O Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) agora faz parte da Proteção de dados sensíveis. O nome da API continua o mesmo: API Cloud Data Loss Prevention (API DLP). Para saber mais sobre os serviços que compõem a Proteção de dados sensíveis, consulte Visão geral da Proteção de dados sensíveis.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Desidentificar dados do BigQuery no momento da consulta

Neste tutorial, mostramos como desidentificar dados ao consultar tabelas do BigQuery usando funções remotas e a Proteção de dados sensíveis. Essa abordagem é útil para higienizar os resultados de consulta em tempo real e minimizar o acesso a dados que não são necessários para a análise.

Este tutorial demonstra a criptografia e a descriptografia de dados em trânsito. Para informações sobre como usar a Proteção de Dados Sensíveis para criptografar dados em repouso, consulte Desidentificação de dados sensíveis no armazenamento.

Este tutorial é destinado a públicos-alvo com responsabilidades que incluem segurança, processamento ou análise de dados. Neste guia, consideramos que você já conhece o processamento e a privacidade de dados, sem a necessidade de ser um especialista. Neste guia, pressupomos que você possa executar scripts básicos do Cloud Shell e SQL.

Este tutorial usa funções baseadas em SQL, o BigQuery, funções remotas, o Cloud Run e a Proteção de dados sensíveis.

Técnicas de desidentificação, como criptografia, ofuscam identificadores sensíveis brutos nos seus dados. Essas técnicas permitem que você preserve a utilidade dos seus dados para mesclar ou analisar e, ao mesmo tempo, reduza o risco de manipulação dos dados.

As empresas podem ter políticas ou requisitos regulatórios para armazenar apenas dados desidentificados no data warehouse em nuvem. Além disso, talvez seja necessário reidentificar os dados desidentificados de forma eficiente para gerar relatórios.

Para minimizar o risco de manipular grandes volumes de dados sensíveis, use um pipeline de transformação de dados automatizado para criar conjuntos de dados desidentificados. Você pode usar este tutorial para substituir esse pipeline por uma consulta SQL apenas para reidentificação ou para desidentificação e reidentificação. Este tutorial ajuda você a realizar a desidentificação e a reidentificação usando um serviço central hospedado no Cloud Run. É possível usar esse serviço central em toda a organização sem precisar configurar ou manter um cluster do Dataflow.

A Proteção de dados sensíveis pode classificar conjuntos de dados inspecionando os dados em busca de informações sensíveis. A Proteção de dados sensíveis tem mais de 150 classificadores integrados, chamados de infoTypes. O uso da API Cloud Data Loss Prevention para desidentificar dados requer pipelines e aplicativos de dados. Este tutorial tem como objetivo ajudar analistas, engenheiros ou cientistas de dados a alcançar o mesmo resultado usando funções SQL.

Ao final deste tutorial, você vai conseguir escrever uma consulta semelhante a esta: os dados sensíveis serão desidentificados e reidentificados no resultado da consulta.

SELECT
    pii_column,
    fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
    fns.dlp_freetext_decrypt(fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
    UNNEST(
    [
        'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com']) AS pii_column

O resultado será assim:

Linha	`pii_column`	`dlp_encrypted`	`dlp_decrypted`
`1`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`	`My name is John Doe. My email is BQ_TRF_EMAIL(40):AQy6lGvwKR+AiiRqJpEr+nBzZUzOcjXkXamUugU=`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`

Arquitetura

O diagrama a seguir mostra como este tutorial usa o BigQuery como data warehouse, a Proteção de dados sensíveis para desidentificar e reidentificar dados e o Cloud Run para hospedar as funções remotas.

Objetivos

Implante um serviço do Cloud Run que ofereça a funcionalidade de desidentificação da Proteção de dados sensíveis.
Crie funções remotas do BigQuery que usam modelos de desidentificação da Proteção de dados confidenciais.
Verifique a criptografia de dados no BigQuery usando uma consulta SQL.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Ao concluir as tarefas descritas neste documento, é possível evitar o faturamento contínuo excluindo os recursos criados. Saiba mais em Limpeza.

Antes de começar

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Artifact Registry, BigQuery, BigQuery Connection API, Cloud Build, Cloud Data Loss Prevention API, Cloud Key Management Service, Cloud Run, Container Registry, Identity and Access Management, Resource Manager, Secret Manager, and Service Usage APIs:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudkms.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com containerregistry.googleapis.com dlp.googleapis.com iam.googleapis.com run.googleapis.com secretmanager.googleapis.com serviceusage.googleapis.com

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudkms.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com containerregistry.googleapis.com dlp.googleapis.com iam.googleapis.com run.googleapis.com secretmanager.googleapis.com serviceusage.googleapis.com

Prepare o ambiente

No Cloud Shell, clone o repositório de origem:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-dlp-remote-function.git

Acesse o diretório deste tutorial:
```
cd bigquery-dlp-remote-function/
```

Implantar os recursos usando um script

Se você quiser usar o script de implantação sem fazer personalizações, siga estas etapas. Se você quiser personalizar a implantação, pule esta seção e consulte Implantar uma solução personalizada manualmente.

