Oscuramento dei dati sensibili nelle immagini

Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Cloud Data Loss Prevention può oscurare testo sensibile in un'immagine. Tramite i rilevatori infoType e Cloud Vision, Cloud DLP esamina un'immagine per verificare la presenza di testo, rileva dati sensibili all'interno del testo e poi restituisce un'immagine con dati sensibili corrispondenti oscurati da un rettangolo opaco.

Ad esempio, considera le seguenti immagini "prima" e "dopo". L'immagine originale è un esempio di un file immagine tipico generato dalla scansione di un documento cartaceo. In questo esempio, Cloud DLP è stato configurato per oscurare numeri di previdenza sociale degli Stati Uniti, indirizzi email e numeri di telefono utilizzando rettangoli di colori diversi, a seconda dei contenuti.

Prima e dopo l'immagine oscurata (fai clic per ingrandire)
  1. Immagine scansionata prima dell'oscuramento dell'immagine
  2. Immagine scansionata dopo l'oscuramento dell'immagine

Limitazioni e considerazioni

Tieni in considerazione i seguenti punti quando oscura i contenuti dalle immagini.

Tipi di file supportati

Cloud DLP può oscurare dati sensibili da molti tipi di immagini, tra cui JPEG, BMP e PNG. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Tipi di file supportati.

L'oscuramento dei contenuti non è supportato per i file SVG, PDF, XLSX, PPTX o DOCX.

Limiti di ricerca

Quando oscura i dati nelle immagini, non vengono applicati i limiti di ricerca. Possono causare risultati imprevisti o potenzialmente incoerenti, in cui vengono oscurati solo alcuni dati. Se includi FindingLimits nella richiesta, Cloud DLP genera un errore.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. Nella pagina del selettore dei progetti in Google Cloud Console, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Cloud. Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata su un progetto.

  4. Attiva l'API DLP.

    Abilita l'API

  5. Crea un account di servizio:

    1. In Google Cloud Console, vai alla pagina Crea account di servizio.

      Vai a Crea account di servizio
    2. Seleziona il progetto.

    3. Nel campo Nome account di servizio, inserisci un nome. Google Cloud Console compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.

      Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione. Ad esempio: Service account for quickstart.

    4. Fai clic su Crea e continua.

    5. Per fornire l'accesso al progetto, concedi i seguenti ruoli al tuo account di servizio: Progetto > Proprietario.

      Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.

      Per i ruoli aggiuntivi, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.

    6. Fai clic su Continua.

    7. Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.

      Non chiudere la finestra del browser. Lo utilizzerai nel passaggio successivo.

  6. Crea una chiave dell'account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, fai clic sull'indirizzo email dell'account di servizio che hai creato.
    2. Fai clic su Chiavi.
    3. Fai clic su Aggiungi chiave, quindi su Crea nuova chiave.
    4. Fai clic su Create (Crea). Il file di una chiave JSON viene scaricato sul computer.
    5. Fai clic su Chiudi.

  7. Imposta la variabile di ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sul percorso del file JSON che contiene la chiave dell'account di servizio. Questa variabile si applica solo alla sessione shell corrente, quindi se apri una nuova sessione, impostala di nuovo.

  8. Installa e inizializza Google Cloud CLI.

  9. Nella pagina del selettore dei progetti in Google Cloud Console, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  10. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Cloud. Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata su un progetto.

  11. Attiva l'API DLP.

    Abilita l'API

  12. Crea un account di servizio:

    1. In Google Cloud Console, vai alla pagina Crea account di servizio.

      Vai a Crea account di servizio
    2. Seleziona il progetto.

    3. Nel campo Nome account di servizio, inserisci un nome. Google Cloud Console compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.

      Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione. Ad esempio: Service account for quickstart.

    4. Fai clic su Crea e continua.

    5. Per fornire l'accesso al progetto, concedi i seguenti ruoli al tuo account di servizio: Progetto > Proprietario.

      Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.

      Per i ruoli aggiuntivi, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.

    6. Fai clic su Continua.

    7. Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.

      Non chiudere la finestra del browser. Lo utilizzerai nel passaggio successivo.

  13. Crea una chiave dell'account di servizio:

    1. Nella console Google Cloud, fai clic sull'indirizzo email dell'account di servizio che hai creato.
    2. Fai clic su Chiavi.
    3. Fai clic su Aggiungi chiave, quindi su Crea nuova chiave.
    4. Fai clic su Create (Crea). Il file di una chiave JSON viene scaricato sul computer.
    5. Fai clic su Chiudi.

