Se stai cercando informazioni sugli audit log creati Vertex AI Workbench, consulta le pagine degli audit log per blocchi note gestiti o Blocchi note gestiti dall'utente.
Questo documento descrive gli audit log creati da Vertex AI nell'ambito di Audit log di Cloud.
Panoramica
I servizi Google Cloud scrivono audit log per aiutarti a rispondere alle domande: cosa, dove e quando?" all'interno delle tue risorse Google Cloud.
I progetti Google Cloud contengono solo gli audit log per le risorse direttamente nel progetto Google Cloud. Altre risorse Google Cloud, ad esempio cartelle, organizzazioni e account di fatturazione, contengono i log di controllo l'entità stessa.
Per una panoramica generale di Cloud Audit Logs, consulta Panoramica di Cloud Audit Logs. Per una comprensione più approfondita del formato degli audit log, consulta Informazioni sui log di controllo.
Log di controllo disponibili
Per Vertex AI sono disponibili i seguenti tipi di audit log:
-
Audit log delle attività di amministrazione
Include "scrittura amministratore" operazioni che scrivono metadati o configurazioni informazioni.
Non puoi disabilitare gli audit log per le attività di amministrazione.
-
Audit log degli accessi ai dati
Include "Lettura amministratore" operazioni che leggono i metadati o la configurazione informazioni. Include anche "dati letti" e "scrittura dati" operazioni che lettura o scrittura dei dati forniti dall'utente.
Per ricevere gli audit log di accesso ai dati, è necessario attivarle in modo esplicito.
Per una descrizione più completa dei tipi di audit log, consulta Tipi di audit log.
Operazioni con audit
La tabella seguente riassume le operazioni API corrispondenti a ciascun audit log digita in Vertex AI:
Categoria di audit log | Operazioni di Vertex AI |
---|---|
Audit log delle attività di amministrazione | batchPredictionJobs.cancel batchPredictionJobs.create batchPredictionJobs.delete customJobs.cancel customJobs.create customJobs.delete dataLabelingJobs.cancel dataLabelingJobs.create dataLabelingJobs.delete datasets.create datasets.delete datasets.export datasets.import datasets.patch endpoints.create endpoints.delete endpoints.deployModel endpoints.patch endpoints.undeployModel featurestores.create featurestores.delete featurestores.patch featurestores.setIamPolicy featurestores.entityTypes.create featurestores.entityTypes.delete featurestores.entityTypes.patch featurestores.entityTypes.setIamPolicy featurestores.entityTypes.features.batchCreate featurestores.entityTypes.features.create featurestores.entityTypes.features.delete featurestores.entityTypes.features.patch hyperparameterTuningJobs.cancel hyperparameterTuningJobs.create hyperparameterTuningJobs.delete indexEndpoints.create indexEndpoints.delete indexEndpoints.deployIndex indexEndpoints.mutateDeployedIndex indexEndpoints.patch indexEndpoints.undeployIndex metadataStores.create metadataStores.delete metadataStores.artifacts.create metadataStores.artifacts.delete metadataStores.artifacts.patch metadataStores.artifacts.purge metadataStores.contexts.addContextArtifactsAndExecutions metadataStores.contexts.addContextChildren metadataStores.contexts.create metadataStores.contexts.delete metadataStores.contexts.patch metadataStores.contexts.purge metadataStores.executions.addExecutionEvents metadataStores.executions.create metadataStores.executions.delete metadataStores.executions.patch metadataStores.executions.purge metadataStores.metadataSchemas.create migratableResources.batchMigrate modelDeploymentMonitoringJobs.create modelDeploymentMonitoringJobs.delete modelDeploymentMonitoringJobs.patch modelDeploymentMonitoringJobs.pause modelDeploymentMonitoringJobs.resume models.delete models.deleteVersion models.export models.mergeVersionAliases models.patch models.upload models.evaluations.import models.evaluations.slices.batchImport modelMonitors.create modelMonitors.delete modelMonitors.update modelMonitoringJobs.create modelMonitoringJobs.delete operations.cancel pipelineJobs.cancel pipelineJobs.create pipelineJobs.delete schedules.create schedules.delete schedules.update specialistPools.create specialistPools.delete specialistPools.patch studies.create studies.delete studies.trials.addTrialMeasurement studies.trials.complete studies.trials.create studies.trials.delete studies.trials.stop studies.trials.suggest tensorboards.create tensorboards.delete tensorboards.patch tensorboards.experiments.create tensorboards.experiments.delete tensorboards.experiments.patch tensorboards.experiments.write tensorboards.experiments.runs.batchCreate tensorboards.experiments.runs.create tensorboards.experiments.runs.delete tensorboards.experiments.runs.patch tensorboards.experiments.runs.write tensorboards.experiments.runs.timeSeries.batchCreate tensorboards.experiments.runs.timeSeries.create tensorboards.experiments.runs.timeSeries.delete tensorboards.experiments.runs.timeSeries.patch trainingPipelines.cancel trainingPipelines.create trainingPipelines.delete tuningJobs.cancel tuningJobs.create deploymentResourcePool.create deploymentResourcePool.delete |
