Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) ist jetzt Teil des Schutzes sensibler Daten. Der API-Name bleibt unverändert: Cloud Data Loss Prevention API (DLP API). Informationen zu den Diensten, die den Datenschutz enthalten, finden Sie in dieser Übersicht.

Sensible Daten de-identifizieren

Der Schutz sensibler Daten kann sensible Daten in Textinhalten de-identifizieren, einschließlich Text, der in Containerstrukturen wie Tabellen gespeichert ist. Der Prozess des Entfernens von identifizierenden Informationen aus Daten wird als De-Identifikation bezeichnet. Die API erkennt vertrauliche Daten wie personenidentifizierbare Informationen (PII) und verwendet dann eine De-Identifikationstransformation, um die Daten zu maskieren, zu löschen oder anderweitig zu verschleiern. Zu den De-Identifikationstechniken gehören zum Beispiel:

"Maskieren" sensibler Daten durch teilweises oder vollständiges Ersetzen von Zeichen durch ein Symbol, etwa ein Sternchen (*) oder Rautezeichen (#)
Ersetzen jedes Vorkommens sensibler Daten durch ein "Token" oder einen Ersatzstring
Verschlüsseln und Ersetzen von sensiblen Daten mit einem zufällig generierten oder vordefinierten Schlüssel

Sie können der API mithilfe von JSON über HTTPS sowie mithilfe der Befehlszeile und mehrerer Programmiersprachen unter Verwendung der Clientbibliotheken zum Schutz sensibler Daten Informationen zuführen. Informationen zur Verwendung der Befehlszeile finden Sie in der quickstart. Näheres zum Übergeben von Informationen im JSON-Format finden Sie in der JSON-Kurzanleitung.

API-Übersicht

Verwenden Sie zum De-Identifizieren sensibler Daten die Methode content.deidentify des Schutzes sensibler Daten.

Ein API-Aufruf zur De-Identifizierung besteht aus drei Teilen:

Zu überprüfende Daten: Ein String oder eine Tabellenstruktur (ContentItem-Objekt), der bzw. die von der API überprüft werden soll.
Wonach zu suchen ist: Informationen zur Erkennungskonfiguration (InspectConfig), zum Beispiel, welche Datentypen (oder infoTypes) gesucht werden sollen, ob Ergebnisse über einem bestimmten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert gefiltert werden sollen, ob nicht mehr als eine bestimmte Anzahl von Ergebnissen geliefert werden soll usw. Wenn nicht mindestens ein infoType in einem InspectConfig-Argument angegeben wird, entspricht dies der Angabe aller integrierten infoTypes. Dies wird nicht empfohlen, da es zu verminderter Leistung und höheren Kosten führen kann.
Was mit den Inspektionsergebnissen geschehen soll: Konfigurationsinformationen (DeidentifyConfig), die festlegen, wie die sensiblen Daten de-identifiziert werden sollen. Dieser Aspekt wird im folgenden Abschnitt ausführlicher behandelt.

Die API gibt dieselben Elemente, die Sie angegeben haben, im selben Format zurück. Aber Text, der gemäß Ihren Kriterien als vertrauliche Informationen erkannt wurde, ist jetzt de-identifiziert.

Erkennungskriterien angeben

Informationstyp- oder „infoType“-Detektoren sind die Mechanismen, mit denen der Schutz sensibler Daten nach sensiblen Daten sucht.

Der Schutz sensibler Daten umfasst mehrere Arten von infoType-Detektoren, die hier zusammengefasst werden:

Integrierte infoType-Detektoren sind in den Schutz sensibler Daten eingebunden. Dazu gehören Detektoren für länder- oder regionsspezifische sensible Datentypen sowie global anwendbare Datentypen.
Benutzerdefinierte infoType-Detektoren sind Detektoren, die Sie selbst erstellen. Es gibt drei Arten von benutzerdefinierten infoType-Detektoren:
- Reguläre benutzerdefinierte Wörterbuchdetektoren sind einfache Wortlisten, in denen beim Schutz sensibler Daten nach Übereinstimmungen gesucht wird. Verwenden Sie reguläre benutzerdefinierte Wörterbuchdetektoren, wenn Sie eine Liste von einigen Zehntausend Wörtern oder Wortgruppen haben. Reguläre benutzerdefinierte Wörterbuchdetektoren werden bevorzugt verwendet, wenn davon auszugehen ist, dass sich die Wortliste nicht wesentlich ändern wird.
- Gespeicherte benutzerdefinierte Wörterbuchdetektoren werden vom Schutz sensibler Daten unter Verwendung umfangreicher Listen von Wörtern oder Wortgruppen generiert, die entweder in Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind. Verwenden Sie gespeicherte benutzerdefinierte Wörterbuchdetektoren, wenn Sie eine umfangreiche Liste von Wörtern oder Wortgruppen haben (bis zu mehreren zehn Millionen).
- Detektoren regulärer Ausdrücke (Regex-Detektoren) ermöglichen dem Schutz sensibler Daten, Übereinstimmungen anhand eines regulären Ausdrucksmusters zu erkennen.

Darüber hinaus umfasst der Schutz sensibler Daten das Konzept der Prüfregeln, mit denen Sie die Scanergebnisse auf folgende Weise optimieren können:

Ausschlussregeln können Sie einem integrierten oder benutzerdefinierten infoType-Detektor hinzufügen, um die Anzahl der Ergebnisse einzugrenzen.
Hotword-Regeln können Sie einem integrierten oder benutzerdefinierten infoType-Detektor hinzufügen, um die Anzahl der Ergebnisse zu erhöhen oder den Wahrscheinlichkeitswert der Ausgabe zu ändern.

Transformationen zur De-Identifikation

Sie müssen eine oder mehrere Transformationen angeben, wenn Sie die De-Identifikationskonfiguration (DeidentifyConfig) festlegen. Es gibt zwei Transformationskategorien:

InfoTypeTransformations: Transformationen, die nur auf Werte innerhalb von gesendetem Text angewendet werden, die als spezifischer infoType gekennzeichnet sind.
RecordTransformations: Transformationen, die nur auf Werte innerhalb gesendeter Tabellentextdaten angewendet werden, die als spezifischer infoType gekennzeichnet sind, oder auf eine ganze Spalte von Tabellendaten.

InfoType-Transformationen

Sie können eine oder mehrere infoType-Transformationen pro Anfrage angeben. In jedem InfoTypeTransformation-Objekt geben Sie Folgendes an:

Einen oder mehrere infoTypes, auf die eine Transformation angewendet werden soll (das Array-Objekt infoTypes[]).
Eine primitive Transformation (das Objekt PrimitiveTransformation).

Die Angabe eines infoTypes ist optional, doch ein InspectConfig-Argument, in dem nicht mindestens ein infoType angegeben ist, bewirkt die Anwendung der Transformation auf alle eingebundenen infoTypes, für die keine Transformation angegeben wurde. Dies wird nicht empfohlen, da es zu verminderter Leistung und höheren Kosten führen kann.

Primitive Transformationen

Sie müssen mindestens eine primitive Transformation angeben, die auf die Eingabe angewendet werden soll, unabhängig davon, ob Sie sie nur auf bestimmte infoTypes oder auf den gesamten Textstring anwenden. In den folgenden Abschnitten werden Beispiele für Transformationsmethoden beschrieben, die Sie verwenden können. Eine Liste aller Transformationsmethoden, die beim Schutz sensibler Daten zur Verfügung stehen, finden Sie in der Transformationsreferenz.

replaceConfig

Wenn Sie replaceConfig für ein ReplaceValueConfig-Objekt festlegen, werden übereinstimmende Eingabewerte durch einen von Ihnen angegebenen Wert ersetzt.

Angenommen, Sie haben replaceConfig für alle infoTypes EMAIL_ADDRESS auf „[email-address]“ festgelegt und der folgende String wird an den Schutz sensibler Daten gesendet:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der zurückgegebene String sieht so aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is [email-address].

Das folgende JSON-Beispiel und den folgenden JSON-Code in mehreren Sprachen zeigen, wie die API-Anfrage formuliert wird und was die DLP API zurückgibt:

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Auf GitHub ansehen Feedback

from typing import List

import google.cloud.dlp

def deidentify_with_replace(
    project: str,
    input_str: str,
    info_types: List[str],
    replacement_str: str = "REPLACEMENT_STR",
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to deidentify sensitive data in a
    string by replacing matched input values with a value you specify.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_str: The string to deidentify (will be treated as text).
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
        replacement_str: The string to replace all values that match given
            info types.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

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

    # Construct inspect configuration dictionary
    inspect_config = {"info_types": [{"name": info_type} for info_type in info_types]}

    # Construct deidentify configuration dictionary
    deidentify_config = {
        "info_type_transformations": {
            "transformations": [
                {
                    "primitive_transformation": {
                        "replace_config": {
                            "new_value": {"string_value": replacement_str}
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }

    # Construct item
    item = {"value": input_str}

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

    # Print out the results.
    print(response.item.value)

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations.InfoTypeTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.ReplaceValueConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;

public class DeIdentifyWithReplacement {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToInspect =
        "My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.";
    deIdentifyWithReplacement(projectId, textToInspect);
  }

  // Inspects the provided text.
  public static void deIdentifyWithReplacement(String projectId, String textToRedact) {
    // 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 content to be inspected.
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setValue(textToRedact).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("EMAIL_ADDRESS").build();
      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addInfoTypes(infoType).build();
      // Specify replacement string to be used for the finding.
      ReplaceValueConfig replaceValueConfig =
          ReplaceValueConfig.newBuilder()
              .setNewValue(Value.newBuilder().setStringValue("[email-address]").build())
              .build();
      // Define type of deidentification as replacement.
      PrimitiveTransformation primitiveTransformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder().setReplaceConfig(replaceValueConfig).build();
      // Associate deidentification type with info type.
      InfoTypeTransformation transformation =
          InfoTypeTransformation.newBuilder()
              .addInfoTypes(infoType)
              .setPrimitiveTransformation(primitiveTransformation)
              .build();
      // Construct the configuration for the Redact request and list all desired transformations.
      DeidentifyConfig redactConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder()
              .setInfoTypeTransformations(
                  InfoTypeTransformations.newBuilder().addTransformations(transformation))
              .build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setDeidentifyConfig(redactConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Parse the response and process results
      System.out.println("Text after redaction: " + response.getItem().getValue());
    } catch (Exception e) {
      System.out.println("Error during inspectString: \n" + e.toString());
    }
  }
}

REST

Weitere Informationen zur Verwendung der DLP API mit JSON finden Sie im JSON-Schnellstart.

JSON-Eingabe:

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

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com."
  },
  "deidentifyConfig":{
    "infoTypeTransformations":{
      "transformations":[
        {
          "infoTypes":[
            {
              "name":"EMAIL_ADDRESS"
            }
          ],
          "primitiveTransformation":{
            "replaceConfig":{
              "newValue":{
                "stringValue":"[email-address]"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "inspectConfig":{
    "infoTypes":[
      {
        "name":"EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

JSON-Ausgabe:

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is [email-address]."
  },
  "overview":{
    "transformedBytes":"22",
    "transformationSummaries":[
      {
        "infoType":{
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        "transformation":{
          "replaceConfig":{
            "newValue":{
              "stringValue":"[email-address]"
            }
          }
        },
        "results":[
          {
            "count":"1",
            "code":"SUCCESS"
          }
        ],
        "transformedBytes":"22"
      }
    ]
  }
}

redactConfig

Wenn Sie redactConfig angeben, wird ein bestimmter Wert vollständig entfernt. Die redactConfig-Meldung hat keine Argumente. Allein dadurch, dass sie angegeben wird, wird ihre Transformation aktiviert.