  14. Imposta la variabile di ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sul percorso del file JSON che contiene la chiave dell'account di servizio. Questa variabile si applica solo alla sessione shell corrente, quindi se apri una nuova sessione, impostala di nuovo.

  15. Installa e inizializza Google Cloud CLI.

Oscuramento di tutti gli infoType predefiniti da un'immagine

Per oscurare i dati sensibili di un'immagine, invia l'immagine al metodo image.redact dell'API DLP. A meno che non specifichi tipi di informazioni specifici (infoType) per la ricerca, Cloud DLP cerca gli infoType più comuni.

Per oscurare gli infoType predefiniti da un'immagine:

  1. Codifica l'immagine come stringa base64.

    Se prevedi di utilizzare una delle librerie client di Cloud DLP per eseguire questa attività, salta questo passaggio.

  2. Invia una richiesta al metodo image.redact.

    Se vuoi oscurare gli infoType predefiniti, la richiesta richiede solo l'immagine con codifica base64.

Prendi ad esempio la seguente immagine. Questo è un esempio di un file immagine tipico generato dalla scansione di un documento cartaceo.

Immagine originale non oscurata (fai clic per ingrandire)

Per oscurare gli infoType predefiniti da questa immagine, invia la seguente richiesta al metodo image.redact dell'API DLP:

Protocollo

{
  "byteItem": {
    "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
    "type": "IMAGE_JPEG"
  }
}

Cloud DLP restituisce quanto segue:

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

Decodifica l'immagine codificata in base64.

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

class RedactImageFileAllInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileAllInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileAllInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      // Do not specify the type of info to redact.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

L'immagine risultante appare come segue:

Immagine oscurata, tutti gli infoType (fai clic per ingrandire)

Tenete presente che, oltre a mascherare il numero di previdenza sociale scritto a mano, l'indirizzo email e il numero di telefono, Cloud DLP ha oscurato l'anno. La sezione successiva spiega come oscurare solo determinati infoType.

Oscuramento di infoType specifici in un'immagine

Se vuoi oscurare solo determinati dati sensibili di un'immagine, specifica i relativi infoType integrati corrispondenti.

Per oscurare specifici infoType da un'immagine, invia una richiesta al metodo image.redact dell'API DLP. La richiesta deve includere quanto segue: * L'immagine. * Uno o più rilevatori di infoType.

Prendi in considerazione l'immagine originale della sezione precedente. Per oscurare solo numeri di previdenza sociale, indirizzi email e numeri di telefono statunitensi, invia il seguente JSON al metodo image.redact dell'API DLP:

Protocollo

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "infoType": {
            "name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "EMAIL_ADDRESS"
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "PHONE_NUMBER"
          }
        }
      ]
    }

Cloud DLP restituisce quanto segue:

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

Decodifica l'immagine codificata in base64.

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class RedactImageFileListedInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileListedInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileListedInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Specify the types of info necessary to redact.
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      for (String typeName :
          new String[] {"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "PHONE_NUMBER"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }
      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).build();

      // Prepare redaction configs.
      List<ImageRedactionConfig> imageRedactionConfigs =
          infoTypes.stream()
              .map(infoType -> ImageRedactionConfig.newBuilder().setInfoType(infoType).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addAllImageRedactionConfigs(imageRedactionConfigs)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactImage
{
    public static RedactImageResponse Redact(string projectId, string originalImagePath, string redactedImagePath)
    {
        var request = new RedactImageRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                MinLikelihood = Likelihood.Likely,
                Limits = new InspectConfig.Types.FindingLimits() { MaxFindingsPerItem = 5 },
                IncludeQuote = true,
                InfoTypes =
                    {
                        new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                        new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" }
                    }
            },
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
            },
        };

        var client = DlpServiceClient.Create();
        var response = client.RedactImage(request);

        Console.WriteLine($"Extracted text: {response.ExtractedText}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

L'immagine risultante appare come segue:

Immagine oscurata, 3 infoType (fai clic per ingrandire)

Puoi modificare il codice di colore delle informazioni oscurate in base al tipo di informazioni in modo da capire subito cosa è stato oscurato. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione seguente.

Oscuramento degli infoType da un'immagine con codifica dei colori

Per codificare il codice relativo alle informazioni tramite infoType, devi accoppiare i rilevatori infoType con i valori dello spazio colore RGB.

