Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) ist jetzt Teil des Schutzes sensibler Daten. Der Name der API bleibt unverändert: Cloud Data Loss Prevention API (DLP API). Informationen zu den Diensten, die zum Schutz sensibler Daten gehören, finden Sie unter Schutz sensibler Daten.

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Google Cloud-Speicher und ‑Datenbanken auf sensible Daten prüfen

Die korrekte Verwaltung sensibler Daten, die in einem Speicher-Repository gespeichert sind, beginnt mit der Speicherklassifizierung: Sie identifizieren, wo sich Ihre sensiblen Daten im Repository befinden, um welche Art von sensiblen Daten es sich handelt und wie sie genutzt werden. Dieses Wissen kann Ihnen helfen, Berechtigungen für die Zugriffssteuerung und Freigabe richtig festzulegen, und in einen ständigen Überwachungsplan einfließen.

Mit dem Schutz sensibler Daten können sensible Daten, die an einem Cloud Storage-Speicherort, in einer Datastore-Art oder in einer BigQuery-Tabelle gespeichert sind, erkannt und klassifiziert werden. Beim Scannen von Dateien an Cloud Storage-Speicherorten unterstützt der Schutz sensibler Daten das Scannen von Binär-, Text-, Bild-, Microsoft Word-, Microsoft Excel-, Microsoft PowerPoint-, PDF- und Apache Avro-Dateien. Dateitypen, die nicht erkannt werden, werden als Binärdateien gescannt. Weitere Informationen zu unterstützten Dateitypen finden Sie unter Unterstützte Dateitypen.

Wenn Sie Speicher und Datenbanken auf sensible Daten prüfen möchten, geben Sie den Speicherort der Daten und die Art von sensiblen Daten an, nach denen der Schutz sensibler Daten suchen soll. Sensitive Data Protection initiiert einen Job, der die Daten am angegebenen Speicherort prüft und dann Details zu den im Inhalt erkannten infoTypes, Wahrscheinlichkeitswerten, und weitere Details zur Verfügung stellt.

Sie können eine Speicher- und Datenbankinspektion mithilfe des Schutzes sensibler Daten in der Google Cloud Console, über die RESTful DLP API oder programmatisch in mehreren Programmiersprachen mithilfe einer Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten einrichten.

Dieses Thema umfasst:

Best Practices zum Einrichten von Scans von Google Cloud Storage-Repositories und -Datenbanken.
Eine Anleitung zum Einrichten eines Inspektionsscans mithilfe des Schutzes sensibler Daten in der Google Cloud Console und (optional) zum Planen sich periodisch wiederholender Inspektionsscans.
JSON- und Codebeispiele für jeden Google Cloud Storage-Repository-Typ: Cloud Storage, Firestore im Datastore-Modus (Datastore) und BigQuery.
Eine detaillierte Übersicht über die Konfigurationsoptionen für Scanjobs.
Eine Anleitung zum Abrufen von Scanergebnissen und zum Verwalten der Scanjobs, die bei jeder erfolgreichen API-Anfrage erstellt werden.

Best Practices

Zu scannende Assets identifizieren und priorisieren

Es ist wichtig, dass Sie Ihre Assets evaluieren und angeben, welche davon die höchste Priorität für Scanvorgänge haben. Wahrscheinlich wird der Rückstand der zu klassifizierenden Daten anfangs groß sein und keine Möglichkeit bestehen, alle Daten sofort zu scannen. Wählen Sie also zuerst Daten aus, die das höchste Risiko bergen. Dazu gehören beispielsweise Daten, die häufig abgerufen oder allgemein zugänglich bzw. unbekannt sind.

Zugriff für den Schutz sensibler Daten auf Ihre Daten gewähren

Sensitive Data Protection muss auf die zu scannenden Daten zugreifen können. Achten Sie darauf, dass das Dienstkonto für den Schutz sensibler Daten Lesezugriff auf Ihre Ressourcen hat.

Umfang der ersten Scans beschränken

Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie den Umfang der ersten Jobs beschränken und nicht alle Daten scannen. Beginnen Sie mit einer einzigen Tabelle, einem einzigen Bucket oder einigen Dateien und verwenden Sie die Probenahme. Wenn Sie den Umfang der ersten Scans beschränken, können Sie die zu aktivierenden Detektoren und die eventuell erforderlichen Ausschlussregeln besser bestimmen, um falsch positive Ergebnisse zu reduzieren und damit aussagekräftigere Ergebnisse zu erhalten. Vermeiden Sie es, alle infoTypes zu aktivieren, wenn Sie nicht alle benötigen, da falsch positive oder unbrauchbare Ergebnisse die Risikoeinschätzung erschweren. Obwohl infoTypes wie DATE, TIME, DOMAIN_NAME und URL in bestimmten Szenarien nützlich sind, ergeben sie in einem breiten Spektrum von Ergebnissen Übereinstimmungen, sodass deren Aktivierung für große Datenscans unter Umständen nicht sinnvoll ist.

Achten Sie beim Stichprobenziehen aus einer strukturierten Datei wie einer CSV-, TSV- oder Avro-Datei darauf, dass die Stichprobengröße groß genug ist, um den gesamten Kopf und eine Datenzeile der Datei abzudecken. Weitere Informationen finden Sie unter Strukturierte Dateien im Modus für strukturiertes Parsen scannen.

Scans planen

Verwenden Sie Job-Trigger für den Schutz sensibler Daten, um täglich, wöchentlich oder vierteljährlich automatisch Scans auszuführen und Ergebnisse zu generieren. Sie können diese Scans auch so konfigurieren, dass nur Daten geprüft werden, die sich seit dem letzten Scan geändert haben. Dies kann Zeit sparen und Kosten senken. Wenn Sie Scans regelmäßig ausführen, lassen sich Trends oder Anomalien in den Scanergebnissen leichter erkennen.

Joblatenz

Für Jobs und Jobtrigger werden keine Service Level Objectives (SLOs) garantiert. Die Latenz hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die zu scannende Datenmenge, das zu scannende Speicher-Repository, der Typ und die Anzahl der Infotypen, nach denen Sie suchen, die Region, in der der Job verarbeitet wird, und die in dieser Region verfügbaren Rechenressourcen. Daher kann die Latenz von Inspektionsjobs nicht im Voraus bestimmt werden.

Versuchen Sie Folgendes, um die Joblatenz zu reduzieren:

Wenn Stichprobenerhebung für Ihren Job oder Job-Trigger verfügbar ist, aktivieren Sie sie.
Aktivieren Sie nicht benötigte infoTypes. Die folgenden „infoTypes“ sind in bestimmten Szenarien zwar nützlich, können aber dazu führen, dass Anfragen viel langsamer ausgeführt werden als Anfragen ohne diese „infoTypes“:
- PERSON_NAME
- FEMALE_NAME
- MALE_NAME
- FIRST_NAME
- LAST_NAME
- DATE_OF_BIRTH
- LOCATION
- STREET_ADDRESS
- ORGANIZATION_NAME
Geben Sie infoTypes immer explizit an. Verwenden Sie keine leere infoTypes-Liste.
Verwenden Sie nach Möglichkeit eine andere Verarbeitungsregion.

Wenn Sie nach dem Ausprobieren dieser Methoden weiterhin Latenzprobleme mit Jobs haben, sollten Sie anstelle von Jobs content.inspect- oder content.deidentify-Anfragen verwenden. Für diese Methoden gilt das Service Level Agreement. Weitere Informationen finden Sie in der Service Level Agreement zum Schutz sensibler Daten.

Hinweise

Für die Anleitung in diesem Thema wird Folgendes vorausgesetzt:

Sie haben die Abrechnung aktiviert.

Weitere Informationen zum Aktivieren der Abrechnung
Sie haben den Schutz sensibler Daten aktiviert.

Schutz sensibler Daten aktivieren

Die Speicherklassifizierung erfordert den folgenden OAuth-Bereich: https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform. Weitere Informationen finden Sie unter Bei der DLP API authentifizieren.

Cloud Storage-Speicherort prüfen

Sie können eine Inspektion zum Schutz sensibler Daten eines Cloud Storage-Speicherorts mithilfe der Google Cloud Console, der DLP API über REST- oder RPC-Anfragen oder programmatisch in mehreren Programmiersprachen mithilfe einer Clientbibliothek einrichten. Informationen zu den Parametern, die in den folgenden JSON- und Codebeispielen enthalten sind, finden Sie weiter unten im Abschnitt Speicherinspektion konfigurieren.

Der Schutz sensibler Daten verwendet Dateiendungen und Medien-MIME-Typen, um die zu scannenden Dateitypen und die anzuwendenden Scanmodi zu identifizieren. So wird beispielsweise eine .txt-Datei im Nur-Text-Modus gescannt, auch wenn die Datei als CSV-Datei strukturiert ist, die normalerweise im Modus für strukturiertes Parsen gescannt wird.

So richten Sie einen Scanjob für einen Cloud Storage-Bucket mithilfe von Sensitive Data Protection ein:

Console

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket oder -Ordner prüfen. Wenn Sie mit dem Schutz sensibler Daten auch eine de-identifizierte Kopie Ihrer Daten erstellen möchten, lesen Sie den Hilfeartikel Sensible Daten in Cloud Storage mit der Google Cloud Console de-identifizieren.

Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Schutz sensibler Daten“ die Seite Job oder Jobtrigger erstellen auf.