Angenommen, Sie haben redactConfig für alle infoTypes EMAIL_ADDRESS angegeben und der folgende String wird an den Schutz sensibler Daten gesendet:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der zurückgegebene String sieht so aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is .

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die API-Anfrage formuliert wird und was die DLP API zurückgibt:

C#

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


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

public class DeidentifyDataUsingRedactWithMatchedInputValues
{
    public static DeidentifyContentResponse Deidentify(
        string projectId,
        string text,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate the client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { infoTypes ?? new InfoType[] { new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" } } },
        };

        // Construct redact config.
        var redactConfig = new RedactConfig();

        // Construct deidentify config using redact config.
        var deidentifyConfig = new DeidentifyConfig
        {
            InfoTypeTransformations = new InfoTypeTransformations
            {
                Transformations =
                {
                    new InfoTypeTransformations.Types.InfoTypeTransformation
                    {
                        PrimitiveTransformation = new PrimitiveTransformation
                        {
                            RedactConfig = redactConfig
                        }
                    }
                }
            }
        };

        // Construct a request.
        var request = new DeidentifyContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            DeidentifyConfig = deidentifyConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Item = new ContentItem { Value = text }
        };

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

        // Check the deidentified content.
        Console.WriteLine($"Deidentified content: {response.Item.Value}");
        return response;
    }
}

Go

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// deidentifyWithRedact de-identify the data by redacting with matched input values
func deidentifyWithRedact(w io.Writer, projectID, inputStr string, infoTypeNames []string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// inputStr := "My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com."
	// infoTypeNames := []string{"EMAIL_ADDRESS"}

	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 fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify the content to be inspected.
	contentItem := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
			Value: inputStr,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: infoTypes,
	}

	// Define type of de-identification.
	primitiveTransformation := &dlppb.PrimitiveTransformation{
		Transformation: &dlppb.PrimitiveTransformation_RedactConfig{
			RedactConfig: &dlppb.RedactConfig{},
		},
	}

	// Associate de-identification type with info type.
	transformation := &dlppb.InfoTypeTransformations_InfoTypeTransformation{
		InfoTypes:               infoTypes,
		PrimitiveTransformation: primitiveTransformation,
	}

	// Construct the configuration for the Redact request and list all desired transformations.
	redactConfig := &dlppb.DeidentifyConfig{
		Transformation: &dlppb.DeidentifyConfig_InfoTypeTransformations{
			InfoTypeTransformations: &dlppb.InfoTypeTransformations{
				Transformations: []*dlppb.InfoTypeTransformations_InfoTypeTransformation{
					transformation,
				},
			},
		},
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.DeidentifyContentRequest{
		Parent:           fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		DeidentifyConfig: redactConfig,
		InspectConfig:    inspectConfig,
		Item:             contentItem,
	}

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

	// Print the result.
	fmt.Fprintf(w, "output: %v", resp.GetItem().GetValue())
	return nil
}

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations.InfoTypeTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactConfig;

public class DeIdentifyWithRedaction {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToInspect =
        "My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.";
    deIdentifyWithRedaction(projectId, textToInspect);
  }

  // Inspects the provided text.
  public static void deIdentifyWithRedaction(String projectId, String textToRedact) {
    // 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 content to be inspected.
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setValue(textToRedact).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("EMAIL_ADDRESS").build();
      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addInfoTypes(infoType).build();
      // Define type of deidentification.
      PrimitiveTransformation primitiveTransformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder()
              .setRedactConfig(RedactConfig.getDefaultInstance())
              .build();
      // Associate deidentification type with info type.
      InfoTypeTransformation transformation =
          InfoTypeTransformation.newBuilder()
              .addInfoTypes(infoType)
              .setPrimitiveTransformation(primitiveTransformation)
              .build();
      // Construct the configuration for the Redact request and list all desired transformations.
      DeidentifyConfig redactConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder()
              .setInfoTypeTransformations(
                  InfoTypeTransformations.newBuilder().addTransformations(transformation))
              .build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setDeidentifyConfig(redactConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Parse the response and process results
      System.out.println("Text after redaction: " + response.getItem().getValue());
    } catch (Exception e) {
      System.out.println("Error during inspectString: \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
// const projectId = "your-project-id";

// The string to deidentify
// const string =
//   'My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.';

// The infoTypes of information to match
// See https://cloud.google.com/dlp/docs/concepts-infotypes for more information
// about supported infoTypes.
// const infoTypes = [{name: 'EMAIL_ADDRESS'}];

async function deIdentifyRedaction() {
  // Construct deidentify configuration
  const deidentifyConfig = {
    infoTypeTransformations: {
      transformations: [
        {
          infoTypes: infoTypes,
          primitiveTransformation: {
            redactConfig: {},
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Construct inspect configuration
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
  };

  // Construct Item
  const item = {
    value: string,
  };

  // Combine configurations into a request for the service.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    item,
    deidentifyConfig,
    inspectConfig,
  };

  // Send the request and receive response from the service
  const [response] = await dlp.deidentifyContent(request);

  // Print the results
  console.log(`Text after redaction: ${response.item.value}`);
}

deIdentifyRedaction();

PHP

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations\InfoTypeTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrimitiveTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactConfig;

/**
 * De-identify data: Redacting with matched input values
 * Uses the Data Loss Prevention API to de-identify sensitive data in a string by redacting matched input values.
 *
 * @param string $callingProjectId      The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $textToInspect         The string to deidentify (will be treated as text).
 */
function deidentify_redact(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $textToInspect = 'My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.'

): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Specify the content to be de-identify.
    $contentItem = (new ContentItem())
        ->setValue($textToInspect);

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $infoType = (new InfoType())
        ->setName('EMAIL_ADDRESS');
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes([$infoType]);

    // Define type of de-identification.
    $primitiveTransformation = (new PrimitiveTransformation())
        ->setRedactConfig(new RedactConfig());

    // Associate de-identification type with info type.
    $transformation = (new InfoTypeTransformation())
        ->setInfoTypes([$infoType])
        ->setPrimitiveTransformation($primitiveTransformation);

    // Construct the configuration for the Redact request and list all desired transformations.
    $deidentifyConfig = (new DeidentifyConfig())
        ->setInfoTypeTransformations((new InfoTypeTransformations())
            ->setTransformations([$transformation]));

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

    // Run request
    $deidentifyContentRequest = (new DeidentifyContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setDeidentifyConfig($deidentifyConfig)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setItem($contentItem);
    $response = $dlp->deidentifyContent($deidentifyContentRequest);

    // Print results
    printf('Text after redaction: %s', $response->getItem()->getValue());
}

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

from typing import List

import google.cloud.dlp

def deidentify_with_redact(
    project: str,
    input_str: str,
    info_types: List[str],
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to deidentify sensitive data in a
    string by redacting matched input values.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_str: The string to deidentify (will be treated as text).
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

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

    # Construct inspect configuration dictionary
    inspect_config = {"info_types": [{"name": info_type} for info_type in info_types]}

    # Construct deidentify configuration dictionary
    deidentify_config = {
        "info_type_transformations": {
            "transformations": [{"primitive_transformation": {"redact_config": {}}}]
        }
    }

    # Construct item
    item = {"value": input_str}

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

    # Print out the results.
    print(response.item.value)

REST

JSON-Eingabe:

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

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com."
  },
  "deidentifyConfig":{
    "infoTypeTransformations":{
      "transformations":[
        {
          "infoTypes":[
            {
              "name":"EMAIL_ADDRESS"
            }
          ],
          "primitiveTransformation":{
            "redactConfig":{

            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "inspectConfig":{
    "infoTypes":[
      {
        "name":"EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

JSON-Ausgabe:

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is ."
  },
  "overview":{
    "transformedBytes":"22",
    "transformationSummaries":[
      {
        "infoType":{
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        "transformation":{
          "redactConfig":{

          }
        },
        "results":[
          {
            "count":"1",
            "code":"SUCCESS"
          }
        ],
        "transformedBytes":"22"
      }
    ]
  }
}

characterMaskConfig

Wenn Sie characterMaskConfig für ein CharacterMaskConfig-Objekt festlegen, wird ein String teilweise maskiert, wobei eine bestimmte Anzahl von Zeichen durch ein festgelegtes Zeichen ersetzt wird. Die Maskierung kann vom Anfang oder Ende des Strings aus beginnen. Diese Transformation funktioniert auch mit Zahlentypen wie etwa langen Ganzzahlen.

Das Objekt CharacterMaskConfig hat mehrere eigene Argumente:

maskingCharacter: Das Zeichen, das zum Maskieren jedes Zeichens eines sensiblen Werts verwendet wird. Sie können beispielsweise ein Sternchen (*) oder eine Raute (#) angeben, um eine Reihe von Zahlen zu verbergen, zum Beispiel die Zahlen einer Kreditkartennummer.
numberToMask: Anzahl der Zeichen, die maskiert werden sollen. Wenn Sie diesen Wert nicht festlegen, werden alle übereinstimmenden Zeichen maskiert.
reverseOrder: Die Angabe, ob Zeichen in umgekehrter Reihenfolge maskiert werden sollen. Wenn reverseOrder mit "true" festgelegt wird, werden Zeichen in übereinstimmenden Werten vom Ende bis zum Anfang des Werts maskiert. Wenn "false" festgelegt wird, beginnt die Maskierung am Anfang des Werts.
charactersToIgnore[]: Ein oder mehrere Zeichen, die beim Maskieren von Werten übersprungen werden sollen. Geben Sie hier beispielsweise einen Bindestrich an, um die Bindestriche bei der Maskierung einer Telefonnummer beizubehalten. Sie können auch eine Gruppe allgemeiner Zeichen (CharsToIgnore) angeben, die beim Maskieren ignoriert werden sollen.

Angenommen, Sie haben characterMaskConfig so eingestellt, dass die infoTypes EMAIL_ADDRESS mit '#' markiert werden, ausgenommen die Zeichen '.' und '@'. Wenn der folgende String an den Schutz sensibler Daten gesendet wird:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der zurückgegebene String sieht so aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is ##########@#######.###.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die DLP API verwendet wird, um sensible Daten mithilfe von Maskierungstechniken zu de-identifizieren.

