익명화

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

Cloud Data Loss Prevention은 정보 유형(즉, infoType)을 사용하여 스캔할 대상을 정의합니다. infoType은 이름, 이메일 주소, 전화번호, 식별 번호, 신용카드 번호와 같은 민감한 정보 유형입니다.

Cloud DLP에 정의된 모든 infoType에는 해당 감지기가 있습니다. Cloud DLP는 해당 스캔 구성에서 infoType 감지기를 사용하여 검사 대상과 결과의 변환 방법을 결정합니다. infoType 이름은 스캔 결과를 표시 또는 보고할 때도 사용됩니다.

이 주제에서는 infoType 및 infoType 감지기에 대해 자세히 설명하고 Cloud DLP에서 infoType 감지기를 사용하여 콘텐츠에서 민감한 정보를 스캔하는 방법을 안내합니다.

infoType 감지기 지정

Cloud DLP에서 콘텐츠 스캔을 설정할 때는 스캔 구성에 사용할 infoType 감지기를 포함해야 합니다.

예를 들어 다음 JSON은 DLP API에 대한 간단한 스캔 요청을 보여줍니다. PHONE_NUMBER 감지기는 Cloud DLP가 지정된 문자열에서 전화번호를 스캔하도록 지시하는 inspectConfig에 지정되어 있습니다.

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}

{
  "item":{
    "value":"My phone number is (415) 555-0890"
  },
  "inspectConfig":{
    "includeQuote":true,
    "minLikelihood":"POSSIBLE",
    "infoTypes":{
      "name":"PHONE_NUMBER"
    }
  }
}

앞의 요청은 다음을 반환합니다.

{
  "result":{
    "findings":[
      {
        "quote":"(415) 555-0890",
        "infoType":{
          "name":"PHONE_NUMBER"
        },
        "likelihood":"VERY_LIKELY",
        "location":{
          "byteRange":{
            "start":"19",
            "end":"33"
          },
          "codepointRange":{
            "start":"19",
            "end":"33"
          }
        },
        "createTime":"2018-10-29T23:46:34.535Z"
      }
    ]
  }
}

스캔 구성에서 항상 infoType을 지정하십시오. infoType을 지정하지 않으면 Cloud DLP가 기본값 infoType 목록을 사용합니다. 스캔할 콘텐츠의 양에 따라 기본 infoType을 스캔하는 데 시간이 오래 걸리거나 비용이 많이 들 수 있습니다.

infoType 감지기를 사용하여 콘텐츠를 스캔하는 방법에 대한 자세한 내용은 검사, 수정, 익명화에 대한 방법 주제들 중에 하나를 참조하세요.

infoType 감지기의 종류

정보 유형(또는 'infoType') 감지기는 Cloud DLP가 민감한 정보를 찾는 데 사용하는 메커니즘입니다.

Cloud DLP에는 여러 종류의 infoType 감지기가 있습니다. 이러한 모든 감지기를 요약하면 다음과 같습니다.

  • 기본 제공 infoType 감지기는 Cloud DLP에 기본 제공된 감지기입니다. 여기에는 전역적으로 적용 가능한 데이터 유형은 물론 국가 또는 리전별 민감한 정보 유형에 대한 감지기가 포함됩니다.
  • 커스텀 infoType 감지기는 개발자가 직접 만드는 감지기입니다. 커스텀 infoType 감지기에는 다음과 같은 세 가지 종류가 있습니다.
    • 일반 커스텀 사전 감지기는 Cloud DLP가 일치 항목을 검색하는 간단한 단어 목록입니다. 목록에 포함된 단어 또는 구문의 수가 최대 수만 개 수준인 경우 일반 커스텀 사전 감지기를 사용합니다. 단어 목록이 크게 바뀔 일이 없는 경우 일반 커스텀 사전 감지기가 유리합니다.
    • 저장된 커스텀 사전 감지기는 Cloud DLP가 Cloud Storage 또는 BigQuery에 저장된 대량의 단어 또는 구문 목록을 사용하여 생성합니다. 목록에 포함된 단어 또는 구문의 수가 최대 수천만 개 수준으로 많은 경우 저장된 커스텀 사전 감지기를 사용합니다.
    • 정규 표현식(정규식) 감지기는 Cloud DLP가 정규 표현식 패턴을 기준으로 일치 항목을 감지할 수 있게 해줍니다.

또한 Cloud DLP에는 다음을 사용하여 스캔 결과를 세부 조정할 수 있게 해주는 검사 규칙 개념이 포함되어 있습니다.

