Informazioni sugli audit log di Vertex AI

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 campo protoPayload 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'oggetto AuditLog; le integrazioni successive utilizzano il campo metadata.

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%2Factivity
   projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access
   projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event
   projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fpolicy

   folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity
   folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access
   folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event
   folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fpolicy

   billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity
   billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access
   billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event
   billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fpolicy

   organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity
   organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access
   organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fsystem_event
   organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fpolicy

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 Mappa 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 in roles/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:

Puoi visualizzare gli audit log in Cloud Logging utilizzando Console Google Cloud, Google Cloud CLI o l'API Logging.

Console

Nella console Google Cloud, puoi utilizzare Esplora log per recuperare le voci di audit log per il progetto, la cartella o organizzazione:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Esplora log:

    Vai a Esplora log

    Se utilizzi la barra di ricerca per trovare questa pagina, seleziona il risultato con il sottotitolo Logging.

  2. Seleziona un progetto, una cartella o un'organizzazione Google Cloud esistente.

  3. 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"

  4. 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 names. 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:

  1. Vai alla sezione Prova questa API della documentazione per entries.list .

  2. 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"
}

  3. 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.