Guías prácticas

Autenticación

• Autenticación para la API de Cloud DLP

  Aprende a especificar una clave de API o a usar cuentas de servicio para acceder a la API de Cloud DLP.

Inspección

• Inspecciona texto en busca de datos sensibles

  Detecta y clasifica la información sensible almacenada en strings y archivos de texto.

• Inspecciona texto estructurado en busca de datos sensibles

  Detecta y clasifica información sensible almacenada en strings de texto estructurado.

• Inspecciona imágenes en busca de datos sensibles

  Detecta y clasifica la información sensible almacenada en imágenes.

• 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.

• Inspecciona datos de fuentes externas con trabajos híbridos

  Aprende a usar trabajos híbridos y activadores de trabajos para transmitir datos de prácticamente cualquier fuente, inspeccionar los datos de información sensible, guardar los resultados del análisis de inspección en un recurso de trabajo híbrido y ejecutar una acción para enviar los resultados{ 101} a otro producto de Google Cloud para su análisis.

• Crea plantillas de inspección

  Usa plantillas para crear y continuar los trabajos de inspección de la información de configuración.

Detectores de Infotipo

• Crea una lista de detectores de Infotipo incorporados

  Recupera de manera programática una lista de todos los detectores de Infotipo integrados compatibles.

• Crea detectores de Infotipo personalizados

  Crea tus propios detectores de tipo de información para usarlos en la inspección y el ocultamiento.

• Crear un detector de diccionarios personalizado y normal

  Crea detectores personalizados de diccionarios regulares para usarlos en la inspección y el ocultamiento.

• Crear un detector de diccionarios personalizado y almacenado

  Crea detectores personalizados de diccionarios grandes para inspeccionar repositorios de almacenamiento.

• Crear un detector de expresiones regulares personalizado

  Crea tus propios detectores de expresiones regulares para usarlos en la inspección y el ocultamiento.

• 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.

• Personalizar probabilidad de coincidencia

  Usa reglas de contexto de palabras clave para ampliar los detectores de Infotipo personalizados.

Ocultamiento

• Oculta datos sensibles de contenido de texto

  Oculta la información sensible de las strings de texto.

• Ocultar datos sensibles de imágenes

  Oculta la información sensible de las imágenes.

Desidentificación

• Desidentifica datos sensibles en contenidos de texto

  Detecta y desidentifica los datos sensibles de contenido de texto.

• Crea una clave unida

  Crea una clave unida con el propósito de desidentificar y volver a identificar el contenido.

• Crea plantillas de desidentificación

  Usa plantillas para crear y continuar los trabajos de desidentificación de la información de configuración.

Análisis de riesgos de reidentificación

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• Cómo visualizar el riesgo de reidentificación con Google Data Studio

  Mide el k-anonimato de un conjunto de datos con Cloud Data Loss Prevention (DLP) y visualízalo en Data Studio para determinar la capacidad de reidentificación de los datos.

• Procesa estadísticas numéricas y categóricas

  Procesa estadísticas numéricas y categóricas de columnas individuales en tablas de BigQuery.

Programa trabajos

• Crea activadores de trabajo

  Inicia trabajos de análisis de Cloud DLP de forma automática mediante la configuración de activadores de trabajo.

Trabaja con los resultados del análisis de DLP

• Envía los resultados del análisis de Cloud DLP a Data Catalog

  Indica a Cloud DLP que envíe los resultados directamente a Data Catalog.

• 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.

• 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.

Seguridad

• Protege los recursos de Cloud DLP

  Obtén más información sobre cómo proteger los recursos de Cloud DLP mediante los Controles del servicio de VPC.