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이제 Cloud Data Loss Prevention(Cloud DLP)은 민감한 정보 보호에 포함됩니다. API 이름은 Cloud Data Loss Prevention API(DLP API)로 그대로 유지됩니다. 민감한 정보 보호를 구성하는 서비스에 대한 자세한 내용은 민감한 정보 보호 개요를 참조하세요.

일반화 및 버케팅

일반화는 특징적인 값을 취하여 더 일반적이고 덜 특징적인 값으로 추상화하는 프로세스입니다. 일반화는 데이터의 식별 가능성을 낮추면서 데이터의 유용성을 그대로 보존하기 위한 활동입니다.

데이터 유형에 따라 여러 일반화 레벨이 있습니다. 민감한 정보 보호의 위험 분석에 포함된 것과 같은 기술을 사용하여 데이터 세트 간에 또는 실제 세계의 모집단에서 일반화가 필요한 정도를 측정할 수 있습니다.

민감한 정보 보호에서 지원하는 일반적인 일반화 기술 중 하나는 버케팅입니다. 버케팅에서는 공격자가 민감한 정보를 식별 정보와 연결할 위험을 최소화하기 위해 레코드를 더 작은 버킷으로 그룹화합니다. 이렇게 하면 의미와 유용성을 보존하는 동시에 참여자 수가 지나치게 적은 개별 값을 모호화할 수 있습니다.

버케팅 시나리오 1

숫자 버케팅 시나리오를 살펴보겠습니다. 데이터베이스에 0부터 100까지의 사용자 만족도 점수가 저장되어 있습니다. 데이터베이스는 다음과 비슷합니다.

user_id	score
1	100
2	100
3	92
...	...

데이터를 스캔하다가 일부 값은 극히 소수의 사용자에 의해 사용된다는 점을 발견합니다. 실제로 몇 개의 값은 한 명의 사용자와 연결할 수 있습니다. 예를 들어 대다수 사용자는 0, 25, 50, 75, 100을 선택했습니다. 그런데 5명의 사용자가 95를 선택했고, 단 한 명의 사용자는 92를 선택했습니다. 이 경우 원시 데이터 그대로 두는 대신 이러한 값을 그룹으로 일반화하고 참여자 수가 지나치게 적은 그룹을 제거할 수 있습니다. 이 방법으로 데이터를 일반화하면 데이터가 사용되는 방법에 따라 재식별을 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 이상점 데이터 행을 제거하는 방법이 있고, 버케팅을 사용하여 유용성이 보존되도록 시도할 수도 있습니다. 이 예시에서는 다음 기준에 따라 값을 버케팅하겠습니다.

0-25: '낮음'
26-75: '중간'
76-100: '높음'

민감한 정보 보호의 버케팅은 익명화에 사용할 수 있는 많은 기본 변환 중 하나입니다. 다음 JSON 구성은 DLP API에서 이 버케팅 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다. 이 JSON은 content.deidentify 메서드에 대한 요청에 포함될 수 있습니다.

C#

민감한 정보 보호의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 민감한 정보 보호 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using System;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class DeidentifyTableWithPrimitiveBucketing
{
    public static Table DeidentifyData(
        string projectId,
        Table tableToInspect = null)
    {
        // Instantiate dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the table if null.
        if (tableToInspect == null)
        {
            var row1 = new Value[]
            {
                new Value { IntegerValue = 1 },
                new Value { IntegerValue = 95 }
            };
            var row2 = new Value[]
            {
                new Value { IntegerValue = 2 },
                new Value { IntegerValue = 61 }
            };
            var row3 = new Value[]
            {
                new Value { IntegerValue = 3 },
                new Value { IntegerValue = 22 }
            };

            tableToInspect = new Table
            {
                Headers =
                {
                    new FieldId { Name = "user_id" },
                    new FieldId { Name = "score" }
                },
                Rows =
                {
                    new Table.Types.Row { Values = { row1 } },
                    new Table.Types.Row { Values = { row2 } },
                    new Table.Types.Row { Values = { row3 } }
                }
            };
        }