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.CharacterMaskConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations.InfoTypeTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DeIdentifyWithMasking {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToDeIdentify = "My SSN is 372819127";
    deIdentifyWithMasking(projectId, textToDeIdentify);
  }

  public static void deIdentifyWithMasking(String projectId, String textToDeIdentify)
      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 what content you want the service to DeIdentify
      ContentItem contentItem = ContentItem.newBuilder().setValue(textToDeIdentify).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER").build();
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(Arrays.asList(infoType)).build();

      // Specify how the info from the inspection should be masked.
      CharacterMaskConfig characterMaskConfig =
          CharacterMaskConfig.newBuilder()
              .setMaskingCharacter("X") // Character to replace the found info with
              .setNumberToMask(5) // How many characters should be masked
              .build();
      PrimitiveTransformation primitiveTransformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder()
              .setCharacterMaskConfig(characterMaskConfig)
              .build();
      InfoTypeTransformation infoTypeTransformation =
          InfoTypeTransformation.newBuilder()
              .setPrimitiveTransformation(primitiveTransformation)
              .build();
      InfoTypeTransformations transformations =
          InfoTypeTransformations.newBuilder().addTransformations(infoTypeTransformation).build();

      DeidentifyConfig deidentifyConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder().setInfoTypeTransformations(transformations).build();

      // Combine configurations into a request for the service.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(contentItem)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setDeidentifyConfig(deidentifyConfig)
              .build();

      // Send the request and receive response from the service
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Print the results
      System.out.println("Text after masking: " + response.getItem().getValue());
    }
  }
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

// 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-id';

// The string to deidentify
// const string = 'My SSN is 372819127';

// (Optional) The maximum number of sensitive characters to mask in a match
// If omitted from the request or set to 0, the API will mask any matching characters
// const numberToMask = 5;

// (Optional) The character to mask matching sensitive data with
// const maskingCharacter = 'x';

// Construct deidentification request
const item = {value: string};

async function deidentifyWithMask() {
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    deidentifyConfig: {
      infoTypeTransformations: {
        transformations: [
          {
            primitiveTransformation: {
              characterMaskConfig: {
                maskingCharacter: maskingCharacter,
                numberToMask: numberToMask,
              },
            },
          },
        ],
      },
    },
    item: item,
  };

  // Run deidentification request
  const [response] = await dlp.deidentifyContent(request);
  const deidentifiedItem = response.item;
  console.log(deidentifiedItem.value);
}

deidentifyWithMask();

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

from typing import List

import google.cloud.dlp

def deidentify_with_mask(
    project: str,
    input_str: str,
    info_types: List[str],
    masking_character: str = None,
    number_to_mask: int = 0,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to deidentify sensitive data in a
    string by masking it with a character.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_str: The string to deidentify (will be treated as text).
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        masking_character: The character to mask matching sensitive data with.
        number_to_mask: The maximum number of sensitive characters to mask in
            a match. If omitted or set to zero, the API will default to no
            maximum.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

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

    # Construct inspect configuration dictionary
    inspect_config = {"info_types": [{"name": info_type} for info_type in info_types]}

    # Construct deidentify configuration dictionary
    deidentify_config = {
        "info_type_transformations": {
            "transformations": [
                {
                    "primitive_transformation": {
                        "character_mask_config": {
                            "masking_character": masking_character,
                            "number_to_mask": number_to_mask,
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }

    # Construct item
    item = {"value": input_str}

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

    # Print out the results.
    print(response.item.value)

Go

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// mask deidentifies the input by masking all provided info types with maskingCharacter
// and prints the result to w.
func mask(w io.Writer, projectID, input string, infoTypeNames []string, maskingCharacter string, numberToMask int32) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// input := "My SSN is 111222333"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// maskingCharacter := "+"
	// numberToMask := 6
	// Will print "My SSN is ++++++333"

	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}
	// Create a configured request.
	req := &dlppb.DeidentifyContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			InfoTypes: infoTypes,
		},
		DeidentifyConfig: &dlppb.DeidentifyConfig{
			Transformation: &dlppb.DeidentifyConfig_InfoTypeTransformations{
				InfoTypeTransformations: &dlppb.InfoTypeTransformations{
					Transformations: []*dlppb.InfoTypeTransformations_InfoTypeTransformation{
						{
							InfoTypes: []*dlppb.InfoType{}, // Match all info types.
							PrimitiveTransformation: &dlppb.PrimitiveTransformation{
								Transformation: &dlppb.PrimitiveTransformation_CharacterMaskConfig{
									CharacterMaskConfig: &dlppb.CharacterMaskConfig{
										MaskingCharacter: maskingCharacter,
										NumberToMask:     numberToMask,
									},
								},
							},
						},
					},
				},
			},
		},
		// The item to analyze.
		Item: &dlppb.ContentItem{
			DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
				Value: input,
			},
		},
	}
	// Send the request.
	r, err := client.DeidentifyContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeidentifyContent: %w", err)
	}
	// Print the result.
	fmt.Fprint(w, r.GetItem().GetValue())
	return nil
}

PHP

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

use Google\Cloud\Dlp\V2\CharacterMaskConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations\InfoTypeTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrimitiveTransformation;

/**
 * Deidentify sensitive data in a string by masking it with a character.
 *
 * @param string $callingProjectId The GCP Project ID to run the API call under
 * @param string $string           The string to deidentify
 * @param int    $numberToMask     (Optional) The maximum number of sensitive characters to mask in a match
 * @param string $maskingCharacter (Optional) The character to mask matching sensitive data with (defaults to "x")
 */
function deidentify_mask(
    string $callingProjectId,
    string $string,
    int $numberToMask = 0,
    string $maskingCharacter = 'x'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // The infoTypes of information to mask
    $ssnInfoType = (new InfoType())
        ->setName('US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER');
    $infoTypes = [$ssnInfoType];

    // Create the masking configuration object
    $maskConfig = (new CharacterMaskConfig())
        ->setMaskingCharacter($maskingCharacter)
        ->setNumberToMask($numberToMask);

    // Create the information transform configuration objects
    $primitiveTransformation = (new PrimitiveTransformation())
        ->setCharacterMaskConfig($maskConfig);

    $infoTypeTransformation = (new InfoTypeTransformation())
        ->setPrimitiveTransformation($primitiveTransformation)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    $infoTypeTransformations = (new InfoTypeTransformations())
        ->setTransformations([$infoTypeTransformation]);

    // Create the deidentification configuration object
    $deidentifyConfig = (new DeidentifyConfig())
        ->setInfoTypeTransformations($infoTypeTransformations);

    $item = (new ContentItem())
        ->setValue($string);

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

    // Run request
    $deidentifyContentRequest = (new DeidentifyContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setDeidentifyConfig($deidentifyConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->deidentifyContent($deidentifyContentRequest);

    // Print the results
    $deidentifiedValue = $response->getItem()->getValue();
    print($deidentifiedValue);
}

C#

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


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

public class DeidentifyWithMasking
{
    public static DeidentifyContentResponse Deidentify(string projectId, string text)
    {
        // Instantiate a client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct a request.
        var transformation = new InfoTypeTransformations.Types.InfoTypeTransformation
        {
            PrimitiveTransformation = new PrimitiveTransformation
            {
                CharacterMaskConfig = new CharacterMaskConfig
                {
                    MaskingCharacter = "*",
                    NumberToMask = 5,
                    ReverseOrder = false,
                }
            }
        };
        var request = new DeidentifyContentRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes =
                {
                    new InfoType { Name = "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER" }
                }
            },
            DeidentifyConfig = new DeidentifyConfig
            {
                InfoTypeTransformations = new InfoTypeTransformations
                {
                    Transformations = { transformation }
                }
            },
            Item = new ContentItem { Value = text }
        };

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

        // Inspect the results.
        Console.WriteLine($"Deidentified content: {response.Item.Value}");
        return response;
    }
}

REST

Das folgende JSON-Beispiel zeigt, wie die API-Anfrage formuliert wird und was die DLP API zurückgibt:

JSON-Eingabe:

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

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com."
  },
  "deidentifyConfig":{
    "infoTypeTransformations":{
      "transformations":[
        {
          "infoTypes":[
            {
              "name":"EMAIL_ADDRESS"
            }
          ],
          "primitiveTransformation":{
            "characterMaskConfig":{
              "maskingCharacter":"#",
              "reverseOrder":false,
              "charactersToIgnore":[
                {
                  "charactersToSkip":".@"
                }
              ]
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "inspectConfig":{
    "infoTypes":[
      {
        "name":"EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

JSON-Ausgabe:

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is ##########@#######.###."
  },
  "overview":{
    "transformedBytes":"22",
    "transformationSummaries":[
      {
        "infoType":{
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        "transformation":{
          "characterMaskConfig":{
            "maskingCharacter":"#",
            "charactersToIgnore":[
              {
                "charactersToSkip":".@"
              }
            ]
          }
        },
        "results":[
          {
            "count":"1",
            "code":"SUCCESS"
          }
        ],
        "transformedBytes":"22"
      }
    ]
  }
}

cryptoHashConfig

Wenn Sie cryptoHashConfig für ein CryptoHashConfig-Objekt festlegen, wird eine Pseudonymisierung für einen Eingabewert ausgeführt, wobei ein Ersatzwert durch kryptografisches Hashing erzeugt wird.

Diese Methode ersetzt den Eingabewert durch einen verschlüsselten "Digest"- oder Hash-Wert. Zur Berechnung des Digest wird der SHA-256-Hash des Eingabewerts verwendet. Der kryptografische Schlüssel zum Erstellen des Hash-Werts ist ein CryptoKey-Objekt und muss entweder 32 oder 64 Byte groß sein.

Die Methode gibt eine base64-codierte Darstellung der Hash-Ausgabe aus. Derzeit können nur Stringwerte und ganzzahlige Werte gehasht werden.

Angenommen, Sie haben cryptoHashConfig für alle infoTypes EMAIL_ADDRESS angegeben und das Objekt CryptoKey besteht aus einem zufällig generierten Schlüssel (einem TransientCryptoKey). Anschließend wird der folgende String an den Schutz sensibler Daten gesendet:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der kryptografisch erzeugte zurückgegebene String sieht folgendermaßen aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is 41D1567F7F99F1DC2A5FAB886DEE5BEE.

Natürlich wird der hexadezimale String kryptografisch erzeugt und unterscheidet sich von dem hier gezeigten.

dateShiftConfig

Wenn Sie dateShiftConfig für ein DateShiftConfig-Objekt festlegen, erfolgt eine Datumsverschiebung eines Datumseingabewerts durch Verschieben der Angaben um eine zufällige Anzahl von Tagen.

Verfahren zur Datumsverschiebung verlagern eine Reihe von Datumsangaben um einen zufälligen Wert, behalten aber die Reihenfolge und Dauer bei. Die Datumsverschiebung wird in der Regel in Bezug auf Einzelpersonen oder Entitäten verwendet. Das heißt, Sie möchten alle Datumsangaben für eine bestimmte Person um die gleiche Verschiebungsdifferenz verschieben, aber für jede andere Person eine separate Verschiebungsdifferenz verwenden.

Weitere Informationen zum Verschieben von Datumsangaben finden Sie unter Datumsverschiebung.

Der folgende Beispielcode in mehreren Sprachen zeigt, wie mithilfe der DLP API Datumsangaben durch Datumsverschiebung de-identifiziert werden.

