires signed token)
# Note: Keeper uses a signed JWT for authentication.
# Refer to Keeper Commander CLI for testing:
keeper audit-report --format json --limit 1

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

Cloud Run 函式需要具備 GCS bucket 寫入權限，且可由 Pub/Sub 叫用的服務帳戶。

建立服務帳戶

  1. 在 GCP 控制台中，依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)。
  2. 按一下「Create Service Account」(建立服務帳戶)。
  3. 請提供下列設定詳細資料：
    • 服務帳戶名稱：輸入 keeper-logs-collector-sa
    • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect Keeper Enterprise Security logs
  4. 按一下「建立並繼續」。
  5. 在「將專案存取權授予這個服務帳戶」部分，新增下列角色：
    1. 按一下「選擇角色」。
    2. 搜尋並選取「Storage 物件管理員」。
    3. 點選「+ 新增其他角色」。
    4. 搜尋並選取「Cloud Run Invoker」。
    5. 點選「+ 新增其他角色」。
    6. 搜尋並選取「Cloud Functions Invoker」(Cloud Functions 叫用者)。
  6. 按一下「繼續」。
  7. 按一下 [完成]。

這些角色適用於：

  • Storage 物件管理員：將記錄檔寫入 GCS bucket，並管理狀態檔案
  • Cloud Run 叫用者：允許 Pub/Sub 叫用函式
  • Cloud Functions 叫用者：允許函式叫用

授予 GCS 值區的 IAM 權限

將 GCS bucket 的寫入權限授予服務帳戶：

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 點按 bucket 名稱 (例如 keeper-audit-logs)。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。
  5. 請提供下列設定詳細資料：
    • 新增主體：輸入服務帳戶電子郵件地址 (例如 keeper-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)
    • 指派角色：選取「Storage 物件管理員」
  6. 按一下 [儲存]。

建立 Pub/Sub 主題

建立 Pub/Sub 主題，Cloud Scheduler 會將訊息發布至該主題，而 Cloud Run 函式會訂閱該主題。

  1. 在 GCP Console 中，前往「Pub/Sub」>「Topics」(主題)。
  2. 按一下「建立主題」。
  3. 請提供下列設定詳細資料：
    • 主題 ID：輸入 keeper-logs-trigger
    • 其他設定保留預設值
  4. 點選「建立」。

建立 Cloud Run 函式來收集記錄

Cloud Run 函式會由 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 訊息觸發，從 Keeper Reporting and Alerts API 擷取記錄，並寫入 GCS。

  1. 前往 GCP Console 的「Cloud Run」。
  2. 按一下「Create service」(建立服務)。
  3. 選取「函式」 (使用內嵌編輯器建立函式)。

  4. 在「設定」部分，提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    服務名稱 keeper-logs-collector
    區域 選取與 GCS bucket 相符的區域 (例如 us-central1)
    執行階段 選取 Python 3.12 以上版本

  5. 在「Trigger (optional)」(觸發條件 (選用)) 專區：

    1. 按一下「+ 新增觸發條件」。
    2. 選取「Cloud Pub/Sub」。
    3. 在「選取 Cloud Pub/Sub 主題」中，選擇主題 keeper-logs-trigger。
    4. 按一下 [儲存]。

  6. 在「Authentication」(驗證) 部分：

    1. 選取「需要驗證」。
    2. 檢查 Identity and Access Management (IAM)。

  7. 向下捲動並展開「容器」、「網路」和「安全性」。

  8. 前往「安全性」分頁：

    • 服務帳戶：選取服務帳戶 keeper-logs-collector-sa。

  9. 前往「容器」分頁：

    1. 按一下「變數與密鑰」。
    2. 針對每個環境變數，按一下「+ 新增變數」：
    變數名稱 範例值 說明
    GCS_BUCKET keeper-audit-logs GCS bucket 名稱
    GCS_PREFIX keeper 記錄檔的前置字串
    STATE_KEY keeper/state.json 狀態檔案路徑
    KEEPER_API_BASE https://keepersecurity.com Keeper API 基本網址
    KEEPER_API_KEY your-api-key Keeper API 金鑰
    KEEPER_PRIVATE_KEY base64-encoded-private-key Base64 編碼的私密金鑰
    KEEPER_ENTERPRISE_ID 12345 企業 ID
    MAX_RECORDS 5000 每次執行的記錄數上限
    PAGE_SIZE 1000 每頁記錄數
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期

  10. 在「變數與密鑰」部分，向下捲動至「要求」：

    • 要求逾時：輸入 600 秒 (10 分鐘)

  11. 前往「設定」分頁：

    • 在「資源」部分：
      • 記憶體：選取 512 MiB 以上
      • CPU：選取 1

  12. 在「修訂版本資源調度」部分：

    • 執行個體數量下限：輸入 0
    • 執行個體數量上限：輸入 100 (或根據預期負載調整)