Zur Seite „Job oder Job-Trigger erstellen“

Hinweis :Sie können einen Scan zum Schutz sensibler Daten auch direkt über den Cloud Storage-Browser initiieren. Klicken Sie dazu in der Spalte ganz rechts für den Bucket, den Sie scannen möchten, auf das Menü Weitere Aktionen (Dreipunkt-Menü) und dann auf Mit Schutz sensibler Daten scannen. Die Seite zum Erstellen von Jobs zum Schutz sensibler Daten wird in einem separaten Tab geöffnet.
Geben Sie die Informationen zum Job zum Schutz sensibler Daten ein und klicken Sie auf Weiter, um die einzelnen Schritte auszuführen:
- Geben Sie für Schritt 1: Eingabedaten auswählen einen Namen für den Job im Feld Name ein. Wählen Sie unter Speicherort im Menü Speichertyp die Option "Cloud Storage" aus und geben Sie dann den Speicherort der zu scannenden Daten ein. Der Bereich Probenahme ist zur Ausführung eines Beispielscans für Ihre Daten vorkonfiguriert. Sie können das Feld Prozentsatz der innerhalb des Buckets gescannten Objekte anpassen, um bei großen Datenmengen Ressourcen zu sparen. Weitere Informationen finden Sie unter Eingabedaten auswählen.
- (Optional) Für Schritt 2: Erkennung konfigurieren können Sie festlegen, nach welchen Datentypen (infoTypes) gesucht werden soll. Sie haben die Möglichkeit, einen vordefinierten infoType aus der Liste oder eine Vorlage (sofern vorhanden) auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie unter Erkennung konfigurieren.
- (Optional) Achten Sie darauf, dass für Schritt 3: Aktionen hinzufügen die Option Per E-Mail benachrichtigen aktiviert ist.
  
  Aktivieren Sie In BigQuery speichern, um die Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in einer BigQuery-Tabelle zu veröffentlichen. Machen Sie folgende Angaben:
  - Geben Sie als Projekt-ID die Projekt-ID ein, unter der Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - Geben Sie als Dataset-ID den Namen des Datasets ein, in dem Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - (Optional) Geben Sie als Tabellen-ID den Namen der Tabelle ein, in der Ihre Ergebnisse gespeichert werden. Wenn Sie keine Tabellen-ID angeben, wird neuen Tabellen ein Standardname etwa in der Form dlp_googleapis_[DATE]_1234567890 zugewiesen, wobei [DATE] für das Datum steht, an dem der Scanvorgang ausgeführt wird. Wenn Sie eine vorhandene Tabelle angeben, werden die Ergebnisse daran angehängt.
  - Optional: Aktivieren Sie Zitat einschließen, um die Strings einzubeziehen, die mit einem infoType-Detektor übereinstimmen. Zitate sind potenziell vertraulich. Daher werden sie standardmäßig nicht in den Ergebnissen des Schutzes sensibler Daten berücksichtigt.
  Wenn Daten in eine BigQuery-Tabelle geschrieben werden, werden die Abrechnung und Kontingentnutzung auf das Projekt angewendet, das die Zieltabelle enthält.
  
  Wenn Sie eine de-identifizierte Kopie Ihrer Daten erstellen möchten, aktivieren Sie De-identifizierte Kopie erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Sensible in Cloud Storage gespeicherte Daten mit der Google Cloud Console de-identifizieren.
  
  Sie können Ergebnisse auch in Pub/Sub, Security Command Center, Data Catalog und Cloud Monitoring speichern. Weitere Informationen finden Sie unter Aktionen hinzufügen.
- (Optional) Übernehmen Sie für Schritt 4: Zeitplan die Menüoption Keiner, wenn der Scan nur einmal ausgeführt werden soll. Klicken Sie auf Trigger zum Ausführen des Jobs nach einem regelmäßigen Zeitplan erstellen, um die regelmäßige Ausführung von Scans zu planen. Weitere Informationen finden Sie unter Zeitplan.
Klicken Sie auf Erstellen.
Nach Abschluss des Jobs zum Schutz sensibler Daten werden Sie zur Seite mit den Jobdetails weitergeleitet und per E-Mail benachrichtigt. Sie können sich die Ergebnisse der Inspektion auf der Seite mit den Jobdetails ansehen.
Optional: Wenn Sie Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery veröffentlichen möchten, klicken Sie auf der Seite Jobdetails auf Ergebnisse in BigQuery abrufen, um die Tabelle in der BigQuery-Web-UI zu öffnen. Anschließend können Sie die Tabelle abfragen und Ihre Ergebnisse analysieren. Weitere Informationen zum Abfragen Ihrer Ergebnisse in BigQuery finden Sie unter Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery abfragen.

Protokoll

Es folgt ein JSON-Beispiel, das in einer POST-Anfrage an den angegebenen REST-Endpunkt für den Schutz sensibler Daten gesendet werden kann. In diesem JSON-Beispiel wird veranschaulicht, wie die DLP API zum Prüfen von Cloud Storage-Buckets verwendet wird. Informationen zu den Parametern, die in der Anfrage enthalten sind, finden Sie weiter unten im Abschnitt Speicherinspektion konfigurieren.

Sie können dies in APIs Explorer auf der Referenzseite für content.inspect schnell ausprobieren:

Zu APIs Explorer

Beachten Sie, dass bei erfolgreicher Ausführung einer Anfrage ein neuer Scanjob erstellt wird, auch in APIs Explorer. Informationen zum Steuern von Scanjobs finden Sie weiter unten im Abschnitt Inspektionsergebnisse abrufen. Allgemeine Informationen zum Einsatz von JSON für das Senden von Anfragen an die DLP API finden Sie in der JSON-Kurzanleitung.

JSON-Eingabe:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
        },
        "bytesLimitPerFile":"1073741824"
      },
      "timespanConfig":{
        "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z",
        "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z"
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[DATASET-ID]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

JSON-Ausgabe:

{
  "name":"projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type":"INSPECT_JOB",
  "state":"PENDING",
  "inspectDetails":{
    "requestedOptions":{
      "snapshotInspectTemplate":{

      },
      "jobConfig":{
        "storageConfig":{
          "cloudStorageOptions":{
            "fileSet":{
              "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
            },
            "bytesLimitPerFile":"1073741824"
          },
          "timespanConfig":{
            "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z",
            "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z"
          }
        },
        "inspectConfig":{
          "infoTypes":[
            {
              "name":"PHONE_NUMBER"
            }
          ],
          "minLikelihood":"LIKELY",
          "limits":{

          },
          "includeQuote":true
        },
        "actions":[
          {
            "saveFindings":{
              "outputConfig":{
                "table":{
                  "projectId":"[PROJECT-ID]",
                  "datasetId":"[DATASET-ID]",
                  "tableId":"[NEW-TABLE-ID]"
                }
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "createTime":"2018-11-07T18:01:14.225Z"
}

Java

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

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.FileSet;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectGcsFile {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsUri = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectGcsFile(projectId, gcsUri, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a file in a Google Cloud Storage Bucket.
  public static void inspectGcsFile(
      String projectId, String gcsUri, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, 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 GCS file to be inspected.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder().setFileSet(FileSet.newBuilder().setUrl(gcsUri)).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions).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
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

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

// The name of the bucket where the file resides.
// const bucketName = 'YOUR-BUCKET';

// The path to the file within the bucket to inspect.
// Can contain wildcards, e.g. "my-image.*"
// const fileName = 'my-image.png';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectGCSFile() {
  // Get reference to the file to be inspected
  const storageItem = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {url: `gs://${bucketName}/${fileName}`},
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Create a GCS File inspection job and wait for it to complete
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  // Get the job's ID
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });

  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectGCSFile();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_gcs_file(
    project: str,
    bucket: str,
    filename: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    min_likelihood: Optional[str] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze a file on GCS.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket containing the file, as a string.
        filename: The name of the file in the bucket, including the path, as a
            string; e.g. 'images/myfile.png'.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the file's URL.
    url = f"gs://{bucket}/{filename}"
    storage_config = {"cloud_storage_options": {"file_set": {"url": url}}}

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

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

// inspectGCSFile searches for the given info types in the given file.
func inspectGCSFile(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, bucketName, fileName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// bucketName := "my-bucket"
	// fileName := "my-file.txt"

	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// 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})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
						CloudStorageOptions: &dlppb.CloudStorageOptions{
							FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
								Url: "gs://" + bucketName + "/" + fileName,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Cloud not get job: %v", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect a file stored on Google Cloud Storage , using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $bucketId          The name of the bucket where the file resides
 * @param string $file              The path to the file within the bucket to inspect. Can contain wildcards e.g. "my-image.*"
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_gcs(
    string $callingProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $bucketId,
    string $file,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $creditCardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $creditCardNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $fileSet = (new FileSet())
        ->setUrl('gs://' . $bucketId . '/' . $file);

    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet($fileSet);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions($cloudStorageOptions);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                print('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf('  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL, $infoTypeStat->getCount(), $infoTypeStat->getInfoType()->getName());
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectGoogleCloudStorage
{
    public static DlpJob InspectGCS(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string bucketName,
        string topicId,
        string subscriptionId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
                {
                    FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet { Url = $"gs://{bucketName}/*.txt" },
                    BytesLimitPerFile = 1073741824
                },
            },
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Send results to Pub/Sub topic
                        PubSub = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.PublishToPubSub
                        {
                            Topic = topicId,
                        }
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);