Defina os valores dos campos PROJECT_ID e REGION:
```
# Project ID of the Google Cloud project
PROJECT_ID="PROJECT_ID"

# Google Cloud region to use for deployment of resources
# Refer to https://cloud.google.com/about/locations
REGION="REGION"
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do projeto para este tutorial.
- REGION: a região em que você quer armazenar e processar os dados, por exemplo, us-west1. Informe uma região, não uma zona.
Opcional: se você tiver um modelo de inspeção que quer usar, defina o campo DLP_INSPECT_TEMPLATE como o nome completo do recurso desse modelo. O modelo de inspeção precisa estar na mesma região definida no campo REGION.

Verifique se o modelo de inspeção inclui todos os infoTypes usados no modelo de desidentificação.

Se você pular esta etapa, a Proteção de dados confidenciais vai inspecionar os dados com um conjunto padrão do sistema de detectores de infoType.
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE="DLP_INSPECT_TEMPLATE"
```
Substitua DLP_INSPECT_TEMPLATE pelo nome completo do recurso do modelo de inspeção, por exemplo, projects/PROJECT_ID/locations/REGION/inspectTemplates/TEMPLATE_ID.

Autentique usando o Application Default Credentials:

gcloud auth application-default login && \
gcloud auth application-default set-quota-project "${PROJECT_ID}"

Inicialize e execute o script do Terraform para criar todos os recursos:
```
terraform init && \
terraform apply \
-var "project_id=${PROJECT_ID}" \
-var "region=${REGION}" \
-var "dlp_inspect_template_full_path=${DLP_INSPECT_TEMPLATE}"
```
O sistema mostra todas as ações que o Terraform vai realizar. Analise as ações. Para continuar, digite yes.
Verifique se os dados podem ser criptografados e descriptografados.

Implantar uma solução personalizada manualmente

Se você quiser personalizar a implantação, siga estas etapas. Se você quiser usar o script de implantação fornecido sem personalizações ou etapas manuais, consulte Implantar os recursos usando um script.

Definir as variáveis de ambiente

No Cloud Shell, defina as seguintes variáveis de ambiente:

PROJECT_ID="PROJECT_ID"
REGION="REGION"
CLOUD_RUN_SERVICE_NAME="CLOUD_RUN_SERVICE_NAME"
ARTIFACT_REGISTRY_NAME="ARTIFACT_DOCKER_REGISTRY_NAME"

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto para este tutorial.
REGION: a região em que você quer armazenar e processar os dados, por exemplo, us-west1. Informe uma região, não uma zona.
CLOUD_RUN_SERVICE_NAME: um nome para o novo serviço do Cloud Run. Insira até 15 caracteres.
ARTIFACT_REGISTRY_NAME: um nome para o novo Artifact Registry para armazenar imagens de contêineres.

Criar uma conta de serviço para o serviço do Cloud Run

Crie uma conta de serviço:

RUNNER_SA_NAME="${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}-runner"
RUNNER_SA_EMAIL="${RUNNER_SA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
gcloud iam service-accounts create "${RUNNER_SA_NAME}" \
    --project="${PROJECT_ID}" \
    --description "Runner for BigQuery remote function execution" \
    --display-name "${RUNNER_SA_NAME}"

Conceda as funções necessárias para a Proteção de Dados Sensíveis.

Conceda o papel de Leitor do DLP:

gcloud projects add-iam-policy-binding "${PROJECT_ID}" \
    --member="serviceAccount:${RUNNER_SA_EMAIL}" \
    --role='roles/dlp.reader'

Conceda a função de Usuário do DLP:

gcloud projects add-iam-policy-binding "${PROJECT_ID}" \
    --member="serviceAccount:${RUNNER_SA_EMAIL}" \
    --role='roles/dlp.user'

Implantar o serviço do Cloud Run

Para implantar o aplicativo, siga estas etapas:

Opcional: é possível mudar os valores padrão alterando as variáveis de ambiente ou atualizando o arquivo src/main/resources/aes.properties.