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.common.base.Splitter;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.DateShiftConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.RecordTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.Table;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import com.google.type.Date;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class DeIdentifyWithDateShift {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    Path inputCsvFile = Paths.get("path/to/your/input/file.csv");
    Path outputCsvFile = Paths.get("path/to/your/output/file.csv");
    deIdentifyWithDateShift(projectId, inputCsvFile, outputCsvFile);
  }

  public static void deIdentifyWithDateShift(
      String projectId, Path inputCsvFile, Path outputCsvFile) 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()) {
      // Read the contents of the CSV file into a Table
      List<FieldId> headers;
      List<Table.Row> rows;
      try (BufferedReader input = Files.newBufferedReader(inputCsvFile)) {
        // Parse and convert the first line into header names
        headers =
            Arrays.stream(input.readLine().split(","))
                .map(header -> FieldId.newBuilder().setName(header).build())
                .collect(Collectors.toList());
        // Parse the remainder of the file as Table.Rows
        rows =
            input.lines().map(DeIdentifyWithDateShift::parseLineAsRow).collect(Collectors.toList());
      }
      Table table = Table.newBuilder().addAllHeaders(headers).addAllRows(rows).build();
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setTable(table).build();

      // Set the maximum days to shift dates backwards (lower bound) or forward (upper bound)
      DateShiftConfig dateShiftConfig =
          DateShiftConfig.newBuilder().setLowerBoundDays(5).setUpperBoundDays(5).build();
      PrimitiveTransformation transformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder().setDateShiftConfig(dateShiftConfig).build();
      // Specify which fields the DateShift should apply too
      List<FieldId> dateFields = Arrays.asList(headers.get(1), headers.get(3));
      FieldTransformation fieldTransformation =
          FieldTransformation.newBuilder()
              .addAllFields(dateFields)
              .setPrimitiveTransformation(transformation)
              .build();
      RecordTransformations recordTransformations =
          RecordTransformations.newBuilder().addFieldTransformations(fieldTransformation).build();
      // Specify the config for the de-identify request
      DeidentifyConfig deidentifyConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder().setRecordTransformations(recordTransformations).build();

      // Combine configurations into a request for the service.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setDeidentifyConfig(deidentifyConfig)
              .build();

      // Send the request and receive response from the service
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Write the results to the target CSV file
      try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(outputCsvFile)) {
        Table outTable = response.getItem().getTable();
        String headerOut =
            outTable.getHeadersList().stream()
                .map(FieldId::getName)
                .collect(Collectors.joining(","));
        writer.write(headerOut + "\n");

        List<String> rowOutput =
            outTable.getRowsList().stream()
                .map(row -> joinRow(row.getValuesList()))
                .collect(Collectors.toList());
        for (String line : rowOutput) {
          writer.write(line + "\n");
        }
        System.out.println("Content written to file: " + outputCsvFile.toString());
      }
    }
  }

  // Convert the string from the csv file into com.google.type.Date
  public static Date parseAsDate(String s) {
    LocalDate date = LocalDate.parse(s, DateTimeFormatter.ofPattern("MM/dd/yyyy"));
    return Date.newBuilder()
        .setDay(date.getDayOfMonth())
        .setMonth(date.getMonthValue())
        .setYear(date.getYear())
        .build();
  }

  // Each row is in the format: Name,BirthDate,CreditCardNumber,RegisterDate
  public static Table.Row parseLineAsRow(String line) {
    List<String> values = Splitter.on(",").splitToList(line);
    Value name = Value.newBuilder().setStringValue(values.get(0)).build();
    Value birthDate = Value.newBuilder().setDateValue(parseAsDate(values.get(1))).build();
    Value creditCardNumber = Value.newBuilder().setStringValue(values.get(2)).build();
    Value registerDate = Value.newBuilder().setDateValue(parseAsDate(values.get(3))).build();
    return Table.Row.newBuilder()
        .addValues(name)
        .addValues(birthDate)
        .addValues(creditCardNumber)
        .addValues(registerDate)
        .build();
  }

  public static String formatDate(Date d) {
    return String.format("%s/%s/%s", d.getMonth(), d.getDay(), d.getYear());
  }

  public static String joinRow(List<Value> values) {
    String name = values.get(0).getStringValue();
    String birthDate = formatDate(values.get(1).getDateValue());
    String creditCardNumber = values.get(2).getStringValue();
    String registerDate = formatDate(values.get(3).getDateValue());
    return String.join(",", name, birthDate, creditCardNumber, registerDate);
  }
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// Import other required libraries
const fs = require('fs');

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The path to the CSV file to deidentify
// The first row of the file must specify column names, and all other rows
// must contain valid values
// const inputCsvFile = '/path/to/input/file.csv';

// The path to save the date-shifted CSV file to
// const outputCsvFile = '/path/to/output/file.csv';

// The list of (date) fields in the CSV file to date shift
// const dateFields = [{ name: 'birth_date'}, { name: 'register_date' }];

// The maximum number of days to shift a date backward
// const lowerBoundDays = 1;

// The maximum number of days to shift a date forward
// const upperBoundDays = 1;

// (Optional) The column to determine date shift amount based on
// If this is not specified, a random shift amount will be used for every row
// If this is specified, then 'wrappedKey' and 'keyName' must also be set
// const contextFieldId = [{ name: 'user_id' }];

// (Optional) The name of the Cloud KMS key used to encrypt ('wrap') the AES-256 key
// If this is specified, then 'wrappedKey' and 'contextFieldId' must also be set
// const keyName = 'projects/YOUR_GCLOUD_PROJECT/locations/YOUR_LOCATION/keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME';

// (Optional) The encrypted ('wrapped') AES-256 key to use when shifting dates
// This key should be encrypted using the Cloud KMS key specified above
// If this is specified, then 'keyName' and 'contextFieldId' must also be set
// const wrappedKey = 'YOUR_ENCRYPTED_AES_256_KEY'

// Helper function for converting CSV rows to Protobuf types
const rowToProto = row => {
  const values = row.split(',');
  const convertedValues = values.map(value => {
    if (Date.parse(value)) {
      const date = new Date(value);
      return {
        dateValue: {
          year: date.getFullYear(),
          month: date.getMonth() + 1,
          day: date.getDate(),
        },
      };
    } else {
      // Convert all non-date values to strings
      return {stringValue: value.toString()};
    }
  });
  return {values: convertedValues};
};

async function deidentifyWithDateShift() {
  // Read and parse a CSV file
  const csvLines = fs
    .readFileSync(inputCsvFile)
    .toString()
    .split('\n')
    .filter(line => line.includes(','));
  const csvHeaders = csvLines[0].split(',');
  const csvRows = csvLines.slice(1);

  // Construct the table object
  const tableItem = {
    table: {
      headers: csvHeaders.map(header => {
        return {name: header};
      }),
      rows: csvRows.map(row => rowToProto(row)),
    },
  };

  // Construct DateShiftConfig
  const dateShiftConfig = {
    lowerBoundDays: lowerBoundDays,
    upperBoundDays: upperBoundDays,
  };

  if (contextFieldId && keyName && wrappedKey) {
    dateShiftConfig.context = {name: contextFieldId};
    dateShiftConfig.cryptoKey = {
      kmsWrapped: {
        wrappedKey: wrappedKey,
        cryptoKeyName: keyName,
      },
    };
  } else if (contextFieldId || keyName || wrappedKey) {
    throw new Error(
      'You must set either ALL or NONE of {contextFieldId, keyName, wrappedKey}!'
    );
  }

  // Construct deidentification request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    deidentifyConfig: {
      recordTransformations: {
        fieldTransformations: [
          {
            fields: dateFields,
            primitiveTransformation: {
              dateShiftConfig: dateShiftConfig,
            },
          },
        ],
      },
    },
    item: tableItem,
  };

  // Run deidentification request
  const [response] = await dlp.deidentifyContent(request);
  const tableRows = response.item.table.rows;

  // Write results to a CSV file
  tableRows.forEach((row, rowIndex) => {
    const rowValues = row.values.map(
      value =>
        value.stringValue ||
        `${value.dateValue.month}/${value.dateValue.day}/${value.dateValue.year}`
    );
    csvLines[rowIndex + 1] = rowValues.join(',');
  });
  csvLines.push('');
  fs.writeFileSync(outputCsvFile, csvLines.join('\n'));

  // Print status
  console.log(`Successfully saved date-shift output to ${outputCsvFile}`);
}

deidentifyWithDateShift();

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import base64
import csv
from datetime import datetime
from typing import List

import google.cloud.dlp
from google.cloud.dlp_v2 import types

def deidentify_with_date_shift(
    project: str,
    input_csv_file: str = None,
    output_csv_file: str = None,
    date_fields: List[str] = None,
    lower_bound_days: int = None,
    upper_bound_days: int = None,
    context_field_id: str = None,
    wrapped_key: str = None,
    key_name: str = None,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to deidentify dates in a CSV file by
        pseudorandomly shifting them.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_csv_file: The path to the CSV file to deidentify. The first row
            of the file must specify column names, and all other rows must
            contain valid values.
        output_csv_file: The path to save the date-shifted CSV file.
        date_fields: The list of (date) fields in the CSV file to date shift.
            Example: ['birth_date', 'register_date']
        lower_bound_days: The maximum number of days to shift a date backward
        upper_bound_days: The maximum number of days to shift a date forward
        context_field_id: (Optional) The column to determine date shift amount
            based on. If this is not specified, a random shift amount will be
            used for every row. If this is specified, then 'wrappedKey' and
            'keyName' must also be set. Example:
            contextFieldId = [{ 'name': 'user_id' }]
        key_name: (Optional) The name of the Cloud KMS key used to encrypt
            ('wrap') the AES-256 key. Example:
            key_name = 'projects/YOUR_GCLOUD_PROJECT/locations/YOUR_LOCATION/
            keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME'
        wrapped_key: (Optional) The encrypted ('wrapped') AES-256 key to use.
            This key should be encrypted using the Cloud KMS key specified by
            key_name.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

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

    # Convert date field list to Protobuf type
    def map_fields(field: str) -> dict:
        return {"name": field}

    if date_fields:
        date_fields = map(map_fields, date_fields)
    else:
        date_fields = []

    f = []
    with open(input_csv_file) as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            f.append(row)

    #  Helper function for converting CSV rows to Protobuf types
    def map_headers(header: str) -> dict:
        return {"name": header}

    def map_data(value: str) -> dict:
        try:
            date = datetime.strptime(value, "%m/%d/%Y")
            return {
                "date_value": {"year": date.year, "month": date.month, "day": date.day}
            }
        except ValueError:
            return {"string_value": value}

    def map_rows(row: str) -> dict:
        return {"values": map(map_data, row)}

    # Using the helper functions, convert CSV rows to protobuf-compatible
    # dictionaries.
    csv_headers = map(map_headers, f[0])
    csv_rows = map(map_rows, f[1:])

    # Construct the table dict
    table_item = {"table": {"headers": csv_headers, "rows": csv_rows}}

    # Construct date shift config
    date_shift_config = {
        "lower_bound_days": lower_bound_days,
        "upper_bound_days": upper_bound_days,
    }

    # If using a Cloud KMS key, add it to the date_shift_config.
    # The wrapped key is base64-encoded, but the library expects a binary
    # string, so decode it here.
    if context_field_id and key_name and wrapped_key:
        date_shift_config["context"] = {"name": context_field_id}
        date_shift_config["crypto_key"] = {
            "kms_wrapped": {
                "wrapped_key": base64.b64decode(wrapped_key),
                "crypto_key_name": key_name,
            }
        }
    elif context_field_id or key_name or wrapped_key:
        raise ValueError(
            """You must set either ALL or NONE of
        [context_field_id, key_name, wrapped_key]!"""
        )

    # Construct Deidentify Config
    deidentify_config = {
        "record_transformations": {
            "field_transformations": [
                {
                    "fields": date_fields,
                    "primitive_transformation": {
                        "date_shift_config": date_shift_config
                    },
                }
            ]
        }
    }

    # Write to CSV helper methods
    def write_header(header: types.storage.FieldId) -> str:
        return header.name

    def write_data(data: types.storage.Value) -> str:
        return data.string_value or "{}/{}/{}".format(
            data.date_value.month,
            data.date_value.day,
            data.date_value.year,
        )

    # Call the API
    response = dlp.deidentify_content(
        request={
            "parent": parent,
            "deidentify_config": deidentify_config,
            "item": table_item,
        }
    )

    # Write results to CSV file
    with open(output_csv_file, "w") as csvfile:
        write_file = csv.writer(csvfile, delimiter=",")
        write_file.writerow(map(write_header, response.item.table.headers))
        for row in response.item.table.rows:
            write_file.writerow(map(write_data, row.values))
    # Print status
    print(f"Successfully saved date-shift output to {output_csv_file}")

