本页介绍了敏感数据发现服务。此服务可帮助您确定组织中的敏感数据和高风险数据所在的位置。
概览
借助发现服务，您可以通过识别敏感和高风险数据所在位置来保护整个组织中的数据。当您创建发现扫描配置时，Sensitive Data Protection 会扫描您的资源，以识别要分析的范围内的数据。然后，它会生成数据的配置文件。只要发现配置处于活跃状态，Sensitive Data Protection 就会自动分析您添加和修改的数据。您可以生成整个组织、各个文件夹和各个项目的数据分析文件。
每个数据剖析文件都是发现服务通过扫描受支持的资源收集的一组数据洞见和元数据。数据分析包括数据的预测infoTypes和计算出的数据风险和敏感度级别。使用这些数据洞见来就如何保护、共享和使用您的数据做出明智的决策。
数据分析文件的详细程度各不相同。例如，当您分析 BigQuery 数据时，系统会在项目、表和列级别生成分析文件。
下图显示了列级数据配置文件的列表。点击图片可将其放大。
如需查看每个数据分析文件中包含的数据洞见和元数据列表，请参阅指标参考文档。
如需详细了解 Google Cloud 资源层次结构，请参阅资源层次结构。
数据分析生成
如需开始生成数据分析文件，您需要创建发现扫描配置（也称为数据分析文件配置）。在此扫描配置中，您可以设置发现操作的范围以及要分析的数据类型。在扫描配置中，您可以设置过滤条件，以指定要分析或跳过的数据子集。您还可以设置性能分析时间表。
创建扫描配置时，您还需要设置要使用的检查模板。您可以在检查模板中指定 Sensitive Data Protection 必须扫描的敏感数据类型（也称为 infoTypes）。
Sensitive Data Protection 创建数据剖析文件后，会根据您的扫描配置和检查模板分析您的数据。
Sensitive Data Protection 会重新分析数据，如生成数据分析文件的频率中所述。您可以通过创建时间表，在扫描配置中自定义性能分析频率。如需强制发现服务重新分析您的数据，请参阅强制执行重新分析操作。
发现类型
本部分介绍了您可以执行的发现操作类型以及支持的数据资源。
适用于 BigQuery 和 BigLake 的发现功能
分析 BigQuery 数据时，系统会在项目、表和列级别生成数据分析文件。对 BigQuery 表进行性能分析后，您可以通过执行深入检查来进一步调查发现的问题。
BigQuery Storage Read API 支持的敏感数据保护配置表，包括：
- 标准 BigQuery 表
- 表快照
- 存储在 Cloud Storage 中的 BigLake 表
不支持：
- BigQuery Omni 表。
- 表中各行序列化数据大小超过 BigQuery Storage Read API 支持的最大序列化数据大小（128 MB）。
- 非 BigLake 外部表，例如 Google 表格。
如需了解如何分析 BigQuery 数据，请参阅以下内容：
如需详细了解 BigQuery，请参阅 BigQuery 文档。
Cloud SQL 的发现功能
分析 Cloud SQL 数据时，系统会在项目、表和列级生成数据分析文件。在开始发现之前，您需要为要分析的每个 Cloud SQL 实例提供连接详细信息。
如需了解如何分析 Cloud SQL 数据，请参阅以下内容：
如需详细了解 Cloud SQL，请参阅 Cloud SQL 文档。
Cloud Storage 的发现功能
分析 Cloud Storage 数据时，系统会在存储桶一级生成数据分析文件。Sensitive Data Protection 会将检测到的文件划分为文件集群，并为每个集群提供摘要。
如需了解如何分析 Cloud Storage 数据，请参阅以下内容：
如需详细了解 Cloud Storage，请参阅 Cloud Storage 文档。
Vertex AI 的发现功能
当您对 Vertex AI 数据集进行性能分析时，Sensitive Data Protection 会生成文件存储区数据配置文件或表数据配置文件，具体取决于训练数据的存储位置：Cloud Storage 或 BigQuery。