        // Get a pub/sub subscription and listen for DLP results
        var fireEvent = new ManualResetEventSlim();

        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subscriptionId);
        var subscriber = SubscriberClient.CreateAsync(subscriptionName).Result;
        subscriber.StartAsync(
            (pubSubMessage, cancellationToken) =>
            {
                // Given a message that we receive on this subscription, we should either acknowledge or decline it
                if (pubSubMessage.Attributes["DlpJobName"] == dlpJob.Name)
                {
                    fireEvent.Set();
                    return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
                }

                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            });

        // We block here until receiving a signal from a separate thread that is waiting on a message indicating receiving a result of Dlp job
        if (fireEvent.Wait(TimeSpan.FromMinutes(1)))
        {
            // Stop the thread that is listening to messages as a result of StartAsync call earlier
            subscriber.StopAsync(CancellationToken.None).Wait();

            // Now we can inspect full job results
            var job = client.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest { DlpJobName = new DlpJobName(projectId, dlpJob.Name) });

            // Inspect Job details
            Console.WriteLine($"Processed bytes: {job.InspectDetails.Result.ProcessedBytes}");
            Console.WriteLine($"Total estimated bytes: {job.InspectDetails.Result.TotalEstimatedBytes}");
            var stats = job.InspectDetails.Result.InfoTypeStats;
            Console.WriteLine("Found stats:");
            foreach (var stat in stats)
            {
                Console.WriteLine($"{stat.InfoType.Name}");
            }

            return job;
        }

        throw new InvalidOperationException("The wait failed on timeout");
    }
}

Datastore-Art prüfen

Sie können eine Inspektion einer Datastore-Art mithilfe der Google Cloud Console, der DLP API über REST- oder RPC oder programmatisch in mehreren Programmiersprachen mithilfe einer Clientbibliothek einrichten.

So richten Sie einen Scanjob für eine Datastore-Art mithilfe des Schutzes sensibler Daten ein:

Console

So richten Sie einen Scanjob für eine Datastore-Art mithilfe des Schutzes sensibler Daten ein:

Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Schutz sensibler Daten“ die Seite Job oder Jobtrigger erstellen auf.

Zur Seite „Job oder Job-Trigger erstellen“
Geben Sie die Informationen zum Job zum Schutz vertraulicher Daten ein und klicken Sie auf Weiter, um die einzelnen Schritte auszuführen:
- Geben Sie für Schritt 1: Eingabedaten auswählen die Kennungen für das Projekt, den Namespace (optional) und die Art ein, die Sie scannen möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Eingabedaten auswählen.
- (Optional) Für Schritt 2: Erkennung konfigurieren können Sie festlegen, nach welchen Datentypen (infoTypes) gesucht werden soll. Sie haben die Möglichkeit, einen vordefinierten infoType aus der Liste oder eine Vorlage (sofern vorhanden) auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie unter Erkennung konfigurieren.
- (Optional) Achten Sie darauf, dass für Schritt 3: Aktionen hinzufügen die Option Per E-Mail benachrichtigen aktiviert ist.
  
  Aktivieren Sie In BigQuery speichern, um die Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in einer BigQuery-Tabelle zu veröffentlichen. Machen Sie folgende Angaben:
  - Geben Sie als Projekt-ID die Projekt-ID ein, unter der Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - Geben Sie als Dataset-ID den Namen des Datasets ein, in dem Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - (Optional) Geben Sie als Tabellen-ID den Namen der Tabelle ein, in der Ihre Ergebnisse gespeichert werden. Wenn Sie keine Tabellen-ID angeben, wird neuen Tabellen ein Standardname wie beispielsweise dlp_googleapis_[DATE]_1234567890 zugewiesen. Bei Angabe einer vorhandenen Tabelle werden die Ergebnisse an diese angehängt.
  Wenn Daten in eine BigQuery-Tabelle geschrieben werden, werden die Abrechnung und Kontingentnutzung auf das Projekt angewendet, das die Zieltabelle enthält.
  
  Weitere Informationen zu den anderen aufgeführten Aktionen finden Sie unter Aktionen hinzufügen.
- (Optional) Konfigurieren Sie für Schritt 4: Zeitplan eine Zeitspanne oder einen Zeitplan. Wählen Sie dazu entweder Zeitspanne angeben oder Trigger zum Ausführen des Jobs nach einem regelmäßigen Zeitplan erstellen aus. Weitere Informationen finden Sie unter Zeitplan.
Klicken Sie auf Erstellen.
Nach Abschluss des Jobs zum Schutz sensibler Daten werden Sie zur Seite mit den Jobdetails weitergeleitet und per E-Mail benachrichtigt. Sie können sich die Ergebnisse der Inspektion auf der Seite mit den Jobdetails ansehen.
Optional: Wenn Sie Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery veröffentlichen möchten, klicken Sie auf der Seite Jobdetails auf Ergebnisse in BigQuery abrufen, um die Tabelle in der BigQuery-Web-UI zu öffnen. Anschließend können Sie die Tabelle abfragen und Ihre Ergebnisse analysieren. Weitere Informationen zum Abfragen Ihrer Ergebnisse in BigQuery finden Sie unter Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery abfragen.

Protokoll

Es folgt ein JSON-Beispiel, das in einer POST-Anfrage an den angegebenen DLP API-REST-Endpunkt gesendet werden kann. In diesem JSON-Beispiel wird veranschaulicht, wie Sie die DLP API verwenden, um Datastore-Typen zu prüfen. Informationen zu den Parametern, die in der Anfrage enthalten sind, finden Sie weiter unten im Abschnitt Speicherinspektion konfigurieren.

Sie können dies in APIs Explorer auf der Referenzseite für dlpJobs.create schnell ausprobieren:

Zu APIs Explorer

JSON-Eingabe:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "datastoreOptions":{
        "kind":{
          "name":"Example-Kind"
        },
        "partitionId":{
          "namespaceId":"[NAMESPACE-ID]",
          "projectId":"[PROJECT-ID]"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
              "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DatastoreOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.KindExpression;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PartitionId;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectDatastoreEntity {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String datastoreNamespace = "your-datastore-namespace";
    String datastoreKind = "your-datastore-kind";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    insepctDatastoreEntity(projectId, datastoreNamespace, datastoreKind, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a Datastore Entity.
  public static void insepctDatastoreEntity(
      String projectId,
      String datastoreNamespce,
      String datastoreKind,
      String topicId,
      String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, 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 Datastore entity to be inspected.
      PartitionId partitionId =
          PartitionId.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setNamespaceId(datastoreNamespce)
              .build();
      KindExpression kindExpression = KindExpression.newBuilder().setName(datastoreKind).build();

      DatastoreOptions datastoreOptions =
          DatastoreOptions.newBuilder().setKind(kindExpression).setPartitionId(partitionId).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setDatastoreOptions(datastoreOptions).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
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

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

// The project ID the target Datastore is stored under
// This may or may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// (Optional) The ID namespace of the Datastore document to inspect.
// To ignore Datastore namespaces, set this to an empty string ('')
// const namespaceId = '';

// The kind of the Datastore entity to inspect.
// const kind = 'Person';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectDatastore() {
  // Construct items to be inspected
  const storageItems = {
    datastoreOptions: {
      partitionId: {
        projectId: dataProjectId,
        namespaceId: namespaceId,
      },
      kind: {
        name: kind,
      },
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItems,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };
  // Run inspect-job creation request
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  // Wait for DLP job to fully complete
  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectDatastore();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_datastore(
    project: str,
    datastore_project: str,
    kind: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    namespace_id: str = None,
    min_likelihood: Optional[int] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze Datastore data.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        datastore_project: The Google Cloud project id of the target Datastore.
        kind: The kind of the Datastore entity to inspect, e.g. 'Person'.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        namespace_id: The namespace of the Datastore document, if applicable.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the target Datastore info.
    storage_config = {
        "datastore_options": {
            "partition_id": {
                "project_id": datastore_project,
                "namespace_id": namespace_id,
            },
            "kind": {"name": kind},
        }
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)

    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

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

// inspectDatastore searches for the given info types in the given dataset kind.
func inspectDatastore(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, dataProject, namespaceID, kind string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// namespaceID := "namespace-id"
	// kind := "MyKind"

	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// 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})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_DatastoreOptions{
						DatastoreOptions: &dlppb.DatastoreOptions{
							PartitionId: &dlppb.PartitionId{
								ProjectId:   dataProject,
								NamespaceId: namespaceID,
							},
							Kind: &dlppb.KindExpression{
								Name: kind,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DatastoreOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\KindExpression;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PartitionId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect Datastore, using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $dataProjectId     The project ID containing the target Datastore
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $kind              The datastore kind to inspect
 * @param string $namespaceId       The ID namespace of the Datastore document to inspect
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_datastore(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $kind,
    string $namespaceId,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate clients
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $phoneNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $partitionId = (new PartitionId())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setNamespaceId($namespaceId);

    $kindExpression = (new KindExpression())
        ->setName($kind);

    $datastoreOptions = (new DatastoreOptions())
        ->setPartitionId($partitionId)
        ->setKind($kindExpression);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits);

