Azure Sentinel中Google Cloud Platform审计日志连接器的安装与使用
概述
在Azure Sentinel安全信息与事件管理(SIEM)系统中,Google Cloud Platform(GCP)审计日志连接器是一个重要的数据源集成组件。该连接器允许安全团队将GCP环境中的各类审计日志导入到Azure Sentinel中进行统一的安全监控和分析。
连接器安装后的常见问题
许多用户在安装GCP审计日志连接器后遇到一个典型问题:虽然通过Marketplace成功安装了解决方案,但在Sentinel内容中心却看不到该连接器。这种情况通常是由于安装状态未正确更新导致的。
解决方案
要解决这个问题,用户需要完成以下关键步骤:
-
确认解决方案安装状态:在Azure门户中导航至已安装的解决方案页面,确保GCP审计日志解决方案的状态显示为"已安装"。
-
检查数据连接器视图:安装完成后,连接器应当自动出现在Azure Sentinel的数据连接器列表中。如果未显示,尝试刷新页面或等待几分钟让系统完成配置。
-
验证权限设置:确保当前用户账户具有足够的权限查看和管理Azure Sentinel中的连接器。
最佳实践建议
-
安装后验证:建议在安装完成后立即检查连接器是否可用,以便及时发现并解决问题。
-
文档参考:虽然本文不提供具体链接,但建议用户参考Azure官方文档中关于GCP连接器的详细配置指南。
-
监控配置:成功安装后,应设置适当的监控规则来确保日志数据持续流入系统。
技术背景
GCP审计日志连接器基于Azure的无代码连接器平台(CCP)构建,这种架构使得非开发人员也能相对容易地配置和管理数据连接。该连接器专门设计用于捕获GCP环境中的各类审计事件,包括管理活动、数据访问和系统事件等关键安全日志。
总结
通过正确安装和配置GCP审计日志连接器,组织可以实现对云环境中安全事件的全面监控。遇到连接器不可见的问题时,按照上述步骤进行检查通常可以快速解决问题。Azure Sentinel与GCP的集成为企业提供了跨云安全监控的强大能力,是现代化安全运营中心(SOC)的重要组成部分。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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