Schutz sensibler Daten
Sensible Daten ermitteln und schützen
Ein vollständig verwalteter Dienst zum einfachen Auffinden, Klassifizieren und Schützen Ihrer wertvollen Datenbestände.
Testen Sie unseren Erkennungsdienst für BigQuery. Scannen Sie dafür eine einzelne Tabelle Ihrer Wahl und erstellen Sie dazu ein Profil.
Features
Automatische Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten
Überwachen Sie Ihre Daten-Assets kontinuierlich in der gesamten Organisation, in ausgewählten Organisationsordnern oder in einzelnen Projekten. Leistungsstarke und nutzerfreundliche UI in der Cloud Console. Mit Daten-Asset-Profilen können Sie Ihre Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Einstellungen verbessern. Sie können aus über 150 vordefinierten Detektoren wählen oder eigene Typen hinzufügen, die Erkennungsschwellen anpassen und Erkennungsregeln erstellen, die Ihren Anforderungen entsprechen und das Rauschen reduzieren.
Sensitive Data Intelligence für Sicherheitsbewertungen
Der Schutz sensibler Daten ist umfassend in die Risiko-Engine von Security Command Center Enterprise eingebunden. Mit dieser leistungsstarken Kombination werden Ihre Daten kontinuierlich überwacht, Ihre hochwertigen Assets lokalisiert, Sicherheitslücken analysiert und reale Angriffsszenarien simuliert werden. Mit diesen Informationen können Sie proaktiv auf Sicherheitsstatus- und Bedrohungsrisiken reagieren und die für Ihr Unternehmen wichtigen Daten schützen.
Leistungsstarke und flexible Maskierung Ihrer KI-/ML-Arbeitslasten
De-Identifikation, Maskierung, Tokenisierung und Bucketing
Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre Assets mit einem datenorientierten Ansatz schützen. Mit der De-Identifikation können Sie Ihre Daten transformieren, um das Datenrisiko zu verringern und gleichzeitig den Datennutzen zu erhalten. Darüber hinaus können Sie Statistiken verwenden, um detaillierte Zugriffs- oder dynamische Maskierungsrichtlinien auf Spaltenebene anzuwenden.
Mit der DLP API Anwendungsfälle überall, in der Cloud oder außerhalb der Cloud abdecken
Cloud Data Loss Prevention und die DLP API sind Teil des Schutzes sensibler Daten. Nutzen Sie die integrierte Unterstützung der DLP API für verschiedene Google Cloud-Dienste. Darüber hinaus ermöglichen die Methoden für Inline-Inhalte der DLP API die Unterstützung zusätzlicher Datenquellen, benutzerdefinierter Arbeitslasten und Anwendungen innerhalb und außerhalb der Cloud.
Optionstabelle
| Diensttyp | Beschreibung | Empfohlene Verwendung |
|---|---|---|
Auffinden sensibler Daten | Wird zum Erkennen, Scannen und Klassifizieren großen Datenmengen verwendet | Monitoring von sensiblen Daten für eine große Menge von Assets, z. B. für Ihr gesamtes Data Warehouse |
Speicherprüfung | Zielgerichtete, fokussierte Prüfung zum Finden aller Datenelemente in Speichersystemen von Google Cloud | Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie in Google Cloud gespeicherten Chatprotokollen |
Hybridprüfung | Zielgerichtete, fokussierte Prüfung, damit Sie jedes Datenelement in Speichersystemen außerhalb von Google Cloud finden können | Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie Chatprotokollen, die außerhalb von Google Cloud gespeichert sind |
Inhaltsprüfung | Synchrone, zustandslose Prüfung von Daten von überall aus | Prüfungen nahezu in Echtzeit oder Einbindung in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines |
De-Identifikation von Inhalten | Synchrone, zustandslose Transformation von Daten von überall aus | Maskierung, Tokenisierung, De-Identifikation nahezu in Echtzeit oder Integration in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines |
Weitere Informationen zur Erkennung sensibler Daten
Auffinden sensibler Daten
Wird zum Erkennen, Scannen und Klassifizieren großen Datenmengen verwendet
Monitoring von sensiblen Daten für eine große Menge von Assets, z. B. für Ihr gesamtes Data Warehouse
Speicherprüfung
Zielgerichtete, fokussierte Prüfung zum Finden aller Datenelemente in Speichersystemen von Google Cloud
Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie in Google Cloud gespeicherten Chatprotokollen
Hybridprüfung
Zielgerichtete, fokussierte Prüfung, damit Sie jedes Datenelement in Speichersystemen außerhalb von Google Cloud finden können
Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie Chatprotokollen, die außerhalb von Google Cloud gespeichert sind
Inhaltsprüfung
Synchrone, zustandslose Prüfung von Daten von überall aus
Prüfungen nahezu in Echtzeit oder Einbindung in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines
De-Identifikation von Inhalten
Synchrone, zustandslose Transformation von Daten von überall aus
Maskierung, Tokenisierung, De-Identifikation nahezu in Echtzeit oder Integration in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines
Weitere Informationen zur Erkennung sensibler Daten
Funktionsweise
