データセットの k-匿名性の計算

k-匿名性は、データセットのレコードの再識別可能性を示すプロパティです。データセット内の各人物の準識別子が、データセット内の少なくとも k - 1 人の他の人物と同一である場合、そのデータセットは k-匿名性を持っています。

k-匿名性の値は、データセットの 1 つ以上の列またはフィールドに基づいて計算できます。このトピックでは、Cloud Data Loss Prevention を使用してデータセットの k-匿名性の値を計算する方法について説明します。k-匿名性またはリスク分析の概要については、続行する前に、リスク分析のコンセプトのトピックをご覧ください。

はじめる前に

続行する前に、以下を行ってください。

  1. Google アカウントにログインします。
  2. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
    3. プロジェクト セレクタに移動
  3. Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認する方法を学習する。
  4. Cloud DLP を有効にします。
    5. Cloud DLP を有効にする

  5. 分析する BigQuery データセットを選択します。Cloud DLP は、BigQuery テーブルをスキャンして k-匿名性指標を計算します。
  6. データセット内の識別子（該当する場合）と 1 つ以上の準識別子を決定します。詳細については、リスク分析の用語と手法をご覧ください。

k-匿名性の計算

Cloud DLP によるリスク分析は、リスク分析ジョブの実行時に行われます。最初に、Google Cloud コンソールを使用するか、DLP API リクエストを送信するか、Cloud DLP クライアント ライブラリを使用してジョブを作成する必要があります。

Console

  1. Google Cloud コンソールで、[リスク分析の作成] ページに移動します。

    [リスク分析の作成] に移動

  2. [入力データを選択] セクションで、テーブルを含むプロジェクトのプロジェクト ID、テーブルのデータセット ID、およびテーブルの名前を入力して、スキャンする BigQuery テーブルを指定します。

  3. [計算するプライバシー指標] で [k-匿名性] を選択します。

  4. （省略可）[ジョブ ID] セクションからジョブにカスタム識別子を指定して、Cloud DLP がデータを処理するリソースの場所を選択します。完了したら、[続行] をクリックします。

  5. [フィールドの定義] セクションで、k-匿名性リスクジョブの識別子と準識別子を指定します。Cloud DLP は、前の手順で指定した BigQuery テーブルのメタデータにアクセスし、フィールドのリストへの入力を試みます。

    1. 該当するチェックボックスをオンにして、フィールドを識別子（ID）または準識別子（QI）として指定します。0 または 1 つの識別子と、1 つ以上の準識別子を選択する必要があります。
    2. Cloud DLP でフィールドに入力できない場合は、[フィールド名を入力] をクリックして 1 つ以上のフィールドを手動で入力し、各フィールドを識別子または準識別子として設定します。完了したら、[続行] をクリックします。

  6. （省略可）[アクションの追加] セクションで、リスクジョブが完了したときに実行するアクションを追加します。使用できるオプションは次のとおりです。

    • BigQuery に保存: リスク分析のスキャン結果を BigQuery テーブルに保存します。
    • Pub/Sub に公開: 通知を Pub/Sub トピックに公開します。
    • メールで通知: 結果が記載されたメールを送信します。完了したら、[作成] をクリックします。

k-匿名性リスク分析ジョブがすぐに開始されます。

プロトコル

k-匿名性を計算するための新しいリスク分析ジョブを実行するには、projects.dlpJobs リソースにリクエストを送信します。ここで、PROJECT_ID はプロジェクト識別子を示します。

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs

このリクエストには、次の項目で構成される RiskAnalysisJobConfig オブジェクトが含まれます。

  • PrivacyMetric オブジェクト。ここで KAnonymityConfig オブジェクトを含めることで、k-匿名性を計算することを指定します。

  • BigQueryTable オブジェクト。次のすべてを含めることで、スキャンする BigQuery テーブルを指定します。

    • projectId: テーブルを含むプロジェクトのプロジェクト ID。
    • datasetId: テーブルのデータセット ID。
    • tableId: テーブルの名前。