详情请参阅以下内容：
如需详细了解 Vertex AI，请参阅 Vertex AI 文档。
Amazon S3 的发现功能
分析 S3 数据时，系统会在存储桶一级生成数据分析文件。Sensitive Data Protection 会将检测到的文件划分为文件集群，并为每个集群提供摘要。
如需了解详情，请参阅针对 Amazon S3 数据的敏感数据发现。
Cloud Run 环境变量
发现服务可以检测 Cloud Run 函数和 Cloud Run 服务修订版本环境变量中是否存在密钥，并将所有发现结果发送到 Security Command Center。系统不会生成数据分析文件。
如需了解详情，请参阅将环境变量中的 Secret 报告给 Security Command Center。
配置和查看数据剖析文件所需的角色
以下各部分列出了所需的用户角色（根据其用途进行分类）。您可以根据组织的设置方式，让不同人员执行不同的任务。例如，配置数据剖析文件的人员可能与定期监控数据剖析文件的人员不同。
在组织或文件夹级层使用数据剖析文件所需的角色
这些角色可让您在组织或文件夹级层配置和查看数据剖析文件。
确保在组织级层向适当的人员授予这些角色。或者，您的 Google Cloud 管理员可以创建自定义角色，使他们仅具有相关权限。
| 用途 | 预定义角色 | 相关权限 |
|---|---|---|
| 创建发现扫描配置并查看数据配置文件 | DLP Administrator (roles/dlp.admin)
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| 创建一个要用作服务代理容器的项目1 | Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator) |
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| 授予发现权限2 | 下列其中一项：
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| 查看数据剖析文件（只读） | DLP Data Profiles Reader (roles/dlp.dataProfilesReader) |
|
DLP Reader (roles/dlp.reader) |
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1 如果您没有“Project Creator”（项目创建者）(roles/resourcemanager.projectCreator) 角色，仍然可以创建扫描配置，但您使用的服务代理容器必须是现有项目。
2 如果您没有“组织管理员”(roles/resourcemanager.organizationAdmin) 或“Security Admin”(roles/iam.securityAdmin) 角色，仍然可以创建扫描配置。创建扫描配置后，您组织中拥有以下任一角色的人员必须向服务代理授予发现权限。
在项目级层使用数据剖析文件所需的角色
这些角色使您可以在项目级层配置和查看数据剖析文件。
确保在项目级层向这些人员授予这些角色。或者，您的 Google Cloud 管理员可以创建自定义角色，使他们仅具有相关权限。
| 用途 | 预定义角色 | 相关权限 |
|---|---|---|
| 配置和查看数据剖析文件 | DLP Administrator (roles/dlp.admin)
|
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| 查看数据剖析文件（只读） | DLP Data Profiles Reader (roles/dlp.dataProfilesReader) |
|
DLP Reader (roles/dlp.reader) |
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发现扫描配置
发现扫描配置（有时称为发现配置或扫描配置）用于指定敏感数据保护应如何对您的数据进行分析。其中包括以下设置：