Crie um repositório do Artifact Registry para armazenar a imagem do contêiner da função:

gcloud artifacts repositories create "${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}" \
--repository-format=docker \
--location="${REGION}" \
--description="Container images repository for BigQuery Functions" \
--project="${PROJECT_ID}"

Use o Cloud Build para compilar o aplicativo e implantá-lo no Cloud Run:

gcloud builds submit \
--project ${PROJECT_ID} \
--substitutions=_CONTAINER_IMAGE_NAME="${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}/${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}:latest" \
--machine-type=e2-highcpu-8 && \
gcloud beta run deploy ${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} \
--image="${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}/${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}:latest" \
--execution-environment=gen2 \
--platform=managed \
--region="${REGION}" \
--service-account="${RUNNER_SA_EMAIL}" \
--cpu=4 \
--memory=8Gi \
--no-allow-unauthenticated \
--project ${PROJECT_ID} \
--update-env-vars=PROJECT_ID=${PROJECT_ID}

O final da saída é semelhante a este:

ID: 403a276e-b0c6-41f3-aaed-f0ec9f9cedba
CREATE_TIME: 2023-02-04T01:52:15+00:00
DURATION: 1M59S
SOURCE: gs://PROJECT_ID_cloudbuild/source/1675475534.124241-9c43787f64e04cfd9e4a1979d3324fe0.tgz
IMAGES: gcr.io/PROJECT_ID/CLOUD_RUN_SERVICE_NAME (+1 more)
STATUS: SUCCESS
Deploying container to Cloud Run service [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME] in project [PROJECT_ID] region [REGION]
OK Deploying new service... Done.
 OK Creating Revision... Revision deployment finished. Checking container heal
 th.
 OK Routing traffic...
Done.
Service [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME] revision [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME-00001-tat] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://CLOUD_RUN_SERVICE_NAME-j2bpjx2xoq-uw.a.run.app

Extraia o URL do Cloud Run e salve-o nas variáveis de ambiente:

RUN_URL="$(gcloud run services describe ${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} --region \
    ${REGION} --project ${PROJECT_ID} --format="get(status.address.url)")"

Criar um modelo de desidentificação de proteção de dados sensíveis

Os modelos de desidentificação da Proteção de dados sensíveis ajudam você a salvar suas configurações de desidentificação para que possam ser reutilizadas em várias operações e fontes de dados.

Esta etapa usa o arquivo sample_dlp_deid_config.json, que contém um exemplo de modelo de desidentificação.

No Cloud Shell, crie o modelo:

DEID_TEMPLATE=$(curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
-H "Accept: application/json" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: ${PROJECT_ID}" \
--data-binary "@sample_dlp_deid_config.json" \
"https://dlp.googleapis.com/v2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deidentifyTemplates")

DEID_TEMPLATE_NAME="$(echo ${DEID_TEMPLATE} | jq -r '.name')"

O Google recomenda que você use uma chave encapsulada ao realizar a criptografia de proteção de dados sensíveis em cargas de trabalho sensíveis reais. Para fins de demonstração, este tutorial usa uma chave descompactada. Para mais informações sobre como criar uma chave encapsulada e usá-la em solicitações de desidentificação e reidentificação, consulte Como desidentificar e reidentificar dados confidenciais.

Criar a conexão do BigQuery com o Cloud Run

No Cloud Shell, crie uma conexão do BigQuery para acessar o Cloud Run:

bq mk --connection \
--display_name='External transform function connection' \
--connection_type=CLOUD_RESOURCE \
--project_id="${PROJECT_ID}" \
--location="${REGION}" \
ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}

Encontre e defina a conta de serviço do BigQuery usada para a conexão:

CONNECTION_SA="$(bq --project_id ${PROJECT_ID} --format json show \
    --connection ${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} \
    | jq -r '.cloudResource.serviceAccountId')"

Conceda o papel Invocador do Cloud Run à conta de serviço:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:${CONNECTION_SA}" \
    --role='roles/run.invoker'

Criar o conjunto de dados do BigQuery para funções remotas

Defina o conjunto de dados do BigQuery para as funções remotas:
```
BQ_FUNCTION_DATASET="fns"
```

Crie o conjunto de dados, se ele ainda não existir:

   bq mk --dataset \
       --project_id ${PROJECT_ID} \
       --location ${REGION} \
       ${BQ_FUNCTION_DATASET}

Criar as funções remotas da proteção de dados sensíveis

Opcional: se você tiver um modelo de inspeção que quer usar, defina a variável DLP_INSPECT_TEMPLATE como o nome completo do recurso desse modelo. O modelo de inspeção precisa estar na mesma região definida na variável de ambiente REGION.

Verifique se o modelo de inspeção inclui todos os infoTypes usados no modelo de desidentificação.