Audit log dell'accesso ai dati (ADMIN_READ) | batchPredictionJobs.get batchPredictionJobs.list customJobs.get customJobs.list dataLabelingJobs.get dataLabelingJobs.list datasets.get datasets.list datasets.annotationSpecs.get datasets.annotations.list datasets.savedQueries.list endpoints.get endpoints.list featurestores.get featurestores.getIamPolicy featurestores.list featurestores.searchFeatures featurestores.entityTypes.get featurestores.entityTypes.getIamPolicy featurestores.entityTypes.list featurestores.entityTypes.features.get featurestores.entityTypes.features.list hyperparameterTuningJobs.get hyperparameterTuningJobs.list indexEndpoints.get indexEndpoints.list indexes.get indexes.delete metadataStores.get metadataStores.list metadataStores.artifacts.get metadataStores.artifacts.list metadataStores.artifacts.queryArtifactLineageSubgraph metadataStores.contexts.get metadataStores.contexts.list metadataStores.contexts.queryContextLineageSubgraph metadataStores.executions.get metadataStores.executions.list metadataStores.executions.queryExecutionInputsAndOutputs metadataStores.metadataSchemas.get metadataStores.metadataSchemas.list migratableResources.search modelDeploymentMonitoringJobs.get modelDeploymentMonitoringJobs.list models.get models.list models.listVersions models.evaluations.get models.evaluations.list models.evaluations.slices.get models.evaluations.slices.list modelMonitors.get modelMonitors.list modelMonitoringJobs.get modelMonitoringJobs.list pipelineJobs.get pipelineJobs.list schedules.get schedules.list specialistPools.get specialistPools.list studies.get studies.list studies.lookup studies.trials.checkTrialEarlyStoppingState studies.trials.get studies.trials.list studies.trials.listOptimalTrials tensorboards.get tensorboards.list tensorboards.experiments.get tensorboards.experiments.list tensorboards.experiments.runs.get tensorboards.experiments.runs.list tensorboards.experiments.runs.timeSeries.batchRead tensorboards.experiments.runs.timeSeries.exportTensorboardTimeSeries tensorboards.experiments.runs.timeSeries.get tensorboards.experiments.runs.timeSeries.list tensorboards.experiments.runs.timeSeries.read tensorboards.experiments.runs.timeSeries.readBlobData trainingPipelines.get trainingPipelines.list tuningJobs.get tuningJobs.list deploymentResourcePool.get deploymentResourcePool.list deploymentResourcePool.queryDeployedModels |
Audit log di accesso ai dati (DATA_READ) | datasets.dataItems.list endpoints.explain endpoints.predict endpoints.rawPredict featurestores.batchReadFeatureValues featurestores.entityTypes.exportFeatureValues featurestores.entityTypes.readFeatureValues featurestores.entityTypes.streamingReadFeatureValues modelDeploymentMonitoringJobs.searchModelDeploymentMonitoringStatsAnomalies modelMonitors.searchModelMonitoringAlerts modelMonitors.searchModelMonitoringStats |
Audit log degli accessi ai dati (DATA_WRITE) | featurestores.entityTypes.importFeatureValues indexes.create indexes.patch indexes.removeDatapoints indexes.upsertDatapoints |
Formato degli audit log
Le voci di audit log includono i seguenti oggetti:
La voce di log stessa, che è un oggetto di tipo
LogEntry
. Di seguito vengono riportati alcuni campi utili:logName
contiene l'ID risorsa e il tipo di audit log.resource
contiene il target dell'operazione controllata.timeStamp
contiene l'ora dell'operazione controllata.protoPayload
contiene le informazioni controllate.
I dati del logging di controllo, che sono un oggetto
AuditLog
conservato in nel campoprotoPayload
della voce di log.Informazioni di audit facoltative e specifiche del servizio, che sono un valore . Per le integrazioni precedenti, questo oggetto si trova in
serviceData
campo dell'oggettoAuditLog
; le integrazioni successive utilizzano il campometadata
.