    // Construct the storage config object
    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setDatastoreOptions($datastoreOptions);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                print('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf('  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL, $infoTypeStat->getCount(), $infoTypeStat->getInfoType()->getName());
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectCloudDataStore
{
    public static object Inspect(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        string kindName,
        string namespaceId,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string datasetId,
        string tableId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                DatastoreOptions = new DatastoreOptions
                {
                    Kind = new KindExpression { Name = kindName },
                    PartitionId = new PartitionId
                    {
                        NamespaceId = namespaceId,
                        ProjectId = projectId,
                    }
                },
                TimespanConfig = new StorageConfig.Types.TimespanConfig
                {
                    StartTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow.AddYears(-1)),
                    EndTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow)
                }
            },

            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Save results in BigQuery Table
                        SaveFindings = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.SaveFindings
                        {
                            OutputConfig = new OutputStorageConfig
                            {
                                Table = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                                {
                                    ProjectId = projectId,
                                    DatasetId = datasetId,
                                    TableId = tableId
                                }
                            }
                        },
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Make sure the job finishes before inspecting the results.
        // Alternatively, we can inspect results opportunistically, but
        // for testing purposes, we want consistent outcome
        var finishedJob = EnsureJobFinishes(projectId, jobName);
        var bigQueryClient = BigQueryClient.Create(projectId);
        var table = bigQueryClient.GetTable(datasetId, tableId);

        // Return only first page of 10 rows
        Console.WriteLine("DLP v2 Results:");
        var firstPage = table.ListRows(new ListRowsOptions { StartIndex = 0, PageSize = 10 });
        foreach (var item in firstPage)
        {
            Console.WriteLine($"\t {item[""]}");
        }

        return finishedJob;
    }

    private static DlpJob EnsureJobFinishes(string projectId, string jobName)
    {
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = new DlpJobName(projectId, jobName),
        };

        // Simple logic that gives the job 5*30 sec at most to complete - for testing purposes only
        var numOfAttempts = 5;
        do
        {
            var dlpJob = client.GetDlpJob(request);
            numOfAttempts--;
            if (dlpJob.State != DlpJob.Types.JobState.Running)
            {
                return dlpJob;
            }

            Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(30));
        } while (numOfAttempts > 0);

        throw new InvalidOperationException("Job did not complete in time");
    }
}

Eine BigQuery-Tabelle untersuchen

Sie können eine Prüfung einer BigQuery-Tabelle mithilfe des Schutzes sensibler Daten über REST-Anfragen oder programmatisch in mehreren Programmiersprachen mithilfe einer Clientbibliothek einrichten.

So richten Sie einen Scanjob für eine BigQuery-Tabelle mithilfe des Schutzes sensibler Daten ein:

Console

So richten Sie einen Scanjob für eine BigQuery-Tabelle mithilfe des Schutzes sensibler Daten ein:

Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Schutz sensibler Daten“ die Seite Job oder Jobtrigger erstellen auf.

Zur Seite „Job oder Job-Trigger erstellen“
Geben Sie die Informationen zum Job zum Schutz vertraulicher Daten ein und klicken Sie auf Weiter, um die einzelnen Schritte auszuführen:
- Geben Sie für Schritt 1: Eingabedaten auswählen einen Namen für den Job im Feld Name ein. Wählen Sie unter Speicherort im Menü Speichertyp die Option "BigQuery" aus und geben Sie die Informationen für die zu scannende Tabelle ein.
  
  Der Bereich Probenahme ist zur Ausführung eines Beispielscans für Ihre Daten vorkonfiguriert. Sie können die Felder Zeilen beschränken durch und Maximale Zeilenanzahl anpassen, um bei großen Datenmengen Ressourcen zu sparen. Weitere Informationen finden Sie unter Eingabedaten auswählen.
- Optional: Wenn Sie jeden Befund mit der Zeile verknüpfen möchten, die ihn enthält, legen Sie das Feld Identifizierende Felder fest.
  Geben Sie die Namen der Spalten ein, mit denen jede Zeile in der Tabelle eindeutig identifiziert wird. Verwenden Sie ggf. Punkte, um verschachtelte Felder anzugeben. Sie können beliebig viele Felder hinzufügen.
  
  Außerdem müssen Sie die Aktion In BigQuery speichern aktivieren, um die Ergebnisse nach BigQuery zu exportieren. Wenn die Ergebnisse nach BigQuery exportiert werden, enthält jedes Ergebnis die entsprechenden Werte der identifizierenden Felder. Weitere Informationen finden Sie unter identifyingFields.
- (Optional) Für Schritt 2: Erkennung konfigurieren können Sie festlegen, nach welchen Datentypen (infoTypes) gesucht werden soll. Sie haben die Möglichkeit, einen vordefinierten infoType aus der Liste oder eine Vorlage (sofern vorhanden) auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie unter Erkennung konfigurieren.
- (Optional) Achten Sie darauf, dass für Schritt 3: Aktionen hinzufügen die Option Per E-Mail benachrichtigen aktiviert ist.
  
  Aktivieren Sie In BigQuery speichern, um die Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in einer BigQuery-Tabelle zu veröffentlichen. Machen Sie folgende Angaben:
  - Geben Sie als Projekt-ID die Projekt-ID ein, unter der Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - Geben Sie als Dataset-ID den Namen des Datasets ein, in dem Ihre Ergebnisse gespeichert werden.
  - (Optional) Geben Sie als Tabellen-ID den Namen der Tabelle ein, in der Ihre Ergebnisse gespeichert werden. Wenn Sie keine Tabellen-ID angeben, wird neuen Tabellen ein Standardname wie beispielsweise dlp_googleapis_[DATE]_1234567890 zugewiesen. Bei Angabe einer vorhandenen Tabelle werden die Ergebnisse an diese angehängt.
  Wenn Daten in eine BigQuery-Tabelle geschrieben werden, werden die Abrechnung und Kontingentnutzung auf das Projekt angewendet, das die Zieltabelle enthält.
  
  Sie können die Ergebnisse auch in Pub/Sub, Security Command Center und Data Catalog speichern. Weitere Informationen finden Sie unter Aktionen hinzufügen.
- (Optional) Übernehmen Sie für Schritt 4: Zeitplan die Menüoption Keiner, wenn der Scan nur einmal ausgeführt werden soll. Klicken Sie auf Trigger zum Ausführen des Jobs nach einem regelmäßigen Zeitplan erstellen, um die regelmäßige Ausführung von Scans zu planen. Weitere Informationen finden Sie unter Zeitplan.
Klicken Sie auf Erstellen.
Nach Abschluss des Jobs zum Schutz sensibler Daten werden Sie zur Seite mit den Jobdetails weitergeleitet und per E-Mail benachrichtigt. Sie können sich die Ergebnisse der Inspektion auf der Seite mit den Jobdetails ansehen.
Optional: Wenn Sie Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery veröffentlichen möchten, klicken Sie auf der Seite Jobdetails auf Ergebnisse in BigQuery abrufen, um die Tabelle in der BigQuery-Web-UI zu öffnen. Anschließend können Sie die Tabelle abfragen und Ihre Ergebnisse analysieren. Weitere Informationen zum Abfragen Ihrer Ergebnisse in BigQuery finden Sie unter Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery abfragen.

Protokoll

Es folgt ein JSON-Beispiel, das in einer POST-Anfrage an den angegebenen DLP API-REST-Endpunkt gesendet werden kann. In diesem JSON-Beispiel wird veranschaulicht, wie die DLP API zum Prüfen von BigQuery-Tabellen verwendet wird. Informationen zu den Parametern, die in der Anfrage enthalten sind, finden Sie weiter unten im Abschnitt Speicherinspektion konfigurieren.

Sie können dies in APIs Explorer auf der Referenzseite für dlpJobs.create schnell ausprobieren:

Zu APIs Explorer

JSON-Eingabe:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "bigQueryOptions":{
        "tableReference":{
          "projectId":"[PROJECT-ID]",
          "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
          "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
        },
        "identifyingFields":[
          {
            "name":"id"
          }
        ]
      },
      "timespanConfig":{
        "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z ",
        "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z "
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
              "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
            },
            "outputSchema": "BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectBigQueryTable {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String bigQueryDatasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    String bigQueryTableId = "your-bigquery-table-id";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectBigQueryTable(projectId, bigQueryDatasetId, bigQueryTableId, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectBigQueryTable(
      String projectId,
      String bigQueryDatasetId,
      String bigQueryTableId,
      String topicId,
      String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, 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 BigQuery table to be inspected.
      BigQueryTable tableReference =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(bigQueryDatasetId)
              .setTableId(bigQueryTableId)
              .build();

      BigQueryOptions bigQueryOptions =
          BigQueryOptions.newBuilder().setTableReference(tableReference).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setBigQueryOptions(bigQueryOptions).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
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

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

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// The ID of the dataset to inspect, e.g. 'my_dataset'
// const datasetId = 'my_dataset';