- 发现操作的范围（组织、文件夹或项目）
- 要分析的资源类型
- 要使用的检查模板
- 扫描频率
- 应包含或排除在发现功能中的特定数据子集
- 您希望敏感数据保护在发现敏感数据后执行的操作，例如，要将配置文件发布到哪些 Google Cloud 服务
- 用于发现操作的服务代理
如需了解如何创建发现扫描配置，请参阅以下页面：
针对 BigQuery 数据的发现
发现 Cloud SQL 数据
发现 Cloud Storage 数据
Vertex AI 数据的发现功能（预览版）
将 Cloud Run 环境变量中的 Secret 报告给 Security Command Center（不会生成配置文件）
扫描配置作用域
您可以在以下级别创建扫描配置：
- 组织
- 文件夹
- 项目
- 单个数据资源
在组织级和文件夹级，如果两个或更多活跃扫描配置在其范围内具有相同的项目，则 Sensitive Data Protection 会确定哪个扫描配置可以为该项目生成分析文件。如需了解详情，请参阅本页上的替换扫描配置。
项目级扫描配置始终可对目标项目进行数据分析，并且不会与父文件夹或组织级层的其他配置发生冲突。
单资源扫描配置旨在帮助您探索和测试单个数据资源的性能分析。
扫描配置位置
首次创建扫描配置时，您可以指定其在 Sensitive Data Protection 中的存储位置。您创建的所有后续扫描配置都存储在这个区域中。
例如，如果您为文件夹 A 创建了一个扫描配置并将其存储在 us-west1 区域中，则您后续为任何其他资源创建的所有扫描配置也都会存储在该区域中。
有关要分析的数据的元数据会复制到与扫描配置相同的区域，但数据本身不会移动或复制。如需了解详情，请参阅数据驻留注意事项。
检查模板
检查模板指定 Sensitive Data Protection 在扫描数据时要查找的信息类型（或 infoType）。在这里，您可以结合使用内置信息类型和可选的自定义信息类型。
您还可以提供可能性级别，以缩小敏感数据保护功能认为匹配的范围。您可以添加规则集以排除不需要的发现结果或添加其他发现结果。
默认情况下，如果您更改扫描配置使用的检查模板，所做的更改仅会应用于将来的扫描。您的操作不会导致对您的数据执行重新配置文件操作。
如果您希望检查模板更改触发对受影响数据的重新分析操作，请在扫描配置中添加或更新时间表，并开启在检查模板发生更改时重新分析数据的选项。如需了解详情，请参阅数据配置文件生成频率。
您必须在有要分析的数据的每个区域都提供一个检查模板。如果您想针对多个区域使用单个模板，可以使用存储在 global 区域中的模板。如果组织政策阻止您在 global 区域创建检查模板，则您必须为每个区域设置专用的检查模板。如需了解详情，请参阅数据驻留注意事项。
检查模板是 Sensitive Data Protection 平台的核心组件。数据剖析文件使用您可以在所有 Sensitive Data Protection 服务中使用的检查模板。如需详细了解检查模板，请参阅模板。
服务代理容器和服务代理
为组织或文件夹创建扫描配置时，敏感数据保护功能会要求您提供服务代理容器。服务代理容器是敏感数据保护功能用于跟踪与组织级和文件夹级分析操作相关的已结算费用的 Google Cloud 项目。
服务代理容器包含一个服务代理，Sensitive Data Protection 会使用该代理代表您分析数据。您需要服务代理来向敏感数据保护和其他 API 进行身份验证。您的服务代理必须具有访问和分析数据所需的所有权限。服务代理的 ID 采用以下格式：
service-PROJECT_NUMBER@dlp-api.iam.gserviceaccount.com
其中，PROJECT_NUMBER 是服务代理容器的数字标识符。
设置服务代理容器时，您可以选择现有项目。如果您选择的项目包含服务代理，敏感数据保护会向该服务代理授予必需的 IAM 权限。如果项目没有服务代理，Sensitive Data Protection 会创建一个服务代理并自动向其授予数据剖析访问权限。
或者，您也可以选择让 Sensitive Data Protection 自动创建服务代理容器和服务代理。敏感数据保护功能会自动向服务代理授予数据分析访问权限。
