Membuat detektor ekspresi reguler kustom

Detektor infoType kustom ekspresi reguler (regex) memungkinkan Anda membuat pendeteksi yang memungkinkan Perlindungan Data Sensitif mendeteksi kecocokan berdasarkan pola ekspresi reguler. Misalnya, Anda memiliki nomor rekam medis dalam format ###-#-#####. Anda dapat menentukan pola ekspresi reguler seperti berikut:

[0-9]{3}-[0-9]{1}-[0-9]{5}

Perlindungan Data Sensitif selanjutnya akan mencocokkan item seperti berikut:

012-4-56789

Anatomi detektor infoType kustom ekspresi reguler

Seperti yang dirangkum dalam Ringkasan API, untuk membuat detektor infoType ekspresi reguler kustom, tentukan objek CustomInfoType yang berisi hal berikut:

  • Nama yang ingin Anda berikan ke detektor infoType kustom, dalam objek InfoType.
  • Nilai Likelihood opsional. Jika Anda menghilangkan kolom ini, pencocokan ekspresi reguler akan menampilkan kemungkinan default VERY_LIKELY. Jika Anda melihat detektor infoType kustom ekspresi reguler yang menampilkan terlalu banyak positif palsu, coba kurangi kemungkinan dasar dan gunakan aturan deteksi untuk meningkatkan kemungkinan penggunaan informasi kontekstual. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Menyesuaikan kemungkinan temuan.
  • Aturan frasa pengaktif atau DetectionRule opsional. Aturan ini menyesuaikan kemungkinan temuan dalam jarak tertentu dari frasa pengaktif yang ditentukan. Pelajari aturan frasa pengaktif lebih lanjut di bagian Menyesuaikan kemungkinan temuan.

  • Nilai SensitivityScore opsional. Jika Anda menghapus kolom ini, kecocokan dengan ekspresi reguler akan menampilkan tingkat sensitivitas default HIGH.

    Skor sensitivitas digunakan dalam profil data. Saat membuat profil data Anda, Perlindungan Data Sensitif menggunakan skor sensitivitas infoType untuk menghitung tingkat sensitivitas.

  • Objek Regex yang terdiri dari satu pola yang menentukan ekspresi reguler.

Sebagai objek JSON, detektor infoType kustom ekspresi reguler yang menyertakan semua komponen opsional akan terlihat seperti ini:

{
  "customInfoTypes":[
    {
      "infoType":{
        "name":"CUSTOM_INFOTYPE_NAME"
      },
      "likelihood":"LIKELIHOOD_LEVEL",
      "detectionRules":[
        {
          "hotwordRule":{
            HOTWORD_RULE
          }
        },
      "sensitivityScore":{
          "score": "SENSITIVITY_SCORE"
        },
      ],
      "regex":{
        "pattern":"REGULAR_EXPRESSION_PATTERN"
      }
    }
  ],
  ...
}

Contoh ekspresi reguler: Mencocokkan nomor rekam medis

Cuplikan dan kode JSON berikut dalam beberapa bahasa di bawah menampilkan detektor infoType kustom ekspresi reguler yang menginstruksikan Perlindungan Data Sensitif untuk mencocokkan nomor rekam medis (MRN) dalam teks input "Patient's MRN 444-5-22222", dan menetapkan setiap kecocokan dengan kemungkinan POSSIBLE.

C#

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


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

public class InspectDataWithCustomRegex
{
    public static InspectContentResponse InspectDataCustomRegex(
        string projectId,
        string text,
        string customRegex,
        InfoType infoType = null)
    {
        // Instantiate a client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct content item by setting the text.
        var contentItem = new ContentItem { Value = text };

        // Construct the custom regex detector.
        var customInfoType = new CustomInfoType
        {
            InfoType = infoType ?? new InfoType { Name = "C_MRN" },
            Regex = new CustomInfoType.Types.Regex { Pattern = customRegex }
        };