  13. 點選「建立」。

  14. 等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。

  15. 服務建立完成後，系統會自動開啟內嵌程式碼編輯器。

新增函式程式碼

  1. 在「進入點」欄位中輸入「main」。

  2. 在內嵌程式碼編輯器中建立兩個檔案：

    • 第一個檔案 - 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
  import hashlib
  import hmac

  # 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', 'keeper')
  STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'keeper/state.json')
  KEEPER_API_BASE = os.environ.get('KEEPER_API_BASE', 'https://keepersecurity.com')
  KEEPER_API_KEY = os.environ.get('KEEPER_API_KEY')
  KEEPER_PRIVATE_KEY = os.environ.get('KEEPER_PRIVATE_KEY')
  KEEPER_ENTERPRISE_ID = os.environ.get('KEEPER_ENTERPRISE_ID')
  MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
  PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
  LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

  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)

  def get_auth_token():
    """
    Generate authentication token for Keeper Reporting API.
    Uses HMAC-SHA512 signing with the private key.
    """
    api_base = KEEPER_API_BASE.rstrip('/')
    token_url = f"{api_base}/api/rest/enterprise/auth/token"

    # Build token request
    timestamp = str(int(time.time()))
    message = f"{KEEPER_API_KEY}:{timestamp}"

    # Decode private key from base64
    private_key_bytes = base64.b64decode(KEEPER_PRIVATE_KEY)

    # Sign with HMAC-SHA512
    signature = hmac.new(
      private_key_bytes,
      message.encode('utf-8'),
      hashlib.sha512
    ).digest()
    signature_b64 = base64.b64encode(signature).decode('utf-8')

    body = json.dumps({
      'api_key': KEEPER_API_KEY,
      'timestamp': timestamp,
      'signature': signature_b64,
      'enterprise_id': KEEPER_ENTERPRISE_ID
    })

    headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Accept': 'application/json'
    }

    backoff = 1.0
    for attempt in range(3):
      response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)

      if response.status == 429:
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
        print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

      if response.status != 200:
        raise RuntimeError(f"Failed to get auth token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      return data.get('token', data.get('access_token'))

    raise RuntimeError("Failed to get auth token after 3 retries")

  @functions_framework.cloud_event
  def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Keeper Enterprise
    Security audit logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, KEEPER_API_KEY, KEEPER_PRIVATE_KEY, KEEPER_ENTERPRISE_ID]):
      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 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 logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

      # Get auth token
      token = get_auth_token()

      # Fetch logs
      records, newest_event_time = fetch_logs(
        token=token,
        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(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch audit event logs from Keeper Reporting and Alerts API
    with pagination and rate limiting.

    Args:
      token: Authentication token
      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)
    """
    api_base = KEEPER_API_BASE.rstrip('/')
    endpoint = f"{api_base}/api/rest/enterprise/audit-events"

    headers = {
      'Authorization': f'Bearer {token}',
      'Accept': 'application/json',
      'Content-Type': 'application/json',
      'User-Agent': 'GoogleSecOps-KeeperCollector/1.0'
    }

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

    # Convert to Unix epoch seconds for Keeper API
    start_epoch = int(start_time.timestamp())
    end_epoch = int(end_time.timestamp())
    cursor = None

    while True:
      page_num += 1

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

      # Build request body
      body = {
        'start_time': start_epoch,
        'end_time': end_epoch,
        'limit': min(page_size, max_records - len(records)),
        'enterprise_id': KEEPER_ENTERPRISE_ID
      }
      if cursor:
        body['cursor'] = cursor

      try:
        response = http.request(
          'POST',
          endpoint,
          body=json.dumps(body),
          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.get('audit_events', data.get('events', []))

        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_ts = event.get('timestamp') or event.get('created')
            if event_ts:
              if isinstance(event_ts, (int, float)):
                event_dt = datetime.fromtimestamp(event_ts, tz=timezone.utc)
                event_time = event_dt.isoformat()
              else:
                event_time = str(event_ts)
              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
        cursor = data.get('cursor') or data.get('next_cursor')
        if not cursor:
          print("No more pages (no next cursor)")
          break

      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

    • 第二個檔案 - requirements.txt:

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

  3. 點選「部署」即可儲存並部署函式。

  4. 等待部署作業完成 (2 到 3 分鐘)。

建立 Cloud Scheduler 工作

Cloud Scheduler 會定期將訊息發布至 Pub/Sub 主題，觸發 Cloud Run 函式。

  1. 前往 GCP 主控台的「Cloud Scheduler」。
  2. 點選「建立工作」。

  3. 請提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    名稱 keeper-logs-collector-hourly
    區域 選取與 Cloud Run 函式相同的區域
    頻率 0 * * * * (每小時整點)
    時區 選取時區 (建議使用世界標準時間)
    目標類型 Pub/Sub
    主題 選取主題 keeper-logs-trigger
    郵件內文 {} (空白 JSON 物件)

