Automazione della classificazione dei dati caricati su Cloud Storage

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Questo tutorial mostra come implementare un sistema automatizzato di quarantena e classificazione dei dati utilizzando Cloud Storage e altri prodotti Google Cloud. Il tutorial presuppone che tu abbia familiarità con Google Cloud e la programmazione di base in shell.

In ogni organizzazione, i responsabili della protezione dei dati come te si confrontano con una quantità sempre maggiore di dati, che devono essere protetti e trattati in modo appropriato. La messa in quarantena e la classificazione di questi dati può essere complicata e richiedere molto tempo, soprattutto se si tratta di centinaia o migliaia di file al giorno.

E se potessi prendere ogni file, caricarlo in una posizione di quarantena e classificarlo automaticamente e spostarlo nella posizione appropriata in base al risultato della classificazione? Questo tutorial mostra come implementare un sistema di questo tipo utilizzando funzioni Cloud Run, Cloud Storage e Cloud Data Loss Prevention.

Obiettivi

• Crea i bucket Cloud Storage da utilizzare all'interno della pipeline di quarantena e classificazione.
• Crea un argomento e una sottoscrizione Pub/Sub per ricevere una notifica al termine dell'elaborazione del file.
• Crea una semplice Cloud Function che richiami l'API DLP quando vengono caricati i file.
• Carica alcuni file di esempio nel bucket di quarantena per richiamare la funzione Cloud. La funzione utilizza l'API DLP per ispezionare e classificare i file e spostarli nel bucket appropriato.

Costi

Questo tutorial utilizza componenti Google Cloud fatturabili, tra cui:

• Cloud Storage
• Funzioni Cloud Run
• Cloud Data Loss Prevention

Puoi utilizzare il Calcolatore prezzi per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto.

Prima di iniziare

1. 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.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Cloud Run functions, Cloud Storage,Cloud Build Cloud Build, and Cloud Data Loss Prevention APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

7. Enable the Cloud Run functions, Cloud Storage,Cloud Build Cloud Build, and Cloud Data Loss Prevention APIs.

   Enable the APIs

Concedere le autorizzazioni agli account di servizio

Il primo passaggio consiste nel concedere le autorizzazioni a due account di servizio: l'account di servizio delle funzioni Cloud Run e l'account di servizio Cloud DLP.

Concedi le autorizzazioni all'account di servizio predefinito di App Engine

1. Nella console Google Cloud, apri la pagina IAM e amministrazione e seleziona il progetto che hai creato:

   Vai a IAM

2. Individua l'account di servizio App Engine. Questo account ha il formato [PROJECT_ID]@appspot.gserviceaccount.com. Sostituisci [PROJECT_ID] con l'ID del tuo progetto.

3. Seleziona l'icona di modifica accanto all'account di servizio.

4. Aggiungi i seguenti ruoli:

   • Cloud DLP > Amministratore DLP
   • Agente di servizio dell'API DLP (per trovarlo, devi filtrare per questo ruolo)

5. Fai clic su Salva.

Concedi le autorizzazioni all'account di servizio Sensitive Data Protection

L'agente di servizio Cloud DLP viene creato la prima volta che è necessario.

1. In Cloud Shell, crea l'agente di servizio Cloud DLP effettuando una chiamata a InspectContent:

   curl --request POST 
   
    "https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/content:inspect" 
   
    --header "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" 
   
    --header "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" 
   
    --header 'Accept: application/json' 
   
    --header 'Content-Type: application/json' 
   
    --data '{"item":{"value":"[e-mail]"}}' 
   
    --compressed

   Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto.

2. Nella console Google Cloud, apri la pagina IAM e amministrazione e seleziona il progetto che hai creato:

   Vai a IAM

3. Seleziona la casella di controllo Includi concessioni di ruoli fornite da Google

4. Individua l'account di servizio Agente di servizio Cloud DLP. Questo account ha il formatoservice-[PROJECT_NUMBER]@dlp-api.iam.gserviceaccount.com. Sostituisci [PROJECT_NUMBER] con il numero del tuo progetto.

