Classificazione e oscuramento del testo

Classificazione del testo

In base al seguente input di testo:

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

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

L'output è un elenco di risultati, organizzati nelle seguenti categorie:

InfoType
Likelihood
Offset (dove nella stringa è stato trovato il potenziale InfoType)

L'output di esempio è mostrato nella tabella seguente.

`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`

Oscuramento automatico del testo

L'oscuramento automatico genera un output con corrispondenze di dati sensibili rimosse anziché fornire un elenco di risultati.

Esempio di oscuramento dell'automazione:

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

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Esempio di output che utilizza un segnaposto "***":

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

National Provider Identifier: ***

Driver's license: ***

Risorse

Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di Cloud DLP per oscurare il testo, consulta la sezione Oscurare i dati sensibili nei contenuti di testo.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di Cloud DLP per anonimizzare i dati sensibili nei contenuti di testo, ad esempio "mascherare" e "sostituire" i dati sensibili, sostituire i dati sensibili con una stringa "quot&token" e criptare e sostituire i dati sensibili utilizzando una chiave generata in modo casuale o predeterminato, consulta l'articolo Anonimizzazione dei dati sensibili nei contenuti di testo.