Ejemplos de detectores de Infotipos personalizados

Protocolo

Los objetos JSON de muestra en esta página son algunos ejemplos de detectores de Infotipos personalizados de Cloud DLP que puedes usar durante la inspección y la desidentificación.

Para obtener más información sobre los diferentes tipos de detectores de Infotipos personalizados y cómo crearlos, consulta Crea detectores de Infotipos personalizados.

Contenido de customInfoTypes de ejemplo

El JSON proporcionado en la siguiente tabla se puede insertar en cualquier definición de trabajo de inspección o desidentificación, dentro del atributo "customInfoTypes". La siguiente solicitud JSON completa, que envía una string corta a Cloud DLP, incluye una definición del detector de Infotipo personalizado que define un formato de número de historia clínica.

Entrada de JSON:

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

{
  "item":{
    "value":"Patients MRN 444-5-22222"
  },
  "inspectConfig":{
    "customInfoTypes":[
      {
        "infoType":{
          "name":"C_MRN"
        },
        "regex":{
          "pattern":"[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
        },
        "likelihood":"POSSIBLE"
      }
    ]
  }
}
Descripción de ejemplo Detector de Infotipos personalizado
Identificador alfanumérico genérico

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_ID2"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\b(([0-9]|([a-zA-Z()]{1,2}[0-9]{1}))[0-9-\\[\\]:(), ._]+)[0-9]{1}"
  },
  "likelihood":"POSSIBLE"
}
Moneda genérica

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_CURRENCY"
  },
  "regex":{
    "pattern":"((\\p{Sc}{1})( ){0,1}[0-9,()]+)(.){0,1}[0-9]{0,}"
  },
  "likelihood":"VERY_LIKELY"
}
Porcentaje genérico

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_PERCENT"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\b([0-9,.()]+)( ){0,1}(%){1}"
  },
  "likelihood":"VERY_LIKELY"
}
Unidad de medida genérica

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_MEASURE"
  },
  "regex":{
    "pattern":"(?i)([0-9])([0-9,.]+)( ){0,1}(?i)(°C|°F|K|°Ré|°N|°Ra|m³|dm³|cm³|l|dl|cl|ml|fl oz|in³|ft³|yd³|gal|bbl|pt|km|m|dm|cm|mm|mi|in|ft|yd|nautical mile|kg|hg|g|dg|cg|mg|µg|mcg|carat|grain|oz|lb|cwt|ton|km²|m²|dm²|cm²|mm²|ha|ca|mile²|in²|yd²|ft²|acre|nautical mile²|kmph|mps|mph|knot|km/h|m/s|mi/h|Hz|KHz|MHz|GHz|atm|bar|mbar|Pa|hPa|Psi|Torr|J|KJ|cal|kcal|Wh|kWh|BTU|thm|ft-lb|degrees|Celsius|Fahrenheit|Kelvin|Reaumur|Newton|Rankine|cubic |liter|deciliter|centiliter|milliliter|fluid ounce|gallon|petroleum barrel|pint|kilometer|meter|decimeter|centimeter|millimeter|mile|inch|foot|yard|nautical mile|tonne|kilogram|hectogram|gram|decigram|centigram|milligram|microgram|carat|grain|ounce|pound|square|hectare|centiare|square mile|square inch|square yard|square foot|acre|square nautical mile|kilometer|meter|mile per hour|knot|Hertz|Kilohertz|Megahertz|Gigahertz|Atmosphère|Bar|Millibar|Pascal|Hectopascal|Torr|Joule|Kilojoule|Calorie|Kilocalorie|Watt-hour|Kilowatt-hour|Foot-Pound|mpg){1}(s){0,1}\\b"
  },
  "likelihood":"VERY_LIKELY"
}
Identificador genérico de solicitudes de comentarios (RFC)

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_RFC"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\b(?i)(rfc)( ){0,1}(20|768|783|791|792|793|826|854|855|862|863|864|868|903|937|951|959|1034|1035|1036|1055|1058|1059|1087|1119|1149|1157|1176|1305|1321|1350|1436|1441|1459|1730|1777|1855|1918|1939|1945|1948|1950|1951|1952|1964|2080|2119|2131|2177|2195|2228|2230|2246|2251|2252|2253|2254|2255|2256|2326|2327|2328|2351|2362|2397|2407|2408|2409|2427|2453|2460|2549|2555|2570|2595|2606|2740|2743|2744|2810|2811|2812|2813|2853|2865|2866|2974|3022|3031|3053|3056|3080|3162|3207|3261|3284|3286|3315|3339|3376|3401|3402|3403|3404|3405|3492|3501|3530|3550|3711|3720|3730|3783|3801|3830|3977|4122|4213|4217|4271|4287|4251|4291|4353|4408|4422|4541|4575|4579|4634|4646|4655|4787|4880|4960|5023|5321|5322|5533|5545|5849|5880|5881|5905|5969|6238|6265|6409|6455|6508|6726|6749|6797|6805|7230|7231|7232|7233|7234|7235|7301|7348|7469|7540|7541|7567|7725|7871|8391){0,1}"
  },
  "likelihood":"LIKELY"
}
Identificador genérico del conector de red RJ45

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_RJ_NETWORK"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\b(?i)(rj)(-){0,1}(?i)(A1X|A2X|A3X|2MB|11|12|13|14|15C|18|21X|25|26X|27X|31X|32X|33X|34X|35X|38X|41S|45S|45|48C|48S|48X|49C|61X|71C)"
  },
  "likelihood":"VERY_LIKELY"
}
Tamaño de datos genérico

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_DATA_SIZE"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\b([0-9,. ]+)(?i)(byte|Kilobyte|KiB|Kilobit|kbit|bit|Megabyte|MiB|Megabit|Mbit|meg|Gigabyte|GiB|Gigabit|Gbit|gig|Terabyte|TiB|Terabit|Tbit|Petabyte|PiB|Petabit|Pbit|Exabyte|EiB|Exabit|Ebit|Zettabyte|ZiB|Zettabit|Zbit|Yottabyte|YiB|Yottabit|Ybit|KB|MB|GB|TB|PB|EB|ZB|YB)(p){0,1}(s){0,1}"
  },
  "likelihood":"VERY_LIKELY"
}
Identificador numérico

{
  "infoType":{
    "name":"GENERIC_ID1"
  },
  "regex":{
    "pattern":"\\w*[0-9][0-9-()\\[\\].:/]+[0-9]\\w*"
  },
  "likelihood":"POSSIBLE"
}

Java

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Cloud DLP, consulta la página sobre bibliotecas cliente de Cloud DLP.


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

public class InspectWithCustomRegex {

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

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectWithCustomRegex(
      String projectId, String textToInspect, String customRegexPattern) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the type and content to be inspected.
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder()
              .setType(BytesType.TEXT_UTF8)
              .setData(ByteString.copyFromUtf8(textToInspect))
              .build();
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build();

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

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

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

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

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

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