        // Construct Inspect Config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            CustomInfoTypes = { customInfoType },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = Likelihood.Possible
        };

        // Construct the request.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            Item = contentItem,
            InspectConfig = inspectConfig,
        };

        // Call the API.
        var response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the results.
        var resultFindings = response.Result.Findings;

        Console.WriteLine($"Findings: {resultFindings.Count}");
        foreach (var f in resultFindings)
        {
            Console.WriteLine("Quote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("Info type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("Likelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

Go

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// inspectWithCustomRegex inspect a data with custom regex pattern
func inspectWithCustomRegex(w io.Writer, projectID, textToInspect, customRegexPattern, infoTypeName string) error {
	//projectID := "my-project-id"
	//textToInspect := "Patients MRN 444-5-22222"
	//customRegexPattern := "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
	//infoTypeName := "C_MRN"

	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 the type and content to be inspected.
	contentItem := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_ByteItem{
			ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
				Type: dlppb.ByteContentItem_TEXT_UTF8,
				Data: []byte(textToInspect),
			},
		},
	}

	// Construct the custom regex detectors
	customInfoType := &dlppb.CustomInfoType{
		InfoType: &dlppb.InfoType{
			Name: infoTypeName,
		},
		// Specify the regex pattern the inspection will look for.
		Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
			Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
				Pattern: customRegexPattern,
			},
		},
		Likelihood: dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item:   contentItem,
		// Construct the configuration for the Inspect request.
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			CustomInfoTypes: []*dlppb.CustomInfoType{
				customInfoType,
			},
			IncludeQuote: true,
		},
	}

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

	// Parse the response and process results
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %v\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, v := range resp.GetResult().Findings {
		fmt.Fprintf(w, "Quote: %v\n", v.GetQuote())
		fmt.Fprintf(w, "Infotype Name: %v\n", v.GetInfoType().GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Likelihood: %v\n", v.GetLikelihood())
	}
	return nil
}

Java

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.CustomInfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.CustomInfoType.Regex;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;

public class InspectWithCustomRegex {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToInspect = "Patients MRN 444-5-22222";
    String customRegexPattern = "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}";
    inspectWithCustomRegex(projectId, textToInspect, customRegexPattern);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectWithCustomRegex(
      String projectId, String textToInspect, String customRegexPattern) 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 the type and content to be inspected.
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder()
              .setType(BytesType.TEXT_UTF8)
              .setData(ByteString.copyFromUtf8(textToInspect))
              .build();
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build();

      // Specify the regex pattern the inspection will look for.
      Regex regex = Regex.newBuilder().setPattern(customRegexPattern).build();

      // Construct the custom regex detector.
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("C_MRN").build();
      CustomInfoType customInfoType =
          CustomInfoType.newBuilder().setInfoType(infoType).setRegex(regex).build();

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addCustomInfoTypes(customInfoType)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(Likelihood.POSSIBLE)
              .build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      InspectContentRequest request =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(request);

      // Parse the response and process results
      System.out.println("Findings: " + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfo type: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood());
      }
    }
  }
}

Node.js

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention 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 = 'my-project';

// The string to inspect
// const string = 'Patients MRN 444-5-22222';

// The regex pattern to match for
// const customRegex = '[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}';

async function inspectWithCustomRegex() {
  // Construct item to inspect
  const item = {
    byteItem: {
      type: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType
        .TEXT_UTF8,
      data: Buffer.from(string, 'utf-8'),
    },
  };

  // Construct the custom regex detector.
  const customInfoTypes = [
    {
      infoType: {
        name: 'C_MRN',
      },
      likelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.POSSIBLE,
      regex: {
        pattern: customRegex,
      },
    },
  ];

  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectConfig: {
      customInfoTypes: customInfoTypes,
      includeQuote: true,
    },
    item: item,
  };

  // Run request
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log('Findings: \n');
    findings.forEach(finding => {
      console.log(`InfoType: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood} \n`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
inspectWithCustomRegex();

