Cloud Data Loss Prevention 可以检测结构化数据中的敏感数据并对其进行分类和去标识化。在对表形式的内容进行去标识化时，结构和列可为 Cloud DLP 提供额外的线索，可能会帮助其针对某些用例提供更好的结果。例如，您可以扫描单个列（而不是整个表结构）中的特定数据类型。
本主题将提供有关如何配置对结构化文本中的敏感数据进行去标识化的示例。去标识化通过记录转换来启用。这些转换应用于表格文本数据中标识为特定 infoType 的值，或应用于整列表格数据。
本主题还将提供使用了加密哈希方法的表格数据转换示例。加密转换方法是独一无二的，因为它们需要加密密钥。
以下示例中给定的 JSON 可以插入到任何去标识化请求的 "deidentifyConfig" (DeidentifyConfig) 特性中。如需在 API Explorer 中试用示例 JSON，请点击“API Explorer 示例”。
在不进行检查的情况下转换列
要转换内容已知的特定列，您可以跳过检查并直接指定转换。表下方的示例以 10 为增量对“幸福评分”列进行分桶。
| 输入 | 转换后的表 | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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Java
如需了解如何安装和使用 Cloud DLP 客户端库，请参阅 Cloud DLP 客户端库。
如需向 Cloud DLP 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
根据其他列的值转换某个列
您可以根据其他列的值转换某个列。下面这个示例会为所有 89 岁以上的患者隐去“幸福指数”。
| 输入 | 转换后的表 | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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Java
如需了解如何安装和使用 Cloud DLP 客户端库，请参阅 Cloud DLP 客户端库。
如需向 Cloud DLP 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"maskingCharacter":"*"
}
},
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
转换在列中找到的结果
您可以转换仅构成了单元格内容的一部分或构成了单元格全部内容的结果。下面的示例对 PERSON_NAME 的所有实例进行了匿名化处理。
| 输入 | 转换后的表 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Java
如需了解如何安装和使用 Cloud DLP 客户端库，请参阅 Cloud DLP 客户端库。
如需向 Cloud DLP 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
]
}
]
}
}
根据列的内容阻止行显示
您可以根据任意列中显示的内容完全移除某个行。下面的示例将阻止“查尔斯·狄更斯”的记录显示，因为此患者已超过 89 岁。
| 输入 | 转换后的表 | |||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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Java
如需了解如何安装和使用 Cloud DLP 客户端库，请参阅 Cloud DLP 客户端库。
如需向 Cloud DLP 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"recordSuppressions":[
{
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
仅在满足其他字段的特定条件时才转换结果
在下面的示例中，只有当“年龄”列表明患者年龄超过 89 岁时，才会隐去找到的 PERSON_NAME 结果。
| 输入 | 转换后的表 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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Java
如需了解如何安装和使用 Cloud DLP 客户端库，请参阅 Cloud DLP 客户端库。
如需向 Cloud DLP 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
],
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
使用加密哈希转换来转换结果
以下 JSON 示例使用 infoType 转换来指示 DLP API 检查整个表结构中的特定 infoType，然后使用暂时性 CryptoKey 加密匹配值。
下面的示例演示了如何使用加密哈希转换对两个 infoType 进行去标识化。
输入：
| userid | 备注 |
|---|---|
| user1@example.org | 我的电子邮件是 user1@example.org，电话是 858-555-0222 |
| user2@example.org | 我的电子邮件是 user2@example.org，电话是 858-555-0223 |
| user3@example.org | 我的电子邮件是 user3@example.org，电话是 858-555-0224 |
转换后的表：
| userid | 备注 |
|---|---|
| 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | 我的电子邮件是 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM=，电话是 hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0= |
| 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | 我的电子邮件是 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM=，电话是 KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
| bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | 我的电子邮件是 bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0=，电话是 eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
{
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
]
},
"deidentifyConfig":{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"primitiveTransformation":{
"cryptoHashConfig":{
"cryptoKey":{
"transient":{
"name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY]"
}
}
}
}
}
]
}
},
"item":{
"table":{
"headers":[
{
"name":"userid"
},
{
"name":"comments"
}
],
"rows":[
{
"values":[
{
"stringValue":"abby_abernathy@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is abby_abernathy@example.org and phone is 858-555-0222"
}
]
},
{
"values":[
{
"stringValue":"bert_beauregard@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is bert_beauregard@example.org and phone is 858-555-0223"
}
]
},
{
"values":[
{
"stringValue":"cathy_crenshaw@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is cathy_crenshaw@example.org and phone is 858-555-0224"
}
]
}
]
}
}
}
使用两种单独的加密哈希转换来转换结果
下面的示例演示了如何在单个去标识化配置的不同转换中使用不同的加密密钥。首先，声明“userid”字段的字段转换。该转换不包含任何 infoType 转换，因此每行中的“userid”字段都会进行转换，无论其数据类型为何。然后，声明另一个字段转换，该转换位于“备注”字段上。
输入：
| userid | 备注 |
|---|---|
| user1@example.org | 我的电子邮件是 user1@example.org，电话是 858-555-0222 |
| abbyabernathy1 | 我的 userid 是 abbyabernathy1，我的电子邮件是 abernauth@example.com |
转换后的表：
| userid | 备注 |
|---|---|
| 5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | 我的电子邮件是 vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ=，电话是 BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
| t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | 我的 userid 是 abbyabernathy1，我的电子邮件是 TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
{
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
]
},
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"userid"
}
],
"primitiveTransformation":{
"cryptoHashConfig":{
"cryptoKey":{
"transient":{
"name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-1]"
}
}
}
}
},
{
"fields":[
{
"name":"comments"
}
],
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"primitiveTransformation":{
"cryptoHashConfig":{
"cryptoKey":{
"transient":{
"name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-2]"
}
}
}
}
}
]
}
}
]
}
},
"item":{
"table":{
"headers":[
{
"name":"userid"
},
{
"name":"comments"
}
],
"rows":[
{
"values":[
{
"stringValue":"user1@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is user1@example.org and phone is 858-333-2222"
}
]
},
{
"values":[
{
"stringValue":"abbyabernathy1"
},
{
"stringValue":"my userid is abbyabernathy1 and my email is aabernathy@example.com"
}
]
}
]
}
}
}