  • 1 つ以上の Action オブジェクトのセット。これは、ジョブの完了時に所定の順序で実行するアクションを表します。各 Action オブジェクトには、次のいずれかのアクションを含めることができます。

    KAnonymityConfig オブジェクト内で、次の項目を指定します。

    • quasiIds[]: k-匿名性を計算するためにスキャンして使用する、1 つ以上の準識別子（FieldId オブジェクト）。複数の準識別子を指定すると、単一の複合キーとみなされます。構造体と繰り返しデータ型はサポートされていませんが、ネストされたフィールドは、それ自体が構造体ではなく、繰り返しフィールド内でネストされている限り、サポートされます。
    • entityId: 省略可能な識別子値。これを設定した場合、個々の entityId に対応する各行をすべてグループにまとめて k-匿名性を計算することを示します。通常、entityId はお客様 ID やユーザー ID などの一意のユーザーを表す列になります。それぞれ異なる準識別子の値を持つ entityId が複数の行に存在する場合、その行を結合して 1 つのマルチセットが作成され、そのエンティティの準識別子として使用されます。エンティティ ID の詳細については、リスク分析の概念のトピックにあるエンティティ ID と k-匿名性の計算をご覧ください。

DLP API にリクエストを送信するとすぐに、リスク分析ジョブが開始されます。

Java

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action.PublishToPubSub;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityEquivalenceClass;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityHistogramBucket;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.KAnonymityConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.ProjectTopicName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;

@SuppressWarnings("checkstyle:AbbreviationAsWordInName")
class RiskAnalysisKAnonymity {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String datasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    String tableId = "your-bigquery-table-id";
    String topicId = "pub-sub-topic";
    String subscriptionId = "pub-sub-subscription";
    calculateKAnonymity(projectId, datasetId, tableId, topicId, subscriptionId);
  }

  public static void calculateKAnonymity(
      String projectId, String datasetId, String tableId, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the BigQuery table to analyze
      BigQueryTable bigQueryTable =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTableId(tableId)
              .build();

      // These values represent the column names of quasi-identifiers to analyze
      List<String> quasiIds = Arrays.asList("Age", "Mystery");

      // Configure the privacy metric for the job
      List<FieldId> quasiIdFields =
          quasiIds.stream()
              .map(columnName -> FieldId.newBuilder().setName(columnName).build())
              .collect(Collectors.toList());
      KAnonymityConfig kanonymityConfig =
          KAnonymityConfig.newBuilder().addAllQuasiIds(quasiIdFields).build();
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setKAnonymityConfig(kanonymityConfig).build();

      // Create action to publish job status notifications over Google Cloud Pub/Sub
      ProjectTopicName topicName = ProjectTopicName.of(projectId, topicId);
      PublishToPubSub publishToPubSub =
          PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(topicName.toString()).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the risk analysis job to perform
      RiskAnalysisJobConfig riskAnalysisJobConfig =
          RiskAnalysisJobConfig.newBuilder()
              .setSourceTable(bigQueryTable)
              .setPrivacyMetric(privacyMetric)
              .addActions(action)
              .build();

      // Build the request to be sent by the client
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setRiskJob(riskAnalysisJobConfig)
              .build();

      // Send the request to the API using the client
      DlpJob dlpJob = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Build a request to get the completed job
      GetDlpJobRequest getDlpJobRequest =
          GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();

      // Retrieve completed job status
      DlpJob completedJob = dlpServiceClient.getDlpJob(getDlpJobRequest);
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());

      // Get the result and parse through and process the information
      KAnonymityResult kanonymityResult = completedJob.getRiskDetails().getKAnonymityResult();
      List<KAnonymityHistogramBucket> histogramBucketList =
          kanonymityResult.getEquivalenceClassHistogramBucketsList();
      for (KAnonymityHistogramBucket result : histogramBucketList) {
        System.out.printf(
            "Bucket size range: [%d, %d]\n",
            result.getEquivalenceClassSizeLowerBound(), result.getEquivalenceClassSizeUpperBound());

        for (KAnonymityEquivalenceClass bucket : result.getBucketValuesList()) {
          List<String> quasiIdValues =
              bucket.getQuasiIdsValuesList().stream()
                  .map(Value::toString)
                  .collect(Collectors.toList());