  • 제외 규칙을 사용하면 기본 제공 또는 커스텀 infoType 감지기에 규칙을 추가하여 반환되는 결과의 수를 줄일 수 있습니다.
  • 핫워드 규칙을 사용하면 기본 제공 또는 커스텀 infoType 감지기에 규칙을 추가하여 반환되는 결과의 양을 늘리거나 가능성 값을 변경할 수 있습니다.

기본 제공 infoType 감지기

기본 제공 infoType 감지기는 Cloud DLP에 기본 제공되며, 프랑스 Numéro d' Inscription au Répertoire(NIR)(FRANCE_NIR), 영국 운전면허증 번호(UK_DRIVERS_LICENSE_NUMBER), 미국 사회보장번호(US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER)와 같은 국가 또는 리전별 민감한 정보 유형의 감지기를 포함합니다. 또한 사람 이름(PERSON_NAME), 전화번호(PHONE_NUMBER), 이메일 주소(EMAIL_ADDRESS), 신용카드 번호(CREDIT_CARD_NUMBER)와 같이 전 세계적으로 적용 가능한 데이터 유형도 포함됩니다. Cloud DLP는 infoType에 해당하는 콘텐츠를 감지하기 위해 패턴 일치, 체크섬, 머신러닝, 컨텍스트 분석을 포함한 다양한 기술을 활용합니다.

내장 infoType 감지기 목록은 항상 업데이트됩니다. 현재 지원되는 전체 기본 제공 infoType 감지기 목록은 InfoType 감지기 참조에서 볼 수 있습니다.

Cloud DLP의 infoTypes.list 메서드를 호출하여 모든 기본 제공 infoType 감지기의 전체 목록을 볼 수도 있습니다.

기본 제공 infoType 감지기는 100% 정확한 탐지 방법은 아닙니다. 예를 들어 이러한 감지기는 규정 요구사항 준수를 보장할 수 없습니다. 어떤 데이터가 민감하고 그러한 데이터를 보호하기 위한 최선의 방법이 무엇인지는 사용자가 결정해야 합니다. Google은 각자 설정을 테스트하여 구성이 자신의 요구사항을 충족하는지 확인할 것을 권장합니다.

커스텀 infoType 감지기

커스텀 infoType 감지기에는 다음과 같은 세 가지 종류가 있습니다.

또한 Cloud DLP에는 기존 감지기에 다음을 추가하여 스캔 결과를 세부 조정할 수 있게 해주는 검사 규칙이 포함되어 있습니다.

일반 커스텀 사전 감지기

일반 커스텀 사전 감지기를 사용하면 최대 수만 개로 구성된 짧은 단어 또는 구문 목록에서 일치 항목을 확인할 수 있습니다. 일반 커스텀 사전은 그 자체로 고유한 감지기가 될 수 있습니다.

커스텀 사전 감지기는 정규 표현식 또는 기본 제공 감지기로는 쉽게 일치 항목을 확인할 수 없는 단어 또는 구문 목록을 스캔하려는 경우 유용합니다. 예를 들어 방 번호보다는 시 또는 지역 이름, 명소, 가상 캐릭터 등 할당된 방 이름으로 지칭되는 경우가 많은 회의실을 스캔하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 이러한 모든 방 이름 목록이 포함된 일반 커스텀 사전 감지기를 만들 수 있습니다. Cloud DLP는 콘텐츠에서 각 방 이름을 스캔하고 컨텍스트에서 이러한 방 이름 중 하나를 발견하면 일치를 반환합니다. 일반 커스텀 사전 감지기 만들기의 '사전 일치 세부사항' 섹션에서 Cloud DLP가 일치하는 사전 단어 및 구문을 검색하는 방법을 알아보세요.

일반 사전 커스텀 infoType 감지기의 작동 방법에 대한 자세한 내용과 사용 예는 일반 커스텀 사전 감지기 만들기를 참조하세요.

저장된 커스텀 사전 감지기

스캔할 단어나 구문이 많거나 단어 또는 구문 목록이 자주 변경되는 경우 저장된 커스텀 사전 감지기를 사용합니다. 저장된 커스텀 사전 감지기는 최대 수천만 개의 단어 또는 구문에서 일치 항목을 확인할 수 있습니다.

저장된 커스텀 사전 감지기는 매우 큰 커스텀 감지기라는 특성에 따라 정규 표현식 커스텀 감지기 및 일반 커스텀 사전 감지기와는 다르게 만들어집니다. 각 저장된 커스텀 사전에는 다음과 같은 두 가지 구성요소가 있습니다.

  • 사용자가 만들고 정의하는 구문 목록. 이 목록은 Cloud Storage 내에 텍스트 파일로 또는 BigQuery 테이블에 열로 저장됩니다.
  • 구문 목록을 기준으로 Cloud DLP에서 생성된 사전 파일. 사전 파일은 Cloud Storage에 저장되며 원본 구문 데이터, 그리고 검색 및 일치 확인을 보조하는 블룸 필터로 구성됩니다. 이러한 파일은 직접 편집할 수 없습니다.

