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# Strumenti e servizi di sicurezza compatibili AppFabric per la sicurezza
AWS AppFabric for security supporta l'integrazione con i seguenti strumenti e servizi di sicurezza. Scegli il nome di un servizio per ulteriori informazioni su come configurare AppFabric la sicurezza della connessione ad esso.
**Topics**
+ [
# Barracuda XDR
](barracuda.md)
+ [
# Dynatrace
](dynatrace.md)
+ [
# Logz.io
](logz-io.md)
+ [
# Netskope
](netskope.md)
+ [
# NetWitness
](netwitness.md)
+ [
# Amazon Quick
](quicksight.md)
+ [
# Rapid7
](rapid7.md)
+ [
# Amazon Security Lake
](security-lake.md)
+ [
# Singularity Cloud
](singularity-cloud-security.md)
+ [
# Splunk
](splunk.md)
# Barracuda XDR
Barracuda Networksè un partner affidabile e fornitore leader di soluzioni di sicurezza incentrate sul cloud, che protegge e-mail, reti, dati e applicazioni con soluzioni innovative che crescono e si adattano al percorso delle aziende. Barracuda XDRè una soluzione aperta e estesa di rilevamento e risposta che combina tecnologie sofisticate con un team di analisti della sicurezza nel nostro centro operativo di sicurezza (SOC). La Barracuda XDR piattaforma analizza ogni giorno miliardi di eventi grezzi da oltre 40 fonti di dati integrate e, insieme a regole complete di rilevamento delle minacce che si adattano al framework MITRE ATT&CK®, è in grado di rilevare le minacce più rapidamente e ridurre i tempi di risposta.
## AWS AppFabric verifica: considerazioni sull'ingestione dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output con cui utilizzare. Barracuda XDR
### Schema e formato
Barracuda XDRsupporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ OCSF - JSON: AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e restituisce i dati in formato JSON.
### Posizioni di output
Barracuda XDRsupporta la ricezione di registri di controllo da Amazon Security Lake. Per inviare dati da AppFabric aBarracuda XDR, segui le istruzioni riportate di seguito:
1. Invio di dati ad Amazon Security Lake: configura AppFabric l'invio di dati ad Amazon Security Lake tramite Amazon Data Firehose. Per ulteriori informazioni, consulta [Amazon Security Lake](security-lake.md).
1. Invia dati aBarracuda XDR: Configura Barracuda XDR per ricevere i log di controllo da Amazon Security Lake. Per ulteriori informazioni, consulta [Configurazione e utilizzo di Amazon Security Lake](https://campus.barracuda.com/product/xdr/doc/104366130/setting-up-and-using-amazon-web-services-security-lake/).
# Dynatrace
Dynatrace® PlatformCombina un'osservabilità ampia e profonda e la sicurezza delle applicazioni a runtime continuo con funzionalità avanzate AIOps per fornire risposte e un'automazione intelligente a partire dai dati. Ciò consente agli innovatori di modernizzare e automatizzare le operazioni cloud, fornire software in modo più rapido e sicuro e garantire esperienze digitali impeccabili.
## AWS AppFabric verifica le considerazioni relative all'inserimento dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output da utilizzare con. Dynatrace Platform
### Schema e formato
Dynatrace PlatformSupporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ OCSF - JSON: AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e restituisce i dati in formato JSON.
### Posizioni di output
Dynatrace PlatformSupporta la ricezione dei registri di controllo dalle seguenti posizioni AppFabric di output.
+ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
+ Per configurare la Dynatrace Platform ricezione dei dati dal bucket Amazon S3 che contiene i log di controllo, segui le istruzioni del progetto S3 Log Forwarder [di Dynatrace](https://github.com/dynatrace-oss/dynatrace-aws-s3-log-forwarder) su. GitHub
# Logz.io
Logz.ioaiuta le aziende native del cloud a monitorare e proteggere i propri ambienti tramite la piattaforma [http://logz.io/](http://logz.io/)Open 360, trasformando l'osservabilità e la sicurezza da un onere ad alto costo e di basso valore a uno strumento di alto valore ed efficiente in termini di costi che consente di ottenere migliori risultati aziendali.