Per colorare gli infoType oscurati da un'immagine, invia una richiesta al metodo image.redact dell'API DLP. La richiesta deve includere quanto segue: * L'immagine. * A uno o più rilevatori di infoType, a ognuno dei quali viene assegnato un colore utilizzando i valori dello spazio colore RGB.

Prendi in considerazione l'immagine originale della prima sezione. Per oscurare i numeri di previdenza sociale statunitensi con una casella viola, gli indirizzi email con una casella verde e i numeri di telefono con una casella arancione, invia il seguente JSON al metodo image.redact dell'API DLP:

Protocollo

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "infoType": {
            "name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 0.3,
            "green": 0.1,
            "blue": 0.6
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "EMAIL_ADDRESS"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 0.5,
            "blue": 0.5,
            "green": 1
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "PHONE_NUMBER"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 1,
            "blue": 0,
            "green": 0.6
          }
        }
      ]
    }

Cloud DLP restituisce quanto segue:

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

Decodifica l'immagine codificata in base64.

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.Color;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class RedactImageFileColoredInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/test.png";
    String outputPath = "redacted.png";
    redactImageFileColoredInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileColoredInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Define types of info to redact associate each one with a different color.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      ImageRedactionConfig ssnRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(.3f).setGreen(.1f).setBlue(.6f).build())
              .build();
      ImageRedactionConfig emailRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("EMAIL_ADDRESS").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(.5f).setGreen(.5f).setBlue(1).build())
              .build();
      ImageRedactionConfig phoneRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("PHONE_NUMBER").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(1).setGreen(0).setBlue(.6f).build())
              .build();

      // Create collection of all redact configurations.
      List<ImageRedactionConfig> imageRedactionConfigs =
          Arrays.asList(ssnRedactionConfig, emailRedactionConfig, phoneRedactionConfig);

      // List types of info to search for.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(
                  imageRedactionConfigs.stream()
                      .map(ImageRedactionConfig::getInfoType)
                      .collect(Collectors.toList()))
              .build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addAllImageRedactionConfigs(imageRedactionConfigs)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

L'immagine risultante appare come segue:

Immagine oscurata, 3 infoType codificati per colore (fai clic per ingrandire)

Oscuramento di tutto il testo di un'immagine

Cloud DLP contiene anche un'opzione per oscurare tutto il testo rilevato in un'immagine.

Per oscurare tutto il testo da un'immagine, invia una richiesta al metodo image.redact dell'API DLP. La richiesta deve includere quanto segue: * L'immagine. * Opzione redactAllText impostata su true.

Prendi in considerazione l'immagine originale della prima sezione. Per oscurare tutto il testo, invia il seguente JSON al metodo image.redact dell'API DLP:

Protocollo

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "redactAllText": true
        }
      ]
    }

Cloud DLP restituisce quanto segue:

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

Decodifica l'immagine codificata in base64.

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 



def redact_image_all_text(
    project,
    filename,
    output_filename,
):
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact all text in an image.

    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """
    # Import the client library
    import google.cloud.dlp

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

    # Construct the image_redaction_configs, indicating to DLP that all text in
    # the input image should be redacted.
    image_redaction_configs = [{"redact_all_text": True}]

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": google.cloud.dlp_v2.FileType.IMAGE, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)

    print(
        "Wrote {byte_count} to {filename}".format(
            byte_count=len(response.redacted_image), filename=output_filename
        )
    )

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

class RedactImageFileAllText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileAllText(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileAllText(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Enable redaction of all text.
      ImageRedactionConfig imageRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder().setRedactAllText(true).build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      // Do not specify the type of info to redact.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addImageRedactionConfigs(imageRedactionConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

L'API restituisce le stesse immagini che hai fornito, ma qualsiasi testo identificato come contenente informazioni sensibili in base ai tuoi criteri è stato oscurato.

L'immagine risultante appare come segue:

Immagine oscurata, tutto il testo (fai clic per ingrandire)

Esempi di codice

Di seguito è riportato un esempio di codice in diverse lingue che dimostra come utilizzare Cloud DLP per oscurare il testo sensibile in un'immagine.