          System.out.println("\tQuasi-ID values: " + String.join(", ", quasiIdValues));
          System.out.println("\tClass size: " + bucket.getEquivalenceClassSize());
        }
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const tableProjectId = 'my-project';

// The ID of the dataset to inspect, e.g. 'my_dataset'
// const datasetId = 'my_dataset';

// The ID of the table to inspect, e.g. 'my_table'
// const tableId = 'my_table';

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// A set of columns that form a composite key ('quasi-identifiers')
// const quasiIds = [{ name: 'age' }, { name: 'city' }];
async function kAnonymityAnalysis() {
  const sourceTable = {
    projectId: tableProjectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: tableId,
  };
  // Construct request for creating a risk analysis job

  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: {
      privacyMetric: {
        kAnonymityConfig: {
          quasiIds: quasiIds,
        },
      },
      sourceTable: sourceTable,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Create helper function for unpacking values
  const getValue = obj => obj[Object.keys(obj)[0]];

  // Run risk analysis job
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  console.log(`Job created. Job name: ${jobName}`);
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  setTimeout(() => {
    console.log(' Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  const histogramBuckets =
    job.riskDetails.kAnonymityResult.equivalenceClassHistogramBuckets;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);
    console.log(
      `  Bucket size range: [${histogramBucket.equivalenceClassSizeLowerBound}, ${histogramBucket.equivalenceClassSizeUpperBound}]`
    );

    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const quasiIdValues = valueBucket.quasiIdsValues
        .map(getValue)
        .join(', ');
      console.log(`  Quasi-ID values: {${quasiIdValues}}`);
      console.log(`  Class size: ${valueBucket.equivalenceClassSize}`);
    });
  });
}
kAnonymityAnalysis();

Python

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

def k_anonymity_analysis(
    project,
    table_project_id,
    dataset_id,
    table_id,
    topic_id,
    subscription_id,
    quasi_ids,
    timeout=300,
):
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-anonymity of a
        column set in a Google BigQuery table.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        table_project_id: The Google Cloud project id where the BigQuery table
            is stored.
        dataset_id: The id of the dataset to inspect.
        table_id: The id of the table to inspect.
        topic_id: The name of the Pub/Sub topic to notify once the job
            completes.
        subscription_id: The name of the Pub/Sub subscription to use when
            listening for job completion notifications.
        quasi_ids: A set of columns that form a composite key.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """
    import concurrent.futures

    # Import the client library.
    import google.cloud.dlp

    # This sample additionally uses Cloud Pub/Sub to receive results from
    # potentially long-running operations.
    import google.cloud.pubsub

    # Create helper function for unpacking values
    def get_values(obj):
        return int(obj.integer_value)

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Location info of the BigQuery table.
    source_table = {
        "project_id": table_project_id,
        "dataset_id": dataset_id,
        "table_id": table_id,
    }

    # Convert quasi id list to Protobuf type
    def map_fields(field):
        return {"name": field}

    quasi_ids = map(map_fields, quasi_ids)

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Configure risk analysis job
    # Give the name of the numeric column to compute risk metrics for
    risk_job = {
        "privacy_metric": {"k_anonymity_config": {"quasi_ids": quasi_ids}},
        "source_table": source_table,
        "actions": actions,
    }

    # Call API to start risk analysis job
    operation = dlp.create_dlp_job(request={"parent": parent, "risk_job": risk_job})

    def callback(message):
        if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
            # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
            message.ack()

            # Now that the job is done, fetch the results and print them.
            job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
            print(f"Job name: {job.name}")
            histogram_buckets = (
                job.risk_details.k_anonymity_result.equivalence_class_histogram_buckets
            )
            # Print bucket stats
            for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
                print(f"Bucket {i}:")
                if bucket.equivalence_class_size_lower_bound:
                    print(
                        "   Bucket size range: [{}, {}]".format(
                            bucket.equivalence_class_size_lower_bound,
                            bucket.equivalence_class_size_upper_bound,
                        )
                    )
                    for value_bucket in bucket.bucket_values:
                        print(
                            "   Quasi-ID values: {}".format(
                                map(get_values, value_bucket.quasi_ids_values)
                            )
                        )
                        print(
                            "   Class size: {}".format(
                                value_bucket.equivalence_class_size
                            )
                        )
            subscription.set_result(None)
        else:
            # This is not the message we're looking for.
            message.drop()

