Los detectores de Infotipo integrados de Cloud Data Loss Prevention son eficaces para encontrar tipos comunes de datos sensibles. Los detectores de Infotipos personalizados te permiten personalizar por completo tu propio detector de datos sensibles. Las reglas de inspección ayudan a definir mejor los resultados de análisis que muestra Cloud DLP a través de la modificación del mecanismo de detección de un detector de Infotipos determinado.
Si deseas excluir o incluir más valores de los resultados que muestra un detector de Infotipos integrado, puedes crear un Infotipo personalizado nuevo desde cero y definir todos los criterios que Cloud DLP debe buscar. Otra opción es definir mejor los resultados que los detectores integrados o personalizados de Cloud DLP muestran de acuerdo con los criterios que especificas. Puedes hacerlo si agregas reglas de inspección que pueden ayudar a reducir el ruido, aumentar la precisión y la recuperación o ajustar la certeza de probabilidad de los resultados del análisis.
En este tema, se explica cómo usar los dos tipos de reglas de inspección para excluir ciertos resultados o agregar resultados adicionales, de acuerdo con los criterios personalizados que especifiques. Además, en este tema se presentan varios casos en los que es posible que desees modificar un detector de Infotipo existente.
Los dos tipos de reglas de inspección son los siguientes:
- Las reglas de exclusión, que ayudan a excluir resultados falsos o no deseados.
- Las reglas de palabras clave, que ayudan a detectar resultados adicionales.
Reglas de exclusión
Las reglas de exclusión son útiles en situaciones como las que se describen a continuación:
- Cuando deseas excluir las coincidencias de análisis duplicadas en los resultados que genera la superposición de detectores de Infotipo. Por ejemplo, buscas direcciones de correo electrónico y números de teléfono, pero recibes dos resultados de direcciones de correo electrónico con números de teléfono como, por ejemplo, “206-555-0764@example.org”.
- Cuando experimentas ruido en los resultados del análisis. Por ejemplo, observas que un análisis en busca de direcciones de correo electrónico legítimas muestra una cantidad excesiva de veces la misma dirección de correo electrónico (como “example@example.com”) o el mismo dominio (como “example.com”) falsos.
- Tienes una lista de términos, frases o combinación de caracteres que deseas excluir de los resultados.
- Desea excluir una columna completa de datos de los resultados.
- Deseas excluir los resultados que están cerca de una string que coincide con una expresión regular.
Descripción general de la API de las reglas de exclusión
Cloud DLP define una regla de exclusión en el objeto ExclusionRule
. En ExclusionRule
, especifica uno de los siguientes:
- Un objeto
Dictionary
, que contiene una lista de strings que se deben excluir de los resultados. - Un objeto
Regex
, que define un patrón de expresión regular Las strings que coinciden con el patrón se excluyen de los resultados. - Un objeto
ExcludeInfoTypes
, que contiene un array de detectores de Infotipo. Si un resultado coincide con alguno de los detectores de Infotipo que se enumeran aquí, el resultado se excluye de los resultados. Un objeto
ExcludeByHotword
, que contiene lo siguiente:- Una expresión regular que define la palabra clave.
- Un valor de proximidad que define qué tan cerca debe ser la palabra clave al resultado.
Si el resultado se encuentra dentro de la proximidad establecida, ese resultado se excluye de los resultados. Para las tablas, este tipo de regla de exclusión te permite excluir una columna completa de datos de los resultados.
Casos de ejemplo de la regla de exclusión
Con cada uno de los siguientes fragmentos JSON, se ilustra cómo configurar Cloud DLP para cada caso.
Omite direcciones de correo electrónico específicas del análisis del detector EMAIL_ADDRESS
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Cloud DLP con un InspectConfig
que debe evitar la coincidencia en “example@example.com” en un análisis que usa el detector de Infotipo EMAIL_ADDRESS
:
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"example@example.com"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite las direcciones de correo electrónico que terminan con un dominio específico del análisis del detector EMAIL_ADDRESS
El siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes ilustra cómo indicarle a Cloud DLP mediante un InspectConfig
que debe evitar la coincidencia en cualquier dirección de correo electrónico que termine con "@example.com" en un análisis que usa el detector de Infotipo EMAIL_ADDRESS
:
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":".+@example.com"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite las coincidencias de análisis que incluyan la substring “TEST”
En el siguiente fragmento de código JSON y el código en varios lenguajes, se ilustra cómo indicar a Cloud DLP, mediante un InspectConfig
, que debe excluir cualquier resultado que incluya el token “TEST” de la lista especificada de Infotipos.