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

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

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

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';
async function redactImage() {
  const imageRedactionConfigs = infoTypes.map(infoType => {
    return {infoType: infoType};
  });

  // Load image
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct image redaction request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
    inspectConfig: {
      minLikelihood: minLikelihood,
      infoTypes: infoTypes,
    },
    imageRedactionConfigs: imageRedactionConfigs,
  };

  // Run image redaction request
  const [response] = await dlp.redactImage(request);
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImage();

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 

import mimetypes

def redact_image(
    project,
    filename,
    output_filename,
    info_types,
    min_likelihood=None,
    mime_type=None,
):
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact protected data in an image.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.
        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'.
        mime_type: The MIME type of the file. If not specified, the type is
            inferred via the Python standard library's mimetypes module.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """
    # Import the client library
    import google.cloud.dlp

    # 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).
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare image_redaction_configs, a list of dictionaries. Each dictionary
    # contains an info_type and optionally the color used for the replacement.
    # The color is omitted in this sample, so the default (black) will be used.
    image_redaction_configs = []

    if info_types is not None:
        for info_type in info_types:
            image_redaction_configs.append({"info_type": info_type})

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

    # If mime_type is not specified, guess it from the filename.
    if mime_type is None:
        mime_guess = mimetypes.MimeTypes().guess_type(filename)
        mime_type = mime_guess[0] or "application/octet-stream"

    # Select the content type index from the list of supported types.
    supported_content_types = {
        None: 0,  # "Unspecified"
        "image/jpeg": 1,
        "image/bmp": 2,
        "image/png": 3,
        "image/svg": 4,
        "text/plain": 5,
    }
    content_type_index = supported_content_types.get(mime_type, 0)

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": content_type_index, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)
    print(
        "Wrote {byte_count} to {filename}".format(
            byte_count=len(response.redacted_image), filename=output_filename
        )
    )

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImage blacks out the identified portions of the input image (with type bytesType)
// and stores the result in outputPath.
func redactImage(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, bytesType dlppb.ByteContentItem_BytesType, inputPath, outputPath string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// bytesType := dlppb.ByteContentItem_IMAGE_PNG
	// inputPath := /tmp/input
	// outputPath := /tmp/output

	ctx := context.Background()

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

	// 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 info type strings to a list of types to redact in the image.
	var redactInfoTypes []*dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig
	for _, it := range infoTypeNames {
		redactInfoTypes = append(redactInfoTypes, &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
			Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{
				InfoType: &dlppb.InfoType{Name: it},
			},
		})
	}

	// Read the input file.
	b, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ioutil.ReadFile: %v", err)
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			InfoTypes:     infoTypes,
			MinLikelihood: dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
		},
		// The item to analyze.
		ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
			Type: bytesType,
			Data: b,
		},
		ImageRedactionConfigs: redactInfoTypes,
	}
	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("RedactImage: %v", err)
	}
	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return fmt.Errorf("ioutil.WriteFile: %v", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s", outputPath)
	return nil
}

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest\ImageRedactionConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;

/**
 * Redact sensitive data from an image.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to inspect
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to
 */
function redact_image(
    string $callingProjectId,
    string $imagePath,
    string $outputPath
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

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

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

    // Whether to include the matching string in the response
    $includeQuote = true;

    // Create the configuration object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Read image file into a buffer
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    // Create the image redaction config objects
    $imageRedactionConfigs = [];
    foreach ($infoTypes as $infoType) {
        $config = (new ImageRedactionConfig())
            ->setInfoType($infoType);
        $imageRedactionConfigs[] = $config;
    }

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request
    $response = $dlp->redactImage([
        'parent' => $parent,
        'inspectConfig' => $inspectConfig,
        'byteItem' => $byteContent,
        'imageRedactionConfigs' => $imageRedactionConfigs
    ]);

    // Save result to file
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message
    print('Redacted image saved to ' . $outputPath . PHP_EOL);
}

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Cloud DLP, consulta Librerie client di Cloud DLP. 


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactImage
{
    public static RedactImageResponse Redact(string projectId, string originalImagePath, string redactedImagePath)
    {
        var request = new RedactImageRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                MinLikelihood = Likelihood.Likely,
                Limits = new InspectConfig.Types.FindingLimits() { MaxFindingsPerItem = 5 },
                IncludeQuote = true,
                InfoTypes =
                    {
                        new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                        new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" }
                    }
            },
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
            },
        };

        var client = DlpServiceClient.Create();
        var response = client.RedactImage(request);

        Console.WriteLine($"Extracted text: {response.ExtractedText}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

Fai una prova

Puoi provare personalmente ciascuno degli esempi in questa pagina oppure eseguire un esperimento con le tue immagini in Explorer API nella pagina di riferimento di image.redact.

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