// The ID of the table to inspect, e.g. 'my_table'
// const tableId = 'my_table';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectBigquery() {
  // Construct item to be inspected
  const storageItem = {
    bigQueryOptions: {
      tableReference: {
        projectId: dataProjectId,
        datasetId: datasetId,
        tableId: tableId,
      },
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Run inspect-job creation request
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  // Wait for DLP job to fully complete
  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}

await inspectBigquery();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_bigquery(
    project: str,
    bigquery_project: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    min_likelihood: Optional[int] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 500,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze BigQuery data.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bigquery_project: The Google Cloud project id of the target table.
        dataset_id: The id of the target BigQuery dataset.
        table_id: The id of the target BigQuery table.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the target Bigquery info.
    storage_config = {
        "big_query_options": {
            "table_reference": {
                "project_id": bigquery_project,
                "dataset_id": dataset_id,
                "table_id": table_id,
            }
        }
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            "Info type: {}; Count: {}".format(
                                finding.info_type.name, finding.count
                            )
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

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

// inspectBigquery searches for the given info types in the given Bigquery dataset table.
func inspectBigquery(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, dataProject, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// dataProject := "my-data-project-ID"
	// datasetID := "my_dataset"
	// tableID := "mytable"

	ctx := context.Background()

	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// 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})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exits: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_BigQueryOptions{
						BigQueryOptions: &dlppb.BigQueryOptions{
							TableReference: &dlppb.BigQueryTable{
								ProjectId: dataProject,
								DatasetId: datasetID,
								TableId:   tableID,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect a BigQuery table , using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $dataProjectId     The project ID containing the target Datastore
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $datasetId         The ID of the dataset to inspect
 * @param string $tableId           The ID of the table to inspect
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_bigquery(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $creditCardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $creditCardNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    $bigQueryOptions = (new BigQueryOptions())
        ->setTableReference($bigqueryTable);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setBigQueryOptions($bigQueryOptions);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                print('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectBigQuery
{
    public static object Inspect(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        IEnumerable<FieldId> identifyingFields,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string datasetId,
        string tableId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                BigQueryOptions = new BigQueryOptions
                {
                    TableReference = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                    {
                        ProjectId = projectId,
                        DatasetId = datasetId,
                        TableId = tableId,
                    },
                    IdentifyingFields =
                        {
                            identifyingFields
                        }
                },

                TimespanConfig = new StorageConfig.Types.TimespanConfig
                {
                    StartTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow.AddYears(-1)),
                    EndTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow)
                }
            },

            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Save results in BigQuery Table
                        SaveFindings = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.SaveFindings
                        {
                            OutputConfig = new OutputStorageConfig
                            {
                                Table = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                                {
                                    ProjectId = projectId,
                                    DatasetId = datasetId,
                                    TableId = tableId
                                }
                            }
                        },
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Make sure the job finishes before inspecting the results.
        // Alternatively, we can inspect results opportunistically, but
        // for testing purposes, we want consistent outcome
        var finishedJob = EnsureJobFinishes(projectId, jobName);
        var bigQueryClient = BigQueryClient.Create(projectId);
        var table = bigQueryClient.GetTable(datasetId, tableId);

        // Return only first page of 10 rows
        Console.WriteLine("DLP v2 Results:");
        var firstPage = table.ListRows(new ListRowsOptions { StartIndex = 0, PageSize = 10 });
        foreach (var item in firstPage)
        {
            Console.WriteLine($"\t {item[""]}");
        }

        return finishedJob;
    }

    private static DlpJob EnsureJobFinishes(string projectId, string jobName)
    {
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = new DlpJobName(projectId, jobName),
        };

        // Simple logic that gives the job 5*30 sec at most to complete - for testing purposes only
        var numOfAttempts = 5;
        do
        {
            var dlpJob = client.GetDlpJob(request);
            numOfAttempts--;
            if (dlpJob.State != DlpJob.Types.JobState.Running)
            {
                return dlpJob;
            }

            Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(30));
        } while (numOfAttempts > 0);

        throw new InvalidOperationException("Job did not complete in time");
    }
}

Speicherinspektion konfigurieren

Zum Prüfen eines Cloud Storage-Speicherorts, einer Datastore-Art oder einer BigQuery-Tabelle senden Sie eine Anfrage an die Methode projects.dlpJobs.create der DLP API. Diese Anfrage muss mindestens den Speicherort der zu scannenden Daten enthalten und angeben, wonach gesucht wird. Über diese erforderlichen Parameter hinaus können Sie auch angeben, wo die Scanergebnisse, Größen- und Wahrscheinlichkeitsschwellenwerte und mehr gespeichert werden sollen. Eine erfolgreiche Anfrage führt zum Erstellen einer DlpJob-Objektinstanz, die unter Inspektionsergebnisse abrufen beschrieben wird.

Die verfügbaren Konfigurationsoptionen sind hier zusammengefasst:

Objekt InspectJobConfig: Enthält die Konfigurationsinformationen für den Inspektionsjob. Das Objekt InspectJobConfig wird auch vom Objekt JobTriggers verwendet, um das Erstellen von DlpJobs zu planen. Dieses Objekt beinhaltet:
- Objekt StorageConfig: Erforderlich. Enthält Details zu dem zu prüfenden Speicher-Repository:
  - Je nach Typ des gescannten Speicher-Repositorys muss eines der folgenden Objekte im Objekt StorageConfig enthalten sein:
  - Objekt CloudStorageOptions: Enthält Informationen zum Cloud Storage-Bucket, der gescannt werden soll.
  - Objekt DatastoreOptions: Enthält Informationen zum Datastore-Dataset, das gescannt werden soll.
  - Objekt BigQueryOptions: Enthält Informationen zur BigQuery-Tabelle, die gescannt werden soll, und optional zu den Identifikationsfeldern. Dieses Objekt ermöglicht auch Ergebnisstichproben. Weitere Informationen finden Sie unten im Abschnitt Menge des zu prüfenden Inhalts beschränken.
  - Objekt TimespanConfig: Optional. Gibt die Zeitspanne der Elemente an, die in den Scan einbezogen werden sollen.
- Objekt InspectConfig: Erforderlich. Gibt an, wonach gesucht werden soll, zum Beispiel infoTypes und Wahrscheinlichkeitswerte.
  - Objekte vom Typ InfoType: Erforderlich. Ein oder mehrere infoType-Werte, nach denen gesucht werden soll.
  - Enum Likelihood: Optional. Wenn ein Wert festgelegt ist, gibt der Schutz sensibler Daten nur Ergebnisse zurück, die mindestens diesem Wahrscheinlichkeitsschwellenwert entsprechen. Wird diese Enum weggelassen, ist der Standardwert POSSIBLE.
  - Objekt FindingLimits: Optional. Wenn dieses Objekt festgelegt ist, können Sie ein Limit für die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse angeben.
  - Parameter includeQuote: Optional. Die Standardeinstellung ist false. Wenn dieser Parameter auf true festgelegt ist, enthält jedes Ergebnis ein kontextbezogenes Zitat aus den Daten, die es ausgelöst haben.
  - Parameter excludeInfoTypes: Optional. Die Standardeinstellung ist false. Wenn dieser Parameter auf true festgelegt ist, sind in den Scanergebnissen keine Typinformationen für die Treffer enthalten.
  - Objekte vom Typ CustomInfoType: Ein oder mehrere benutzerdefinierte, vom Nutzer erstellte infoTypes. Weitere Informationen zum Erstellen von benutzerdefinierten infoTypes finden Sie unter Benutzerdefinierte infoType-Detektoren erstellen.
- String inspectTemplateName: Optional. Gibt eine Vorlage an, die zum Einfügen von Standardwerten im InspectConfig-Objekt verwendet werden soll. Wenn Sie InspectConfig bereits angegeben haben, werden die Vorlagenwerte zusammengeführt.
- Objekte vom Typ Action: Optional. Eine oder mehrere Aktionen, die nach Abschluss des Jobs ausgeführt werden sollen. Die Aktionen werden in der Reihenfolge ihrer Auflistung ausgeführt. Hier geben Sie an, wo Ergebnisse zu speichern sind oder ob eine Benachrichtigung für ein Pub/Sub-Thema veröffentlicht werden soll.
jobId: Optional. Eine Kennung für den Job, der von Sensitive Data Protection zurückgegeben wird. Wenn jobId weggelassen wird oder leer ist, erstellt das System eine ID für den Job. Wenn angegeben, wird dem Job dieser ID-Wert zugewiesen. Die Job-ID darf nur einmal vorkommen und kann Groß- und Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche enthalten. Das heißt, sie muss dem folgenden regulären Ausdruck entsprechen: [a-zA-Z\\d-]+.

Umfang des zu prüfenden Inhalts beschränken

Wenn Sie BigQuery-Tabellen oder Cloud Storage-Buckets scannen, bietet der Schutz sensibler Daten eine Möglichkeit, eine Teilmenge des Datasets zu scannen. Dadurch erhalten Sie eine Probenahme von Scanergebnissen ohne die potenziellen Kosten für das Scannen eines gesamten Datasets.

Die folgenden Abschnitte enthalten Informationen zur Größenbeschränkung von Cloud Storage-Scans und BigQuery-Scans.