Go

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// deidentifyDateShift shifts dates found in the input between lowerBoundDays and
// upperBoundDays.
func deidentifyDateShift(w io.Writer, projectID string, lowerBoundDays, upperBoundDays int32, input string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// lowerBoundDays := -1
	// upperBound := -1
	// input := "2016-01-10"
	// Will print "2016-01-09"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	// Create a configured request.
	req := &dlppb.DeidentifyContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		DeidentifyConfig: &dlppb.DeidentifyConfig{
			Transformation: &dlppb.DeidentifyConfig_InfoTypeTransformations{
				InfoTypeTransformations: &dlppb.InfoTypeTransformations{
					Transformations: []*dlppb.InfoTypeTransformations_InfoTypeTransformation{
						{
							InfoTypes: []*dlppb.InfoType{}, // Match all info types.
							PrimitiveTransformation: &dlppb.PrimitiveTransformation{
								Transformation: &dlppb.PrimitiveTransformation_DateShiftConfig{
									DateShiftConfig: &dlppb.DateShiftConfig{
										LowerBoundDays: lowerBoundDays,
										UpperBoundDays: upperBoundDays,
									},
								},
							},
						},
					},
				},
			},
		},
		// The InspectConfig is used to identify the DATE fields.
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
				{
					Name: "DATE",
				},
			},
		},
		// The item to analyze.
		Item: &dlppb.ContentItem{
			DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
				Value: input,
			},
		},
	}
	// Send the request.
	r, err := client.DeidentifyContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeidentifyContent: %w", err)
	}
	// Print the result.
	fmt.Fprint(w, r.GetItem().GetValue())
	return nil
}

PHP

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

use DateTime;
use Exception;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CryptoKey;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DateShiftConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\KmsWrappedCryptoKey;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrimitiveTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RecordTransformations;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Table;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Table\Row;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Value;
use Google\Type\Date;

/**
 * Deidentify dates in a CSV file by pseudorandomly shifting them.
 * If contextFieldName is not specified, a random shift amount will be used for every row.
 * If contextFieldName is specified, then 'wrappedKey' and 'keyName' must also be set.
 *
 * @param string $callingProjectId  The GCP Project ID to run the API call under
 * @param string $inputCsvFile      The path to the CSV file to deidentify
 * @param string $outputCsvFile     The path to save the date-shifted CSV file to
 * @param string $dateFieldNames    The comma-separated list of (date) fields in the CSV file to date shift
 * @param int    $lowerBoundDays    The maximum number of days to shift a date backward
 * @param int    $upperBoundDays    The maximum number of days to shift a date forward
 * @param string $contextFieldName  (Optional) The column to determine date shift amount based on
 * @param string $keyName           (Optional) The encrypted ('wrapped') AES-256 key to use when shifting dates
 * @param string $wrappedKey        (Optional) The name of the Cloud KMS key used to encrypt (wrap) the AES-256 key
 */
function deidentify_dates(
    string $callingProjectId,
    string $inputCsvFile,
    string $outputCsvFile,
    string $dateFieldNames,
    int $lowerBoundDays,
    int $upperBoundDays,
    string $contextFieldName = '',
    string $keyName = '',
    string $wrappedKey = ''
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Read a CSV file
    $csvLines = file($inputCsvFile, FILE_IGNORE_NEW_LINES);
    $csvHeaders = explode(',', $csvLines[0]);
    $csvRows = array_slice($csvLines, 1);

    // Convert CSV file into protobuf objects
    $tableHeaders = array_map(function ($csvHeader) {
        return (new FieldId)->setName($csvHeader);
    }, $csvHeaders);

    $tableRows = array_map(function ($csvRow) {
        $rowValues = array_map(function ($csvValue) {
            if ($csvDate = DateTime::createFromFormat('m/d/Y', $csvValue)) {
                $date = (new Date())
                    ->setYear((int) $csvDate->format('Y'))
                    ->setMonth((int) $csvDate->format('m'))
                    ->setDay((int) $csvDate->format('d'));
                return (new Value())
                    ->setDateValue($date);
            } else {
                return (new Value())
                    ->setStringValue($csvValue);
            }
        }, explode(',', $csvRow));

        return (new Row())
            ->setValues($rowValues);
    }, $csvRows);

    // Convert date fields into protobuf objects
    $dateFields = array_map(function ($dateFieldName) {
        return (new FieldId())->setName($dateFieldName);
    }, explode(',', $dateFieldNames));

    // Construct the table object
    $table = (new Table())
        ->setHeaders($tableHeaders)
        ->setRows($tableRows);

    $item = (new ContentItem())
        ->setTable($table);

    // Construct dateShiftConfig
    $dateShiftConfig = (new DateShiftConfig())
        ->setLowerBoundDays($lowerBoundDays)
        ->setUpperBoundDays($upperBoundDays);

    if ($contextFieldName && $keyName && $wrappedKey) {
        $contextField = (new FieldId())
            ->setName($contextFieldName);

        // Create the wrapped crypto key configuration object
        $kmsWrappedCryptoKey = (new KmsWrappedCryptoKey())
            ->setWrappedKey(base64_decode($wrappedKey))
            ->setCryptoKeyName($keyName);

        $cryptoKey = (new CryptoKey())
            ->setKmsWrapped($kmsWrappedCryptoKey);

        $dateShiftConfig
            ->setContext($contextField)
            ->setCryptoKey($cryptoKey);
    } elseif ($contextFieldName || $keyName || $wrappedKey) {
        throw new Exception('You must set either ALL or NONE of {$contextFieldName, $keyName, $wrappedKey}!');
    }

    // Create the information transform configuration objects
    $primitiveTransformation = (new PrimitiveTransformation())
        ->setDateShiftConfig($dateShiftConfig);

    $fieldTransformation = (new FieldTransformation())
        ->setPrimitiveTransformation($primitiveTransformation)
        ->setFields($dateFields);

    $recordTransformations = (new RecordTransformations())
        ->setFieldTransformations([$fieldTransformation]);

    // Create the deidentification configuration object
    $deidentifyConfig = (new DeidentifyConfig())
        ->setRecordTransformations($recordTransformations);

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

    // Run request
    $deidentifyContentRequest = (new DeidentifyContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setDeidentifyConfig($deidentifyConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->deidentifyContent($deidentifyContentRequest);

    // Check for errors
    foreach ($response->getOverview()->getTransformationSummaries() as $summary) {
        foreach ($summary->getResults() as $result) {
            if ($details = $result->getDetails()) {
                printf('Error: %s' . PHP_EOL, $details);
                return;
            }
        }
    }

    // Save the results to a file
    $csvRef = fopen($outputCsvFile, 'w');
    fputcsv($csvRef, $csvHeaders);
    foreach ($response->getItem()->getTable()->getRows() as $tableRow) {
        $values = array_map(function ($tableValue) {
            if ($tableValue->getStringValue()) {
                return $tableValue->getStringValue();
            }
            $protoDate = $tableValue->getDateValue();
            $date = mktime(0, 0, 0, $protoDate->getMonth(), $protoDate->getDay(), $protoDate->getYear());
            return strftime('%D', $date);
        }, iterator_to_array($tableRow->getValues()));
        fputcsv($csvRef, $values);
    };
    fclose($csvRef);
    printf('Deidentified dates written to %s' . PHP_EOL, $outputCsvFile);
}

C#

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;

public class DeidentifyWithDateShift
{
    public static DeidentifyContentResponse Deidentify(
        string projectId,
        string inputCsvFilePath,
        int lowerBoundDays,
        int upperBoundDays,
        string dateFields,
        string contextField,
        string keyName,
        string wrappedKey)
    {
        var hasKeyName = !string.IsNullOrEmpty(keyName);
        var hasWrappedKey = !string.IsNullOrEmpty(wrappedKey);
        var hasContext = !string.IsNullOrEmpty(contextField);
        bool allFieldsSet = hasKeyName && hasWrappedKey && hasContext;
        bool noFieldsSet = !hasKeyName && !hasWrappedKey && !hasContext;
        if (!(allFieldsSet || noFieldsSet))
        {
            throw new ArgumentException("Must specify ALL or NONE of: {contextFieldId, keyName, wrappedKey}!");
        }

        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Read file
        var csvLines = File.ReadAllLines(inputCsvFilePath);
        var csvHeaders = csvLines[0].Split(',');
        var csvRows = csvLines.Skip(1).ToArray();

        // Convert dates to protobuf format, and everything else to a string
        var protoHeaders = csvHeaders.Select(header => new FieldId { Name = header });
        var protoRows = csvRows.Select(csvRow =>
        {
            var rowValues = csvRow.Split(',');
            var protoValues = rowValues.Select(rowValue =>
               System.DateTime.TryParse(rowValue, out var parsedDate)
               ? new Value { DateValue = Google.Type.Date.FromDateTime(parsedDate) }
               : new Value { StringValue = rowValue });

            var rowObject = new Table.Types.Row();
            rowObject.Values.Add(protoValues);
            return rowObject;
        });

        var dateFieldList = dateFields
            .Split(',')
            .Select(field => new FieldId { Name = field });

        // Construct + execute the request
        var dateShiftConfig = new DateShiftConfig
        {
            LowerBoundDays = lowerBoundDays,
            UpperBoundDays = upperBoundDays
        };

        dateShiftConfig.Context = new FieldId { Name = contextField };
        dateShiftConfig.CryptoKey = new CryptoKey
        {
            KmsWrapped = new KmsWrappedCryptoKey
            {
                WrappedKey = ByteString.FromBase64(wrappedKey),
                CryptoKeyName = keyName
            }
        };

        var deidConfig = new DeidentifyConfig
        {
            RecordTransformations = new RecordTransformations
            {
                FieldTransformations =
                {
                    new FieldTransformation
                    {
                        PrimitiveTransformation = new PrimitiveTransformation
                        {
                            DateShiftConfig = dateShiftConfig
                        },
                        Fields = { dateFieldList }
                    }
                }
            }
        };

        var response = dlp.DeidentifyContent(
            new DeidentifyContentRequest
            {
                Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
                DeidentifyConfig = deidConfig,
                Item = new ContentItem
                {
                    Table = new Table
                    {
                        Headers = { protoHeaders },
                        Rows = { protoRows }
                    }
                }
            });

        return response;
    }
}

cryptoReplaceFfxFpeConfig

Wenn Sie cryptoReplaceFfxFpeConfig für ein CryptoReplaceFfxFpeConfig-Objekt festlegen, wird eine Pseudonymisierung für einen Eingabewert ausgeführt, wobei ein Eingabewert durch ein Token ersetzt wird. Dieses Token ist:

der verschlüsselte Eingabewert
Ist gleich lang wie der Eingabewert.
Wird mithilfe der formaterhaltenden Verschlüsselung im FFX-Modus berechnet, die auf dem kryptografischen Schlüssel basiert, der durch cryptoKey angegeben wird.
Wird aus den mit alphabet angegebenen Zeichen gebildet. Gültige Optionen:
- NUMERIC
- HEXADECIMAL
- UPPER_CASE_ALPHA_NUMERIC
- ALPHA_NUMERIC

Der Eingabewert:

Muss mindestens zwei Zeichen lang sein (oder der leere String).
Muss aus den mit alphabet angegebenen Zeichen bestehen. alphabet kann 2 bis 95 Zeichen umfassen. (Ein alphabet mit 95 Zeichen enthält alle druckbaren Zeichen aus dem US-ASCII-Zeichensatz.)