5. Seleziona l'icona di modifica accanto all'account di servizio.

6. Aggiungi il ruolo Project > Viewer e poi fai clic su Salva.

Creazione della pipeline di quarantena e classificazione

In questa sezione, creerai la pipeline di quarantena e classificazione mostrata nel diagramma seguente.

I numeri in questa pipeline corrispondono ai seguenti passaggi:

1. Carichi file su Cloud Storage.
2. Richiami una Cloud Function.
3. Cloud DLP ispeziona e classifica i dati.
4. Il file viene spostato nel bucket appropriato.

Creazione di bucket di Cloud Storage

Seguendo le indicazioni riportate nelle linee guida per la denominazione dei bucket, crea tre bucket con nomi univoci da utilizzare in questo tutorial:

• Bucket 1: sostituisci [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] con un nome univoco.
• Bucket 2: sostituisci [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET] con un nome univoco.
• Bucket 3: sostituisci [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET] con un nome univoco.

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console

1. Nella console Google Cloud, apri il browser Cloud Storage:

   Vai a Cloud Storage

2. Fai clic su Crea bucket.

3. Nella casella di testo Nome bucket, inserisci il nome selezionato per [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] e fai clic su Crea.

4. Ripeti l'operazione per i bucket [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET] e [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET].

gcloud

1. Apri Cloud Shell:

   Vai a Cloud Shell

2. Crea tre bucket utilizzando i seguenti comandi:

   gcloud storage buckets create gs://[YOUR_QUARANTINE_BUCKET]
   gcloud storage buckets create gs://[YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET]
   gcloud storage buckets create gs://[YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET]
   

Crea un argomento e una sottoscrizione Pub/Sub

console

1. Apri la pagina Argomenti Pub/Sub:

   Vai agli argomenti Pub/Sub.

2. Fai clic su Crea argomento.

3. Inserisci un nome argomento nella casella di testo.

4. Seleziona la casella di controllo Aggiungi una sottoscrizione predefinita.

5. Fai clic su Crea argomento.

gcloud

1. Apri Cloud Shell:

   Vai a Cloud Shell

2. Crea un argomento sostituendo [PUB/SUB_TOPIC] con un nome a tua scelta:

   gcloud pubsub topics create [PUB/SUB_TOPIC]

3. Crea una sottoscrizione sostituendo [PUB/SUB_SUBSCRIPTION] con un nome scelto da te:

   gcloud pubsub subscriptions create [PUB/SUB_SUBSCRIPTION] --topic [PUB/SUB_TOPIC]

Crea le funzioni Cloud Run

Questa sezione illustra la procedura di deployment dello script Python contenente le seguenti due funzioni Cloud Run:

• Una funzione che viene invocata quando un oggetto viene caricato in Cloud Storage.
• Una funzione che viene richiamata quando viene ricevuto un messaggio nella fila Pub/Sub.

Lo script Python che utilizzi per completare questo tutorial è contenuto in un repository GitHub Per creare la prima Cloud Function, devi attivare le API corrette.

Per abilitare le API, svolgi i seguenti passaggi:

• Se stai lavorando nella console, quando fai clic su Crea funzione, viene visualizzata una guida su come attivare le API necessarie per utilizzare Cloud Functions.
• Se utilizzi gcloud CLI, devi abilitare manualmente le seguenti API:
  • API Artifact Registry
  • API Eventarc
  • API Cloud Run Admin

Creazione della prima funzione

console

1. Apri la pagina Panoramica di Cloud Run Functions:

   Vai alle funzioni Cloud Run

2. Seleziona il progetto per cui hai attivato le funzioni Cloud Run.

3. Fai clic su Crea funzione.

4. Nella casella Nome funzione, sostituisci il nome predefinito con create_DLP_job.

5. Nel campo Attivazione, seleziona Cloud Storage.

6. Nel campo Tipo di evento, seleziona Finalizza/Crea.

7. Nel campo Bucket, fai clic su Sfoglia, seleziona il bucket di quarantena evidenziandolo nell'elenco a discesa e poi fai clic su Seleziona.