Cloud Storage-Scans beschränken

Durch Begrenzung der geprüften Datenmenge können Sie Stichproben in Cloud Storage aktivieren. Sie können die DLP API anweisen, nur Dateien mit einer bestimmten Maximalgröße, nur bestimmte Dateitypen und nur einen bestimmten Prozentsatz der Gesamtzahl der Dateien im Eingabedateisatz zu prüfen. Geben Sie dazu die folgenden optionalen Felder in CloudStorageOptions an:

bytesLimitPerFile: Legt die maximale Anzahl von Byte fest, die aus einer Datei gescannt werden sollen. Wenn die Größe einer gescannten Datei diesen Wert überschreitet, wird der Rest der Byte ausgelassen. Die Einstellung dieses Felds hat keine Auswirkungen auf bestimmte Dateitypen. Weitere Informationen finden Sie unter Limits für die Anzahl der pro Datei gescannten Bytes.
fileTypes[]: Listet die FileTypes auf, die im Scan enthalten sein sollen. Dies kann für einen oder mehrere der folgenden Enum-Typen festgelegt werden:
filesLimitPercent: Beschränkt die Anzahl der zu scannenden Dateien auf den angegebenen Prozentsatz des Eingabe-FileSet. Die Angabe von 0 oder 100 bedeutet, dass es kein Limit gibt.
sampleMethod: Wie die Probenahme der Byte erfolgen soll, wenn nicht alle Byte gescannt werden. Die Angabe dieses Werts ist nur sinnvoll, wenn er in Verbindung mit bytesLimitPerFile verwendet wird. Wenn nicht angegeben, beginnt der Scan von oben. Dieses Feld kann auf einen von zwei Werten festgelegt werden:
- TOP: Das Scannen beginnt von oben.
- RANDOM_START: Für jede Datei, deren Größe die in bytesLimitPerFile angegebene Größe überschreitet, wird ein zufälliger Offset zum Starten des Scans ausgewählt. Die geprüften Byte sind zusammenhängend.

In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie Sie mit der DLP API in einer 90 %-igen Teilmenge eines Cloud Storage-Bucket nach Personennamen suchen. Der Scan beginnt an einer zufälligen Position im Datensatz und berücksichtigt nur Textdateien mit weniger als 200 Byte.

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

public class InspectStorageWithSampling
{
    public static async Task<DlpJob> InspectAsync(
        string projectId,
        string gcsUri,
        string topicId,
        string subId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Possible,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {

        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct Storage config by specifying the GCS file to be inspected
        // and sample method.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
            {
                FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet
                {
                    Url = gcsUri
                },
                BytesLimitPerFile = 200,
                FileTypes = { new FileType[] { FileType.Csv } },
                FilesLimitPercent = 90,
                SampleMethod = CloudStorageOptions.Types.SampleMethod.RandomStart
            }
        };

        // Construct the Inspect Config and specify the type of info the inspection
        // will look for.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[] { new InfoType { Name = "PERSON_NAME" } }
            },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood
        };

        // Construct the pubsub action.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PubSub = new Action.Types.PublishToPubSub
                {
                    Topic = $"projects/{projectId}/topics/{topicId}"
                }
            }
        };

        // Construct the inspect job config using above created objects.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
        };

        // We keep the name of the job that we just created.
        var dlpJob = dlp.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Listen to pub/sub for the job
        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subId);
        var subscriber = await SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName);

        await subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == jobName)
            {
                subscriber.StopAsync(cancel);
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        // Get the latest state of the job from the service
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(jobName)
        });

        // Parse the response and process results.
        System.Console.WriteLine($"Job status: {resultJob.State}");
        System.Console.WriteLine($"Job Name: {resultJob.Name}");

        var result = resultJob.InspectDetails.Result;
        foreach (var infoType in result.InfoTypeStats)
        {
            System.Console.WriteLine($"Info Type: {infoType.InfoType.Name}");
            System.Console.WriteLine($"Count: {infoType.Count}");
        }
        return resultJob;
    }
}

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

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

// inspectGcsFileWithSampling inspects a storage with sampling
func inspectGcsFileWithSampling(w io.Writer, projectID, gcsUri, topicID, subscriptionId string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// gcsUri := "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt"
	// topicID := "your-pubsub-topic-id"
	// subscriptionId := "your-pubsub-subscription-id"

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

	// Specify the GCS file to be inspected and sampling configuration
	var cloudStorageOptions = &dlppb.CloudStorageOptions{
		FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
			Url: gcsUri,
		},
		BytesLimitPerFile: int64(200),
		FileTypes: []dlppb.FileType{
			dlppb.FileType_TEXT_FILE,
		},
		FilesLimitPercent: int32(90),
		SampleMethod:      dlppb.CloudStorageOptions_RANDOM_START,
	}

	var storageConfig = &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
			CloudStorageOptions: cloudStorageOptions,
		},
	}

	// 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
	// Specify how the content should be inspected.
	var inspectConfig = &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
			{Name: "PERSON_NAME"},
		},
		ExcludeInfoTypes: true,
		IncludeQuote:     true,
		MinLikelihood:    dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(topicID)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, topicID); err != nil {
			return err
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(subscriptionId)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, subscriptionId, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return err
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + topicID

	var action = &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PubSub{
			PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
				Topic: topic,
			},
		},
	}

	// Configure the long running job we want the service to perform.
	var inspectJobConfig = &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// Use the client to send the request.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Job Created: %v", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "\nFound %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil

}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.FileSet;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.SampleMethod;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.FileType;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class InspectGcsFileWithSampling {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsUri = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectGcsFileWithSampling(projectId, gcsUri, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a file in a Google Cloud Storage Bucket.
  public static void inspectGcsFileWithSampling(
      String projectId, String gcsUri, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, 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 GCS file to be inspected and sampling configuration
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(FileSet.newBuilder().setUrl(gcsUri))
              .setBytesLimitPerFile(200)
              .addFileTypes(FileType.TEXT_FILE)
              .setFilesLimitPercent(90)
              .setSampleMethod(SampleMethod.RANDOM_START)
              .build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions).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("PERSON_NAME").build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addInfoTypes(infoType)
              .setExcludeInfoTypes(true)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(Likelihood.POSSIBLE)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

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

// The gcs file path
// const gcsUri = 'gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt';

// 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
// const infoTypes = [{ name: 'PERSON_NAME' }];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// DLP Job max time (in milliseconds)
const DLP_JOB_WAIT_TIME = 15 * 1000 * 60;

async function inspectGcsFileSampling() {
  // Specify the GCS file to be inspected and sampling configuration
  const storageItemConfig = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {url: gcsUri},
      bytesLimitPerFile: 200,
      filesLimitPercent: 90,
      fileTypes: [DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.FileType.TEXT_FILE],
      sampleMethod:
        DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.SampleMethod
          .RANDOM_START,
    },
  };

  // Specify how the content should be inspected.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.POSSIBLE,
    includeQuote: true,
    excludeInfoTypes: true,
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const actions = [
    {
      pubSub: {
        topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
      },
    },
  ];

  // Create the request for the job configured above.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: inspectConfig,
      storageConfig: storageItemConfig,
      actions: actions,
    },
  };

  // Use the client to send the request.
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();

  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);

  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    // Set up the timeout
    const timer = setTimeout(() => {
      reject(new Error('Timeout'));
    }, DLP_JOB_WAIT_TIME);

    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        clearTimeout(timer);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      clearTimeout(timer);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}

await inspectGcsFileSampling();

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions\SampleMethod;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect storage with sampling.
 * The following examples demonstrate using the Cloud DLP API to scan a 90% subset of a
 * Cloud Storage bucket for person names. The scan starts from a random location in the dataset
 * and only includes text files under 200 bytes.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $gcsUri            Google Cloud Storage file url.
 * @param string $topicId           The ID of the Pub/Sub topic to notify once the job completes.
 * @param string $subscriptionId    The ID of the Pub/Sub subscription to use when listening for job.
 */
function inspect_gcs_with_sampling(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $gcsUri = 'gs://GOOGLE_STORAGE_BUCKET_NAME/dlp_sample.csv',
    string $topicId = 'dlp-pubsub-topic',
    string $subscriptionId = 'dlp_subcription'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Construct the items to be inspected.
    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet((new FileSet())
            ->setUrl($gcsUri))
        ->setBytesLimitPerFile(200)
        ->setFilesLimitPercent(90)
        ->setSampleMethod(SampleMethod::RANDOM_START);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions($cloudStorageOptions);

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $emailAddressInfoType = (new InfoType())
        ->setName('EMAIL_ADDRESS');
    $cardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$phoneNumberInfoType, $emailAddressInfoType, $cardNumberInfoType];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Construct the action to run when job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPubSub((new PublishToPubSub())
            ->setTopic($topic->name()));

    // Construct inspect job config to run.
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJob
    ]);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes.
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions.
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while.
            }
        }
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds.
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout.

    // Print finding counts.
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

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

import threading
from typing import List

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_gcs_with_sampling(
    project: str,
    bucket: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str] = None,
    file_types: List[str] = None,
    min_likelihood: str = None,
    max_findings: int = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze files in GCS by
    limiting the amount of data to be scanned.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket containing the file, as a string.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        info_types: A list of strings representing infoTypes to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        file_types: Type of files in gcs bucket where the inspection would happen.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    """

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Specify how the content should be inspected. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "exclude_info_types": True,
        "include_quote": True,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Setting default file types as CSV files
    if not file_types:
        file_types = ["CSV"]

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    url = f"gs://{bucket}/*"
    storage_config = {
        "cloud_storage_options": {
            "file_set": {"url": url},
            "bytes_limit_per_file": 200,
            "file_types": file_types,
            "files_limit_percent": 90,
            "sample_method": "RANDOM_START",
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call the API
    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message):
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    print("Findings:")
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

REST

JSON-Eingabe:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
        },
        "bytesLimitPerFile":"200",
        "fileTypes":[
          "TEXT_FILE"
        ],
        "filesLimitPercent":90,
        "sampleMethod":"RANDOM_START"
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PERSON_NAME"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":true,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"POSSIBLE"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"testingdlp"
            },
            "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Nachdem die JSON-Eingabe in einer POST-Anfrage an den angegebenen Endpunkt gesendet wurde, wird ein Job zum Schutz sensibler Daten erstellt und die API sendet die folgende Antwort.

