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Documentation de référence sur les transformations

Cet article présente les techniques d'anonymisation, ou transformations, disponibles dans Cloud DLP.

Types de techniques d'anonymisation

Le choix de la transformation d'anonymisation à utiliser dépend du type de données que vous souhaitez anonymiser et de l'objectif de l'opération. Les techniques d'anonymisation disponibles dans Cloud DLP relèvent des catégories générales suivantes :

Effacement : supprime tout ou partie d'une valeur sensible détectée.
Remplacement : remplace une valeur sensible détectée par une valeur de substitution spécifiée.
Masquage : remplace un certain nombre de caractères d'une valeur sensible par un caractère de substitution spécifié, tel qu'un dièse (#) ou un astérisque (*).
Tokenisation par chiffrement : chiffre la valeur des données sensibles d'origine à l'aide d'une clé de chiffrement. Cloud DLP est compatible avec plusieurs types de tokenisation, y compris les transformations réversibles permettant de restaurer l'identification.
Binning : "généralise" une valeur sensible en la remplaçant par une plage de valeurs. Par exemple, remplacer un âge spécifique par une tranche d'âge, ou des températures par des plages correspondant à "chaud", "moyen" et "froid".
Changement de date : remplace les valeurs de date sensibles par une durée aléatoire.
Extraction de données temporelles : extrait ou conserve des portions spécifiées de valeurs de date et d'heure.

Le reste de l'article présente les différents types de transformation d'anonymisation, accompagnés d'exemples d'utilisation.

Méthodes de transformation

Le tableau ci-dessous répertorie les transformations fournies par Cloud DLP pour anonymiser les données sensibles :

Transformation	Objet	Description	Inversion possible₁	Intégrité référentielle₂	Type d'entrée
Effacement	`RedactConfig`	Efface une valeur en la supprimant.			Tout
Remplacement	`ReplaceValueConfig`	Remplace chaque valeur saisie par une valeur donnée.			Tout
Remplacement par un infoType	`ReplaceWithInfoTypeConfig`	Remplace une valeur saisie par le nom de son infoType.			Tout
Masquage avec un caractère	`CharacterMaskConfig`	Masque intégralement ou partiellement une chaîne en remplaçant un nombre donné de caractères par un caractère fixe spécifié.			Tout
Pseudonymisation en remplaçant la valeur saisie par un hachage de chiffrement	`CryptoHashConfig`	Remplace les valeurs saisies par une chaîne hexadécimale de 32 octets générée à l'aide d'une clé de chiffrement des données. Pour en savoir plus, consultez la documentation relative au concept de pseudonymisation.		✔	Chaînes ou entiers
Pseudonymisation en remplaçant la valeur saisie par un jeton de chiffrement préservant le format	`CryptoReplaceFfxFpeConfig`	Remplace une valeur saisie par un jeton (ou valeur de substitution) de la même longueur à l'aide du chiffrement préservant le format (FPE), en mode d'opération FFX. Le résultat peut ainsi être utilisé dans les systèmes faisant appel à la validation de format des longueurs de chaînes. Cette méthode est utile pour les anciens systèmes dans lesquels la longueur de chaîne doit être gérée. Important : pour les entrées dont la longueur est variable ou supérieure à 32 octets, utilisez l'objet `CryptoDeterministicConfig`. Pour garantir la sécurité des données, les limites suivantes sont recommandées par le National Institute of Standards and Technology : radix^max_size <= 2^128. radix^min_len >= 100 Nous vous recommandons d'utiliser l'objet CryptoDeterministicConfig pour tous les cas d'utilisation qui ne nécessitent pas de préserver l'espace alphabétique et la taille des entrées, tout en garantissant l'intégrité référentielle. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur le concept de pseudonymisation.	✔	✔	Chaînes ou entiers avec un nombre limité de caractères et de longueur uniforme. L'alphabet doit comporter un minimum de deux et un maximum de 95 caractères.
Pseudonymisation en remplaçant la valeur saisie par un jeton cryptographique	`CryptoDeterministicConfig`	Remplace une valeur d'entrée par un jeton ou une valeur de substitution de même longueur à l'aide de la méthode AES en mode vecteur d'initialisation synthétique (AES-SIV). Cette méthode de transformation, contrairement à la tokenisation qui préserve le format, n'impose aucune limitation aux jeux de caractères de chaîne compatibles, génère des jetons identiques pour chaque instance d'une valeur d'entrée identique, et applique des valeurs de substitution pour activer la désanonymisation à partir de la clé de chiffrement d'origine.	✔	✔	Tout
Fragmentation des valeurs en fonction de plages de taille fixe	`FixedSizeBucketingConfig`	Masque les valeurs saisies en les remplaçant par des "buckets" (plages auxquelles appartiennent les valeurs spécifiées).			Tous
Fragmentation des valeurs en fonction de plages de taille personnalisée	`BucketingConfig`	Fragmente les valeurs saisies d'après des plages configurables par l'utilisateur et des valeurs de remplacement.			Tout
Changement de date	`DateShiftConfig`	Décale les dates d'un nombre aléatoire de jours. Offre la possibilité de rester cohérent dans un même contexte.		✔ Conserve la séquence et la durée.	Dates/Heures
Extraction des données temporelles	`TimePartConfig`	Extrait ou conserve une partie des valeurs `Date`, `Timestamp` et `TimeOfDay`.			Dates/Heures

