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Inspecciona texto en busca de datos sensibles
Detecta y clasifica la información sensible almacenada en strings y archivos de texto.
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Inspecciona texto estructurado en busca de datos sensibles
Detecta y clasifica información sensible almacenada en strings de texto estructurado.
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Inspecciona imágenes en busca de datos sensibles
Detecta y clasifica la información sensible almacenada en imágenes.
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Inspecciona el almacenamiento y las bases de datos en busca de datos sensibles
Detecta y clasifica información sensible en el contenido almacenado en Google Cloud Storage, Datastore y BigQuery.
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Crea plantillas de inspección
Usa plantillas para crear y continuar los trabajos de inspección de la información de configuración.
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Crea una lista de detectores de Infotipo incorporados
Recupera de manera programática una lista de todos los detectores de Infotipo integrados compatibles.
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Crea detectores de Infotipo personalizados
Crea tus propios detectores de tipo de información para usarlos en la inspección y el ocultamiento.
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Crear un detector de diccionarios personalizado y normal
Crea detectores personalizados de diccionarios regulares para usarlos en la inspección y el ocultamiento.
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Crear un detector de diccionarios personalizado y almacenado
Crea detectores personalizados de diccionarios grandes para inspeccionar repositorios de almacenamiento.
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Crear un detector de expresiones regulares personalizado
Crea tus propios detectores de expresiones regulares para usarlos en la inspección y el ocultamiento.
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Modificar detectores de Infotipo para definir mejor los resultados del análisis
Define mejor los resultados del análisis que muestra Cloud DLP mediante la modificación del mecanismo de detección de un detector de Infotipo específico.
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Personalizar probabilidad de coincidencia
Usa reglas de contexto de palabras clave para ampliar los detectores de Infotipo personalizados.
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Mide el riesgo de reidentificación y divulgación
Calcula la probabilidad de que se puedan reidentificar los datos desidentificados, el riesgo de divulgación de los atributos sensibles y el riesgo de divulgación de las membresías de los conjuntos de datos.
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Calcula el k-anonimato de un conjunto de datos
Obtén información sobre cómo calcular la métrica _k_-anonimato, una propiedad de un conjunto de datos que indica la capacidad de reidentificación de sus registros.
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Calcula la l-diversidad de un conjunto de datos
Obtén información sobre cómo calcular la métrica _l_-diversidad, una extensión de _k_-anonimato que mide la diversidad de valores sensibles para cada columna en la que ocurren.
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Calcula el k-mapa de un conjunto de datos
Obtén información sobre cómo calcular la métrica _k_-mapa, que es muy similar a _k_-anonimato, excepto que supone que probablemente el atacante no sepa quién está en el conjunto de datos.
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Calcula la δ-presencia de un conjunto de datos
Obtén información sobre cómo calcular la métrica _δ_-presencia, que cuantificar la probabilidad de que una persona pertenezca a un conjunto de datos analizado.
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Visualizar el riesgo de reidentificación con Google Data Studio
Mide el k-anonimato de un conjunto de datos mediante Cloud Data Loss Prevention (DLP) y visualízalo en Data Studio para determinar su capacidad de reidentificación.
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Procesa estadísticas numéricas y categóricas
Procesa estadísticas numéricas y categóricas de columnas individuales en tablas de BigQuery.
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Envía los resultados del análisis de Cloud DLP a Data Catalog
Indica a Cloud DLP que envíe los resultados directamente a Data Catalog.
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Envía los resultados del análisis de Cloud DLP a Security Command Center
Indica a Cloud DLP que envíe los resultados directamente a Security Command Center.
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Analiza y genera informes con los resultados del análisis de Cloud DLP
Genera informes y ejecuta estadísticas de SQL enriquecidas en función de los resultados del análisis de Cloud DLP.