        // Specify the table and construct the content item.
        var contentItem = new ContentItem { Table = tableToInspect };

        // Specify how the content should be de-identified.
        var bucketingConfig = new BucketingConfig
        {
            Buckets =
            {
                new BucketingConfig.Types.Bucket
                {
                    Min = new Value { IntegerValue = 0 },
                    Max = new Value { IntegerValue = 25 },
                    ReplacementValue = new Value { StringValue = "Low" }
                },
                new BucketingConfig.Types.Bucket
                {
                    Min = new Value { IntegerValue = 25 },
                    Max = new Value { IntegerValue = 75 },
                    ReplacementValue = new Value { StringValue = "Medium" }
                },
                new BucketingConfig.Types.Bucket
                {
                    Min = new Value { IntegerValue = 75 },
                    Max = new Value { IntegerValue = 100 },
                    ReplacementValue = new Value { StringValue = "High" }
                }
            }
        };

        // Specify the fields to be encrypted.
        var fields = new FieldId[] { new FieldId { Name = "score" } };

        // Associate the de-identification with the specified field.
        var fieldTransformation = new FieldTransformation
        {
            PrimitiveTransformation = new PrimitiveTransformation
            {
                BucketingConfig = bucketingConfig
            },
            Fields = { fields }
        };

        // Construct the de-identify config.
        var deidentifyConfig = new DeidentifyConfig
        {
            RecordTransformations = new RecordTransformations
            {
                FieldTransformations = { fieldTransformation }
            }
        };

        // Construct the request.
        var request = new DeidentifyContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            DeidentifyConfig = deidentifyConfig,
            Item = contentItem,
        };

        // Call the API.
        DeidentifyContentResponse response = dlp.DeidentifyContent(request);

        // Inspect the response.
        Console.WriteLine(response.Item.Table);

        return response.Item.Table;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// deIdentifyTablePrimitiveBucketing bucket sensitive data by grouping numerical values into
// predefined ranges to generalize and protect user information.
func deIdentifyTablePrimitiveBucketing(w io.Writer, projectID string) error {
	// projectId := "your-project-id"

	row1 := &dlppb.Table_Row{
		Values: []*dlppb.Value{
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "22"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "Jane Austen"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "21"}},
		},
	}

	row2 := &dlppb.Table_Row{
		Values: []*dlppb.Value{
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "101"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "Charles Dickens"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "95"}},
		},
	}

	row3 := &dlppb.Table_Row{
		Values: []*dlppb.Value{
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "55"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "Mark Twain"}},
			{Type: &dlppb.Value_StringValue{StringValue: "75"}},
		},
	}

	tableToDeidentify := &dlppb.Table{
		Headers: []*dlppb.FieldId{
			{Name: "AGE"},
			{Name: "PATIENT"},
			{Name: "HAPPINESS SCORE"},
		},
		Rows: []*dlppb.Table_Row{
			{Values: row1.Values},
			{Values: row2.Values},
			{Values: row3.Values},
		},
	}
	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify what content you want the service to de-identify.
	contentItem := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_Table{
			Table: tableToDeidentify,
		},
	}

	// Specify how the content should be de-identified.
	buckets := []*dlppb.BucketingConfig_Bucket{
		{
			Min: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 0,
				},
			},
			Max: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 25,
				},
			},
			ReplacementValue: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_StringValue{
					StringValue: "low",
				},
			},
		},
		{
			Min: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 25,
				},
			},
			Max: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 75,
				},
			},
			ReplacementValue: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_StringValue{
					StringValue: "Medium",
				},
			},
		},
		{
			Min: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 75,
				},
			},
			Max: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_IntegerValue{
					IntegerValue: 100,
				},
			},
			ReplacementValue: &dlppb.Value{
				Type: &dlppb.Value_StringValue{
					StringValue: "High",
				},
			},
		},
	}