Logz.ioCloud SIEM affronta direttamente le principali sfide di sicurezza odierne, dal sovraccarico di dati all'onnipresente divario di competenze informatiche, tramite interrogazioni rapide, rilevamento multidimensionale e contenuti di sicurezza profondamente personalizzabili per aiutare a monitorare e indagare sull'intera estensione del tuo ambiente cloud, senza alcun degrado delle prestazioni, indipendentemente dai volumi di dati.
La Logz.io soluzione è stata creata appositamente per fornire analisi e indagini avanzate sulle minacce con minore complessità e costi. I clienti possono contare sul supporto di analisti di sicurezza dedicati, di content as a service sulle minacce e di funzionalità supportate dall'intelligenza artificiale, create appositamente per contribuire a ridurre il rumore dei dati e concentrarsi sulle informazioni che consentono al team di dare rapidamente priorità alle minacce del mondo reale.
## AWS AppFabric verifica: considerazioni sull'ingestione dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output con cui utilizzare. Logz.io
### Schema e formato
Logz.iosupporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ Raw - JSON
+ AppFabric restituisce i dati nello schema originale utilizzato dall'applicazione sorgente in formato JSON.
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
Logz.iosupporta le seguenti posizioni AppFabric di output:
+ Amazon Data Firehose
+ Per configurare il flusso di distribuzione di Firehose in modo che invii dati aLogz.io, segui le istruzioni in [Choose Logz.io for Your Destination](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/create-destination.html#create-destination-logz) nella *Amazon Data Firehose* Developer Guide.
+ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
+ Logz.ioPer configurare la ricezione di dati dal bucket Amazon S3 che contiene i log di controllo, segui le istruzioni in Configurare un bucket [Amazon S3 sul sito Web](https://docs.logz.io/shipping/log-sources/s3-bucket.html). Logz.io
# Netskope
Netskope, leader globale nella sicurezza informatica, sta ridefinendo la sicurezza del cloud, dei dati e della rete per aiutare le organizzazioni ad applicare i principi zero trust per proteggere i dati. Veloce e facile da usare, la Netskope piattaforma offre un accesso ottimizzato e una sicurezza zero trust per persone, dispositivi e dati ovunque si trovino. Netskopeaiuta i clienti a ridurre i rischi, accelerare le prestazioni e ottenere una visibilità senza pari su qualsiasi attività di applicazione cloud, web e privata. Migliaia di clienti, tra cui più di 25 aziende incluse nella lista Fortune 100, si affidano Netskope alla sua potente NewEdge rete per far fronte alle minacce in evoluzione, ai nuovi rischi, ai cambiamenti tecnologici, ai cambiamenti organizzativi e di rete e ai nuovi requisiti normativi. [Scopri come Netskope aiuta i clienti a prepararsi a tutto nel loro percorso verso il SASE, visita.com. netskope](https://www.netskope.com/)
## AWS AppFabric verifica le considerazioni relative all'inserimento dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output con cui utilizzare. Netskope
### Schema e formato
Netskopesupporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ Raw - JSON
+ AppFabric restituisce i dati nello schema originale utilizzato dall'applicazione sorgente in formato JSON.
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
Netskopesupporta la seguente posizione AppFabric di output:
+ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
+ NetskopePer configurare la ricezione di dati dal bucket Amazon S3 che contiene i log di controllo, segui le istruzioni in [Data Protection for Amazon Web Services S3 sul sito Web](https://docs.netskope.com/en/data-protection-for-amazon-web-services-s3.html). Netskope
# NetWitness
NetWitnessè uno sviluppatore leader di software XDR (Extended Detection and Response). La loro base globale di clienti altamente attenti alla sicurezza si affida a NetWitness XDR per difendersi da avversari sofisticati e aggressivi. Con la piattaforma più completa, integrata e matura del settore per rilevare, indagare e rispondere agli attacchi digitali, NetWitness XDR è la base unificante di un SOC moderno ed efficace.