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)
    subscription = subscriber.subscribe(subscription_path, callback)

    try:
        subscription.result(timeout=timeout)
    except concurrent.futures.TimeoutError:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )
        subscription.close()

Go

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// riskKAnonymity computes the risk of the given columns using K Anonymity.
func riskKAnonymity(w io.Writer, projectID, dataProject, pubSubTopic, pubSubSub, datasetID, tableID string, columnNames ...string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// dataProject := "bigquery-public-data"
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// datasetID := "nhtsa_traffic_fatalities"
	// tableID := "accident_2015"
	// columnNames := "state_number" "county"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Error creating PubSub client: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	s, err := setupPubSub(projectID, pubSubTopic, pubSubSub)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("setupPubSub: %w", err)
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Build the QuasiID slice.
	var q []*dlppb.FieldId
	for _, c := range columnNames {
		q = append(q, &dlppb.FieldId{Name: c})
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_RiskJob{
			RiskJob: &dlppb.RiskAnalysisJobConfig{
				// PrivacyMetric configures what to compute.
				PrivacyMetric: &dlppb.PrivacyMetric{
					Type: &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig_{
						KAnonymityConfig: &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig{
							QuasiIds: q,
						},
					},
				},
				// SourceTable describes where to find the data.
				SourceTable: &dlppb.BigQueryTable{
					ProjectId: dataProject,
					DatasetId: datasetID,
					TableId:   tableID,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the risk job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the risk job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
		j, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "GetDlpJob: %v", err)
			return
		}
		h := j.GetRiskDetails().GetKAnonymityResult().GetEquivalenceClassHistogramBuckets()
		for i, b := range h {
			fmt.Fprintf(w, "Histogram bucket %v\n", i)
			fmt.Fprintf(w, "  Size range: [%v,%v]\n", b.GetEquivalenceClassSizeLowerBound(), b.GetEquivalenceClassSizeUpperBound())
			fmt.Fprintf(w, "  %v unique values total\n", b.GetBucketSize())
			for _, v := range b.GetBucketValues() {
				var qvs []string
				for _, qv := range v.GetQuasiIdsValues() {
					qvs = append(qvs, qv.String())
				}
				fmt.Fprintf(w, "    QuasiID values: %s\n", strings.Join(qvs, ", "))
				fmt.Fprintf(w, "    Class size: %v\n", v.GetEquivalenceClassSize())
			}
		}
		// Stop listening for more messages.
		cancel()
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\KAnonymityConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Computes the k-anonymity of a column set in a Google BigQuery table.
 *
 * @param string    $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string    $dataProjectId     The project ID containing the target Datastore
 * @param string    $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string    $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string    $datasetId         The ID of the dataset to inspect
 * @param string    $tableId           The ID of the table to inspect
 * @param string[]  $quasiIdNames      Array columns that form a composite key (quasi-identifiers)
 */
function k_anonymity(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    array $quasiIdNames
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient([
        'projectId' => $callingProjectId,
    ]);
    $pubsub = new PubSubClient([
        'projectId' => $callingProjectId,
    ]);
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Construct risk analysis config
    $quasiIds = array_map(
        function ($id) {
            return (new FieldId())->setName($id);
        },
        $quasiIdNames
    );

    $statsConfig = (new KAnonymityConfig())
        ->setQuasiIds($quasiIds);

    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setKAnonymityConfig($statsConfig);