	// Specify the BucketingConfig in primitive transformation.
	primitiveTransformation := &dlppb.PrimitiveTransformation_BucketingConfig{
		BucketingConfig: &dlppb.BucketingConfig{
			Buckets: buckets,
		},
	}

	// Specify the field of the table to be de-identified
	feildId := &dlppb.FieldId{
		Name: "HAPPINESS SCORE",
	}

	// Specify the field transformation which apply to input field(s) on which you want to transform.
	fieldTransformation := &dlppb.FieldTransformation{
		Transformation: &dlppb.FieldTransformation_PrimitiveTransformation{
			PrimitiveTransformation: &dlppb.PrimitiveTransformation{
				Transformation: primitiveTransformation,
			},
		},
		Fields: []*dlppb.FieldId{
			feildId,
		},
	}
	// Specify the record transformation to transform the record by applying various field transformations
	transformation := &dlppb.RecordTransformations{
		FieldTransformations: []*dlppb.FieldTransformation{
			fieldTransformation,
		},
	}
	// Specify the deidentification config.
	deidentifyConfig := &dlppb.DeidentifyConfig{
		Transformation: &dlppb.DeidentifyConfig_RecordTransformations{
			RecordTransformations: transformation,
		},
	}

	// Construct the de-identification request to be sent by the client.
	req := &dlppb.DeidentifyContentRequest{
		Parent:           fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		DeidentifyConfig: deidentifyConfig,
		Item:             contentItem,
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.DeidentifyContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the results.
	fmt.Fprintf(w, "Table after de-identification : %v", resp.GetItem().GetTable())
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.BucketingConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.RecordTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.Table;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DeIdentifyTableWithBucketingConfig {
  public static void main(String[] args) throws Exception {

    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // Specify the table to be considered for de-identification.
    Table tableToDeIdentify =
        Table.newBuilder()
            .addHeaders(FieldId.newBuilder().setName("AGE").build())
            .addHeaders(FieldId.newBuilder().setName("PATIENT").build())
            .addHeaders(FieldId.newBuilder().setName("HAPPINESS SCORE").build())
            .addRows(
                Table.Row.newBuilder()
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("101").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("Charles Dickens").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setIntegerValue(95).build())
                    .build())
            .addRows(
                Table.Row.newBuilder()
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("22").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("Jane Austen").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setIntegerValue(21).build())
                    .build())
            .addRows(
                Table.Row.newBuilder()
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("55").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setStringValue("Mark Twain").build())
                    .addValues(Value.newBuilder().setIntegerValue(75).build())
                    .build())
            .build();

    deIdentifyTableBucketing(projectId, tableToDeIdentify);
  }

  // Performs data de-identification on a table by replacing the values within each bucket with
  // predefined replacement values.
  public static Table deIdentifyTableBucketing(String projectId, Table tableToDeIdentify)
      throws 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 dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify what content you want the service to de-identify.
      ContentItem contentItem = ContentItem.newBuilder().setTable(tableToDeIdentify).build();

      List<BucketingConfig.Bucket> buckets = new ArrayList<>();
      buckets.add(
          BucketingConfig.Bucket.newBuilder()
              .setMin(Value.newBuilder().setIntegerValue(0).build())
              .setMax(Value.newBuilder().setIntegerValue(25).build())
              .setReplacementValue(Value.newBuilder().setStringValue("low").build())
              .build());
      buckets.add(
          BucketingConfig.Bucket.newBuilder()
              .setMin(Value.newBuilder().setIntegerValue(25).build())
              .setMax(Value.newBuilder().setIntegerValue(75).build())
              .setReplacementValue(Value.newBuilder().setStringValue("Medium").build())
              .build());
      buckets.add(
          BucketingConfig.Bucket.newBuilder()
              .setMin(Value.newBuilder().setIntegerValue(75).build())
              .setMax(Value.newBuilder().setIntegerValue(100).build())
              .setReplacementValue(Value.newBuilder().setStringValue("High").build())
              .build());