Grazie alla sua architettura altamente modulare, NetWitness XDR rileva le minacce ovunque si verifichino: nel cloud, in sede, con lavoratori mobili e remoti o ovunque si trovino. La NetWitness piattaforma XDR offre una visibilità completa combinata con l'intelligence applicata sulle minacce e l'analisi del comportamento degli utenti per rilevare le minacce, dare priorità alle attività, indagare e automatizzare la risposta. Tutto ciò offre agli analisti della sicurezza un'efficienza migliore e più rapida per mantenere le operazioni di sicurezza ben al passo con le minacce che hanno un impatto sull'azienda.
## AWS AppFabric verifica le considerazioni relative all'ingestione dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output con cui utilizzare. NetWitness
### Schema e formato
NetWitness supporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ Raw - JSON
+ AppFabric restituisce i dati nello schema originale utilizzato dall'applicazione sorgente in formato JSON.
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
NetWitnesssupporta la seguente posizione AppFabric di output:
+ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
+ NetWitnessPer configurare la ricezione dei dati dal bucket Amazon S3 che contiene i log di controllo, segui le istruzioni contenute nella [Guida alla configurazione del registro di origine degli eventi di S3 Universal Connector](https://community.netwitness.com/t5/netwitness-platform-integrations/s3-universal-connector-event-source-log-configuration-guide/ta-p/595235) nella pagina *NetWitnessPlatform Integrations del sito Web*. NetWitness
# Amazon Quick
Amazon Quick alimenta le organizzazioni basate sui dati con business intelligence (BI) unificata su vasta scala. Con Quick, tutti gli utenti possono soddisfare diverse esigenze analitiche dalla stessa fonte di verità attraverso dashboard interattivi moderni, report impaginati, analisi integrate e query in linguaggio naturale. Puoi analizzare i dati dei log di AWS AppFabric controllo in Quick, scegliendo come origine il tuo bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) in cui AppFabric sono archiviati i log di sicurezza.
## AppFabric considerazioni sull'ingestione dei log di controllo
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, i formati di output e le destinazioni di output da utilizzare con Quick.
### Schema e formati
Quick supporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ Raw - JSON
+ AppFabric restituisce i dati nello schema originale utilizzato dall'applicazione sorgente in formato JSON.
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
Quick supporta le seguenti posizioni AppFabric di output:
+ Simple Storage Service (Amazon S3)
+ Puoi importare dati da Amazon S3 direttamente in Quick [creando un set di dati utilizzando i file Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-set-s3.html). *Per verificare che il set di file di destinazione non superi le quote di origine dati Quick, consulta Quote di [origine dati](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/data-source-limits.html) nella Guida rapida per l'utente.*
+ Se il set di file supera le quote Quick per un'origine dati Amazon S3, puoi importare i dati in Amazon S3 utilizzando Amazon Athena e tabelle. AWS Glue L'utilizzo di Athena nel set di dati Quick comporterà costi aggiuntivi. Per ulteriori informazioni sui prezzi di Athena, consulta la pagina dei prezzi di [Athena](https://aws.amazon.com/athena/pricing/).
Per usare Athena:
1. Segui le istruzioni in [Utilizzo AWS Glue per la connessione a sorgenti dati in Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/data-sources-glue.html) nella Guida per l'utente di *Athena*.
1. Segui le istruzioni in [Creazione di un set di dati utilizzando i dati di Athena](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/create-a-data-set-athena.html) nella *Guida rapida per l'*utente.