  4. 點選「建立」。

排程頻率選項

根據記錄檔量和延遲時間要求選擇頻率：

頻率 Cron 運算式 用途
每 5 分鐘 */5 * * * * 大量、低延遲
每 15 分鐘 */15 * * * * 中等
每小時 0 * * * * 標準 (建議)
每 6 小時 0 */6 * * * 少量、批次處理
每日 0 0 * * * 歷來資料集合

測試整合項目

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中找出您的工作。
  2. 按一下「強制執行」即可手動觸發工作。
  3. 稍等幾秒鐘。
  4. 前往「Cloud Run」>「Services」。
  5. 按一下 keeper-logs-collector。
  6. 按一下 [Logs] (記錄) 分頁標籤。

  7. 確認函式是否已順利執行。請注意以下事項：

    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://keeper-audit-logs/keeper/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。

  9. 按一下 bucket 名稱 (keeper-audit-logs)。

  10. 前往 keeper/ 資料夾。

  11. 確認是否已建立新的 .ndjson 檔案，且檔案名稱包含目前的時間戳記。

如果記錄中顯示錯誤：

  • HTTP 401：檢查環境變數中的 API 憑證
  • HTTP 403：確認帳戶在 Keeper 管理控制台中具備必要的 ARAM 權限
  • HTTP 429：頻率限制 - 函式會自動重試，並延遲一段時間
  • 缺少環境變數：檢查是否已設定所有必要變數

在 Google SecOps 中設定動態饋給，擷取 Keeper Enterprise Security 記錄

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」。
  2. 按一下「新增動態消息」。
  3. 按一下「設定單一動態饋給」。
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Keeper Enterprise Security Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「Keeper Enterprise Security」做為「記錄類型」。

  7. 按一下「取得服務帳戶」，系統會顯示專屬服務帳戶電子郵件地址，例如：

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

  8. 複製電子郵件地址。

  9. 點選「下一步」。

  10. 指定下列輸入參數的值：

    • 儲存空間 bucket URL：輸入 GCS bucket URI，並加上前置路徑：

      gs://keeper-audit-logs/keeper/
      • 取代：
        • keeper-audit-logs：您的 GCS bucket 名稱。
        • keeper：儲存記錄的選用前置字元/資料夾路徑 (如為根目錄，請留空)。

    • 來源刪除選項：根據偏好設定選取刪除選項：

      • 永不：移轉後一律不刪除任何檔案 (建議用於測試)。
      • 刪除已轉移的檔案：成功轉移檔案後刪除檔案。

      • 刪除已轉移的檔案和空白目錄：成功轉移後刪除檔案和空白目錄。

    • 檔案存在時間上限：包含在過去天數內修改的檔案 (預設為 180 天)

    • 資產命名空間：資產命名空間

    • 擷取標籤：要套用至這個動態饋給事件的標籤

  11. 點選「下一步」。

  12. 在「Finalize」(完成) 畫面中檢查新的動態饋給設定，然後按一下「Submit」(提交)。

將 IAM 權限授予 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 服務帳戶需要 GCS bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 點按 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。
  5. 請提供下列設定詳細資料：
    • 新增主體：貼上 Google SecOps 服務帳戶電子郵件地址
    • 指派角色：選取「Storage 物件檢視者」
  6. 按一下 [儲存]。

UDM 對應表

記錄欄位 UDM 對應 邏輯
logData.channel extensions.auth.type 如果值位於 ["SSO", "MACHINE", "VPN", "PHYSICAL", "TACACS"] 中，請設為大寫值，否則請設為「AUTHTYPE_UNSPECIFIED」
logData.timestamp metadata.event_timestamp 以 ISO8601 格式轉換
logData.audit_event、logData.remote_address metadata.event_type 如果 audit_event 符合「login」且 remote_address 不為空白，則設為「USER_LOGIN」；如果 remote_address 不為空白，則設為「STATUS_UPDATE」；否則設為「GENERIC_EVENT」
logData.audit_event metadata.product_event_type 直接複製值
logData.enterprise_id metadata.product_log_id 已轉換為字串
metadata.product_name 設為「KEEPER」
metadata.vendor_name 設為「KEEPER」
logData.client_version network.http.parsed_user_agent 直接複製值，然後轉換為 parseduseragent
logData.client_version network.http.user_agent 直接複製值
logData.remote_address principal.asset.ip 直接複製值
logData.remote_address principal.ip 直接複製值
logData.category security_result.category_details 從來源合併
logData.shared_folder_uid, logData.folder_uid security_result.detection_fields 合併為索引鍵為「shared_folder_uid」和「folder_uid」的標籤
logData.email target.user.email_addresses 從來源合併
logData.username target.user.userid 直接複製值

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