      BucketingConfig bucketingConfig = BucketingConfig.newBuilder().addAllBuckets(buckets).build();

      PrimitiveTransformation primitiveTransformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder().setBucketingConfig(bucketingConfig).build();

      // Specify the field of the table to be de-identified.
      FieldId fieldId = FieldId.newBuilder().setName("HAPPINESS SCORE").build();

      FieldTransformation fieldTransformation =
          FieldTransformation.newBuilder()
              .setPrimitiveTransformation(primitiveTransformation)
              .addFields(fieldId)
              .build();
      RecordTransformations transformations =
          RecordTransformations.newBuilder().addFieldTransformations(fieldTransformation).build();

      DeidentifyConfig deidentifyConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder().setRecordTransformations(transformations).build();

      // Combine configurations into a request for the service.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(contentItem)
              .setDeidentifyConfig(deidentifyConfig)
              .build();

      // Send the request and receive response from the service.
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Print the results.
      System.out.println("Table after de-identification: " + response.getItem().getTable());
      return response.getItem().getTable();
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud client library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// Construct the tabular data
const tablularData = {
  headers: [{name: 'AGE'}, {name: 'PATIENT'}, {name: 'HAPPINESS SCORE'}],
  rows: [
    {
      values: [
        {stringValue: '101'},
        {stringValue: 'Charles Dickens'},
        {integerValue: 95},
      ],
    },
    {
      values: [
        {stringValue: '22'},
        {stringValue: 'Jane Austen'},
        {integerValue: 21},
      ],
    },
    {
      values: [
        {stringValue: '55'},
        {stringValue: 'Mark Twain'},
        {integerValue: 75},
      ],
    },
  ],
};

async function deIdentifyTableBucketing() {
  // Construct bucket confiugrations
  const buckets = [
    {
      min: {integerValue: 0},
      max: {integerValue: 25},
      replacementValue: {stringValue: 'Low'},
    },
    {
      min: {integerValue: 25},
      max: {integerValue: 75},
      replacementValue: {stringValue: 'Medium'},
    },
    {
      min: {integerValue: 75},
      max: {integerValue: 100},
      replacementValue: {stringValue: 'High'},
    },
  ];

  const bucketingConfig = {
    buckets: buckets,
  };

  // The list of fields to be transformed.
  const fieldIds = [{name: 'HAPPINESS SCORE'}];

  // Associate fields with bucketing configuration.
  const fieldTransformations = [
    {
      primitiveTransformation: {bucketingConfig: bucketingConfig},
      fields: fieldIds,
    },
  ];

  // Specify de-identify configuration using transformation object.
  const deidentifyConfig = {
    recordTransformations: {
      fieldTransformations: fieldTransformations,
    },
  };

  // Combine configurations into a request for the service.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    deidentifyConfig: deidentifyConfig,
    item: {
      table: tablularData,
    },
  };
  // Send the request and receive response from the service.
  const [response] = await dlp.deidentifyContent(request);

  // Print the results.
  console.log(
    `Table after de-identification: ${JSON.stringify(
      response.item.table,
      null,
      2
    )}`
  );
}
deIdentifyTableBucketing();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\BucketingConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BucketingConfig\Bucket;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrimitiveTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RecordTransformations;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Table;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Table\Row;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Value;

/**
 * De-identify data using primitive bucketing.
 * https://cloud.google.com/dlp/docs/concepts-bucketing#bucketing_scenario_1
 *
 * @param string $callingProjectId      The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $inputCsvFile          The input file(csv) path to deidentify.
 * @param string $outputCsvFile         The oupt file path to save deidentify content.
 *
 */
function deidentify_table_primitive_bucketing(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $inputCsvFile = './test/data/table4.csv',
    string $outputCsvFile = './test/data/deidentify_table_primitive_bucketing_output.csv'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Read a CSV file.
    $csvLines = file($inputCsvFile, FILE_IGNORE_NEW_LINES);
    $csvHeaders = explode(',', $csvLines[0]);
    $csvRows = array_slice($csvLines, 1);