# Rapid7
Rapid7, Inc. ha la missione di creare un mondo digitale più sicuro rendendo la sicurezza informatica più semplice e accessibile. Rapid7consente ai professionisti della sicurezza di gestire una superficie di attacco moderna attraverso la best-in-class tecnologia, la ricerca all'avanguardia e un'ampia esperienza strategica. Rapid7le soluzioni di sicurezza complete aiutano più di 10.000 clienti globali a unire la gestione del rischio nel cloud e il rilevamento delle minacce per ridurre le superfici di attacco ed eliminare le minacce con velocità e precisione.
## AWS AppFabric verifica le considerazioni relative all'inserimento dei log
Le sezioni seguenti descrivono lo schema AppFabric di output, il formato di output e le destinazioni di output con cui utilizzare. Rapid7
### Schema e formato
Rapid7supporta i seguenti schemi e formati di AppFabric output:
+ Raw - JSON
+ AppFabric restituisce i dati nello schema originale utilizzato dall'applicazione sorgente in formato JSON.
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
Rapid7supporta la seguente posizione AppFabric di output:
+ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
+ Per configurare Rapid7 per ricevere dati dal bucket Amazon S3 che contiene i log di controllo, segui le istruzioni contenute nel post di blog [How to Monitor Your Amazon S3 Activity with](https://www.rapid7.com/blog/post/2019/08/07/how-to-monitor-your-aws-s3-activity-with-insightidr/) InsightIDR sul sito Web del blog. Rapid7
# Amazon Security Lake
Amazon Security Lake centralizza automaticamente i dati di sicurezza provenienti da AWS ambienti, fornitori di software as a service (SaaS), fonti locali e cloud in un data lake appositamente creato e archiviato nel tuo. Account AWS Con Security Lake, puoi ottenere una comprensione più completa dei tuoi dati di sicurezza in tutta l'organizzazione. Security Lake ha adottato l'Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF), uno schema di eventi di sicurezza open source. Con il supporto OCSF, il servizio normalizza e combina i dati di sicurezza provenienti da AWS un'ampia gamma di fonti di dati di sicurezza aziendali.
## AppFabric verifica: considerazioni sull'ingestione dei log
Puoi inserire i log di controllo SaaS in Amazon Security Lake direttamente Account AWS da te aggiungendo una fonte personalizzata a Security Lake. Le seguenti sezioni descrivono lo schema AppFabric di output, il formato di output e le destinazioni di output da utilizzare con Security Lake.
### Schema e formato
Security Lake supporta lo schema e il formato di AppFabric output seguenti:
+ OCSF - JSON
+ AppFabric normalizza i dati utilizzando l'Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) e li restituisce in formato JSON.
### Posizioni di output
Security Lake supporta AppFabric come origine personalizzata l'utilizzo di un flusso di distribuzione Amazon Data Firehose come posizione di output di AppFabric ingestione. Per configurare la AWS Glue tabella e il flusso di distribuzione di Firehose e per configurare un'origine personalizzata in Security Lake, utilizzare le seguenti procedure.
### Creare una tabella AWS Glue
1. Accedi ad Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Simple Storage Service (Amazon S3) e crea un bucket con un nome a tua scelta.
