Puoi utilizzare i modelli per creare e rendere persistenti le informazioni di configurazione da utilizzare con Sensitive Data Protection. I modelli sono utili per disaccoppiare la configurazione, ad esempio ciò che controlli e come anonimizzarlo dall'implementazione delle richieste. I modelli offrono un modo efficace per riutilizzare la configurazione e garantire la coerenza tra utenti e set di dati.
Sensitive Data Protection supporta due tipi di modelli:
- Modelli di anonimizzazione: modelli per salvare le informazioni di configurazione per i job di anonimizzazione, incluse le trasformazioni infoType e record (set di dati strutturati).
- Modelli di ispezione: modelli per informazioni di configurazione persistenti per i job di scansione di ispezione, inclusi i rilevatori predefiniti o personalizzati da utilizzare. Per ulteriori informazioni sui modelli di ispezione, consulta Creazione di modelli di ispezione di Sensitive Data Protection.
Per informazioni concettuali sui modelli in Sensitive Data Protection, consulta Modelli.
Nella parte restante di questo argomento viene spiegato come creare modelli di anonimizzazione da utilizzare con Sensitive Data Protection.
Crea un modello di anonimizzazione
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea modello.
Le seguenti sezioni descrivono come compilare la pagina Crea modello.
Definisci modello
Nella sezione Definisci modello, compila i campi come segue:
- In Tipo di modello, seleziona Anonimizza (rimuovi dati sensibili).
Per Tipo di trasformazione dei dati, seleziona il tipo di trasformazione da applicare:
InfoType. Sensitive Data Protection applica ogni trasformazione solo al valore identificato come infoType specifico. Questo tipo di trasformazione è utile per il testo non strutturato.
Registra. Sensitive Data Protection considera il formato strutturato dei dati quando applica una trasformazione. Questo tipo di trasformazione è utile per i dati tabulari.
Immagine. Sensitive Data Protection oscura tutto il testo rilevato in un'immagine o solo il testo che corrisponde a un infoType specifico.
In ID modello, inserisci un identificatore univoco per il modello.
In Nome visualizzato, inserisci un nome per il modello.
In Descrizione, descrivi il modello.
In Località delle risorse, seleziona Globale o la località dei dati che vuoi anonimizzare.
Fai clic su Continua.
Configura anonimizzazione
La selezione di campi visualizzati in Configura l'anonimizzazione si basa sul tipo di trasformazione dei dati scelto.
InfoType
Se hai selezionato InfoType come tipo di trasformazione dei dati:
Nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare ai risultati.
Vengono visualizzati altri campi in base alla selezione. Compila i campi secondo necessità. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Informazioni di riferimento sulla trasformazione.
Nella sezione InfoType da trasformare, specifica se vuoi applicare la trasformazione a tutti gli infoType rilevati che sono definiti nella configurazione di ispezione.
Se selezioni Specifica infoType, seleziona gli infoType a cui vuoi applicare il metodo di trasformazione.
Se vuoi aggiungere regole di trasformazione per infoType che non sono coperte dalla regola di trasformazione, fai clic su Aggiungi regola di trasformazione. Poi, compila i campi come necessario. Ripeti questo passaggio finché non avrai configurato una regola di trasformazione per tutti gli infoType che vuoi trasformare.
Fai clic su Crea.
Registra
Se hai selezionato Record come tipo di trasformazione dei dati:
- In Campi o colonne da trasformare, digita il nome della colonna della tabella contenente i dati da trasformare. Poi, premi
ENTER
. Ripeti questo passaggio per ogni colonna contenente dati da trasformare. Specifica il tipo di trasformazione:
Utilizza una corrispondenza per infoType. Sensitive Data Protection tratta ogni cella come testo non strutturato e applica la trasformazione solo agli infoType trovati nella cella. Sensitive Data Protection non trasforma i dati intorno a un infoType.
Se selezioni questa opzione, procedi nel seguente modo:
- Fai clic su Aggiungi trasformazione. Nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare ai risultati.
Specifica se vuoi applicare la trasformazione a tutti gli infoType rilevati che sono definiti nella configurazione di ispezione.
Se selezioni Specifica infoType, seleziona gli infoType a cui vuoi applicare la regola di trasformazione.
Se vuoi assegnare determinate regole di trasformazione a determinati infoType, puoi aggiungerne altre, se necessario.
Trasformazione primitiva dei campi. Sensitive Data Protection trasforma sempre l'intera cella in base al metodo di trasformazione che scegli. Questa opzione è utile se vuoi trasformare intere colonne di dati, indipendentemente dal fatto che le celle di tali colonne abbiano rilevato o meno infoType.
Se selezioni questa opzione, nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare alle colonne specificate.
In entrambi i casi, vengono visualizzati più campi in base al metodo di trasformazione selezionato. Compila i campi come necessario. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Informazioni di riferimento sulla trasformazione.