    // Convert CSV file into protobuf objects.
    $tableHeaders = array_map(function ($csvHeader) {
        return (new FieldId)->setName($csvHeader);
    }, $csvHeaders);

    $tableRows = array_map(function ($csvRow) {
        $rowValues = array_map(function ($csvValue) {
            return (new Value())
                ->setStringValue($csvValue);
        }, explode(',', $csvRow));
        return (new Row())
            ->setValues($rowValues);
    }, $csvRows);

    // Construct the table object.
    $tableToDeIdentify = (new Table())
        ->setHeaders($tableHeaders)
        ->setRows($tableRows);

    // Specify what content you want the service to de-identify.
    $contentItem = (new ContentItem())
        ->setTable($tableToDeIdentify);

    // Specify how the content should be de-identified.
    $buckets = [
        (new Bucket())
            ->setMin((new Value())
                ->setIntegerValue(0))
            ->setMax((new Value())
                ->setIntegerValue(25))
            ->setReplacementValue((new Value())
                ->setStringValue('LOW')),
        (new Bucket())
            ->setMin((new Value())
                ->setIntegerValue(25))
            ->setMax((new Value())
                ->setIntegerValue(75))
            ->setReplacementValue((new Value())
                ->setStringValue('Medium')),
        (new Bucket())
            ->setMin((new Value())
                ->setIntegerValue(75))
            ->setMax((new Value())
                ->setIntegerValue(100))
            ->setReplacementValue((new Value())
                ->setStringValue('High')),
    ];

    $bucketingConfig = (new BucketingConfig())
        ->setBuckets($buckets);

    $primitiveTransformation = (new PrimitiveTransformation())
        ->setBucketingConfig($bucketingConfig);

    // Specify the field of the table to be de-identified.
    $fieldId = (new FieldId())
        ->setName('score');

    $fieldTransformation = (new FieldTransformation())
        ->setPrimitiveTransformation($primitiveTransformation)
        ->setFields([$fieldId]);

    $recordTransformations = (new RecordTransformations())
        ->setFieldTransformations([$fieldTransformation]);

    // Create the deidentification configuration object.
    $deidentifyConfig = (new DeidentifyConfig())
        ->setRecordTransformations($recordTransformations);

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Send the request and receive response from the service.
    $deidentifyContentRequest = (new DeidentifyContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setDeidentifyConfig($deidentifyConfig)
        ->setItem($contentItem);
    $response = $dlp->deidentifyContent($deidentifyContentRequest);

    // Print the results.
    $csvRef = fopen($outputCsvFile, 'w');
    fputcsv($csvRef, $csvHeaders);
    foreach ($response->getItem()->getTable()->getRows() as $tableRow) {
        $values = array_map(function ($tableValue) {
            return $tableValue->getStringValue();
        }, iterator_to_array($tableRow->getValues()));
        fputcsv($csvRef, $values);
    };
    printf('Table after deidentify (File Location): %s', $outputCsvFile);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

import google.cloud.dlp

def deidentify_table_primitive_bucketing(
    project: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to de-identify sensitive data in
    a table by replacing them with generalized bucket labels.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    """

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

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Dictionary representing table to de-identify.
    # The table can also be taken as input to the function.
    table_to_deid = {
        "header": ["age", "patient", "happiness_score"],
        "rows": [
            ["101", "Charles Dickens", "95"],
            ["22", "Jane Austen", "21"],
            ["90", "Mark Twain", "75"],
        ],
    }