단어 목록을 만들고 Cloud DLP를 사용하여 커스텀 사전을 생성한 다음에는 다른 infoType 감지기와 비슷한 방법으로 저장된 커스텀 사전 감지기를 사용하는 스캔을 시작하거나 예약합니다.

저장된 커스텀 사전 감지기의 작동 방법에 대한 자세한 내용과 사용 예는 저장된 커스텀 사전 감지기 만들기를 참조하세요.

정규 표현식

정규 표현식(정규식) 커스텀 infoType 감지기를 사용하면 Cloud DLP가 정규 표현식 패턴을 기준으로 일치 항목을 감지할 수 있게 해주는 자체 infoType 감지기를 만들 수 있습니다. 예를 들어 ###-#-##### 형식의 의료 레코드 번호가 있다고 가정한다면 다음과 같은 정규 표현식 패턴을 정의할 수 있습니다.

[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}

그러면 Cloud DLP가 다음과 비슷한 항목을 찾습니다.

123-4-56789

또한 각 커스텀 infoType 일치 항목에 할당할 가능성을 지정할 수 있습니다. 즉, 개발자가 지정한 시퀀스와 일치하는 항목이 검색되면 Cloud DLP는 개발자가 지정한 가능성을 할당합니다. 커스텀 정규식에서 정의된 시퀀스가 다른 무작위 시퀀스와 쉽게 일치할 정도로 충분히 일반적이라면, Cloud DLP가 모든 일치 항목에 VERY_LIKELY 라벨을 지정하도록 할 필요가 없으므로, 이 기능이 도움이 됩니다. 그렇지 않으면 스캔 결과의 신뢰도가 낮아지고 잘못된 정보가 익명화될 수 있습니다.

정규 표현식 커스텀 infoType 감지기에 대한 자세한 내용과 사용 예는 커스텀 정규 표현식 감지기 만들기를 참조하세요.

검사 규칙

검사 규칙을 사용하여 기존 infoType 감지기(기본 제공 또는 커스텀)가 반환한 결과를 상세검색할 수 있습니다. 검사 규칙은 기존 infoType 감지기에서 추가 및 제외하는 방법으로 Cloud DLP가 반환하는 결과를 보강해야 하는 경우 유용할 수 있습니다.

검사 규칙의 두 가지 유형은 다음과 같습니다.

  • 제외 규칙
  • 핫워드 규칙

검사 규칙에 대한 자세한 내용은 InfoType 감지기를 수정하여 스캔 결과 상세검색을 참조하세요.

제외 규칙

제외 규칙은 기본 제공 또는 커스텀 infoType 감지기에 규칙을 추가하여 반환되는 결과의 수량 또는 정밀도를 낮출 수 있게 해줍니다. 제외 규칙은 infoType 감지기에서 반환하는 노이즈 또는 기타 원치 않는 결과를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 데이터베이스에서 이메일 주소를 스캔하는 경우 커스텀 정규식 형태로 제외 규칙을 추가하여 Cloud DLP에 '@example.com'으로 끝나는 모든 결과를 제외하도록 지시할 수 있습니다.

제외 규칙에 대한 자세한 내용은 InfoType 감지기를 수정하여 스캔 결과 상세검색을 참조하세요.

핫워드 규칙

핫워드 규칙은 기본 제공 또는 커스텀 infoType 감지기에 규칙을 추가하여 반환되는 결과의 수량 또는 정확성을 높일 수 있게 해줍니다. 핫워드 규칙은 기존 infoType 감지기의 규칙을 느슨하게 하는 데 효과적입니다.

예를 들어 의료 데이터베이스에서 환자 이름을 스캔하려는 경우를 가정해 보겠습니다. Cloud DLP의 기본 제공 PERSON_NAME infoType 감지기를 사용할 수 있지만, Cloud DLP가 환자 이름뿐만 아니라 모든 사람의 이름에서 일치하는 항목을 찾게 됩니다. 이 문제를 해결하려면 잠재적인 일치 항목의 첫 글자로부터 특정 문자 수만큼의 근접도 내에서 'patient'라는 단어를 찾는 정규식 커스텀 infoType 형식으로 핫워드 규칙을 포함할 수 있습니다. 이는 특수한 기준에 해당하므로 이 패턴과 일치하는 결과에 'very likely' 가능성을 할당할 수 있습니다.

핫워드 규칙에 대한 자세한 내용은 InfoType 감지기를 수정하여 스캔 결과 상세검색을 참조하세요.