JSON-Ausgabe:

{
  "name":"projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type":"INSPECT_JOB",
  "state":"PENDING",
  "inspectDetails":{
    "requestedOptions":{
      "snapshotInspectTemplate":{

      },
      "jobConfig":{
        "storageConfig":{
          "cloudStorageOptions":{
            "fileSet":{
              "url":"gs://[BUCKET_NAME]/*"
            },
            "bytesLimitPerFile":"200",
            "fileTypes":[
              "TEXT_FILE"
            ],
            "sampleMethod":"TOP",
            "filesLimitPercent":90
          }
        },
        "inspectConfig":{
          "infoTypes":[
            {
              "name":"PERSON_NAME"
            }
          ],
          "minLikelihood":"POSSIBLE",
          "limits":{

          },
          "includeQuote":true,
          "excludeInfoTypes":true
        },
        "actions":[
          {
            "saveFindings":{
              "outputConfig":{
                "table":{
                  "projectId":"[PROJECT-ID]",
                  "datasetId":"[DATASET-ID]",
                  "tableId":"[TABLE-ID]"
                },
                "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "createTime":"2018-05-30T22:22:08.279Z"
}

BigQuery-Scans beschränken

Geben Sie die folgenden optionalen Felder in BigQueryOptions an, um die Probenahme in BigQuery durch Beschränkung der zu scannenden Datenmenge zu aktivieren:

rowsLimit: Die maximale Anzahl der zu scannenden Zeilen. Wenn die Tabelle mehr Zeilen hat als diesen Wert, wird der Rest der Zeilen ausgelassen. Wenn das Feld nicht oder mit 0 festgelegt ist, werden alle Zeilen gescannt.
rowsLimitPercent: Der maximale Prozentsatz der zu scannenden Zeilen (zwischen 0 und 100). Die restlichen Zeilen werden weggelassen. Wenn Sie diesen Wert auf 0 oder 100 setzen, bedeutet das, dass es kein Limit gibt. Der Standardwert ist 0. Es kann nur rowsLimit oder rowsLimitPercent angegeben werden.

Achtung: Aufgrund eines bekannten Problems verhält sich das Feld rowsLimitPercent unerwartet. Wir empfehlen stattdessen die Verwendung von rowsLimit.
sampleMethod: Wie die Probenahme der Zeilen erfolgt, wenn nicht alle Zeilen gescannt werden. Wenn nicht angegeben, beginnt der Scan von oben. Für dieses Feld kann einer der zwei Werte festgelegt werden:
- TOP: Das Scannen beginnt von oben.
- RANDOM_START: Das Scannen beginnt mit einer zufällig ausgewählten Zeile.
excludedFields: Tabellenfelder, mit denen Spalten eindeutig identifiziert werden, die vom Lesen ausgeschlossen werden sollen. Dies kann die Menge der gescannten Daten reduzieren und damit die Gesamtkosten eines Inspektionsjobs senken.
includedFields: Tabellenfelder, die bestimmte Zeilen in der zu scannenden Tabelle eindeutig identifizieren.

Ein weiteres nützliches Feature zum Beschränken der zu scannenden Daten, insbesondere beim Scannen von partitionierten Tabellen, ist TimespanConfig. Mit TimespanConfig können Sie durch Angabe von Start- und Endwerten eine Zeitspanne definieren, um BigQuery-Tabellenzeilen herauszufiltern. Sensitive Data Protection scannt dann nur Zeilen, die einen Zeitstempel innerhalb dieser Zeitspanne enthalten.

In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie Sie mit der DLP API eine Teilmenge von 1.000 Zeilen einer BigQuery-Tabelle scannen. Der Scan beginnt mit einer zufälligen Zeile.

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

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

// inspectBigQueryTableWithSampling inspect bigQueries for sensitive data with sampling
func inspectBigQueryTableWithSampling(w io.Writer, projectID, topicID, subscriptionID string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// topicID := "your-pubsub-topic-id"
	// or provide a topicID name to create one
	// subscriptionID := "your-pubsub-subscription-id"
	// or provide a subscription name to create one

	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 err
	}

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

	// Specify the BigQuery table to be inspected.
	tableReference := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: "bigquery-public-data",
		DatasetId: "usa_names",
		TableId:   "usa_1910_current",
	}

	bigQueryOptions := &dlppb.BigQueryOptions{
		TableReference: tableReference,
		RowsLimit:      int64(10000),
		SampleMethod:   dlppb.BigQueryOptions_RANDOM_START,
		IdentifyingFields: []*dlppb.FieldId{
			{Name: "name"},
		},
	}

	// Provide storage config with BigqueryOptions
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_BigQueryOptions{
			BigQueryOptions: bigQueryOptions,
		},
	}

	// 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
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "PERSON_NAME"},
	}

	// Specify how the content should be inspected.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:    infoTypes,
		IncludeQuote: true,
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(topicID)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, topicID); err != nil {
			return err
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(subscriptionID)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, subscriptionID, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return err
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := fmt.Sprintf("projects/%s/topics/%s", projectID, topicID)

	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PubSub{
			PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
				Topic: topic,
			},
		},
	}

	// Configure the long running job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// Use the client to send the request.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Job Created: %v", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	c, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(c, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()
	})
	if err != nil {
		return err
	}

	resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
		Name: j.GetName(),
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
	if len(r) == 0 {
		fmt.Fprintf(w, "No results")
		return err
	}
	for _, s := range r {
		fmt.Fprintf(w, "\nFound %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
	}
	return nil

}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions.SampleMethod;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class InspectBigQueryTableWithSampling {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectBigQueryTableWithSampling(projectId, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectBigQueryTableWithSampling(
      String projectId, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, 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 BigQuery table to be inspected.
      BigQueryTable tableReference =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId("bigquery-public-data")
              .setDatasetId("usa_names")
              .setTableId("usa_1910_current")
              .build();

      BigQueryOptions bigQueryOptions =
          BigQueryOptions.newBuilder()
              .setTableReference(tableReference)
              .setRowsLimit(1000)
              .setSampleMethod(SampleMethod.RANDOM_START)
              .addIdentifyingFields(FieldId.newBuilder().setName("name"))
              .build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setBigQueryOptions(bigQueryOptions).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("PERSON_NAME").build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addInfoTypes(infoType).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

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

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// The ID of the dataset to inspect, e.g. 'my_dataset'
// const datasetId = 'my_dataset';

// The ID of the table to inspect, e.g. 'my_table'
// const tableId = 'my_table';

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// DLP Job max time (in milliseconds)
const DLP_JOB_WAIT_TIME = 15 * 1000 * 60;

async function inspectBigqueryWithSampling() {
  // 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
  const infoTypes = [{name: 'PERSON_NAME'}];

  // Specify the BigQuery options required for inspection.
  const storageItem = {
    bigQueryOptions: {
      tableReference: {
        projectId: dataProjectId,
        datasetId: datasetId,
        tableId: tableId,
      },
      rowsLimit: 1000,
      sampleMethod:
        DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions.SampleMethod
          .RANDOM_START,
      includedFields: [{name: 'name'}],
    },
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const actions = [
    {
      pubSub: {
        topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
      },
    },
  ];

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        includeQuote: true,
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: actions,
    },
  };
  // Use the client to send the request.
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();

  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);

  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;

  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    // Set up the timeout
    const timer = setTimeout(() => {
      reject(new Error('Timeout'));
    }, DLP_JOB_WAIT_TIME);

    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        clearTimeout(timer);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      clearTimeout(timer);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}

await inspectBigqueryWithSampling();

PHP

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


use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions\SampleMethod;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect BigQuery for sensitive data with sampling.
 * The following examples demonstrate using the Cloud Data Loss Prevention
 * API to scan a 1000-row subset of a BigQuery table. The scan starts from
 * a random row.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $topicId           The Pub/Sub topic ID to notify once the job is completed.
 * @param string $subscriptionId    The Pub/Sub subscription ID to use when listening for job.
 * @param string $projectId         The Google Cloud Project ID.
 * @param string $datasetId         The BigQuery Dataset ID.
 * @param string $tableId           The BigQuery Table ID to be inspected.
 */
function inspect_bigquery_with_sampling(
    string $callingProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $projectId,
    string $datasetId,
    string $tableId
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Specify the BigQuery table to be inspected.
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($projectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    $bigQueryOptions = (new BigQueryOptions())
        ->setTableReference($bigqueryTable)
        ->setRowsLimit(1000)
        ->setSampleMethod(SampleMethod::RANDOM_START)
        ->setIdentifyingFields([
            (new FieldId())
                ->setName('name')
        ]);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setBigQueryOptions($bigQueryOptions);

    // 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
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $infoTypes = [$personNameInfoType];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Configure the long running job we want the service to perform.
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJob
    ]);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