PHP

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CustomInfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CustomInfoType\Regex;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;

/**
 * Inspect data with a custom regex
 * Regex example: Matching medical record numbers. The following sample uses a regular expression custom infoType detector that instructs Cloud DLP to match a medical record number (MRN) in the input text "Patient's MRN 444-5-22222," and then assigns each match a likelihood of POSSIBLE.
 *
 * @param string $projectId         The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $textToInspect     The string to inspect.
 */
function inspect_custom_regex(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $projectId,
    string $textToInspect = 'Patients MRN 444-5-22222'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

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

    // Specify what content you want the service to Inspect.
    $item = (new ContentItem())
        ->setValue($textToInspect);

    // Specify the regex pattern the inspection will look for.
    $customRegexPattern = '[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}';

    // Construct the custom regex detector.
    $cMrnDetector = (new InfoType())
        ->setName('C_MRN');
    $customInfoType = (new CustomInfoType())
        ->setInfoType($cMrnDetector)
        ->setRegex((new Regex())
            ->setPattern($customRegexPattern))
        ->setLikelihood(Likelihood::POSSIBLE);

    // Construct the configuration for the Inspect request.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setCustomInfoTypes([$customInfoType])
        ->setIncludeQuote(true);

    // Run request
    $inspectContentRequest = (new InspectContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->inspectContent($inspectContentRequest);

    // Print the results
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        printf('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        printf('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            printf('  Quote: %s' . PHP_EOL, $finding->getQuote());
            printf('  Info type: %s' . PHP_EOL, $finding->getInfoType()->getName());
            printf('  Likelihood: %s' . PHP_EOL, Likelihood::name($finding->getLikelihood()));
        }
    }
}

Python

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.

Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

import google.cloud.dlp

def inspect_data_with_custom_regex_detector(
    project: str,
    content_string: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze string with medical record
       number custom regex detector

    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        content_string: The string to inspect.

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

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

    # Construct a custom regex detector info type called "C_MRN",
    # with ###-#-##### pattern, where each # represents a digit from 1 to 9.
    # The detector has a detection likelihood of POSSIBLE.
    custom_info_types = [
        {
            "info_type": {"name": "C_MRN"},
            "regex": {"pattern": "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"},
            "likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.POSSIBLE,
        }
    ]

    # Construct the configuration dictionary with the custom regex info type.
    inspect_config = {
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "include_quote": True,
    }

    # Construct the `item`.
    item = {"value": content_string}

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

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={"parent": parent, "inspect_config": inspect_config, "item": item}
    )

    # Print out the results.
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood}")
    else:
        print("No findings.")

REST

Lihat panduan memulai JSON untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang penggunaan DLP API dengan JSON.

Input JSON:

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

{
  "item":{
    "value":"Patients MRN 444-5-22222"
  },
  "inspectConfig":{
    "customInfoTypes":[
      {
        "infoType":{
          "name":"C_MRN"
        },
        "regex":{
          "pattern":"[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
        },
        "likelihood":"POSSIBLE"
      }
    ]
  }
}

Output JSON:

{
  "result":{
    "findings":[
      {
        "infoType":{
          "name":"C_MRN"
        },
        "likelihood":"POSSIBLE",
        "location":{
          "byteRange":{
            "start":"13",
            "end":"24"
          },
          "codepointRange":{
            "start":"13",
            "end":"24"
          }
        },
        "createTime":"2018-11-30T01:29:37.799Z"
      }
    ]
  }
}

Output-nya menunjukkan bahwa, menggunakan detektor infoType kustom yang kami beri nama C_MRN dan ekspresi reguler khususnya, Perlindungan Data Sensitif telah mengidentifikasi nomor rekam medis dengan benar dan menetapkan kepastian POSSIBLE, seperti yang kami tentukan.

Menyesuaikan kemungkinan kecocokan akan dibuat berdasarkan contoh ini untuk menyertakan kata konteks.