8. Fai clic su Salva.

9. Fai clic su Avanti.

10. In Runtime, seleziona Python 3.7.

11. In Codice sorgente, seleziona Editor incorporato.

12. Sostituisci il testo nella casella main.py con i contenuti del seguente file https://github.com/GoogleCloudPlatform/dlp-cloud-functions-tutorials/blob/master/gcs-dlp-classification-python/main.py.

    Sostituisci quanto segue:

    • [PROJECT_ID_DLP_JOB & TOPIC]: l'ID progetto che ospita la funzione Cloud Run e l'argomento Pub/Sub.
    • [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare .
    • [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui sposterai i file sensibili.
    • [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare.
    • [PUB/SUB_TOPIC]: il nome dell'argomento Pub/Sub creato in precedenza.

13. Nella casella di testo Punto di ingresso, sostituisci il testo predefinito con quanto segue: create_DLP_job.

14. Sostituisci il testo nella casella di testo requirements.txt con i contenuti del seguente file:https://github.com/GoogleCloudPlatform/dlp-cloud-functions-tutorials/blob/master/gcs-dlp-classification-python/requirements.txt.

15. Fai clic su Esegui il deployment.

    Un segno di spunta verde accanto alla funzione indica che il deployment è andato a buon fine.

    

gcloud

1. Apri una sessione Cloud Shell e clona il repository GitHub che contiene il codice e alcuni file di dati di esempio:

   APRI IN Cloud Shell

2. Cambia directory impostandola sulla cartella in cui è stato clonato il repository:

   cd ~dlp-cloud-functions-tutorials/gcs-dlp-classification-python/

3. Apporta le seguenti sostituzioni nel main.py

   • [PROJECT_ID_DLP_JOB & TOPIC]: l'ID progetto che ospita la funzione Cloud Run e l'argomento Pub/Sub.
   • [YOUR_QUARANTINE_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare .
   • [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui sposterai i file sensibili.
   • [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare.
   • [PUB/SUB_TOPIC: il nome dell'argomento Pub/Sub creato in precedenza.

4. Esegui il deployment della funzione, sostituendo [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] con il nome del tuo bucket:

   gcloud functions deploy create_DLP_job --runtime python37 \
       --trigger-resource [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] \
       --trigger-event google.storage.object.finalize
   

5. Verifica che il deployment della funzione sia andato a buon fine:

   gcloud functions describe create_DLP_job

   Un deployment riuscito è indicato da uno stato di disponibilità simile al seguente:

   status:  READY
   timeout:  60s
   

Una volta completato il deployment della Cloud Function, vai alla sezione successiva per creare la seconda Cloud Function.

Creazione della seconda funzione

console

1. Apri la pagina Panoramica di Cloud Run Functions:

   VAI ALLA PAGINA PANORAMICA DI Cloud Run Functions

2. Seleziona il progetto per cui hai attivato le funzioni Cloud Run.

3. Fai clic su Crea funzione.

4. Nella casella Nome funzione, sostituisci il nome predefinito con resolve_DLP.

5. Nel campo Trigger, seleziona Pub/Sub.

6. Nel campo Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, cerca l'argomento Pub/Sub che hai creato in precedenza.

7. Fai clic su Salva.

8. Fai clic su Avanti.

9. In Runtime, seleziona Python 3.7.

10. In Codice sorgente, seleziona Editor incorporato.

11. Nella casella di testo Punto di contatto, sostituisci il testo predefinito con resolve_DLP.

12. Sostituisci il testo nella casella main.py con i contenuti del seguente file: https://github.com/GoogleCloudPlatform/dlp-cloud-functions-tutorials/blob/master/gcs-dlp-classification-python/main.py. Esegui le seguenti sostituzioni

    • [PROJECT_ID_DLP_JOB & TOPIC]: l'ID progetto che ospita la funzione Cloud Run e l'argomento Pub/Sub.
    • [YOUR_QUARANTINE_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare .
    • [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui sposterai i file sensibili.
    • [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare.
    • [PUB/SUB_TOPIC: il nome dell'argomento Pub/Sub creato in precedenza.