在这两种情况下，如果敏感数据保护未能向服务代理授予数据剖析访问权限，当您查看扫描配置详细信息时，敏感数据保护会显示错误。
对于项目级层扫描配置，您不需要服务代理容器。您进行数据分析的项目会充当服务代理容器。如需运行性能分析操作，Sensitive Data Protection 会使用相应项目自己的服务代理。
组织或文件夹级层的数据剖析访问权限
当您在组织或文件夹级层配置数据分析时，敏感数据保护功能会尝试自动向您的服务代理授予数据分析访问权限。但是，如果您没有授予 IAM 角色的权限，则敏感数据保护功能无法代表您执行此操作。您的组织中具有这些权限的人员（例如 Google Cloud 管理员）必须向您的服务代理授予数据分析访问权限。
数据配置文件生成频率
为特定资源创建发现扫描配置后，Sensitive Data Protection 会执行初始扫描，并分析扫描配置范围内的数据。
初始扫描后，敏感数据保护功能会持续监控已分析的资源。在资源中添加数据后，系统会在短时间内自动对其进行性能分析。
默认的重新配置频率
默认的重新配置频率因扫描配置的发现类型而异：
- BigQuery 性能分析：对于每个表，请等待 30 天，然后如果表的架构、表行或检查模板发生了更改，请重新分析该表。
- Cloud SQL 性能分析：对于每个表，请等待 30 天，然后如果表的架构或检查模板发生了变化，请重新分析该表。
- Cloud Storage 性能分析：对于每个存储桶，请等待 30 天，然后如果检查模板发生了变化，请重新分析该存储桶。
- Vertex AI 性能分析：对于每个数据集，请等待 30 天，然后如果检查模板发生了更改，请重新分析数据集。
- Amazon S3 性能分析：对于每个存储桶，请等待 30 天，然后如果检查模板发生更改，请重新分析该存储桶。
自定义重新配置频率
在扫描配置中，您可以为数据的不同子集创建一个或多个时间表，以自定义重新配置频率。
可用的重新配置频率如下：
- 不重新分析：在生成初始配置文件后，切勿重新分析。
- 每日重新分析：等待 24 小时后重新分析。
- 每周重新分析：等待 7 天后重新分析。
- 每月重新分析：等待 30 天后重新分析。
按计划重新配置
在扫描配置中，您可以指定是否应定期重新分析部分数据，无论这些数据是否发生了更改。您设置的频率指定了在两个性能分析操作之间必须经过的时间。例如，如果您将频率设置为每周，Sensitive Data Protection 会在数据资源上次分析后 7 天对其进行分析。
更新时重新配置
在扫描配置中，您可以指定可触发重新配置操作的事件。此类事件的示例包括检查模板更新。
选择这些事件后，您设置的时间表会指定敏感数据保护功能在等待更新累积到足够数量之前等待的最长时间，然后再重新分析您的数据。如果在您指定的时间段内未发生任何适用更改（例如架构更改或检查模板更改），系统将不会重新分析任何数据。当发生下一次适用更改时，系统会在下次有机会时重新分析受影响的数据，具体机会取决于各种因素（例如可用的机器容量或购买的订阅单元）。然后，敏感数据保护功能会开始等待更新再次积累，并按照您设置的时间表进行。
例如，假设您的扫描配置设置为在架构发生更改时每月重新分析。数据分析文件是在第 0 天首次创建的。在第 30 天之前，不会发生任何架构更改，因此系统不会重新分析任何数据。在第 35 天，发生了第一次架构更改。Sensitive Data Protection 会在下次有机会时重新分析更新后的数据。然后，系统会再等待 30 天，以积累架构更新，然后再重新分析所有更新后的数据。
从重新配置开始，此操作最长可能需要 24 小时才能完成。如果延迟时间超过 24 小时，并且您采用的是订阅价格模式，请确认您是否本月还有剩余的容量。
如需查看示例场景，请参阅数据剖析价格示例。
如需强制发现服务重新分析您的数据，请参阅强制执行重新分析操作。
性能分析
分析数据所需的时间因多种因素而异，包括但不限于：
- 要分析的数据资源的数量
- 数据资源的大小
- 对于表，是列数
- 对于表格，列中的数据类型