Notes de bas de page

¹ Les transformations réversibles peuvent être inversées pour identifier à nouveau les données sensibles à l'aide de la méthode content.reidentify.

² L'intégrité référentielle permet de maintenir les relations existant entre les enregistrements, tout en continuant à anonymiser les données. Par exemple, si l'on tient compte du même contexte et de la même clé cryptographique, les données sont remplacées par la même version obscurcie à chaque transformation, ce qui permet de conserver les connexions entre les enregistrements.

Masquage

Si vous souhaitez simplement supprimer des données sensibles de votre contenu d'entrée, Cloud DLP accepte la transformation de masquage (RedactConfig dans l'API DLP).

Par exemple, supposons que vous vouliez effectuer un simple effacement de tous les infoTypes EMAIL_ADDRESS et que la chaîne suivante soit envoyée à Cloud DLP :

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

La chaîne renvoyée sera la suivante :

My name is Alicia Abernathy, and my email address is .

L'exemple de code JSON suivant disponible dans plusieurs langages montre comment former la requête API et ce que renvoie l'API DLP:

Protocole

Entrée JSON :

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:deidentify?key={YOUR_API_KEY}

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com."
  },
  "deidentifyConfig":{
    "infoTypeTransformations":{
      "transformations":[
        {
          "infoTypes":[
            {
              "name":"EMAIL_ADDRESS"
            }
          ],
          "primitiveTransformation":{
            "redactConfig":{

            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "inspectConfig":{
    "infoTypes":[
      {
        "name":"EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

Sortie JSON :

{
  "item":{
    "value":"My name is Alicia Abernathy, and my email address is ."
  },
  "overview":{
    "transformedBytes":"22",
    "transformationSummaries":[
      {
        "infoType":{
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        "transformation":{
          "redactConfig":{

          }
        },
        "results":[
          {
            "count":"1",
            "code":"SUCCESS"
          }
        ],
        "transformedBytes":"22"
      }
    ]
  }
}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Cloud DLP, consultez la page Bibliothèques clientes Cloud DLP.

Valeurs d'origine	Valeurs transformées
`9/21/1976`	`1976`
`6/7/1945`	`1945`
`1/20/2009`	`2009`
`7/4/1776`	`1776`
`8/1/1984`	`1984`
`4/21/1982`	`1982`

Documentation de référence sur les transformations

Types de techniques d'anonymisation

Méthodes de transformation

Notes de bas de page

Masquage

Protocole

Java

Python

Remplacement

Remplacement de base

Protocole

Java

Node.js

Python

Remplacement d'infoType

Masquage

Protocole

Java

Node.js

Python

Go

PHP

C#

Transformations d'anonymisation par chiffrement

Hachage cryptographique

Chiffrement préservant le format

Java

Python

PHP

C#

Java

Node.js

Python

Go

PHP

C#

Chiffrement déterministe

Binning

Binning par taille fixe

Binning personnalisable

Changement de date

Java

Node.js

Python

Go

PHP

C#

Extraction de données temporelles