Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) is now a part of Sensitive Data Protection. The API name remains the same: Cloud Data Loss Prevention API (DLP API). For information about the services that make up Sensitive Data Protection, see Sensitive Data Protection overview.

Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Klasifikasi dan penyamaran teks

Klasifikasi teks

Dengan input teks berikut:

Please update my records with the following information:
Email address: foo@example.com

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Outputnya adalah daftar temuan, yang disusun ke dalam kategori berikut:

InfoType
Likelihood
Offset (Di mana dalam string potensi InfoType ditemukan)

Contoh output ditampilkan pada tabel di bawah.

`InfoType`	`Likelihood`	`Offset`
`US_HEALTHCARE_NPI`	`VERY_LIKELY`	`122`
`EMAIL_ADDRESS`	`LIKELY`	`72`
`US_DRIVERS_LICENSE_NUMBER`	`LIKELY`	`155`
`CANADA_BC_PHN`	`VERY_UNLIKELY`	`122`
`UK_TAXPAYER_REFERENCE`	`VERY_UNLIKELY`	`122`
`CANADA_PASSPORT`	`VERY_UNLIKELY`	`155`

Penyamaran teks otomatis

Penyamaran otomatis menghasilkan output dengan menghapus pencocokan data sensitif, bukan memberi Anda daftar temuan.

Contoh input penyamaran otomatisasi:

Please update my records with the following information:
Email address: foo@example.com

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Contoh output yang menggunakan placeholder "***":

Please update my records with the following information:
Email address: ***

National Provider Identifier: ***

Driver's license: ***

Referensi

Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan Perlindungan Data Sensitif untuk menyamarkan teks, lihat Menyamarkan Data Sensitif dari Konten Teks.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penggunaan Perlindungan Data Sensitif untuk melakukan de-identifikasi data sensitif dalam konten teks, yang mencakup "penyamaran" data sensitif, mengganti data sensitif dengan string "token", serta mengenkripsi dan mengganti data sensitif menggunakan kunci yang dibuat secara acak atau telah ditentukan sebelumnya—lihat Melakukan de-identifikasi data sensitif dalam konten teks.