Der Schutz sensibler Daten berechnet das Ersatztoken mithilfe eines kryptografischen Schlüssels. Zum Angeben dieses Schlüssels haben Sie drei Möglichkeiten:

Unverschlüsselte Einbettung in die API-Anfrage Das wird jedoch nicht empfohlen.
Indem Sie beantragen, dass der Schutz sensibler Daten diese generiert.
Unverschlüsselte Einbettung in die API-Anfrage

Wenn Sie den Schlüssel in die API-Anfrage einbetten, müssen Sie einen Schlüssel erstellen und ihn mit einem Cloud KMS-Schlüssel (Cloud Key Management Service) verpacken. Der Wert ist standardmäßig ein base64-codierter String. Um diesen Wert beim Schutz sensibler Daten festzulegen, müssen Sie ihn in einen Bytestring decodieren. Die folgenden Code-Snippets verdeutlichen diesen Vorgang in verschiedenen Sprachen. Im Anschluss an diese Snippets folgen End-to-End-Beispiele.

Java

KmsWrappedCryptoKey.newBuilder()
    .setWrappedKey(ByteString.copyFrom(BaseEncoding.base64().decode(wrappedKey)))

Python

# The wrapped key is base64-encoded, but the library expects a binary
# string, so decode it here.
import base64
wrapped_key = base64.b64decode(wrapped_key)

PHP

// Create the wrapped crypto key configuration object
$kmsWrappedCryptoKey = (new KmsWrappedCryptoKey())
    ->setWrappedKey(base64_decode($wrappedKey))
    ->setCryptoKeyName($keyName);

C#

WrappedKey = ByteString.FromBase64(wrappedKey)

Weitere Informationen zum Verschlüsseln und Entschlüsseln von Daten mit Cloud KMS finden Sie unter Daten verschlüsseln und entschlüsseln.

Die Länge und der Zeichensatz des Eingabetexts werden bei FPE-FFX standardmäßig beibehalten. Das bedeutet: Die Authentifizierung und der Initialisierungsvektor fehlen, was zu einer Längenerweiterung im Ausgabetoken führen kann. Andere Methoden wie AES-SIV bieten diese höheren Sicherheitsgarantien und werden für Anwendungsfälle mit Tokenisierung empfohlen, es sei denn, die Länge und der Zeichensatz müssen strenge Anforderungen erfüllen, z. B. für die Abwärtskompatibilität mit Legacy-Datensystemen.

Der folgende Beispielcode in mehreren Sprachen zeigt, wie Sie mit dem Schutz sensibler Daten sensible Daten de-identifizieren, indem ein Eingabewert durch ein Token ersetzt wird.

Java

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.common.io.BaseEncoding;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.CryptoKey;
import com.google.privacy.dlp.v2.CryptoReplaceFfxFpeConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.CryptoReplaceFfxFpeConfig.FfxCommonNativeAlphabet;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeidentifyContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeTransformations.InfoTypeTransformation;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.KmsWrappedCryptoKey;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrimitiveTransformation;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class DeIdentifyWithFpe {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToDeIdentify = "I'm Gary and my SSN is 552096781";
    String kmsKeyName =
        "projects/YOUR_PROJECT/"
            + "locations/YOUR_KEYRING_REGION/"
            + "keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/"
            + "cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME";
    String wrappedAesKey = "YOUR_ENCRYPTED_AES_256_KEY";
    deIdentifyWithFpe(projectId, textToDeIdentify, kmsKeyName, wrappedAesKey);
  }

  public static void deIdentifyWithFpe(
      String projectId, String textToDeIdentify, String kmsKeyName, String wrappedAesKey)
      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 what content you want the service to DeIdentify
      ContentItem contentItem = ContentItem.newBuilder().setValue(textToDeIdentify).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER").build();
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(Arrays.asList(infoType)).build();

      // Specify an encrypted AES-256 key and the name of the Cloud KMS key that encrypted it
      KmsWrappedCryptoKey kmsWrappedCryptoKey =
          KmsWrappedCryptoKey.newBuilder()
              .setWrappedKey(ByteString.copyFrom(BaseEncoding.base64().decode(wrappedAesKey)))
              .setCryptoKeyName(kmsKeyName)
              .build();
      CryptoKey cryptoKey = CryptoKey.newBuilder().setKmsWrapped(kmsWrappedCryptoKey).build();

      // Specify how the info from the inspection should be encrypted.
      InfoType surrogateInfoType = InfoType.newBuilder().setName("SSN_TOKEN").build();
      CryptoReplaceFfxFpeConfig cryptoReplaceFfxFpeConfig =
          CryptoReplaceFfxFpeConfig.newBuilder()
              .setCryptoKey(cryptoKey)
              // Set of characters in the input text. For more info, see
              // https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/organizations.deidentifyTemplates#DeidentifyTemplate.FfxCommonNativeAlphabet
              .setCommonAlphabet(FfxCommonNativeAlphabet.NUMERIC)
              .setSurrogateInfoType(surrogateInfoType)
              .build();
      PrimitiveTransformation primitiveTransformation =
          PrimitiveTransformation.newBuilder()
              .setCryptoReplaceFfxFpeConfig(cryptoReplaceFfxFpeConfig)
              .build();
      InfoTypeTransformation infoTypeTransformation =
          InfoTypeTransformation.newBuilder()
              .setPrimitiveTransformation(primitiveTransformation)
              .build();
      InfoTypeTransformations transformations =
          InfoTypeTransformations.newBuilder().addTransformations(infoTypeTransformation).build();

      DeidentifyConfig deidentifyConfig =
          DeidentifyConfig.newBuilder().setInfoTypeTransformations(transformations).build();

      // Combine configurations into a request for the service.
      DeidentifyContentRequest request =
          DeidentifyContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(contentItem)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setDeidentifyConfig(deidentifyConfig)
              .build();

      // Send the request and receive response from the service
      DeidentifyContentResponse response = dlp.deidentifyContent(request);

      // Print the results
      System.out.println(
          "Text after format-preserving encryption: " + response.getItem().getValue());
    }
  }
}

Node.js

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

// 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 deidentify
// const string = 'My SSN is 372819127';

// The set of characters to replace sensitive ones with
// For more information, see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/organizations.deidentifyTemplates#ffxcommonnativealphabet
// const alphabet = 'ALPHA_NUMERIC';

// The name of the Cloud KMS key used to encrypt ('wrap') the AES-256 key
// const keyName = 'projects/YOUR_GCLOUD_PROJECT/locations/YOUR_LOCATION/keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME';

// The encrypted ('wrapped') AES-256 key to use
// This key should be encrypted using the Cloud KMS key specified above
// const wrappedKey = 'YOUR_ENCRYPTED_AES_256_KEY'

// (Optional) The name of the surrogate custom info type to use
// Only necessary if you want to reverse the deidentification process
// Can be essentially any arbitrary string, as long as it doesn't appear
// in your dataset otherwise.
// const surrogateType = 'SOME_INFO_TYPE_DEID';

async function deidentifyWithFpe() {
  // Construct FPE config
  const cryptoReplaceFfxFpeConfig = {
    cryptoKey: {
      kmsWrapped: {
        wrappedKey: wrappedKey,
        cryptoKeyName: keyName,
      },
    },
    commonAlphabet: alphabet,
  };
  if (surrogateType) {
    cryptoReplaceFfxFpeConfig.surrogateInfoType = {
      name: surrogateType,
    };
  }

  // Construct deidentification request
  const item = {value: string};
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    deidentifyConfig: {
      infoTypeTransformations: {
        transformations: [
          {
            primitiveTransformation: {
              cryptoReplaceFfxFpeConfig: cryptoReplaceFfxFpeConfig,
            },
          },
        ],
      },
    },
    item: item,
  };

  // Run deidentification request
  const [response] = await dlp.deidentifyContent(request);
  const deidentifiedItem = response.item;
  console.log(deidentifiedItem.value);
}
deidentifyWithFpe();

Python

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import base64
from typing import List

import google.cloud.dlp

def deidentify_with_fpe(
    project: str,
    input_str: str,
    info_types: List[str],
    alphabet: str = None,
    surrogate_type: str = None,
    key_name: str = None,
    wrapped_key: str = None,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to deidentify sensitive data in a
    string using Format Preserving Encryption (FPE).
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_str: The string to deidentify (will be treated as text).
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
        alphabet: The set of characters to replace sensitive ones with. For
            more information, see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/
            rest/v2beta2/organizations.deidentifyTemplates#ffxcommonnativealphabet
        surrogate_type: The name of the surrogate custom info type to use. Only
            necessary if you want to reverse the deidentification process. Can
            be essentially any arbitrary string, as long as it doesn't appear
            in your dataset otherwise.
        key_name: The name of the Cloud KMS key used to encrypt ('wrap') the
            AES-256 key. Example:
            key_name = 'projects/YOUR_GCLOUD_PROJECT/locations/YOUR_LOCATION/
            keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME'
        wrapped_key: The encrypted ('wrapped') AES-256 key to use. This key
            should be encrypted using the Cloud KMS key specified by key_name.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

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

    # The wrapped key is base64-encoded, but the library expects a binary
    # string, so decode it here.
    wrapped_key = base64.b64decode(wrapped_key)

    # Construct FPE configuration dictionary
    crypto_replace_ffx_fpe_config = {
        "crypto_key": {
            "kms_wrapped": {"wrapped_key": wrapped_key, "crypto_key_name": key_name}
        },
        "common_alphabet": alphabet,
    }

    # Add surrogate type
    if surrogate_type:
        crypto_replace_ffx_fpe_config["surrogate_info_type"] = {"name": surrogate_type}

    # Construct inspect configuration dictionary
    inspect_config = {"info_types": [{"name": info_type} for info_type in info_types]}

    # Construct deidentify configuration dictionary
    deidentify_config = {
        "info_type_transformations": {
            "transformations": [
                {
                    "primitive_transformation": {
                        "crypto_replace_ffx_fpe_config": crypto_replace_ffx_fpe_config
                    }
                }
            ]
        }
    }

    # Convert string to item
    item = {"value": input_str}

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

    # Print results
    print(response.item.value)

Go

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

import (
	"context"
	"encoding/base64"
	"fmt"
	"io"

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

// deidentifyFPE deidentifies the input with FPE (Format Preserving Encryption).
// keyFileName is the file name with the KMS wrapped key and cryptoKeyName is the
// full KMS key resource name used to wrap the key. surrogateInfoType is an
// optional identifier needed for reidentification. surrogateInfoType can be any
// value not found in your input.
// Info types can be found with the infoTypes.list method or on https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference
func deidentifyFPE(w io.Writer, projectID, input string, infoTypeNames []string, kmsKeyName, wrappedAESKey, surrogateInfoType string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// input := "My SSN is 123456789"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// kmsKeyName := "projects/YOUR_GCLOUD_PROJECT/locations/YOUR_LOCATION/keyRings/YOUR_KEYRING_NAME/cryptoKeys/YOUR_KEY_NAME"
	// wrappedAESKey := "YOUR_ENCRYPTED_AES_256_KEY"
	// surrogateInfoType := "AGE"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}