因此，Sensitive Data Protection 在过去的检查或性能分析任务中的表现不能说明它在未来的性能分析任务中的表现。
数据剖析文件的保留期限
敏感数据保护功能会将最新版本的数据分析文件保留 13 个月。当敏感数据保护重新分析数据资源时，系统会将该数据资源的现有配置文件替换为新配置文件。
在以下示例场景中，假设 BigQuery 的默认性能分析频率有效：
在 1 月 1 日，Sensitive Data Protection 会分析表 A。表 A 有一年多没有变化，因此不再进行分析。在这种情况下，敏感数据保护功能会将表 A 的数据剖析文件保留 13 个月，然后才删除它们。
在 1 月 1 日，Sensitive Data Protection 会分析表 A。一个月内，您组织中的某个人更新了该表的架构。由于此更改，下个月，敏感数据保护功能会自动重新分析表 A。新生成的数据剖析文件会覆盖 1 月创建的剖析文件。
如需了解 Sensitive Data Protection 如何针对数据分析进行收费，请参阅 Discovery 价格。
如果您想要无限期保留数据剖析文件或保留其更改记录，请考虑在配置性能分析时将数据剖析文件保存到 BigQuery。您需要选择将要保存剖析文件的 BigQuery 数据集，并控制该数据集的表过期时间政策。
替换扫描配置
对于每个范围和发现类型组合，您只能创建一个扫描配置。例如，您只能为 BigQuery 数据分析创建一个组织级扫描配置，并为密钥发现创建一个组织级扫描配置。同样，您只能为 BigQuery 数据分析创建一个项目级扫描配置，并为密钥发现创建一个项目级扫描配置。
如果两个或多个活跃扫描配置范围包含同一项目和发现类型，则以下规则适用：
- 在组织级层和文件夹级层扫描配置中，最接近项目的配置将能够为该项目运行发现功能；即使存在具有相同发现类型的项目级扫描配置，此规则也适用。
- 敏感数据保护会独立于组织级层和文件夹级层配置，对项目级层扫描配置进行处理。您在项目级层创建的扫描配置不会覆盖您为父文件夹或组织创建的扫描配置。
请参阅以下示例，其中包含三个活跃扫描配置。假设所有这些扫描配置均用于 BigQuery 数据分析。
在这里，扫描配置 1 应用于整个组织、扫描配置 2 应用于 Team B 文件夹、扫描配置 3 则应用于 Production 项目。在此示例中：
- 敏感数据保护功能会根据扫描配置 1 对非 Team B 文件夹下的项目中的所有表进行数据分析。
- 敏感数据保护功能会根据扫描配置 2 对 Team B 文件夹中的项目（包括 Production 项目中的表）中的所有表进行数据分析。
- 敏感数据保护功能会根据扫描配置 3 对 Production 项目中的所有表进行数据分析。
在此示例中，Sensitive Data Protection 会为 Production 项目生成两组数据分析文件，以下每种扫描配置对应一组数据分析文件：
- 扫描配置 2
- 扫描配置 3
但是，即使同一项目有两组数据分析文件，您也不会在信息中心中同时看到它们。您只能看到在您所查看的资源（组织、文件夹或项目）和区域中生成的数据分析文件。
如需详细了解 Google Cloud 的资源层次结构，请参阅资源层次结构。
数据剖析文件快照
每个数据剖析文件都包含扫描配置的快照以及用于生成此配置的检查模板。您可以使用此快照检查用于生成特定数据配置文件的设置。
Google Cloud 数据的数据驻留注意事项
本部分仅适用于 Google Cloud 资源的敏感数据发现功能。如需了解与 Amazon S3 数据相关的数据驻留地注意事项，请参阅Amazon S3 数据的敏感数据发现。
Sensitive Data Protection 旨在支持数据驻留。如果您必须遵守数据驻留要求，请考虑以下几点：
区域性检查模板
本部分仅适用于 Google Cloud 资源的敏感数据发现功能。如需了解与 Amazon S3 数据相关的数据驻留地注意事项，请参阅Amazon S3 数据的敏感数据发现。
Sensitive Data Protection 会在存储数据的同一区域中处理数据。也就是说，您的数据不会离开其当前区域。
