Azure Sentinel中Exchange Security Insights On-Premise解析器故障排查指南
问题背景
在Azure Sentinel的Exchange Security Insights On-Premise解决方案中,用户报告了一个关于ExchangeAdminAuditLogs()解析器的功能异常。该解析器在执行时返回KQL函数参数错误,提示"union: must have at least one operand that can be evaluated successfully when running with 'Fuzzy' mode"。
技术分析
ExchangeAdminAuditLogs()解析器是Exchange Security Insights On-Premise解决方案的核心组件之一,主要用于解析Exchange服务器的管理审计日志。该解析器通过以下方式工作:
- 从外部数据源获取Cmdlet监视列表
- 检查VIP用户列表
- 解析MSExchange Management事件日志中的特定事件ID(1和6)
- 对Cmdlet操作进行敏感性和权限分析
故障现象
当用户直接从内容中心安装Exchange On-Prem内容包后,在Log Analytics中运行ExchangeAdminAuditLogs()解析器时,会遇到以下错误:
union: must have at least one operand that can be evaluated successfully when running with 'Fuzzy' mode
根本原因
经过技术团队分析,该问题主要由以下原因导致:
- 缺少必要的数据连接器:Exchange Security Insights On-Premises Collector数据连接器未配置
- 依赖表缺失:工作区中缺少ESIAPIExchange或ESIExchange系列表
- 解析器依赖链不完整:ExchangeAdminAuditLogs()解析器依赖于ExchangeConfiguration解析器
解决方案
要解决此问题,需要执行以下步骤:
-
配置数据连接器:
- 确保已安装并配置Exchange Security Insights On-Premises Collector数据连接器
- 验证数据连接器是否正常运行并收集数据
-
验证数据表:
- 检查工作区中是否存在ESIAPIExchange或ESIExchange系列表
- 确认MSExchange Management表中有数据
-
检查依赖解析器:
- 确保ExchangeConfiguration解析器可用
- 验证ExchangeConfiguration解析器能正确返回环境配置信息
-
重新运行解析器:
- 在确保上述组件都就位后,再次尝试运行ExchangeAdminAuditLogs()解析器
最佳实践建议
为避免类似问题,建议用户:
- 在安装内容包前,仔细阅读解决方案的所有先决条件
- 按照官方文档的完整部署指南进行操作
- 部署后验证所有组件是否正常工作
- 定期检查数据连接器的运行状态
- 建立监控机制,及时发现解析器执行失败的情况
总结
Exchange Security Insights On-Premise解决方案提供了强大的Exchange服务器安全监控能力,但其组件间存在复杂的依赖关系。通过正确配置所有必要组件,特别是Exchange Security Insights On-Premises Collector数据连接器,可以确保ExchangeAdminAuditLogs()解析器正常工作,从而实现对Exchange管理活动的有效监控和分析。
对于遇到类似问题的用户,建议按照本文提供的解决方案逐步排查,确保所有依赖项都已正确配置和运行。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00