Ten en cuenta que esto coincide en “TEST” como un token, no como una substring, de modo que, aunque algo como “TEST@email.com” coincidirá, “TESTER@email.com” no. Si deseas obtener una coincidencia en una substring, usa una regex en la regla de exclusión en lugar de un diccionario.
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"TEST"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite las coincidencias de análisis que incluyan la substring “Jimmy” de un análisis del detector de Infotipos personalizado
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Cloud DLP mediante un InspectConfig
que debe evitar la coincidencia con el nombre "Jimmy" en un análisis que usa el detector de regex personalizado especificado:
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"[A-Z][a-z]{1,15}, [A-Z][a-z]{1,15}"
}
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Jimmy"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite coincidencias de análisis de un detector PERSON_NAME que se superponen con un detector personalizado
En este caso, el usuario no desea que un análisis de Cloud DLP con el detector integrado PERSON_NAME
genere una coincidencia si esta también coincide en un análisis con el detector de regex personalizado definido en la primera parte del fragmento.
En el siguiente fragmento de código JSON y en varios lenguajes, se especifican un detector de regex personalizado y una regla de exclusión en la InspectConfig
.
El detector de regex personalizado especifica los nombres para excluir de los resultados. La regla de exclusión especifica que se debe omitir cualquier resultado que muestre un análisis para PERSON_NAME
que también coincida con el detector de regex personalizado. Ten en cuenta que, en este caso, VIP_DETECTOR
se marca como EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE
, por lo que no producirá resultados por sí mismo. Solo afectará a los resultados que genera el detector PERSON_NAME
.
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"VIP_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"Dana Williams|Quinn Garcia"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"VIP_DETECTOR"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite coincidencias en el detector PERSON_NAME si también coincide con el detector EMAIL_ADDRESS
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Cloud DLP con un InspectConfig
que solo debe mostrar una coincidencia en el caso que coincida para una superposición con el detector PERSON_NAME
con las coincidencias del detector EMAIL_ADDRESS
.
El fin de esto es evitar una situación en la que una dirección de correo electrónico como “james@example.com” coincida en los detectores PERSON_NAME
y EMAIL_ADDRESS
.
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
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Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite coincidencias en los nombres de dominio que forman parte de las direcciones de correo electrónico en un análisis del detector DOMAIN_NAME
En el siguiente fragmento de código JSON y el código en varios idiomas, se ilustra cómo indicar a Cloud DLP, mediante un InspectConfig
que solo debe mostrar coincidencias para un análisis de detector DOMAIN_NAME
si la coincidencia no se superpone con una coincidencia en un análisis del detector EMAIL_ADDRESS
. En este caso, el análisis principal es un análisis del detector DOMAIN_NAME
. El usuario no desea que se muestre una coincidencia de nombre de dominio en los resultados si el nombre de dominio se usa en una dirección de correo electrónico:
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Omite coincidencias si se encuentran cerca de una string
En el siguiente ejemplo, se muestra cómo excluir coincidencias en el detector de Infotipo US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER
si la palabra “SKU” tiene un máximo de 10 caracteres o 10 caracteres después del resultado.
Debido a la regla de exclusión, en este ejemplo, no se clasifica 222-22-2222
como un posible número de seguridad social de EE.UU.
{
"item": {
"value": "The customer sent the product SKU 222-22-2222"
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(SKU)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 10,
"windowAfter": 10
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"includeQuote": true
}
}
Omite los hallazgos de una columna de datos completa
En el siguiente ejemplo, se ilustra cómo excluir resultados en una columna completa de datos tabulares si el nombre de esa columna coincide con una expresión regular. Aquí, cualquier resultado que coincida con el detector de Infotipo US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER
se excluirá de los resultados si está en la columna Número de seguridad social falso.
Este ejemplo solo muestra 222-22-2222
, porque 111-11-1111
está en la columna Número de seguridad social falso.