13. Fai clic su Esegui il deployment.

    Un segno di spunta verde accanto alla funzione indica che il deployment è andato a buon fine.

    

gcloud

1. Apri (o riapri) una sessione Cloud Shell e clona il repository GitHub che contiene il codice e alcuni file di dati di esempio:

   APRI IN Cloud Shell

2. Passa alla directory con il codice Python:

   cd gcs-dlp-classification-python/

3. Apporta le seguenti sostituzioni nel file main.py:

   • [PROJECT_ID_DLP_JOB & TOPIC]: l'ID progetto che ospita la funzione Cloud Run e l'argomento Pub/Sub.
   • [YOUR_QUARANTINE_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare.
   • [YOUR_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui sposterai i file sensibili.
   • [YOUR_NON_SENSITIVE_DATA_BUCKET]: il nome del bucket in cui caricherai i file da elaborare.
   • [PUB/SUB_TOPIC: il nome dell'argomento Pub/Sub creato in precedenza.

4. Esegui il deployment della funzione sostituendo [PUB/SUB_TOPIC] con il tuo argomento Pub/Sub:

   gcloud functions deploy resolve_DLP --runtime python37 --trigger-topic [PUB/SUB_TOPIC]

5. Verifica che il deployment della funzione sia andato a buon fine:

   gcloud functions describe resolve_DLP

   Un deployment riuscito è indicato da uno stato di disponibilità simile al seguente:

   status:  READY
   timeout:  60s
   

Quando la Cloud Function è stata implementata correttamente, vai alla sezione successiva.

Carica file di esempio nel bucket di quarantena

Il repository GitHub associato a questo articolo include file di dati di esempio. La cartella contiene alcuni file con dati sensibili e altri con dati non sensibili. I dati sensibili sono classificati come contenenti uno o più dei seguenti valori INFO_TYPES:

US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER
EMAIL_ADDRESS
PERSON_NAME
LOCATION
PHONE_NUMBER

I tipi di dati utilizzati per classificare i file di esempio sono definiti nella costante INFO_TYPES del file main.py, che inizialmente è impostata su 'FIRST_NAME,PHONE_NUMBER,EMAIL_ADDRESS,US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER'.

1. Se non hai ancora clonato il repository, apri Cloud Shell e clona il repository GitHub contenente il codice e alcuni file di dati di esempio:

   APRI IN Cloud Shell

2. Cambia cartella per i file di dati di esempio:

   cd ~/dlp-cloud-functions-tutorials/sample_data/

3. Copia i file di dati di esempio nel bucket di quarantena utilizzando il comando cp, sostituendo [YOUR_QUARANTINE_BUCKET] con il nome del bucket di quarantena:

   gcloud storage cp * gs://[YOUR_QUARANTINE_BUCKET]/

   Cloud DLP ispeziona e classifica ogni file caricato nel bucket di quarantena e lo sposta nel bucket di destinazione appropriato in base alla sua classificazione.

4. Nella console Cloud Storage, apri la pagina Browser di archiviazione:

   VAI A BROWSER CLOUD STORAGE

5. Seleziona uno dei bucket di destinazione che hai creato in precedenza e controlla i file caricati. Controlla anche gli altri bucket che hai creato.

Esegui la pulizia

Al termine del tutorial, puoi eliminare le risorse che hai creato in modo che smettano di utilizzare la quota e di generare addebiti. Le seguenti sezioni descrivono come eliminare o disattivare queste risorse.

Elimina il progetto

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:
• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.
1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

• Prova a impostare diversi valori di tipo di dati validi per INFO_TYPES.
• Scopri di più sull'ispezione dello spazio di archiviazione e dei database per l'individuazione di dati sensibili utilizzando Cloud DLP.
• Scopri di più sulle funzioni Cloud Run.
• Esplora architetture di riferimento, diagrammi e best practice su Google Cloud. Consulta il nostro Cloud Architecture Center.