Calcula el k-anonimato de un conjunto de datos

K-anonimato es una propiedad de un conjunto de datos que indica la reidentificación de sus registros. Un conjunto de datos es k-anónimo si los cuasi identificadores de cada persona en él son idénticos a los de al menos k – 1 personas en el conjunto.

Puedes calcular el valor del k-anonimato basado en una o más columnas o campos de un conjunto de datos. En este tema, se muestra cómo calcular los valores de k-anonimato para un conjunto de datos con la protección de datos sensibles. Para obtener más información sobre el k-anonimato o el análisis de riesgo en general, consulta el tema del concepto de análisis de riesgos antes de continuar.

Nota: Si cancelas de forma prematura una operación durante un trabajo, se generarán costos por la parte del trabajo que se completó. Para obtener más información sobre la facturación, consulta los precios de la protección de datos sensibles.

Antes de comenzar

Antes de continuar, asegúrate de haber hecho lo siguiente:

1. Accede a tu Cuenta de Google.
2. En la consola de Google Cloud, en la página del selector de proyectos, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.
Ir al selector de proyectos
3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud. Obtén información para confirmar que tienes habilitada la facturación para tu proyecto.
4. Habilita la protección de datos sensibles.
Habilitar la protección de datos sensibles
5. Selecciona un conjunto de datos de BigQuery para analizar. La protección de datos sensibles calcula la métrica de k-anonimato mediante el análisis de una tabla de BigQuery.
6. Determina un identificador (si corresponde) y al menos un cuasi identificador en el conjunto de datos. Para obtener más información, consulta Términos y técnicas de análisis de riesgos.

Calcula k-anonimato

La protección de datos sensibles realiza análisis de riesgos cada vez que se ejecuta un trabajo de análisis de riesgos. Primero debes crear el trabajo, ya sea mediante la consola de Google Cloud, el envío de una solicitud a la API de DLP o el uso de una biblioteca cliente de protección de datos sensibles.

Importante: Para usar el código de esta página, primero debes configurar un cliente de protección de datos sensibles. Para obtener más información sobre cómo instalar y crear un cliente de protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de protección de datos sensibles. (no se requiere una biblioteca cliente para enviar JSON a los extremos de REST de protección de datos sensibles).

Console

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Crear análisis de riesgos.

   Ir a Crear análisis de riesgos

2. En la sección Elige los datos de entrada (Choose input data), ingresa el ID del proyecto que contiene la tabla, el ID del conjunto de datos de la tabla y el nombre de la tabla de BigQuery que se analizará para especificar la tabla de BigQuery que se analizará.

3. En Métrica de privacidad a calcular, selecciona k-anonimato.

4. En la sección ID del trabajo, puedes asignar un identificador personalizado al trabajo y seleccionar una ubicación del recurso en la que la Protección de datos sensibles procesará tus datos. Cuando finalices, haz clic en Continuar.

5. En la sección Definir campos, especifica identificadores y cuasi identificadores para el trabajo de riesgo k-anonimato. La protección de datos sensibles accede a los metadatos de la tabla de BigQuery que especificaste en el paso anterior y, luego, intenta propagar la lista de campos.

   1. Selecciona la casilla de verificación correspondiente para especificar un campo como un identificador (ID) o un cuasi identificador (QI). Debes seleccionar entre 0 y 1 identificadores y 1 cuasi identificador como mínimo.
   2. Si la Protección de datos sensibles no puede propagar los campos, haz clic en Ingresar nombre del campo para ingresar uno o más campos de forma manual y configura cada uno como identificador o cuasidentificador. Cuando finalices, haz clic en Continuar.

6. En la sección Agregar acciones, puedes agregar acciones opcionales para realizar cuando se complete el trabajo de riesgo. Las opciones disponibles son las siguientes:

   Importante: Ten en cuenta que ejecutar un trabajo de análisis de riesgos puede conservar algunos de los valores entre comillas de los cuasi identificadores seleccionados para los resultados del trabajo de análisis de riesgos. Estos valores de cotización se usan para compilar el histograma y las tablas de salida.
   • Guardar en BigQuery: Guarda los resultados del análisis de análisis de riesgos en una tabla de BigQuery.

   • Publicar en Pub/Sub: Publica una notificación en un tema de Pub/Sub.

     Nota: Si hay problemas de configuración o permisos con el tema de Pub/Sub, la protección de datos sensibles vuelve a intentar enviar la notificación de Pub/Sub durante un máximo de dos semanas. Después de dos semanas, la notificación se descarta.

   • Notificación por correo electrónico: Te envía un correo electrónico con los resultados. Cuando termines, haz clic en Crear.

El trabajo de análisis de riesgo del k-anonimato comienza de inmediato.