	// Specify an encrypted AES-256 key and the name of the Cloud KMS key that encrypted it.
	kmsWrappedCryptoKey, err := base64.StdEncoding.DecodeString(wrappedAESKey)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.DeidentifyContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			InfoTypes: infoTypes,
		},
		DeidentifyConfig: &dlppb.DeidentifyConfig{
			Transformation: &dlppb.DeidentifyConfig_InfoTypeTransformations{
				InfoTypeTransformations: &dlppb.InfoTypeTransformations{
					Transformations: []*dlppb.InfoTypeTransformations_InfoTypeTransformation{
						{
							InfoTypes: []*dlppb.InfoType{}, // Match all info types.
							PrimitiveTransformation: &dlppb.PrimitiveTransformation{
								Transformation: &dlppb.PrimitiveTransformation_CryptoReplaceFfxFpeConfig{
									CryptoReplaceFfxFpeConfig: &dlppb.CryptoReplaceFfxFpeConfig{
										CryptoKey: &dlppb.CryptoKey{
											Source: &dlppb.CryptoKey_KmsWrapped{
												KmsWrapped: &dlppb.KmsWrappedCryptoKey{
													WrappedKey:    kmsWrappedCryptoKey,
													CryptoKeyName: kmsKeyName,
												},
											},
										},
										// Set the alphabet used for the output.
										Alphabet: &dlppb.CryptoReplaceFfxFpeConfig_CommonAlphabet{
											CommonAlphabet: dlppb.CryptoReplaceFfxFpeConfig_ALPHA_NUMERIC,
										},
										// Set the surrogate info type, used for reidentification.
										SurrogateInfoType: &dlppb.InfoType{
											Name: surrogateInfoType,
										},
									},
								},
							},
						},
					},
				},
			},
		},
		// The item to analyze.
		Item: &dlppb.ContentItem{
			DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
				Value: input,
			},
		},
	}
	// Send the request.
	r, err := client.DeidentifyContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeidentifyContent: %w", err)
	}
	// Print the result.
	fmt.Fprint(w, r.GetItem().GetValue())
	return nil
}

PHP

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CryptoKey;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CryptoReplaceFfxFpeConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CryptoReplaceFfxFpeConfig\FfxCommonNativeAlphabet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeidentifyContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoTypeTransformations\InfoTypeTransformation;
use Google\Cloud\Dlp\V2\KmsWrappedCryptoKey;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrimitiveTransformation;

/**
 * Deidentify a string using Format-Preserving Encryption (FPE).
 *
 * @param string $callingProjectId  The GCP Project ID to run the API call under
 * @param string $string            The string to deidentify
 * @param string $keyName           The name of the Cloud KMS key used to encrypt (wrap) the AES-256 key
 * @param string $wrappedKey        The name of the Cloud KMS key use, encrypted with the KMS key in $keyName
 * @param string $surrogateTypeName (Optional) surrogate custom info type to enable reidentification
 */
function deidentify_fpe(
    string $callingProjectId,
    string $string,
    string $keyName,
    string $wrappedKey,
    string $surrogateTypeName = ''
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // The infoTypes of information to mask
    $ssnInfoType = (new InfoType())
        ->setName('US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER');
    $infoTypes = [$ssnInfoType];

    // Create the wrapped crypto key configuration object
    $kmsWrappedCryptoKey = (new KmsWrappedCryptoKey())
        ->setWrappedKey(base64_decode($wrappedKey))
        ->setCryptoKeyName($keyName);

    // The set of characters to replace sensitive ones with
    // For more information, see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/V2/organizations.deidentifyTemplates#ffxcommonnativealphabet
    $commonAlphabet = FfxCommonNativeAlphabet::NUMERIC;

    // Create the crypto key configuration object
    $cryptoKey = (new CryptoKey())
        ->setKmsWrapped($kmsWrappedCryptoKey);

    // Create the crypto FFX FPE configuration object
    $cryptoReplaceFfxFpeConfig = (new CryptoReplaceFfxFpeConfig())
        ->setCryptoKey($cryptoKey)
        ->setCommonAlphabet($commonAlphabet);

    if ($surrogateTypeName) {
        $surrogateType = (new InfoType())
            ->setName($surrogateTypeName);
        $cryptoReplaceFfxFpeConfig->setSurrogateInfoType($surrogateType);
    }

    // Create the information transform configuration objects
    $primitiveTransformation = (new PrimitiveTransformation())
        ->setCryptoReplaceFfxFpeConfig($cryptoReplaceFfxFpeConfig);

    $infoTypeTransformation = (new InfoTypeTransformation())
        ->setPrimitiveTransformation($primitiveTransformation)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    $infoTypeTransformations = (new InfoTypeTransformations())
        ->setTransformations([$infoTypeTransformation]);

    // Create the deidentification configuration object
    $deidentifyConfig = (new DeidentifyConfig())
        ->setInfoTypeTransformations($infoTypeTransformations);

    $content = (new ContentItem())
        ->setValue($string);

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

    // Run request
    $deidentifyContentRequest = (new DeidentifyContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setDeidentifyConfig($deidentifyConfig)
        ->setItem($content);
    $response = $dlp->deidentifyContent($deidentifyContentRequest);

    // Print the results
    $deidentifiedValue = $response->getItem()->getValue();
    print($deidentifiedValue);
}

C#

Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.

Auf GitHub ansehen Feedback


using System;
using System.Collections.Generic;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.CryptoReplaceFfxFpeConfig.Types;

public class DeidentifyWithFpe
{
    public static DeidentifyContentResponse Deidentify(
        string projectId,
        string dataValue,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        string keyName,
        string wrappedKey,
        FfxCommonNativeAlphabet alphabet)
    {
        var deidentifyConfig = new DeidentifyConfig
        {
            InfoTypeTransformations = new InfoTypeTransformations
            {
                Transformations =
                {
                    new InfoTypeTransformations.Types.InfoTypeTransformation
                    {
                        PrimitiveTransformation = new PrimitiveTransformation
                        {
                            CryptoReplaceFfxFpeConfig = new CryptoReplaceFfxFpeConfig
                            {
                                CommonAlphabet = alphabet,
                                CryptoKey = new CryptoKey
                                {
                                    KmsWrapped = new KmsWrappedCryptoKey
                                    {
                                        CryptoKeyName = keyName,
                                        WrappedKey = ByteString.FromBase64 (wrappedKey)
                                    }
                                },
                                SurrogateInfoType = new InfoType
                                {
                                    Name = "TOKEN"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        };

        var dlp = DlpServiceClient.Create();
        var response = dlp.DeidentifyContent(
            new DeidentifyContentRequest
            {
                Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
                InspectConfig = new InspectConfig
                {
                    InfoTypes = { infoTypes }
                },
                DeidentifyConfig = deidentifyConfig,
                Item = new ContentItem { Value = dataValue }
            });

        Console.WriteLine($"Deidentified content: {response.Item.Value}");
        return response;
    }
}

Codebeispiele, die zeigen, wie Sie den Schutz sensibler Daten verwenden, um sensible Daten zu re-identifizieren, die durch die Transformationsmethode CryptoReplaceFfxFpeConfig de-identifiziert wurden, finden Sie unter Beispiele für formaterhaltende Verschlüsselung: Re-Identifikation.

fixedSizeBucketingConfig

Die Bucketing-Transformationen (diese und bucketingConfig) dienen dazu, numerische Daten durch "Bucketing" in Bereiche zu maskieren. Der sich daraus ergebende Zahlenbereich ist ein String mit Bindestrich, bestehend aus einer unteren Grenze, einem Bindestrich und einer oberen Grenze.

Wenn Sie fixedSizeBucketingConfig für ein FixedSizeBucketingConfig-Objekt festlegen, werden Eingabewerte anhand fester Größenbereiche in Buckets gruppiert. Das FixedSizeBucketingConfig-Objekt besteht aus Folgendem:

lowerBound: Der untere Grenzwert aller Buckets. Werte, die unter diesem Wert liegen, werden in einem einzelnen Bucket zusammengefasst.
upperBound: Der obere Grenzwert aller Buckets. Größere Werte werden in einem einzigen Bucket zusammengefasst.
bucketSize: Die Größe jedes Buckets mit Ausnahme der Buckets, die die Minimal- und Maximalwerte enthalten.

Wenn beispielsweise lowerBound auf 10 gesetzt ist, upperBound auf 89 und bucketSize auf 10, werden die folgenden Buckets verwendet: –10, 10–20, 20–30, 30–40, 40–50, 50–60, 60–70, 70–80, 80–89, 89+.

Weitere Informationen zum Konzept des Bucketings finden Sie unter Generalisierung und Bucketing.

bucketingConfig

Die Transformation bucketingConfig bietet mehr Flexibilität als die andere Bucketing-Transformation fixedSizeBucketingConfig. Anstatt Ober- und Untergrenzen sowie einen Intervallwert anzugeben, um gleich große Buckets zu erstellen, geben Sie die Maximal- und Minimalwerte für jeden Bucket an, den Sie erstellen möchten. Der Typ muss bei allen Paaren aus Maximal- und Minimalwert derselbe sein.

Wenn Sie bucketingConfig für ein BucketingConfig-Objekt festlegen, werden benutzerdefinierte Buckets angegeben. Das BucketingConfig-Objekt besteht aus einem buckets[]-Array mit Bucket-Objekten. Jedes Bucket-Objekt besteht aus Folgendem:

min: Untergrenze des Bucket-Bereichs. Lassen Sie diesen Wert aus, um einen Bucket zu erstellen, der keine Untergrenze hat.
max: Obergrenze des Bucket-Bereichs. Lassen Sie diesen Wert aus, um einen Bucket zu erstellen, der keine Obergrenze hat.
replacementValue: Wert, durch den Werte ersetzt werden sollen, die zwischen die untere und obere Grenze fallen. Wenn Sie keinen replacementValue angeben, wird stattdessen ein min-max-Bereich mit Bindestrich verwendet.

Wenn ein Wert außerhalb der definierten Bereiche liegt, enthält die gelieferte TransformationSummary eine Fehlermeldung.

Betrachten Sie beispielsweise die folgende Konfiguration für die bucketingConfig-Transformation:

"bucketingConfig":{
  "buckets":[
    {
      "min":{
        "integerValue":"1"
      },
      "max":{
        "integerValue":"30"
      },
      "replacementValue":{
        "stringValue":"LOW"
      }
    },
    {
      "min":{
        "integerValue":"31"
      },
      "max":{
        "integerValue":"65"
      },
      "replacementValue":{
        "stringValue":"MEDIUM"
      }
    },
    {
      "min":{
        "integerValue":"66"
      },
      "max":{
        "integerValue":"100"
      },
      "replacementValue":{
        "stringValue":"HIGH"
      }
    }
  ]
}

Damit wird das folgende Verhalten definiert:

Ganzzahlwerte zwischen 1 und 30 werden maskiert, indem sie durch LOW ersetzt werden.
Ganzzahlwerte zwischen 31 und 65 werden maskiert, indem sie durch MEDIUM ersetzt werden.
Ganzzahlwerte zwischen 66 und 100 werden maskiert, indem sie durch HIGH ersetzt werden.

Weitere Informationen zum Konzept des Bucketings finden Sie unter Generalisierung und Bucketing.

replaceWithInfoTypeConfig

Bei Angabe von replaceWithInfoTypeConfig wird jeder übereinstimmende Wert durch den Namen des infoType ersetzt. Die replaceWithInfoTypeConfig-Meldung hat keine Argumente. Allein dadurch, dass sie angegeben wird, wird ihre Transformation aktiviert.

