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Informazioni sull'audit logging di Vertex AI

Se cerchi informazioni sui log di controllo creati da Vertex AI Workbench, consulta le pagine di registrazione dei controlli per notebook gestiti o notebook gestiti dall'utente.

Questo documento descrive gli audit log creati da Vertex AI nell'ambito di Cloud Audit Logs.

Panoramica

I servizi Google Cloud scrivono gli audit log per aiutarti a rispondere alle domande "Chi ha fatto cosa, dove e quando?" all'interno delle tue risorse Google Cloud.

I progetti Google Cloud contengono solo gli audit log per le risorse che si trovano direttamente al loro interno. Altre risorse Google Cloud, come cartelle, organizzazioni e account di fatturazione, contengono gli audit log per la stessa entità.

Per una panoramica generale di Cloud Audit Logs, consulta Panoramica di Cloud Audit Logs. Per una comprensione più approfondita del formato del log di controllo, consulta Informazioni sui log di controllo.

Log di controllo disponibili

Per Vertex AI sono disponibili i seguenti tipi di log di controllo:

Audit log delle attività di amministrazione

Sono incluse le operazioni di "scrittura amministratore" che scrivono i metadati o le informazioni di configurazione.

Non puoi disattivare gli audit log delle attività di amministrazione.
Audit log degli accessi ai dati

Sono incluse le operazioni di "lettura amministratore" che leggono i metadati o le informazioni di configurazione. Sono incluse anche le operazioni di "lettura dati" e "scrittura dati" che leggono o scrivono i dati forniti dall'utente.

Per ricevere gli audit log di accesso ai dati, devi attivarli esplicitamente.

Per descrizioni più complete dei tipi di log di controllo, consulta Tipi di log di controllo.

Operazioni con audit

La tabella seguente riassume le operazioni API corrispondenti a ogni tipo di audit log 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
Audit log di 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 di accesso ai dati (DATA_WRITE)	featurestores.entityTypes.importFeatureValues indexes.create indexes.patch indexes.removeDatapoints indexes.upsertDatapoints

Formato degli audit log

Le voci dei log di controllo 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 log di controllo.
- resource contiene il target dell'operazione sottoposta ad audit.
- timeStamp contiene l'ora dell'operazione sottoposta ad audit.
- protoPayload contiene le informazioni sottoposte a revisione.
I dati di registrazione degli audit, che sono un oggetto AuditLog contenuto nel campo protoPayload della voce di log.
Informazioni di audit facoltative e specifiche del servizio, che sono un oggetto specifico del servizio. Per le integrazioni precedenti, questo oggetto è contenuto nel campo serviceData dell'oggetto AuditLog; le integrazioni successive utilizzano il campo metadata.

Per informazioni sugli altri campi in questi oggetti e su come interpretarli, consulta Comprendere i log di controllo.

Nome log

I nomi dei log di Cloud Audit Logs includono identificatori delle risorse che indicano il progetto Google Cloud o un'altra entità Google Cloud proprietaria degli audit log, oltre a specificare se il log contiene dati di audit logging per attività di amministrazione, accesso ai dati, rifiuto di criteri o eventi di sistema.

Di seguito sono riportati i nomi dei log di controllo, incluse le variabili per gli identificatori delle risorse:

   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 servizio aiplatform.googleapis.com.

Per un elenco di tutti i nomi dei servizi dell'API Cloud Logging e del relativo tipo di risorsa monitorata, consulta Mappare i servizi alle risorse.

Tipi di risorse

Tutti gli audit log di Vertex AI utilizzano il tipo di risorsaaudited_resource.

Per un elenco di tutti i tipi di risorse monitorate di Cloud Logging e informazioni descrittive, consulta Tipi di risorse monitorate.

Identità chiamante

L'indirizzo IP del chiamante è memorizzato nel campo RequestMetadata.caller_ip dell'oggetto AuditLog. La registrazione potrebbe oscurare determinate identità e indirizzi IP degli utenti che chiamano.

Per informazioni sulle informazioni oscurate nei log di controllo, consulta Identità chiamante nei log di controllo.

Abilitazione degli audit log

Gli audit log per le attività di amministrazione sono sempre abilitati; non puoi disabilitarli.

Gli audit log di accesso ai dati sono disabilitati per impostazione predefinita e non vengono scritti a meno che non vengano abilitati esplicitamente (fa eccezione gli audit log di accesso ai dati per BigQuery, che non possono essere disattivati).

Per informazioni su come attivare alcuni o tutti gli audit log di accesso ai dati, consulta Attivare gli audit log di accesso ai dati.

Autorizzazioni e ruoli

I ruoli e le autorizzazioni IAM determinano la tua capacità di accedere ai dati degli audit log nelle risorse Google Cloud.

Quando decidi quali autorizzazioni e ruoli specifici per la registrazione si applicano al tuo caso d'uso, tieni presente quanto segue:

Il ruolo Visualizzatore log (roles/logging.viewer) ti consente di accedere di sola lettura ai log di controllo Attività amministrazione, Accesso negato in base ai criteri ed Evento di sistema. Se disponi solo di questo ruolo, non puoi visualizzare gli audit log di accesso ai dati nel bucket _Default.
Il ruolo Visualizzatore log privati(roles/logging.privateLogViewer include le autorizzazioni contenute in roles/logging.viewer, oltre alla possibilità di leggere gli audit log per l'accesso ai dati nel bucket _Default.