    # Construct the `table`. For more details on the table schema, please see
    # https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/ContentItem#Table
    headers = [{"name": val} for val in table_to_deid["header"]]
    rows = []
    for row in table_to_deid["rows"]:
        rows.append({"values": [{"string_value": cell_val} for cell_val in row]})

    table = {"headers": headers, "rows": rows}

    # Construct the `item` for table to de-identify.
    item = {"table": table}

    # Construct generalised bucket configuration.
    buckets_config = [
        {
            "min_": {"integer_value": 0},
            "max_": {"integer_value": 25},
            "replacement_value": {"string_value": "Low"},
        },
        {
            "min_": {"integer_value": 25},
            "max_": {"integer_value": 75},
            "replacement_value": {"string_value": "Medium"},
        },
        {
            "min_": {"integer_value": 75},
            "max_": {"integer_value": 100},
            "replacement_value": {"string_value": "High"},
        },
    ]

    # Construct de-identify configuration that groups values in a table field and replace those with bucket labels.
    deidentify_config = {
        "record_transformations": {
            "field_transformations": [
                {
                    "fields": [{"name": "happiness_score"}],
                    "primitive_transformation": {
                        "bucketing_config": {"buckets": buckets_config}
                    },
                }
            ]
        }
    }

    # Call the API to deidentify table data through primitive bucketing.
    response = dlp.deidentify_content(
        request={
            "parent": parent,
            "deidentify_config": deidentify_config,
            "item": item,
        }
    )

    # Print the results.
    print(f"Table after de-identification: {response.item.table}")

REST

...
{
  "primitiveTransformation":
  {
    "bucketingConfig":
    {
      "buckets":
      [
        {
          "min":
          {
            "integerValue": "0"
          },
          "max":
          {
            "integerValue": "25"
          },
          "replacementValue":
          {
            "stringValue": "Low"
          }
        },
        {
          "min":
          {
            "integerValue": "26"
          },
          "max":
          {
            "integerValue": "75"
          },
          "replacementValue":
          {
            "stringValue": "Medium"
          }
        },
        {
          "min":
          {
            "integerValue": "76"
          },
          "max":
          {
            "integerValue": "100"
          },
          "replacementValue":
          {
            "stringValue": "High"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
...

버케팅 시나리오 2

문자열 또는 열거된 값에도 버케팅을 사용할 수 있습니다. 직책을 포함하여 급여 데이터를 공유하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 그런데 CEO 또는 특별 엔지니어와 같은 일부 직책은 한 사람 또는 소수의 그룹과 연결할 수 있습니다. 이러한 직책은 그 직책을 보유한 직원과 손쉽게 연결됩니다.

이 경우에도 버케팅이 유용할 수 있습니다. 정확한 직책을 포함하는 대신 일반화 및 버케팅합니다. 예를 들어 '선임 엔지니어', '후임 엔지니어', '특별 엔지니어'는 일반화를 통해 단순히 '엔지니어'로 버케팅됩니다. 다음 표에서 특정 직책을 직책군으로 버케팅하는 방법을 볼 수 있습니다.

직책 버케팅을 보여주는 다이어그램

기타 시나리오

이러한 예에서는 구조화된 데이터에 변환을 적용했습니다. 사전 정의된 또는 커스텀 infoType으로 값을 분류할 수 있다면 구조화되지 않은 예에도 버케팅을 사용할 수 있습니다. 아래는 몇 가지 시나리오 예입니다.

날짜를 분류하고 연도 범위로 버케팅합니다.
이름을 분류하고 첫 문자(A-M, N-Z)를 기준으로 그룹으로 버케팅합니다.

리소스

일반화 및 버케팅에 대한 자세한 내용은 텍스트 콘텐츠의 민감한 정보 익명화를 참조하세요.

API 문서는 다음을 참조하세요.

projects.content.deidentify 메서드
BucketingConfig 변환: 커스텀 범위를 기준으로 값 버케팅
FixedSizeBucketingConfig 변환: 고정된 크기 범위를 기준으로 값 버케팅

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최종 업데이트: 2024-02-15(UTC)