C#

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.PrivacyMetric.Types;

public class RiskAnalysisCreateKAnonymity
{
    public static AnalyzeDataSourceRiskDetails.Types.KAnonymityResult KAnonymity(
        string callingProjectId,
        string tableProjectId,
        string datasetId,
        string tableId,
        string topicId,
        string subscriptionId,
        IEnumerable<FieldId> quasiIds)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct + submit the job
        var KAnonymityConfig = new KAnonymityConfig
        {
            QuasiIds = { quasiIds }
        };

        var config = new RiskAnalysisJobConfig
        {
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                KAnonymityConfig = KAnonymityConfig
            },
            SourceTable = new BigQueryTable
            {
                ProjectId = tableProjectId,
                DatasetId = datasetId,
                TableId = tableId
            },
            Actions =
            {
                new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                {
                    PubSub = new PublishToPubSub
                    {
                        Topic = $"projects/{callingProjectId}/topics/{topicId}"
                    }
                }
            }
        };

        var submittedJob = dlp.CreateDlpJob(
            new CreateDlpJobRequest
            {
                ParentAsProjectName = new ProjectName(callingProjectId),
                RiskJob = config
            });

        // Listen to pub/sub for the job
        var subscriptionName = new SubscriptionName(callingProjectId, subscriptionId);
        var subscriber = SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName).Result;

        // SimpleSubscriber runs your message handle function on multiple
        // threads to maximize throughput.
        var done = new ManualResetEventSlim(false);
        subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == submittedJob.Name)
            {
                Thread.Sleep(500); // Wait for DLP API results to become consistent
                done.Set();
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        done.Wait(TimeSpan.FromMinutes(10)); // 10 minute timeout; may not work for large jobs
        subscriber.StopAsync(CancellationToken.None).Wait();

        // Process results
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(submittedJob.Name)
        });

        var result = resultJob.RiskDetails.KAnonymityResult;

        for (var bucketIdx = 0; bucketIdx < result.EquivalenceClassHistogramBuckets.Count; bucketIdx++)
        {
            var bucket = result.EquivalenceClassHistogramBuckets[bucketIdx];
            Console.WriteLine($"Bucket {bucketIdx}");
            Console.WriteLine($"  Bucket size range: [{bucket.EquivalenceClassSizeLowerBound}, {bucket.EquivalenceClassSizeUpperBound}].");
            Console.WriteLine($"  {bucket.BucketSize} unique value(s) total.");

            foreach (var bucketValue in bucket.BucketValues)
            {
                // 'UnpackValue(x)' is a prettier version of 'x.toString()'
                Console.WriteLine($"    Quasi-ID values: [{String.Join(',', bucketValue.QuasiIdsValues.Select(x => UnpackValue(x)))}]");
                Console.WriteLine($"    Class size: {bucketValue.EquivalenceClassSize}");
            }
        }

        return result;
    }

    public static string UnpackValue(Value protoValue)
    {
        var jsonValue = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(protoValue.ToString());
        return jsonValue.Values.ElementAt(0).ToString();
    }
}

Go

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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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"
)

// riskKAnonymity computes the risk of the given columns using K Anonymity.
func riskKAnonymity(w io.Writer, projectID, dataProject, pubSubTopic, pubSubSub, datasetID, tableID string, columnNames ...string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// dataProject := "bigquery-public-data"
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// datasetID := "nhtsa_traffic_fatalities"
	// tableID := "accident_2015"
	// columnNames := "state_number" "county"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// 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(pubSubTopic)
	topicExists, err := t.Exists(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if !topicExists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return err
		}
	}

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

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

	// Build the QuasiID slice.
	var q []*dlppb.FieldId
	for _, c := range columnNames {
		q = append(q, &dlppb.FieldId{Name: c})
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_RiskJob{
			RiskJob: &dlppb.RiskAnalysisJobConfig{
				// PrivacyMetric configures what to compute.
				PrivacyMetric: &dlppb.PrivacyMetric{
					Type: &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig_{
						KAnonymityConfig: &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig{
							QuasiIds: q,
						},
					},
				},
				// SourceTable describes where to find the data.
				SourceTable: &dlppb.BigQueryTable{
					ProjectId: dataProject,
					DatasetId: datasetID,
					TableId:   tableID,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the risk 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 risk 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()
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
		j, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "GetDlpJob: %v", err)
			return
		}
		h := j.GetRiskDetails().GetKAnonymityResult().GetEquivalenceClassHistogramBuckets()
		for i, b := range h {
			fmt.Fprintf(w, "Histogram bucket %v\n", i)
			fmt.Fprintf(w, "  Size range: [%v,%v]\n", b.GetEquivalenceClassSizeLowerBound(), b.GetEquivalenceClassSizeUpperBound())
			fmt.Fprintf(w, "  %v unique values total\n", b.GetBucketSize())
			for _, v := range b.GetBucketValues() {
				var qvs []string
				for _, qv := range v.GetQuasiIdsValues() {
					qvs = append(qvs, qv.String())
				}
				fmt.Fprintf(w, "    QuasiID values: %s\n", strings.Join(qvs, ", "))
				fmt.Fprintf(w, "    Class size: %v\n", v.GetEquivalenceClassSize())
			}
		}
		// Stop listening for more messages.
		cancel()
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

