communications-mining
latest
false
- API ドキュメント
- CLI
- 連携ガイド
- ブログ
- 機械が単語を理解する方法:NLPに埋め込むためのガイド
- トランスフォーマーによるプロンプトベースの学習
- 効率的な変圧器II:知識蒸留と微調整
- 効率的な変圧器I:注意メカニズム
- 階層的な教師なしインテントモデリング:トレーニングデータなしで価値を得る
- Communications Mining による注釈バイアスの修正
- アクティブ ラーニング: より優れた ML モデルを短時間で実現
- それはすべて数字にあります-メトリックを使用してモデルのパフォーマンスを評価します
- モデルの検証が重要な理由
- 会話型データ インテリジェンスのための Communications Mining と Google AutoML の比較
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
Communications Mining 開発者ガイド
Last updated 2024年11月19日
監査イベント
/api/v1/audit_events/query
必要なアクセス許可: 監査ログを読み取ります。
- bash
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "filter": { "timestamp": { "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z" } } }'
curl -X POST 'https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query' \ -H "Authorization: Bearer $REINFER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "filter": { "timestamp": { "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z" } } }' - ノード
const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { filter: { timestamp: { maximum: "2021-07-10T00:00:00Z", minimum: "2021-06-10T00:00:00Z", }, }, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } );
const request = require("request"); request.post( { url: "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers: { Authorization: "Bearer " + process.env.REINFER_TOKEN, }, json: true, body: { filter: { timestamp: { maximum: "2021-07-10T00:00:00Z", minimum: "2021-06-10T00:00:00Z", }, }, }, }, function (error, response, json) { // digest response console.log(JSON.stringify(json, null, 2)); } ); - Python
import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "filter": { "timestamp": { "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z", "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", } } }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True))
import json import os import requests response = requests.post( "https://<my_api_endpoint>/api/v1/audit_events/query", headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["REINFER_TOKEN"]}, json={ "filter": { "timestamp": { "minimum": "2021-06-10T00:00:00Z", "maximum": "2021-07-10T00:00:00Z", } } }, ) print(json.dumps(response.json(), indent=2, sort_keys=True)) - レスポンス
{ "audit_events": [ { "actor_user_id": "e2148a6625225593", "dataset_ids": ["1fe230edc85ffc1a"], "event_id": "2555880060c23eb5", "event_type": "get_datasets", "project_ids": ["ce3c61dcf210f425", "274400867ab17af9"], "tenant_ids": ["c59b6e209da438a8"], "timestamp": "2021-06-10T16:32:53Z" } ], "continuation": "2555880060c23eb5", "datasets": [ { "id": "1fe230edc85ffc1a", "name": "collateral-sharing", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Collateral Sharing" }, { "id": "274400867ab17af9", "name": "Customer-Feedback", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Customer Feedback" } ], "projects": [ { "id": "ce3c61dcf210f425", "name": "bank-collateral", "tenant_id": "c59b6e209da438a8" } ], "status": "ok", "tenants": [ { "id": "c59b6e209da438a8", "name": "acme" } ], "users": [ { "display_name": "Alice", "email": "alice@acme.example", "id": "e2148a6625225593", "tenant_id": "c59b6e209da438a8", "username": "alice" } ] }
{ "audit_events": [ { "actor_user_id": "e2148a6625225593", "dataset_ids": ["1fe230edc85ffc1a"], "event_id": "2555880060c23eb5", "event_type": "get_datasets", "project_ids": ["ce3c61dcf210f425", "274400867ab17af9"], "tenant_ids": ["c59b6e209da438a8"], "timestamp": "2021-06-10T16:32:53Z" } ], "continuation": "2555880060c23eb5", "datasets": [ { "id": "1fe230edc85ffc1a", "name": "collateral-sharing", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Collateral Sharing" }, { "id": "274400867ab17af9", "name": "Customer-Feedback", "project_id": "ce3c61dcf210f425", "title": "Customer Feedback" } ], "projects": [ { "id": "ce3c61dcf210f425", "name": "bank-collateral", "tenant_id": "c59b6e209da438a8" } ], "status": "ok", "tenants": [ { "id": "c59b6e209da438a8", "name": "acme" } ], "users": [ { "display_name": "Alice", "email": "alice@acme.example", "id": "e2148a6625225593", "tenant_id": "c59b6e209da438a8", "username": "alice" } ] }
監査イベントは、Communications Mining プラットフォームのユーザーによって実行されたアクションの記録です。 監査可能なイベントの例は次のとおりです。
- ログインしているユーザー
- パスワードを変更するユーザー
- ユーザーが別のユーザーの権限を変更する
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
continuation | string | × | 前のクエリが応答で continuation を返した場合は、イベントの別のページを使用できます。 返された継続値をここに設定して、次のページを取得します。
|
limit | Number | × | ページごとに返される監査イベントの数。 デフォルトは 128 です。 |
filter | フィルター | × | 返す監査イベントを指定するフィルター。 |
ここで
Filter
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
timestamp | タイムスタンプフィルター | × | イベントを返す時間範囲を指定するフィルター。 |
ここで
TimestampFilter
の形式は次のとおりです。
名前 | 型 | 必須 | 説明 |
---|---|---|---|
minimum | string | × | ISO-8601 タイムスタンプ。 指定した場合、このタイムスタンプの後またはこのタイムスタンプを含む監査イベントのみを返します。 |
maximum | string | × | ISO-8601 形式のタイムスタンプ。指定した場合、このタイムスタンプより前の監査イベントのみを返します。 |
監査イベントのリストは、応答の最上位レベルの
audit_events
キーの下にあります。 各 AuditEvent
は他のリソース (ソース、データセット、ユーザーなど) を ID で参照できます。 参照されるリソースごとに、応答の最上位レベルのそれぞれのキー (sources
、 datasets
、 users
など) の下に追加情報があります。
AuditEvent
は、プラットフォーム内のユーザーによって実行されるアクションを表し、次の基本形式を持ちます。の値によっては、追加のキーが存在する場合 event_type
。 たとえば、 get_datasets
監査イベントには、ユーザーが読み取った dataset_ids
の一覧が含まれます。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
event_id | string | このイベントの一意の ID。 |
event_type | string | このイベントの種類。 |
timestamp | string | 最も近い秒までの、このイベントの ISO-8601 タイムスタンプ。 |
actor_user_id | string | このアクションを実行したユーザーの ID。 |
actor_tenant_id | string | このアクションを実行したユーザーのテナント ID。 |
最後に、応答に
continuation
キーが含まれている場合は、要求の continuation
フィールドをこの値に設定して、イベントの次のページをフェッチする必要があります。