Fai clic su Crea.
Image
Se hai selezionato Immagine come tipo di trasformazione dei dati:
(Facoltativo) Per modificare il colore della casella che copre il testo oscurato, fai clic sulla casella nera nel campo Colore di oscuramento e scegli un colore diverso.
Nella sezione InfoType da trasformare, specifica cosa vuoi oscurare: tutto il testo rilevato, tutti gli infoType definiti nella configurazione di ispezione o solo gli infoType specifici.
Se selezioni Specifica infoType, seleziona gli infoType a cui vuoi applicare la regola di trasformazione.
Se vuoi aggiungere regole di trasformazione per infoType che non sono coperte dalla regola di trasformazione, fai clic su Aggiungi regola di trasformazione. Poi, compila i campi come necessario. Ripeti questo passaggio finché non avrai configurato una regola di trasformazione per tutti gli infoType che vuoi trasformare.
Fai clic su Crea.
Protocollo
È utile notare che un modello di anonimizzazione è semplicemente una configurazione di anonimizzazione riutilizzabile insieme ad alcuni metadati. In termini API, l'oggetto DeidentifyTemplate
è di fatto un oggetto DeidentifyConfig
che include alcuni altri campi di metadati, come un nome visualizzato e una descrizione. Pertanto, per creare un nuovo modello di anonimizzazione, segui questi passaggi di base:
- Inizia con un oggetto
DeidentifyConfig
. - Chiama o POSTA il metodo
create
della risorsaprojects.deidentifyTemplates
, includendo nella richiesta un oggettoDeidentifyTemplate
contenente un nome visualizzato, una descrizione e l'oggettoDeidentifyConfig
.
Il metodo di pagamento DeidentifyTemplate
restituito potrà essere utilizzato immediatamente. Puoi
fare riferimento a questa voce in altre chiamate o job tramite il suo name
. Puoi elencare i modelli esistenti chiamando il metodo *.deidentifyTemplates.list
. Per visualizzare un modello specifico, chiama il metodo *.deidentifyTemplates.get
. Tieni presente che il limite per il numero di modelli che puoi creare è 1000.
Se hai già avuto esperienza con l'anonimizzazione dei dati sensibili di testi, immagini o contenuti strutturati utilizzando la protezione dei dati sensibili, hai già creato un oggetto DeidentifyConfig
. Un passaggio aggiuntivo lo trasforma in un oggetto DeidentifyTemplate
.
Esempio REST
Il seguente JSON è un esempio di ciò che potresti inviare al metodo projects.deidentifyTemplates.create
. Questo JSON crea un nuovo modello con il nome visualizzato e la descrizione specificati e cerca corrispondenze negli infoType EMAIL_ADDRESS
e GENERIC_ID
. Quando trova contenuti corrispondenti a questi infoType, i primi tre caratteri vengono mascherati con un asterisco (*
).
Metodo HTTP e URL
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates
Sostituisci PROJECT_ID
con l'ID progetto.
Input JSON
{
"deidentifyTemplate":{
"displayName":"Email and id masker",
"description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.",
"deidentifyConfig":{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"GENERIC_ID"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
},
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"charactersToIgnore":[
{
"charactersToSkip":"@"
}
],
"maskingCharacter":"*"
}
}
}
]
}
}
}
}
Output JSON
{ "name":"projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates/JOB-ID", "displayName":"Email and id masker", "description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.", "createTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "updateTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "deidentifyConfig":{ "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"GENERIC_ID" } ], "primitiveTransformation":{ "replaceWithInfoTypeConfig":{ } } }, { "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "characterMaskConfig":{ "maskingCharacter":"*", "charactersToIgnore":[ { "charactersToSkip":"@" } ] } } } ] } } }
Per provare rapidamente questa funzionalità, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida di JSON.
Utilizzo dei modelli di anonimizzazione
Una volta creato un nuovo modello, puoi utilizzare il relativo identificatore name
ovunque sia accettato deidentifyTemplateName
, ad esempio:
projects.content.deidentify
: anonimizza i dati potenzialmente sensibili nei contenuti utilizzando il modello come configurazione. Tieni presente che questo metodo può utilizzare un modello di ispezione o di anonimizzazione.
Elenco dei modelli di anonimizzazione
Per elencare tutti i modelli di anonimizzazione che sono stati creati, utilizza uno dei
metodi *.*.list
:
Questa sezione illustra come utilizzare Sensitive Data Protection per elencare i modelli di ispezione. Il processo è identico a quello per elencare i modelli di anonimizzazione.
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Eliminazione dei modelli di anonimizzazione
Per eliminare un modello di anonimizzazione specifico, utilizza uno dei *.*.delete
metodi:
Con ogni metodo *.*.delete
, includi il nome risorsa del modello da eliminare.
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Node.js
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PHP
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Python
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