Tieni presente che se questi log privati sono archiviati in bucket definiti dall'utente, qualsiasi utente che dispone delle autorizzazioni per leggere i log in questi bucket può leggere i log privati. Per ulteriori informazioni sui bucket di log, consulta la panoramica su routing e archiviazione.

Per ulteriori informazioni sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM applicati ai dati degli audit log, consulta Controllo dell'accesso con IAM.

Visualizza i log

Puoi eseguire query su tutti i log di controllo o su log specifici in base al nome. Il nome dell'audit log include l'identificatore della risorsa del progetto, della cartella, dell'account di fatturazione o dell'organizzazione Google Cloud per cui vuoi visualizzare le informazioni di audit logging. Le query possono specificare campi LogEntry indicizzati. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query sui log, consulta Creare query in Esplora log

Esplora log ti consente di visualizzare e filtrare le singole voci di log. Se vuoi utilizzare SQL per analizzare gruppi di voci di log, utilizza la pagina Analisi dei log. Per ulteriori informazioni, vedi:

La maggior parte degli audit log può essere visualizzata in Cloud Logging utilizzando la console Google Cloud, Google Cloud CLI o l'API Logging. Tuttavia, per gli audit log relativi alla fatturazione, puoi utilizzare solo Google Cloud CLI o l'API Logging.

Console

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

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.
Seleziona un progetto, una cartella o un'organizzazione Google Cloud esistente.
Per visualizzare tutti i log di controllo, inserisci una delle seguenti query nel campo dell'editor di query e poi 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:
- In Tipo di risorsa, seleziona la risorsa Google Cloud di cui vuoi visualizzare gli audit log.
- In Nome log, seleziona il tipo di log di controllo da visualizzare:
  - Per gli audit log delle attività di amministrazione, seleziona activity.
  - 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 di accesso negato in base ai criteri, seleziona policy.
- Fai clic su Esegui query.
Se non visualizzi queste opzioni, vuol dire che non sono disponibili audit log di questo tipo nel progetto, nella cartella o nell'organizzazione Google Cloud.

Se riscontri problemi quando provi a visualizzare i log in Esplora log, consulta le informazioni sulla risoluzione dei problemi.

Per ulteriori informazioni sulle query utilizzando Esplora log, consulta Creare query in Esplora log.

gcloud

Google Cloud CLI fornisce un'interfaccia a riga di comando per l'API Logging. Fornisci un identificatore della risorsa valido in ciascuno dei nomi del log. Ad esempio, se la query include un PROJECT_ID, l'identificatore del progetto fornito deve fare riferimento al progetto Google Cloud attualmente selezionato.

Per leggere le voci dei log di controllo 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 dei log di controllo a livello di cartella, esegui il seguente comando:

gcloud logging read "logName : folders/FOLDER_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \
    --folder=FOLDER_ID

Per leggere le voci degli audit log a livello di organizzazione, esegui il seguente comando:

gcloud logging read "logName : organizations/ORGANIZATION_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \
    --organization=ORGANIZATION_ID

Per leggere le voci del log di controllo a livello di account di fatturazione Cloud, esegui il seguente comando:

gcloud logging read "logName : billingAccounts/BILLING_ACCOUNT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com" \
    --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

Aggiungi il flag --freshness al comando per leggere i log risalenti a più di un giorno prima.

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dellgcloud CLI, consulta gcloud logging read.

REST

Quando crei le query, fornisci un identificatore di risorse valido in ciascuno delle denominazioni dei log. Ad esempio, se la query include un PROJECT_ID, l'identificatore del progetto fornito deve fare riferimento al progetto Google Cloud selezionato al momento.

Ad esempio, per utilizzare l'API Logging per visualizzare le voci di audit log a livello di progetto:

Vai alla sezione Prova questa API nella documentazione del metodo entries.list.
Inserisci quanto segue nella sezione Corpo della richiesta del modulo Prova questa API. Se fai clic su questo modulo precompilato, il corpo della richiesta viene compilato automaticamente, ma devi fornire un valore PROJECT_ID valido 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).

Inoltra i log di controllo

Puoi indirizzare i log di controllo alle destinazioni supportate nello stesso modo in cui puoi indirizzare altri tipi di log. Ecco alcuni motivi per cui potresti voler instradare gli audit log:

Per conservare gli audit log più a lungo o utilizzare funzionalità di ricerca più avanzate, puoi inoltrare delle copie degli audit log a Cloud Storage, BigQuery o Pub/Sub. Utilizza Pub/Sub per instradare i messaggi ad altre applicazioni, altri repository e terze parti.
Per gestire gli audit log in tutta l'organizzazione, puoi creare sink aggregati che possono instradare i log da uno o tutti i progetti Google Cloud dell'organizzazione.

Se gli audit log di accesso ai dati abilitati causano il possibile superamento della soglia consentita per i progetti Google Cloud, puoi creare sink che escludano gli audit log di accesso ai dati da Logging.

Per istruzioni sul routing dei log, consulta Eseguire il routing dei log verso destinazioni supportate.

Prezzi

Per ulteriori informazioni sui prezzi, consulta il riepilogo dei prezzi di Cloud Logging.