Per gli altri campi in questi oggetti e come interpretarli, rivedi Informazioni sui log di controllo.
Nome log
I nomi dei log di Cloud Audit Logs includono identificatori di risorse che indicano Progetto Google Cloud o altra entità Google Cloud proprietaria dell'audit log e se il log contiene attività di amministrazione, accesso ai dati, criterio negato o degli audit log degli eventi di sistema.
Di seguito sono riportati i nomi degli audit log, incluse le variabili per la risorsa identificatori:
projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/activity projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/data_access projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/system_event projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/policy folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/activity folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/data_access folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/system_event folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/policy billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/activity billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/data_access billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/system_event billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/policy organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/activity organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/data_access organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/system_event organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com/policy
Nome servizio
Gli audit log di Vertex AI utilizzano il nome del servizio
aiplatform.googleapis.com
.
Per un elenco di tutti i nomi dei servizi dell'API Cloud Logging e i relativi nomi tipo di risorsa monitorata, consulta Mappare i servizi alle risorse.
Tipi di risorse
Gli audit log di Vertex AI utilizzano il tipo di risorsa
audited_resource
per tutti gli audit log.
Per un elenco di tutti i tipi di risorsa monitorata di Cloud Logging e dei dettagli le informazioni, vedi Tipi di risorse monitorate.
Identità chiamante
L'indirizzo IP del chiamante è mantenuto nel campo RequestMetadata.caller_ip
di
l'oggetto AuditLog
. Il logging potrebbe oscurare determinate
le identità dei chiamanti e gli indirizzi IP.
Per informazioni sulle informazioni oscurate negli audit log, consulta Identità dei chiamanti negli audit log.
Abilitazione degli audit log
Gli audit log per le attività di amministrazione sono sempre abilitati; non puoi disabilitarle.
Gli audit log di accesso ai dati sono disabilitati per impostazione predefinita e non vengono scritti a meno che esplicitamente abilitati (l'eccezione sono gli audit log di accesso ai dati BigQuery, che non può essere disabilitato).
Per informazioni sull'abilitazione di alcuni o di tutti gli audit log di accesso ai dati, consulta Abilitare gli audit log di accesso ai dati.
Autorizzazioni e ruoli
Le autorizzazioni e i ruoli IAM determinano la tua capacità di accedere ai dati degli audit log nelle risorse Google Cloud.
Quando decidi quale Autorizzazioni e ruoli specifici di Logging si applicano al tuo caso d'uso, considera quanto segue:
Il ruolo Visualizzatore log (
roles/logging.viewer
) ti concede l'accesso di sola lettura a Audit log delle attività di amministrazione, dei criteri negati e degli eventi di sistema. Se hai solo questo ruolo, non puoi visualizzare gli audit log di accesso ai dati_Default
bucket.il ruolo Visualizzatore log privati
(roles/logging.privateLogViewer
) include autorizzazioni contenute inroles/logging.viewer
, oltre alla possibilità Audit log degli accessi ai dati nel bucket_Default
.Tieni presente che se questi log privati sono archiviati in bucket definiti dall'utente, l'utente che dispone delle autorizzazioni per leggere i log nei bucket può leggere logaritmi. Per ulteriori informazioni sui bucket di log, consulta Panoramica su routing e archiviazione.
Per saperne di più sulle autorizzazioni e i ruoli IAM che si applicano ai dati degli audit log, Controllo dell'accesso con IAM.
Visualizza i log
Puoi eseguire query per tutti gli audit log oppure per i log in base
nome del log di controllo. Il nome dell'audit log include
identificatore di risorsa
del progetto, della cartella, dell'account di fatturazione o
organizzazione per la quale vuoi visualizzare le informazioni di audit logging.
Le tue query possono specificare campi LogEntry
indicizzati e, se utilizzi
alla pagina Analisi dei log, che supporta le query SQL, puoi
visualizzare i risultati della query sotto forma di grafico.
Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query sui log, consulta le pagine seguenti:
- Crea query in Esplora log.
- Query e visualizza i log in Analisi dei log.
- Query di esempio per approfondimenti sulla sicurezza.
Console
Nella console Google Cloud, puoi utilizzare Esplora log per recuperare le voci di audit log per il progetto, la cartella o organizzazione:
-
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Esplora log:
Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Logging.
Seleziona un progetto, una cartella o un'organizzazione Google Cloud esistente.