Angenommen, Sie haben replaceWithInfoTypeConfig für alle infoTypes EMAIL_ADDRESS angegeben und der folgende String wird an den Schutz sensibler Daten gesendet:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der zurückgegebene String sieht so aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is EMAIL_ADDRESS.

timePartConfig

Wenn Sie timePartConfig für ein TimePartConfig-Objekt festlegen, wird ein Teil eines übereinstimmenden Werts beibehalten, der Werte für Date, Timestamp und TimeOfDay enthält. Das TimePartConfig-Objekt besteht aus einem partToExtract-Argument, das mit einem beliebigen Enum-Wert der Art TimePart festgelegt werden kann, einschließlich Jahr, Monat, Tag des Monats und so weiter.

Angenommen, Sie haben eine timePartConfig-Transformation konfiguriert, wofür Sie partToExtract auf YEAR festgelegt haben. Nachdem Sie die Daten in der ersten Spalte unten an den Schutz sensibler Daten gesendet haben, erhalten Sie die transformierten Werte in der zweiten Spalte:

Ursprüngliche Werte	Transformierte Werte
`9/21/1976`	`1976`
`6/7/1945`	`1945`
`1/20/2009`	`2009`
`7/4/1776`	`1776`
`8/1/1984`	`1984`
`4/21/1982`	`1982`

Eintragstransformationen

Eintragstransformationen (das Objekt RecordTransformations) werden nur auf Werte innerhalb von Tabellendaten angewendet, die als spezifischer infoType gekennzeichnet sind. Innerhalb von RecordTransformations gibt es zwei Unterkategorien von Transformationen:

fieldTransformations[]: Transformationen, die verschiedene Feldtransformationen anwenden.
recordSuppressions[]: Regeln, die festlegen, welche Einträge vollständig unterdrückt werden. Einträge, die mit einer Unterdrückungsregel in recordSuppressions[] übereinstimmen, werden in der Ausgabe ausgelassen.

Feldtransformationen

Jedes FieldTransformation-Objekt enthält drei Argumente:

fields: Ein oder mehrere Eingabefelder (FieldID-Objekte), auf die die Transformation angewendet werden soll.
condition: Eine Bedingung (ein RecordCondition-Objekt), die als wahr ausgewertet werden muss, damit die Transformation angewendet wird. Zum Beispiel: Eine Bucket-Transformation nur dann auf eine Altersspalte eines Eintrags anwenden, wenn sich die Postleitzahlenspalte für denselben Eintrag in einem bestimmten Bereich befindet. Oder: Ein Feld nur dann entfernen, wenn das Geburtsdatumsfeld das Alter einer Person auf 85 oder höher setzt.
Eines der folgenden zwei Argumente des Transformationstyps. Eines davon muss angegeben werden:
- infoTypeTransformations: Der Inhalt des Felds wird als Freitext behandelt und eine PrimitiveTransformation nur auf Inhalte angewendet, die mit einem InfoType übereinstimmen. Diese Transformationen wurden zuvor in diesem Thema besprochen.
- primitiveTransformation: Die angegebene primitive Transformation (PrimitiveTransformation-Objekt) wird auf das gesamte Feld angewendet. Diese Transformationen wurden zuvor in diesem Thema besprochen.

Beispiel für Feldtransformationen

Im folgenden Beispiel wird eine projects.content.deidentify-Anfrage mit zwei Feldtransformationen gesendet:

Die erste Feldtransformation gilt für die ersten beiden Spalten (column1 und column2). Da es sich beim Transformationstyp um ein primitiveTransformation-Objekt (insbesondere ein CryptoDeterministicConfig) handelt, wird beim Schutz sensibler Daten das gesamte Feld transformiert.

Warnung: Zur Veranschaulichung wird in diesem Beispiel ein entpackter Schlüssel verwendet. Verwenden Sie diesen Schlüssel nicht für tatsächliche sensible Arbeitslasten. Google empfiehlt, stattdessen einen verpackten Schlüssel zu verwenden. Weitere Informationen zum Erstellen eines verpackten Schlüssels und zum Verwenden dieses Schlüssels in De-Identifikations- und Re-Identifikationsanfragen finden Sie unter Sensible Daten de-identifizieren und re-identifizieren.
Die zweite Feldtransformation gilt für die dritte Spalte (column3). Da der Transformationstyp ein infoTypeTransformations-Objekt ist, wendet der Schutz sensibler Daten die primitive Transformation (insbesondere ReplaceWithInfoTypeConfig) auf den Inhalt an, der dem in der Inspektionskonfiguration festgelegten infoType entspricht.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID. Projekt-IDs sind alphanumerische Strings wie my-project.

HTTP-Methode und URL:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/content:deidentify

JSON-Text der Anfrage:

{
  "item": {
    "table": {
      "headers": [
        {
          "name": "column1"
        },
        {
          "name": "column2"
        },
        {
          "name": "column3"
        }
      ],
      "rows": [
        {
          "values": [
            {
              "stringValue": "Example string 1"
            },
            {
              "stringValue": "Example string 2"
            },
            {
              "stringValue": "My email address is dani@example.org"
            }
          ]
        },
        {
          "values": [
            {
              "stringValue": "Example string 1"
            },
            {
              "stringValue": "Example string 3"
            },
            {
              "stringValue": "My email address is cruz@example.org"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "deidentifyConfig": {
    "recordTransformations": {
      "fieldTransformations": [
        {
          "fields": [
            {
              "name": "column1"
            },
            {
              "name": "column2"
            }
          ],
          "primitiveTransformation": {
            "cryptoDeterministicConfig": {
              "cryptoKey": {
                "unwrapped": {
                  "key": "YWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcA=="
                }
              }
            }
          }
        },
        {
          "fields": [
            {
              "name": "column3"
            }
          ],
          "infoTypeTransformations": {
            "transformations": [
              {
                "primitiveTransformation": {
                  "replaceWithInfoTypeConfig": {}
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  },
  "inspectConfig": {
    "infoTypes": [
      {
        "name": "EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen deidentify-tabular-content-request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @deidentify-tabular-content-request.json \
    "https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/content:deidentify"

PowerShell (Windows)

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen deidentify-tabular-content-request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile deidentify-tabular-content-request.json `
    -Uri "https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/content:deidentify" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "item": {
    "table": {
      "headers": [
        {
          "name": "column1"
        },
        {
          "name": "column2"
        },
        {
          "name": "column3"
        }
      ],
      "rows": [
        {
          "values": [
            {
              "stringValue": "AWttmGlln6Z2MFOMqcOzDdNJS52XFxOOZsg0ckDeZzfc"
            },
            {
              "stringValue": "AUBTE+sQB6eKZ5iD3Y0Ss682zANXbijuFl9KL9ExVOTF"
            },
            {
              "stringValue": "My email address is [EMAIL_ADDRESS]"
            }
          ]
        },
        {
          "values": [
            {
              "stringValue": "AWttmGlln6Z2MFOMqcOzDdNJS52XFxOOZsg0ckDeZzfc"
            },
            {
              "stringValue": "AU+oD2pnqUDTLNItE8RplY3E0fTHeO4rZkX4GeFHN2CI"
            },
            {
              "stringValue": "My email address is [EMAIL_ADDRESS]"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  },
  "overview": {
    "transformedBytes": "96",
    "transformationSummaries": [
      {
        "field": {
          "name": "column1"
        },
        "results": [
          {
            "count": "2",
            "code": "SUCCESS"
          }
        ],
        "fieldTransformations": [
          {
            "fields": [
              {
                "name": "column1"
              },
              {
                "name": "column2"
              }
            ],
            "primitiveTransformation": {
              "cryptoDeterministicConfig": {
                "cryptoKey": {
                  "unwrapped": {
                    "key": "YWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcA=="
                  }
                }
              }
            }
          }
        ],
        "transformedBytes": "32"
      },
      {
        "field": {
          "name": "column2"
        },
        "results": [
          {
            "count": "2",
            "code": "SUCCESS"
          }
        ],
        "fieldTransformations": [
          {
            "fields": [
              {
                "name": "column1"
              },
              {
                "name": "column2"
              }
            ],
            "primitiveTransformation": {
              "cryptoDeterministicConfig": {
                "cryptoKey": {
                  "unwrapped": {
                    "key": "YWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcA=="
                  }
                }
              }
            }
          }
        ],
        "transformedBytes": "32"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "EMAIL_ADDRESS",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "field": {
          "name": "column3"
        },
        "results": [
          {
            "count": "2",
            "code": "SUCCESS"
          }
        ],
        "fieldTransformations": [
          {
            "fields": [
              {
                "name": "column3"
              }
            ],
            "infoTypeTransformations": {
              "transformations": [
                {
                  "primitiveTransformation": {
                    "replaceWithInfoTypeConfig": {}
                  }
                }
              ]
            }
          }
        ],
        "transformedBytes": "32"
      }
    ]
  }
}

Einträge unterdrücken

Sie können den Schutz sensibler Daten nicht nur auf Felddaten anwenden, sondern auch anweisen, Daten zu de-identifizieren. Dazu werden Datensätze einfach unterdrückt, wenn bestimmte Unterdrückungsbedingungen als wahr ausgewertet werden. Sie können sowohl Feldtransformationen als auch Datensatzunterdrückungen in derselben Anfrage anwenden.

Sie legen die recordSuppressions-Meldung des Objekts RecordTransformations auf ein Array von einem oder mehreren RecordSuppression-Objekten fest.

Jedes RecordSuppression-Objekt enthält ein einzelnes RecordCondition-Objekt, das wiederum ein einzelnes Expressions-Objekt enthält.

Ein Expressions-Objekt enthält:

logicalOperator: Einer der Enum-Typen LogicalOperator.
conditions: Ein Conditions-Objekt, das ein Array aus einem oder mehreren Condition-Objekten enthält. Unter Condition ist ein Vergleich zwischen einem Feldwert und einem anderen Wert zu verstehen, die beide vom Typ string, boolean, integer, double, Timestamp oder TimeofDay sind.

Wenn der Vergleich als wahr ausgewertet wird, wird der Eintrag unterdrückt und umgekehrt. Wenn die verglichenen Werte nicht vom selben Typ sind, wird eine Warnung ausgegeben und die Bedingung als falsch ausgewertet.

Reversible Transformationen

Wenn Sie Daten mithilfe der infoType-Transformationen CryptoReplaceFfxFpeConfig oder CryptoDeterministicConfig de-identifizieren, können Sie diese Daten wieder identifizieren, sofern Sie den CryptoKey haben, der ursprünglichen bei der De-Identifikation verwendet wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Crypto-basierte Tokenisierungstransformationen.

Anzahl der Ergebnisse begrenzen

Wenn Ihre Anfrage mehr als 3.000 Ergebnisse enthält, gibt der Schutz sensibler Daten die folgende Meldung zurück:

Too many findings to de-identify. Retry with a smaller request.

Die Liste der Ergebnisse, die der Schutz sensibler Daten zurückgibt, ist eine beliebige Teilmenge aller Ergebnisse in der Anfrage. Teilen Sie Ihre Anfrage in kleinere Batches auf, um alle Ergebnisse zu erhalten.

Nächste Schritte

Funktionsweise eines Workflows zur De-Identifikation in realen Bereitstellungen
Codelab Sensible Daten mit dem Schutz sensibler Daten entfernen durcharbeiten
Arbeiten Sie ein Beispiel durch, das zeigt, wie Sie einen verpackten Schlüssel erstellen, Inhalte tokenisieren und tokenisierte Inhalte re-identifizieren.
Weitere Informationen zum Erstellen einer de-identifizierten Kopie von Daten im Speicher.