O Cloud Data Loss Prevention pode detectar e classificar dados confidenciais em conteúdo estruturado, como CSV. Ao inspecionar ou desidentificar como uma tabela, a estrutura e as colunas fornecem outras pistas ao Cloud DLP que poderão permitir resultados melhores para alguns casos de uso.
Como inspecionar uma tabela
Veja os exemplos de código abaixo para saber como verificar conteúdo confidencial em uma tabela de dados. As tabelas são compatíveis com vários tipos.
Protocolo
Consulte o Início rápido do JSON para ver mais informações sobre o uso da API DLP com o JSON.
Entrada JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"table":{
"headers": [{"name":"name"}, {"name":"phone"}],
"rows": [{
"values":[
{"string_value": "John Doe"},
{"string_value": "(206) 555-0123"}
]}
],
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true
}
}
Saída JSON:
{
"result": {
"findings": [
{
"quote": "(206) 555-0123",
"infoType": {
"name": "PHONE_NUMBER"
},
"likelihood": "VERY_LIKELY",
"location": {
"byteRange": {
"end": "14"
},
"codepointRange": {
"end": "14"
},
"contentLocations": [
{
"recordLocation": {
"fieldId": {
"name": "phone"
},
"tableLocation": {
}
}
}
]
},
"createTime": "2019-03-08T23:55:10.980Z"
}
]
}
}
Java
Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente no Cloud DLP, consulte Bibliotecas de cliente do Cloud DLP.
Python
Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente do Cloud DLP, consulte Bibliotecas de cliente do Cloud DLP.
Texto estruturado
A estruturação de texto pode ajudar a contextualizar. A mesma solicitação do exemplo anterior, se inspecionada como uma string, ou seja, apenas "John Doe, (206) 555-0123", traria resultados menos precisos. Isso porque o Cloud DLP tem menos pistas contextuais sobre qual poderia ser a finalidade do número. Quando possível, considere analisar as strings em um objeto de tabela para conseguir os resultados de verificação mais precisos.