{
"item": {
"table": {
"headers": [
{
"name": "Fake Social Security Number"
},
{
"name": "Real Social Security Number"
}
],
"rows": [
{
"values": [
{
"stringValue": "111-11-1111"
},
{
"stringValue": "222-22-2222"
}
]
}
]
}
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"includeQuote": true,
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(Fake Social Security Number)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 1
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"minLikelihood": "POSSIBLE"
}
}
Reglas de palabra clave
Las reglas de palabras clave son útiles en situaciones como las siguientes:
- Cuando deseas cambiar los valores de probabilidad asignados para analizar coincidencias en función de la proximidad de la coincidencia con una palabra clave. Por ejemplo, deseas establecer un valor de probabilidad más alto para las coincidencias en los nombres de los pacientes según la proximidad de los nombres a la palabra “paciente”.
- Cuando inspecciones datos tabulares estructurados, debes cambiar los valores de probabilidad asignados a las coincidencias según un nombre de encabezado de columna. Por ejemplo, debes establecer el valor de probabilidad más alto para
US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER
cuando se encuentra en una columna con el encabezadoACCOUNT_ID
.
Descripción general de la API de reglas de palabras clave
Dentro del objeto InspectionRule
de Cloud DLP, especifica un objeto HotwordRule
, que ajuste la probabilidad de resultados dentro de una cierta proximidad de palabras clave.
Los objetos InspectionRule
se agrupan como un “conjunto de reglas” en un objeto InspectionRuleSet
, junto con una lista de detectores de Infotipos a los que se aplica el conjunto de reglas. Las reglas dentro de un conjunto de reglas se aplican en el orden especificado.
Casos de ejemplo de regla de palabra clave
En el siguiente fragmento de código, se ilustra cómo configurar Cloud DLP para la situación determinada.
Aumenta la probabilidad de una coincidencia de PERSON_NAME si la palabra clave “paciente” está cerca
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se ilustra el uso de la propiedad InspectConfig
a fin de analizar una base de datos médica en busca de nombres de pacientes. Puedes usar el detector de Infotipos integrado PERSON_NAME
de Cloud DLP, pero eso hará que Cloud DLP arroje coincidencias con todos los nombres de personas y no solo con los nombres de los pacientes. Para solucionar este problema, puedes incluir una regla de palabra clave que busque la palabra “paciente” dentro de una cierta proximidad de caracteres del primer carácter de coincidencias posibles. Luego, puedes asignar a los resultados que coincidan con este patrón una probabilidad de “muy probable”, ya que se corresponden con tus criterios especiales. Establecer el valor mínimo de Likelihood
en VERY_LIKELY
dentro de InspectConfig
garantiza que solo se muestren coincidencias con esta configuración en los resultados.
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":50
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
],
"minLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Para obtener información más detallada sobre las palabras clave, consulta Personaliza la probabilidad de coincidencia.
Caso de varias reglas de inspección
En el siguiente fragmento y código InspectConfig
de JSON en varios lenguajes, se ilustra la aplicación de reglas de exclusión y la regla de palabra clave. En el conjunto de reglas de este fragmento de código, se incluyen reglas de palabra clave y reglas de exclusión de regex y diccionario. Ten en cuenta que las cuatro reglas se especifican en un arreglo dentro del elemento rules
.
Protocolo
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre cómo usar la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
},
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"doctor"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"UNLIKELY"
}
}
},
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Quasimodo"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
},
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":"REDACTED"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Python
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
C#
Si deseas obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta Bibliotecas cliente de Cloud DLP.
Para autenticar en Cloud DLP, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Detectores de Infotipo superpuestos
Se puede definir un detector de Infotipo personalizado que tenga el mismo nombre que un detector de Infotipo integrado. Como se muestra en la sección “Casos de ejemplo de reglas de palabras clave”, cuando creas un detector de Infotipos personalizado con el mismo nombre que un Infotipo integrado, todos los resultados que detecta el detector de Infotipos nuevo se agregan a los que detecta el detector integrado. Esto solo sucede siempre y cuando el Infotipo integrado esté especificado en la lista de Infotipos en el objeto InspectConfig
.
Cuando crees detectores de Infotipos personalizados nuevos, pruébalos de manera exhaustiva en el contenido de ejemplo para asegurarte de que funcionen como deseas.