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

import threading

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_bigquery_table_with_sampling(
    project: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    min_likelihood: str = None,
    max_findings: str = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze BigQuery data by limiting
    the amount of data to be scanned.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    """

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

    # Specify how the content should be inspected. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": [{"name": "PERSON_NAME"}],
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Specify the BigQuery table to be inspected.
    # Here we are using public bigquery table.
    table_reference = {
        "project_id": "bigquery-public-data",
        "dataset_id": "usa_names",
        "table_id": "usa_1910_current",
    }

    # Construct a storage_config containing the target BigQuery info.
    storage_config = {
        "big_query_options": {
            "table_reference": table_reference,
            "rows_limit": 1000,
            "sample_method": "RANDOM_START",
            "identifying_fields": [{"name": "name"}],
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call the API
    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")

                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()

        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectBigQueryWithSampling
{
    public static async Task<DlpJob> InspectAsync(
        string projectId,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        string topicId,
        string subId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Possible,
        IEnumerable<FieldId> identifyingFields = null,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {

        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct Storage config.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            BigQueryOptions = new BigQueryOptions
            {
                TableReference = new BigQueryTable
                {
                    ProjectId = "bigquery-public-data",
                    DatasetId = "usa_names",
                    TableId = "usa_1910_current",
                },
                IdentifyingFields =
                {
                    identifyingFields ?? new FieldId[] { new FieldId { Name = "name" } }
                },
                RowsLimit = 100,
                SampleMethod = BigQueryOptions.Types.SampleMethod.RandomStart
            }
        };

        // Construct the inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { infoTypes ?? new InfoType[] { new InfoType { Name = "PERSON_NAME" } } },
            Limits = new FindingLimits
            {
                MaxFindingsPerRequest = maxFindings,
            },
            IncludeQuote = includeQuote,
            MinLikelihood = minLikelihood
        };

        // Construct the pubsub action.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PubSub = new Action.Types.PublishToPubSub
                {
                    Topic = $"projects/{projectId}/topics/{topicId}"
                }
            }
        };

        // Construct the inspect job config using the actions.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
        };

        // We keep the name of the job that we just created.
        var dlpJob = dlp.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Listen to pub/sub for the job.
        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subId);
        var subscriber = await SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName);

        // SimpleSubscriber runs your message handle function on multiple threads to maximize throughput.
        await subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == jobName)
            {
                subscriber.StopAsync(cancel);
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        // Get the latest state of the job from the service.
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(jobName)
        });

        // Parse the response and process results.
        System.Console.WriteLine($"Job status: {resultJob.State}");
        System.Console.WriteLine($"Job Name: {resultJob.Name}");
        var result = resultJob.InspectDetails.Result;
        foreach (var infoType in result.InfoTypeStats)
        {
            System.Console.WriteLine($"Info Type: {infoType.InfoType.Name}");
            System.Console.WriteLine($"Count: {infoType.Count}");
        }
        return resultJob;
    }
}

REST

JSON-Eingabe:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "bigQueryOptions":{
        "tableReference":{
          "projectId":"bigquery-public-data",
          "datasetId":"usa_names",
          "tableId":"usa_1910_current"
        },
        "rowsLimit":"1000",
        "sampleMethod":"RANDOM_START",
        "includedFields":[
          {
            "name":"name"
          }
        ]
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"FIRST_NAME"
        }
      ],
      "includeQuote":true
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"testingdlp",
              "tableId":"bqsample3"
            },
            "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Nachdem die JSON-Eingabe in einer POST-Anfrage an den angegebenen Endpunkt gesendet wurde, wird ein Job zum Schutz sensibler Daten erstellt und die API sendet die folgende Antwort.

JSON-Ausgabe:

{
  "name": "projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type": "INSPECT_JOB",
  "state": "PENDING",
  "inspectDetails": {
    "requestedOptions": {
      "snapshotInspectTemplate": {},
      "jobConfig": {
        "storageConfig": {
          "bigQueryOptions": {
            "tableReference": {
              "projectId": "bigquery-public-data",
              "datasetId": "usa_names",
              "tableId": "usa_1910_current"
            },
            "rowsLimit": "1000",
            "sampleMethod": "RANDOM_START",
            "includedFields": [
              {
                "name": "name"
              }
            ]
          }
        },
        "inspectConfig": {
          "infoTypes": [
            {
              "name": "FIRST_NAME"
            }
          ],
          "limits": {},
          "includeQuote": true
        },
        "actions": [
          {
            "saveFindings": {
              "outputConfig": {
                "table": {
                  "projectId": "[PROJECT-ID]",
                  "datasetId": "[DATASET-ID]",
                  "tableId": "bqsample"
                },
                "outputSchema": "BASIC_COLUMNS"
              }
            }
          }
        ]
      }
    },
    "result": {}
  },
  "createTime": "2022-11-04T18:53:48.350Z"
}

Wenn der Inspektionsjob abgeschlossen ist und die Ergebnisse von BigQuery verarbeitet wurden, stehen die Ergebnisse des Scans in der angegebenen BigQuery-Ausgabetabelle zur Verfügung. Weitere Informationen zum Abrufen von Inspektionsergebnissen finden Sie im nächsten Abschnitt.

Inspektionsergebnisse abrufen

Mit der Methode projects.dlpJobs.get können Sie eine Zusammenfassung eines DlpJob abrufen. Der zurückgegebene DlpJob enthält sein InspectDataSourceDetails-Objekt, das sowohl eine Zusammenfassung der Jobkonfiguration (RequestedOptions) als auch eine Zusammenfassung des Jobergebnisses (Result) enthält. Die Zusammenfassung der Ergebnisse enthält Folgendes:

processedBytes: Die verarbeitete Gesamtgröße in Byte.
totalEstimatedBytes: Die geschätzte Anzahl der noch zu verarbeitenden Byte.
Objekt InfoTypeStatistics: Statistiken dazu, wie viele Instanzen jedes infoTypes während des Inspektionsjobs gefunden wurden.

Für vollständige Ergebnisse von Inspektionsjobs haben Sie mehrere Möglichkeiten. Je nach ausgewählter Action werden Inspektionsjobs:

in BigQuery (Objekt SaveFindings) in der angegebenen Tabelle gespeichert. Bevor Sie die Ergebnisse anzeigen oder analysieren, prüfen Sie mithilfe der Methode projects.dlpJobs.get, ob der Job beendet ist. Diese Methode ist nachfolgend beschrieben. Mit dem Objekt OutputSchema können Sie ein Schema zum Speichern von Ergebnissen angeben.
in einem Pub/Sub-Thema (Objekt PublishToPubSub) veröffentlicht. Das Thema muss dem Dienstkonto für den Schutz sensibler Daten, das den DlpJob ausführt, von dem die Benachrichtigungen gesendet werden, die Zugriffsberechtigung für Veröffentlichungen erteilt haben.
Sie wurden im Security Command Center veröffentlicht.
Sie wurden im Data Catalog veröffentlicht.
In Cloud Monitoring veröffentlicht.

Zur Erleichterung beim Durchsuchen großer Datenmengen, die vom Schutz sensibler Daten generiert werden, können Sie mithilfe von integrierten BigQuery-Tools umfangreiche SQL-Analysen oder Tools wie Looker Studio zum Generieren von Berichten ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten analysieren und in Berichte aufnehmen. Einige Beispielabfragen finden Sie unter Ergebnisse in BigQuery abfragen.

Wenn Sie eine Anfrage für eine Speicher-Repository-Inspektion an den Schutz sensibler Daten senden, wird als Antwort eine DlpJob-Objektinstanz erstellt und ausgeführt. Die Ausführung dieser Jobs kann abhängig von der Größe Ihrer Daten und der von Ihnen angegebenen Konfiguration Sekunden, Minuten oder Stunden dauern. Wenn Sie zur Veröffentlichung in einem Pub/Sub-Thema PublishToPubSub in Action angeben, werden automatisch Benachrichtigungen an das Thema mit dem angegebenen Namen gesendet, wenn sich der Status des Jobs ändert. Der Name des Pub/Sub-Themas wird im Format projects/[PROJECT-ID]/topics/[PUBSUB-TOPIC-NAME] angegeben.

Sie haben die volle Kontrolle über die von Ihnen erstellten Jobs, einschließlich der folgenden Verwaltungsmethoden:

Methode projects.dlpJobs.cancel: Beendet einen Job, der gerade ausgeführt wird. Der Server unternimmt alles, um den Job abzubrechen, aber der Erfolg kann nicht garantiert werden.Der Job und seine Konfiguration bleiben bestehen, bis Sie ihn löschen.
Methode projects.dlpJobs.delete: Löscht einen Job und seine Konfiguration.
Methode projects.dlpJobs.get: Ruft einen einzelnen Job ab und gibt seinen Status, seine Konfiguration und bei Abschluss des Jobs eine Zusammenfassung der Ergebnisse zurück.
Methode projects.dlpJobs.list: Ruft eine Liste aller Jobs ab und bietet die Möglichkeit, Ergebnisse zu filtern.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zum Erstellen von Speicherinspektionsjobs finden Sie unter Inspektionsjobs für den Schutz sensibler Daten erstellen und planen.
Weitere Informationen zum Erstellen einer de-identifizierten Kopie von Daten im Speicher
Weitere Informationen zu unterstützten Dateitypen beim Prüfen von Cloud Storage-Buckets finden Sie unter Unterstützte Dateitypen.