Um den Schutz sensibler Daten zu nutzen, verwenden Sie einen der Dienste, wie z.B. Discovery, um Ihre Daten auf sensible Elemente zu prüfen. Sie können Aktionen nach dem Scan aktivieren, einschließlich Benachrichtigung und automatische Veröffentlichung in Systemen wie Chronicle, Security Command Center und Pub/Sub.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
Bewusstsein für Ihre sensiblen Daten schaffen
Discovery: kontinuierliche Sichtbarkeit Ihrer sensiblen Daten
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Discovery: kontinuierliche Sichtbarkeit Ihrer sensiblen Daten
Datenspeicher überprüfen
Detaillierte Prüfung von strukturierten und unstrukturierten Daten
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Detaillierte Prüfung von strukturierten und unstrukturierten Daten
Sensible Anomalien verstehen
Analyse des Datenschutzrisikos Ihrer Daten
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Analyse des Datenschutzrisikos Ihrer Daten
De-Identifikation automatisieren
Strukturierte und unstrukturierte Daten de-identifizieren
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Strukturierte und unstrukturierte Daten de-identifizieren
Erweiterte Maskierung und De-Identifikation
Klassifizierung und De-Identifikation in einer BigQuery-UDF ausführen
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Klassifizierung und De-Identifikation in einer BigQuery-UDF ausführen
De-Identifikation: Daten entfernen und tokenisieren
Sensible Daten während der Migration zur Cloud schützen
Geben Sie während der Migration zur Cloud weitere Arbeitslasten frei. Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre sensiblen Daten in strukturierten und unstrukturierten Arbeitslasten prüfen und klassifizieren. Mit De-Identifikationstechniken wie der Tokenisierung (Pseudonymisierung) können Sie Ihre Daten weiterhin zusammenführen oder analysieren. Durch die Verschleierung der sensiblen Rohdaten reduzieren Sie gleichzeitig das mit der Verarbeitung der Daten verbundene Risiko.
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Sensible Daten während der Migration zur Cloud schützen
Geben Sie während der Migration zur Cloud weitere Arbeitslasten frei. Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre sensiblen Daten in strukturierten und unstrukturierten Arbeitslasten prüfen und klassifizieren. Mit De-Identifikationstechniken wie der Tokenisierung (Pseudonymisierung) können Sie Ihre Daten weiterhin zusammenführen oder analysieren. Durch die Verschleierung der sensiblen Rohdaten reduzieren Sie gleichzeitig das mit der Verarbeitung der Daten verbundene Risiko.
Wertvolle KI- und ML-Arbeitslasten schützen
Daten für das Modelltraining vorbereiten
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
Daten für das Modelltraining vorbereiten
Sensible Datenelemente im Chat entfernen
In Dialogflow CX klassifizieren und entfernen
Tutorials, Kurzanleitungen und Labs
In Dialogflow CX klassifizieren und entfernen
Preise
| Preisgestaltung | Discovery wird gemäß dem von Ihnen ausgewählten Preismodus abgerechnet. Die Preise für Prüfung und Transformation basieren auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Byte. | |
|---|---|---|
| Kategorie oder Typ | Beschreibung | Preis in USD |
Erkennung | Verbrauchsmodus | 0,03 $/GB |
Abomodus mit festem Tarif | 2500 $ / Einheit | |
Prüfung und Transformation | Bis zu 1 GB | Kostenlos |
Prüfung von Google Cloud-Speichersystemen | Starting at 1 $ / GB Niedriger mit Volumen | |
Prüfung von Daten aus beliebigen Quellen (Hybridprüfung) | Starting at 3 $ / GB Niedriger mit Volumen | |
Inline-Inhaltsprüfung | Starting at 3 $ / GB Niedriger mit Volumen | |
De-Identifikation von Inline-Inhalten | Starting at 2 $ / GB Niedriger mit Volumen | |
Risikoanalyse | Sensible Daten analysieren, um Eigenschaften zu finden, die das Risiko der Identifizierung von Personen erhöhen können | Keine Gebühren für den Schutz sensibler Daten* Für Risikoanalysen werden BigQuery-Ressourcen eingesetzt. Daher wird die Nutzung von BigQuery in Rechnung gestellt. |
Weitere Informationen zu den Preisen für den Schutz sensibler Daten.
Preisgestaltung
Discovery wird gemäß dem von Ihnen ausgewählten Preismodus abgerechnet. Die Preise für Prüfung und Transformation basieren auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Byte.
Verbrauchsmodus
0,03 $/GB
Abomodus mit festem Tarif
2500 $ / Einheit
Bis zu 1 GB
Kostenlos
Prüfung von Google Cloud-Speichersystemen
Starting at
1 $ / GB
Niedriger mit Volumen
Prüfung von Daten aus beliebigen Quellen (Hybridprüfung)
Starting at
3 $ / GB
Niedriger mit Volumen
Inline-Inhaltsprüfung
Starting at
3 $ / GB
Niedriger mit Volumen
De-Identifikation von Inline-Inhalten
Starting at
2 $ / GB
Niedriger mit Volumen
Sensible Daten analysieren, um Eigenschaften zu finden, die das Risiko der Identifizierung von Personen erhöhen können
Keine Gebühren für den Schutz sensibler Daten*
Für Risikoanalysen werden BigQuery-Ressourcen eingesetzt. Daher wird die Nutzung von BigQuery in Rechnung gestellt.
Weitere Informationen zu den Preisen für den Schutz sensibler Daten.
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So funktioniert der Schutz sensibler Daten.
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