1. Passa alla console. AWS Glue
1. Per **Data Catalog**, vai alla sezione **Tabelle** e scegli **Aggiungi tabella**.
1. Inserisci un nome a tua scelta per questa tabella.
1. Seleziona il bucket Amazon S3 che hai creato nel passaggio 1.
1. **Per il formato dei dati, seleziona **JSON** e scegli Avanti.**
1. Nella pagina **Scegli o definisci lo schema**, scegli **Modifica schema come JSON**.
1. Inserisci lo schema seguente e completa il processo di creazione della AWS Glue tabella.
```
[
{
"Name": "message",
"Type": "string"
},
{
"Name": "process",
"Type": "struct,group:struct,tid:int,cmd_line:string,container:struct,hash:struct>,created_time:bigint,parent_process:struct,type:string,version:string,path:string,uid:string,type_id:int,mime_type:string,parent_folder:string,data_classification:struct,hashes:array>,is_system:boolean,modified_time:bigint,xattributes:string>,user:struct,type_id:int,uid_alt:string>,group:struct>,tid:int,uid:string,cmd_line:string,container:struct,hash:struct,network_driver:string,pod_uuid:string>,created_time:bigint,namespace_pid:int,auid:int,euid:int,egid:int>>"
},
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"Type": "string"
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"Type": "bigint"
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{
"Name": "device",
"Type": "struct,type:string,ip:string,hostname:string,mac:string,image:struct,type_id:int,container:struct,hash:struct>,instance_uid:string,interface_name:string,interface_uid:string,namespace_pid:int,network_interfaces:array>,region:string,risk_score:int,modified_time_dt:string>"
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"Name": "metadata",
"Type": "struct,url_string:string,vendor_name:string>,data_classification:struct,event_code:string,log_name:string,log_provider:string,original_time:string,tenant_uid:string,processed_time_dt:string>"
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"Name": "severity",
"Type": "string"
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"Name": "duration",
"Type": "int"
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{
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"Type": "string"
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"Type": "int"
},
{
"Name": "type_uid",
"Type": "int"
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{
"Name": "observables",
"Type": "array>"
},
{
"Name": "category_name",
"Type": "string"
},
{
"Name": "class_uid",
"Type": "int"
},
{
"Name": "category_uid",
"Type": "int"
},
{
"Name": "class_name",
"Type": "string"
},
{
"Name": "timezone_offset",
"Type": "int"
},
{
"Name": "end_time",
"Type": "bigint"
},
{
"Name": "activity_name",
"Type": "string"
},
{
"Name": "cloud",
"Type": "struct,project_uid:string,provider:string,region:string>"
},
{
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"Type": "struct"
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{
"Name": "query_result",
"Type": "string"
},
{
"Name": "query_result_id",
"Type": "int"
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{
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"Type": "int"
},
{
"Name": "status_code",
"Type": "string"
},
{
"Name": "status_detail",
"Type": "string"
},
{
"Name": "status_id",
"Type": "int"
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{
"Name": "network_interfaces",
"Type": "array>"
},
{
"Name": "file",
"Type": "struct>,type_id:int,email_addr:string>,creator:struct,parent_folder:string,data_classification:struct,hashes:array>,security_descriptor:string,accessed_time_dt:string,modified_time_dt:string>"
},
{
"Name": "actor",
"Type": "struct,is_system:boolean,xattributes:string,modified_time_dt:string>,user:struct,group:struct,loaded_modules:array,cmd_line:string,container:struct,hash:struct,pod_uuid:string>,created_time:bigint,namespace_pid:int,parent_process:struct>,hashes:array>>,user:struct,type_id:int,risk_level:string,uid_alt:string>,group:struct,uid:string,cmd_line:string,container:struct,hash:struct,network_driver:string>,created_time:bigint,integrity:string,namespace_pid:int,parent_process:struct,type_id:int,created_time:bigint,data_classification:struct,hashes:array>,xattributes:string,created_time_dt:string>,group:struct,uid:string,loaded_modules:array,cmd_line:string,container:struct,hash:struct>,sandbox:string,egid:int,created_time_dt:string>,created_time_dt:string>,terminated_time:bigint,auid:int>,user:struct,app_name:string,idp:struct,invoked_by:string>"
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{
"Name": "user",
"Type": "struct>,type_id:int>"
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{
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"Type": "struct>>>,cloud_partition:string,data_classification:struct>"
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"Type": "array"
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{