此外，检查模板只能用于剖析与该模板位于同一区域的数据。例如，如果您将发现功能配置为使用存储在 us-west1 区域的检查模板，则敏感数据保护功能只能剖析该区域中的数据。
您可以为存储了数据的每个区域设置专用检查模板。如果您提供的检查模板存储在 global 区域，则敏感数据保护功能会针对没有专用检查模板的区域中的数据使用该模板。
下表提供了示例场景：
| 情况 | 支持 |
|---|---|
使用 us 区域中的检查模板扫描 us 区域中的数据。 |
支持 |
使用 us 区域中的检查模板扫描 global 区域中的数据。 |
不支持 |
使用 global 区域中的检查模板扫描 us 区域中的数据。 |
支持 |
使用 us-east1 区域中的检查模板扫描 us 区域中的数据。 |
不支持 |
使用 us 区域中的检查模板扫描 us-east1 区域中的数据。 |
不支持 |
使用 asia 区域中的检查模板扫描 us 区域中的数据。 |
不支持 |
数据剖析文件配置
本部分仅适用于 Google Cloud 资源的敏感数据发现功能。如需了解与 Amazon S3 数据相关的数据驻留地注意事项，请参阅Amazon S3 数据的敏感数据发现。
敏感数据保护功能创建数据剖析文件后，它会截取您的扫描配置和检查模板的快照，并将其存储在每个表数据剖析文件或文件存储区数据剖析文件中。如果您将发现功能配置为使用 global 区域中的检查模板，则敏感数据保护功能会将该模板复制到包含要剖析的数据的任何区域。同样，它会将扫描配置复制到这些区域。
假设此示例：项目 A 包含表 1。表 1 位于 us-west1 区域；扫描配置位于 us-west2 区域；检查模板位于 global 区域。
当敏感数据保护功能扫描项目 A 时，它会为表 1 创建数据分析文件并将其存储在 us-west1 区域。表 1 的表数据剖析文件包含扫描配置的副本以及剖析操作中使用的检查模板。
如果您不希望将您的检查模板复制到其他区域，请不要将敏感数据保护功能配置为扫描这些区域中的数据。
数据剖析文件的区域存储
本部分仅适用于 Google Cloud 资源的敏感数据发现功能。如需了解与 Amazon S3 数据相关的数据驻留地注意事项，请参阅Amazon S3 数据的敏感数据发现。
敏感数据保护功能会在数据所在的区域或多区域中处理您的数据，并将生成的数据分析文件存储在同一区域或多区域中。
如需在 Google Cloud 控制台中查看数据剖析文件，您必须先选择它们所在的区域。如果您在多个区域中有数据，则必须切换区域才能查看每组配置文件。
不支持的区域
本部分仅适用于 Google Cloud 资源的敏感数据发现功能。如需了解与 Amazon S3 数据相关的数据驻留地注意事项，请参阅Amazon S3 数据的敏感数据发现。
如果您的数据位于 Sensitive Data Protection 不支持的区域，则发现服务会跳过这些数据资源，并在您查看数据剖析文件时显示错误。
多区域
敏感数据保护将多区域视为一个区域，而不是区域的集合。例如，就数据驻留而言，us 多区域和 us-west1 区域被视为两个单独的区域。
可用区级资源
Sensitive Data Protection 是一项区域性和多区域性服务，不会区分可用区。对于受支持的可用区级资源（例如 Cloud SQL 实例），系统会在其当前地区处理数据，但不一定是在其当前区域处理。例如，如果 Cloud SQL 实例存储在 us-central1-a 可用区，则 Sensitive Data Protection 会在 us-central1 区域处理和存储数据配置文件。
如需大致了解 Google Cloud 位置，请参阅地理位置和区域。
合规性
如需了解 Sensitive Data Protection 如何处理您的数据以及如何帮助您满足合规性要求，请参阅数据安全。
后续步骤
阅读身份验证和安全博文使用敏感数据保护功能自动管理 BigQuery 的数据风险。
了解如何估算数据分析费用。
了解 Sensitive Data Protection 如何在对数据进行分析时计算数据风险和敏感度级别。
了解如何解决发现结果中的问题。
了解如何使用数据性能分析器排查问题。