Se você pular esta etapa, a Proteção de dados confidenciais vai inspecionar os dados com um conjunto padrão do sistema de detectores de infoType.
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE="DLP_INSPECT_TEMPLATE"
```
Substitua DLP_INSPECT_TEMPLATE pelo nome completo do recurso do modelo de inspeção, por exemplo, projects/PROJECT_ID/locations/REGION/inspectTemplates/TEMPLATE_ID.

Crie a função de desidentificação da proteção de dados sensíveis:

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE FUNCTION ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(v STRING)
RETURNS STRING
REMOTE WITH CONNECTION \`${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}\`
OPTIONS (endpoint = '${RUN_URL}', user_defined_context = [('mode', 'deidentify'),('algo','dlp'),('dlp-deid-template','${DEID_TEMPLATE_NAME}'),('dlp-inspect-template', '${DLP_INSPECT_TEMPLATE}')]);"

Crie a função de reidentificação da proteção de dados sensíveis:

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE FUNCTION ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_decrypt(v STRING)
RETURNS STRING
REMOTE WITH CONNECTION \`${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}\`
OPTIONS (endpoint = '${RUN_URL}', user_defined_context = [('mode', 'reidentify'),('algo','dlp'),('dlp-deid-template','${DEID_TEMPLATE_NAME}'),('dlp-inspect-template', '${DLP_INSPECT_TEMPLATE}')]);"

Verificar a desidentificação e a reidentificação

Para verificar se a solução desidentifica e reidentifica dados, faça o seguinte:

Console

No console do Google Cloud, acesse o BigQuery.

Ir para o BigQuery

O BigQuery é aberto no projeto que foi acessado mais recentemente.
Para abrir um editor de consultas, clique em Criar uma nova consulta.

Digite a seguinte consulta:

SELECT
    pii_column,
    fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
    fns.dlp_freetext_decrypt(fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
    UNNEST(
    [
        'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com',
        'Some non PII data',
        '650-253-0000',
        'some script with simple number 1234']) AS pii_column

Clique em Executar.

bq

Defina a variável de ambiente para o conjunto de dados:
```
BQ_FUNCTION_DATASET="fns"
```

Execute a consulta:

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"
SELECT
  pii_column,
  ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_decrypt(${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
  UNNEST(
    [
      'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com',
      'Some non PII data',
      '650-253-0000',
      'some script with simple number 1234']) AS pii_column"

O resultado será assim:

Linha	`pii_column`	`dlp_encrypted`	`dlp_decrypted`
`1`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`	`My name is John Doe. My email is BQ_TRF_EMAIL(40):AQy6lGvwKR+AiiRqJpEr+nBzZUzOcjXkXamUugU=`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`
`2`	`Some non PII data`	`Some non PII data`	`Some non PII data`
`3`	`650-253-0000`	`BQ_TRF_PH(40):AeKpGU5KBXaTyecCun7dv1hHht5w5Q2PTpvkRC4=`	`650-253-0000`
`4`	`some script with simple number 1234`	`some script with simple number 1234`	`some script with simple number 1234`

Considerações

Ao adaptar este tutorial às suas necessidades, considere o seguinte:

A desidentificação e a reidentificação são processadas por um serviço do Cloud Run. Provisione a CPU e a memória do Cloud Run de acordo com seus requisitos de computação. Para mais detalhes, consulte os limites de CPU e limites de memória do Cloud Run.
Ao usar a Proteção de dados sensíveis, considere os limites de uso e as recomendações para controlar custos.
Para ajudar a controlar os custos e o consumo total da cota da Proteção de dados sensíveis, limite os itens transmitidos pela função remota da Proteção de dados sensíveis a 10.000 ou menos. A solução pode agrupar automaticamente as solicitações para processar os seguintes limites de solicitação da Proteção de dados sensíveis:
- Número máximo de valores de tabela: 50.000
- Limite de tamanho da solicitação padrão: 0,5 MB
Os resultados finais e filtrados da consulta precisam ser transmitidos para a função de proteção de dados sensíveis, e não para a origem.

Para essa solução, cada valor na coluna pii_column é um item. Por exemplo, My name is John Doe. My email is john.doe@example.com é um item.
Verifique se o conjunto de dados do BigQuery, o serviço do Cloud Run e os modelos de proteção de dados sensíveis estão na mesma região de nuvem.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

A seguir

Saiba mais sobre as funções remotas do BigQuery.
Saiba como desidentificar dados sensíveis.
Analise um exemplo que demonstra como criar uma chave encapsulada, tokenizar o conteúdo e reidentificar o conteúdo tokenizado.
Saiba como lidar com a desidentificação e reidentificação de PII em conjuntos de dados de grande escala usando a Proteção de dados sensíveis.
Saiba mais sobre o Cloud KMS.