    // Construct items to be analyzed
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct risk analysis job config to run
    $riskJob = (new RiskAnalysisJobConfig())
        ->setPrivacyMetric($privacyMetric)
        ->setSourceTable($bigqueryTable)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'riskJob' => $riskJob
    ]);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $histBuckets = $job->getRiskDetails()->getKAnonymityResult()->getEquivalenceClassHistogramBuckets();

            foreach ($histBuckets as $bucketIndex => $histBucket) {
                // Print bucket stats
                printf('Bucket %s:' . PHP_EOL, $bucketIndex);
                printf(
                    '  Bucket size range: [%s, %s]' . PHP_EOL,
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeLowerBound(),
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeUpperBound()
                );

                // Print bucket values
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    // Pretty-print quasi-ID values
                    print('  Quasi-ID values:' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }
                    printf(
                        '  Class size: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEquivalenceClassSize()
                    );
                }
            }

            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

C#

Cloud DLP 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Cloud DLP クライアント ライブラリをご覧ください。

Cloud DLP に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.PrivacyMetric.Types;

public class RiskAnalysisCreateKAnonymity
{
    public static AnalyzeDataSourceRiskDetails.Types.KAnonymityResult KAnonymity(
        string callingProjectId,
        string tableProjectId,
        string datasetId,
        string tableId,
        string topicId,
        string subscriptionId,
        IEnumerable<FieldId> quasiIds)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct + submit the job
        var KAnonymityConfig = new KAnonymityConfig
        {
            QuasiIds = { quasiIds }
        };

        var config = new RiskAnalysisJobConfig
        {
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                KAnonymityConfig = KAnonymityConfig
            },
            SourceTable = new BigQueryTable
            {
                ProjectId = tableProjectId,
                DatasetId = datasetId,
                TableId = tableId
            },
            Actions =
            {
                new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                {
                    PubSub = new PublishToPubSub
                    {
                        Topic = $"projects/{callingProjectId}/topics/{topicId}"
                    }
                }
            }
        };

        var submittedJob = dlp.CreateDlpJob(
            new CreateDlpJobRequest
            {
                ParentAsProjectName = new ProjectName(callingProjectId),
                RiskJob = config
            });

        // Listen to pub/sub for the job
        var subscriptionName = new SubscriptionName(callingProjectId, subscriptionId);
        var subscriber = SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName).Result;

        // SimpleSubscriber runs your message handle function on multiple
        // threads to maximize throughput.
        var done = new ManualResetEventSlim(false);
        subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == submittedJob.Name)
            {
                Thread.Sleep(500); // Wait for DLP API results to become consistent
                done.Set();
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        done.Wait(TimeSpan.FromMinutes(10)); // 10 minute timeout; may not work for large jobs
        subscriber.StopAsync(CancellationToken.None).Wait();

        // Process results
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(submittedJob.Name)
        });

        var result = resultJob.RiskDetails.KAnonymityResult;

        for (var bucketIdx = 0; bucketIdx < result.EquivalenceClassHistogramBuckets.Count; bucketIdx++)
        {
            var bucket = result.EquivalenceClassHistogramBuckets[bucketIdx];
            Console.WriteLine($"Bucket {bucketIdx}");
            Console.WriteLine($"  Bucket size range: [{bucket.EquivalenceClassSizeLowerBound}, {bucket.EquivalenceClassSizeUpperBound}].");
            Console.WriteLine($"  {bucket.BucketSize} unique value(s) total.");

            foreach (var bucketValue in bucket.BucketValues)
            {
                // 'UnpackValue(x)' is a prettier version of 'x.toString()'
                Console.WriteLine($"    Quasi-ID values: [{String.Join(',', bucketValue.QuasiIdsValues.Select(x => UnpackValue(x)))}]");
                Console.WriteLine($"    Class size: {bucketValue.EquivalenceClassSize}");
            }
        }

        return result;
    }

    public static string UnpackValue(Value protoValue)
    {
        var jsonValue = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(protoValue.ToString());
        return jsonValue.Values.ElementAt(0).ToString();
    }
}

計算済みのリスク分析ジョブを一覧表示する

現在のプロジェクトで実行済みのリスク分析ジョブを一覧表示できます。

コンソール

Google Cloud コンソールで実行中および実行済みのリスク分析ジョブを一覧表示するには:

  1. Google Cloud コンソールで Cloud DLP を開きます。

    Cloud DLP に移動

  2. ページ上部の [ジョブとジョブトリガー] タブをクリックします。

  3. [リスクジョブ] タブをクリックします。

リスクジョブの一覧が表示されます。

プロトコル

実行中および実行済みのリスク分析ジョブを一覧表示するには、GET リクエストを projects.dlpJobs リソースに送信します。ジョブタイプ フィルタ（?type=RISK_ANALYSIS_JOB）を追加すれば、リスク分析ジョブのみにレスポンスを絞り込むことができます。

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs?type=RISK_ANALYSIS_JOB

受信するレスポンスには、現在および以前のすべてのリスク分析ジョブの JSON 表現が含まれます。

k-匿名性ジョブの結果を表示する

Google Cloud コンソールの Cloud DLP には、完了した k-匿名性ジョブを可視化できる機能が組み込まれています。前のセクションの指示に沿って、リスク分析ジョブの一覧から、結果を表示するジョブを選択します。ジョブが正常に実行されると、[リスク分析の詳細] ページの上部が以下のようになります。

ページの上部には、k-匿名性リスクジョブに関する情報があります。これには、ジョブ ID とコンテナの下のリソースの場所が含まれます。

k-匿名性の計算結果を表示するには、[K-匿名性] タブをクリックします。リスク分析ジョブの構成を表示するには、[構成] タブをクリックします。

[K-匿名性] タブには、最初にエンティティ ID（ある場合）と k-匿名性の計算に使用される準識別子が一覧表示されます。

リスク チャート

再識別リスクチャートは、特定の行と準識別子の組み合わせでデータが失われる可能性（%）を y 軸とし、k-匿名性の値を x 軸としてプロットしたグラフです。グラフの色はリスクの高さを示しています。濃い青色はリスクが高いことを示し、薄い青色はリスクが低いことを示しています。

k-匿名性の値が高いほど、再識別リスクは低くなります。ただし、より高い k-匿名性の値を実現するためには、行や一意の準識別子の組み合わせをより多く削除する必要があり、これによりデータの有用性が低下する可能性があります。グラフにカーソルを合わせると、その k-匿名性の値に対応するデータ損失の可能性（%）の具体的な値を確認できます。スクリーンショットに示されているように、ツールチップがグラフに表示されます。

特定の k-匿名性の値の詳細を表示するには、対応するデータポイントをクリックします。グラフの下に詳細な説明が表示され、ページの下にサンプル データテーブルが表示されます。

リスクのサンプル データテーブル

リスクジョブの結果ページの 2 番目のコンポーネントは、サンプル データテーブルです。これは、k-匿名性のターゲット値の準識別子の組み合わせを表示します。

テーブルの最初の列には、k-匿名性の値が一覧表示されます。k-匿名性の値をクリックすると、その値を達成するために破棄する必要がある、対応するサンプルデータが表示されます。

2 番目の列には、特定の行と準識別子の組み合わせにおけるデータ損失の可能性、少なくとも k 個のレコードを持つグループの数、レコードの合計数が表示されます。

最後の列には、準識別子の組み合わせを共有するグループのサンプルと、その組み合わせで存在するレコードの数が表示されます。

REST を使用してジョブの詳細を取得する

REST API を使用して k-匿名性のリスク分析ジョブの結果を取得するには、次の GET リクエストを projects.dlpJobs リソースに送信します。PROJECT_ID はプロジェクト ID に、JOB_ID は結果を取得するジョブの識別子に置き換えます。ジョブ ID は、ジョブの開始時に返されています。また、すべてのジョブの一覧表示して取得することもできます。

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID

リクエストは、ジョブのインスタンスを含む JSON オブジェクトを返します。分析結果は、AnalyzeDataSourceRiskDetails オブジェクトの "riskDetails" キーにあります。詳細については、DlpJob の API リファレンスをご覧ください。

次のステップ

  • データセットの l-多様性の値の計算方法を学ぶ。
  • データセットの k-マップの値の計算方法を学ぶ。
  • データセットの δ-存在性の値の計算方法を学ぶ。