Per visualizzare tutti gli audit log, inserisci una delle seguenti query nel campo dell'editor query e quindi fai clic su Esegui query:
logName:"cloudaudit.googleapis.com"
protoPayload."@type"="type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog"
Per visualizzare gli audit log per una risorsa e un tipo di audit log specifici, Nel riquadro Query Builder, procedi nel seguente modo:
In Tipo di risorsa, seleziona la risorsa Google Cloud la cui di controllo degli audit log che vuoi visualizzare.
In Nome log, seleziona il tipo di audit log che vuoi visualizzare:
- Per gli audit log per le attività di amministrazione, seleziona attività.
- Per gli audit log di accesso ai dati, seleziona data_access.
- Per gli audit log degli eventi di sistema, seleziona system_event.
- Per gli audit log relativi ai criteri negati, seleziona policy.
Fai clic su Esegui query.
Se non vedi queste opzioni, significa che non sono presenti audit log di del tipo disponibile nel progetto, nella cartella o dell'organizzazione.
Se riscontri problemi quando cerchi di visualizzare i log nel Esplora log, controlla risoluzione dei problemi informazioni.
Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query utilizzando Esplora log, consulta Crea query in Esplora log. Per informazioni sul riepilogo delle voci di log in Esplora log con Gemini, vedi Riepilogare le voci di log con l'assistenza di Gemini.
gcloud
Google Cloud CLI fornisce un'interfaccia a riga di comando l'API Logging. Fornisci un identificatore di risorsa valido in ciascun log i nomi degli utenti. Ad esempio, se la query include un valore PROJECT_ID, allora il valore l'identificatore del progetto che fornisci deve fare riferimento all'elemento attualmente selezionato progetto Google Cloud.
Per leggere le voci di audit log a livello di progetto Google Cloud, esegui il seguente comando:
gcloud logging read "logName : projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \ --project=PROJECT_ID
Per leggere le voci di audit log a livello di cartella, esegui questo comando:
gcloud logging read "logName : folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \ --folder=FOLDER_ID
Per leggere le voci di audit log a livello di organizzazione, esegui questo comando :
gcloud logging read "logName : organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \ --organization=ORGANIZATION_ID
Per leggere le voci di audit log a livello di account di fatturazione Cloud, esegui questo comando:
gcloud logging read "logName : billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \ --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID
Aggiungi il flag --freshness
al tuo comando per leggere i log risalenti a più di un giorno fa.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di gcloud CLI, consulta
gcloud logging read
API
Quando crei le query, fornisci un identificatore di risorsa valido in ogni i nomi dei log. Ad esempio, se la query include un valore PROJECT_ID, l'identificatore del progetto che fornisci deve fare riferimento progetto Google Cloud.
Ad esempio, per utilizzare l'API Logging per visualizzare a livello di progetto di audit log, segui questi passaggi:
Vai alla sezione Prova questa API della documentazione per
entries.list
.Inserisci quanto segue nella parte del corpo della richiesta della sezione Prova questa API. Fai clic su questo modulo precompilato. compila automaticamente il corpo della richiesta, ma devi fornire un indirizzo PROJECT_ID in ciascuno dei nomi dei log.
{ "resourceNames": [ "projects/PROJECT_ID" ], "pageSize": 5, "filter": "logName : projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" }
Fai clic su Execute (Esegui).
Audit log delle route
Puoi instradare gli audit log ai servizi supportati nello stesso modo in cui puoi eseguire il routing di altri tipi di log. Ecco Ecco alcuni motivi per cui potresti voler eseguire il routing degli audit log:
Per conservare gli audit log per un periodo di tempo più lungo o per utilizzarli in modo più efficace di ricerca, puoi eseguire il routing delle copie dei log di controllo Cloud Storage, BigQuery o Pub/Sub. Utilizzo Pub/Sub, puoi eseguire il routing ad altre applicazioni, repository e terze parti.
Per gestire i log di controllo in tutta l'organizzazione, puoi creare sink aggregati che possono di eseguire il routing dei log da uno o tutti i progetti Google Cloud nell'organizzazione.
- Se gli audit log di accesso ai dati abilitati eseguono il push dei tuoi progetti Google Cloud sulle allocazioni dei log, puoi creare sink escludi gli audit log di accesso ai dati da Logging.
Per istruzioni sui log di routing, consulta Esegui il routing dei log alle destinazioni supportate.
Prezzi
Per ulteriori informazioni sui prezzi, vedi Riepilogo dei prezzi di Cloud Logging.