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"Type": "string"
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"Name": "action_id",
"Type": "int"
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"Type": "string"
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{
"Name": "proxy",
"Type": "struct>,autonomous_system:struct,container:struct>,instance_uid:string,interface_name:string,interface_uid:string,intermediate_ips:array,namespace_pid:int,proxy_endpoint:struct>,hash:struct,network_driver:string,pod_uuid:string>,instance_uid:string,interface_name:string,interface_uid:string,namespace_pid:int,proxy_endpoint:struct,container:struct,hash:struct>,intermediate_ips:array,namespace_pid:int,svc_name:string>,subnet_uid:string,svc_name:string,zone:string>,svc_name:string>"
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{
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"Type": "struct>"
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"Type": "array"
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{
"Name": "proxy_tls",
"Type": "struct>,created_time:bigint,expiration_time:bigint,serial_number:string>,cipher:string,sni:string,certificate_chain:array,client_ciphers:array,ja3_hash:struct,ja3s_hash:struct>"
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{
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"Type": "struct,credential_uid:string,ldap_person:struct,type_id:int>,given_name:string,ldap_dn:string,leave_time:bigint,modified_time:bigint,surname:string>>,port:int,type:string,os:struct,ip:string,hostname:string,uid:string,type_id:int,instance_uid:string,interface_name:string,interface_uid:string,namespace_pid:int,svc_name:string,vlan_uid:string>,endpoint_connections:array,created_time:bigint,hire_time:bigint,ldap_dn:string,surname:string,modified_time_dt:string,deleted_time_dt:string>,groups:array>,full_name:string,email_addr:string,risk_level:string,risk_level_id:int>,port:int,type:string,ip:string,hostname:string,type_id:int,container:struct,hash:struct,network_driver:string>,instance_uid:string,interface_name:string,namespace_pid:int,proxy_endpoint:struct>,type_id:int,full_name:string,email_addr:string,risk_score:int,uid_alt:string>,port:int,type:string,hostname:string,uid:string,type_id:int,autonomous_system:struct,container:struct,hash:struct,orchestrator:string,pod_uuid:string>,hw_info:struct>,instance_uid:string,interface_name:string,interface_uid:string,namespace_pid:int,svc_name:string>,subnet_uid:string,svc_name:string,uid:string,interface_uid:string,intermediate_ips:array>>>,metrics:array>>"
},
{
"Name": "disposition_id",
"Type": "int"
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{
"Name": "disposition",
"Type": "string"
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{
"Name": "proxy_traffic",
"Type": "struct"
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{
"Name": "auth_type_id",
"Type": "int"
},
{
"Name": "proxy_http_response",
"Type": "struct"
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{
"Name": "server_hassh",
"Type": "struct>"
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{
"Name": "auth_type",
"Type": "string"
},
{
"Name": "firewall_rule",
"Type": "struct"
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{
"Name": "proxy_connection_info",
"Type": "struct"
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{
"Name": "connection_info",
"Type": "struct"
},
{
"Name": "api",
"Type": "struct,response:struct,operation:string>"
},
{
"Name": "attacks",
"Type": "array>,technique:struct>>"
},
{
"Name": "raw_data",
"Type": "string"
},
{
"Name": "email_uid",
"Type": "string"
},
{
"Name": "malware",
"Type": "array,cves:array,created_time:bigint,cvss:array>,overall_score:double,depth:string>>,modified_time_dt:string,created_time_dt:string,type:string>>,provider:string,classifications:array>>"
},
{
"Name": "start_time_dt",
"Type": "string"
},
{
"Name": "direction",
"Type": "string"
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{
"Name": "smtp_hello",
"Type": "string"
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{
"Name": "unmapped",
"Type": "string"
},
{
"Name": "direction_id",
"Type": "int"
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{
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"Type": "struct"
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{
"Name": "email",
"Type": "struct,data_classification:struct,delivered_to:string,message_uid:string,reply_to:string,smtp_from:string>"
},
{
"Name": "impact_id",
"Type": "int"
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{
"Name": "resources",
"Type": "array>,version:string,data_classification:struct,data:string,labels:array,region:string>>"
},
{
"Name": "finding_info",
"Type": "struct>,technique:struct>>,analytic:struct,last_seen_time:bigint,first_seen_time_dt:string>"
},
{
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