Java

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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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.Action.PublishToPubSub;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityEquivalenceClass;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityHistogramBucket;
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.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.KAnonymityConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.ProjectTopicName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;

@SuppressWarnings("checkstyle:AbbreviationAsWordInName")
class RiskAnalysisKAnonymity {

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

  public static void calculateKAnonymity(
      String projectId, String datasetId, String tableId, 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 dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the BigQuery table to analyze
      BigQueryTable bigQueryTable =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTableId(tableId)
              .build();

      // These values represent the column names of quasi-identifiers to analyze
      List<String> quasiIds = Arrays.asList("Age", "Mystery");

      // Configure the privacy metric for the job
      List<FieldId> quasiIdFields =
          quasiIds.stream()
              .map(columnName -> FieldId.newBuilder().setName(columnName).build())
              .collect(Collectors.toList());
      KAnonymityConfig kanonymityConfig =
          KAnonymityConfig.newBuilder().addAllQuasiIds(quasiIdFields).build();
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setKAnonymityConfig(kanonymityConfig).build();

      // Create action to publish job status notifications over Google Cloud Pub/Sub
      ProjectTopicName topicName = ProjectTopicName.of(projectId, topicId);
      PublishToPubSub publishToPubSub =
          PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(topicName.toString()).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the risk analysis job to perform
      RiskAnalysisJobConfig riskAnalysisJobConfig =
          RiskAnalysisJobConfig.newBuilder()
              .setSourceTable(bigQueryTable)
              .setPrivacyMetric(privacyMetric)
              .addActions(action)
              .build();

      // Build the request to be sent by the client
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setRiskJob(riskAnalysisJobConfig)
              .build();

      // Send the request to the API using the client
      DlpJob dlpJob = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // 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();
      }

      // Build a request to get the completed job
      GetDlpJobRequest getDlpJobRequest =
          GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();

      // Retrieve completed job status
      DlpJob completedJob = dlpServiceClient.getDlpJob(getDlpJobRequest);
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());

      // Get the result and parse through and process the information
      KAnonymityResult kanonymityResult = completedJob.getRiskDetails().getKAnonymityResult();
      List<KAnonymityHistogramBucket> histogramBucketList =
          kanonymityResult.getEquivalenceClassHistogramBucketsList();
      for (KAnonymityHistogramBucket result : histogramBucketList) {
        System.out.printf(
            "Bucket size range: [%d, %d]\n",
            result.getEquivalenceClassSizeLowerBound(), result.getEquivalenceClassSizeUpperBound());

        for (KAnonymityEquivalenceClass bucket : result.getBucketValuesList()) {
          List<String> quasiIdValues =
              bucket.getQuasiIdsValuesList().stream()
                  .map(Value::toString)
                  .collect(Collectors.toList());

          System.out.println("\tQuasi-ID values: " + String.join(", ", quasiIdValues));
          System.out.println("\tClass size: " + bucket.getEquivalenceClassSize());
        }
      }
    }
  }

  // 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

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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// 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 tableProjectId = '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'

// A set of columns that form a composite key ('quasi-identifiers')
// const quasiIds = [{ name: 'age' }, { name: 'city' }];
async function kAnonymityAnalysis() {
  const sourceTable = {
    projectId: tableProjectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: tableId,
  };
  // Construct request for creating a risk analysis job

  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: {
      privacyMetric: {
        kAnonymityConfig: {
          quasiIds: quasiIds,
        },
      },
      sourceTable: sourceTable,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Create helper function for unpacking values
  const getValue = obj => obj[Object.keys(obj)[0]];

  // Run risk analysis job
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  console.log(`Job created. Job name: ${jobName}`);
  // 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});
  const histogramBuckets =
    job.riskDetails.kAnonymityResult.equivalenceClassHistogramBuckets;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);
    console.log(
      `  Bucket size range: [${histogramBucket.equivalenceClassSizeLowerBound}, ${histogramBucket.equivalenceClassSizeUpperBound}]`
    );

    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const quasiIdValues = valueBucket.quasiIdsValues
        .map(getValue)
        .join(', ');
      console.log(`  Quasi-ID values: {${quasiIdValues}}`);
      console.log(`  Class size: ${valueBucket.equivalenceClassSize}`);
    });
  });
}
await kAnonymityAnalysis();

PHP

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
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\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\KAnonymityConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Computes the k-anonymity of a column set in a Google BigQuery table.
 *
 * @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 string[]  $quasiIdNames      Array columns that form a composite key (quasi-identifiers)
 */
function k_anonymity(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    array $quasiIdNames
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Construct risk analysis config
    $quasiIds = array_map(
        function ($id) {
            return (new FieldId())->setName($id);
        },
        $quasiIdNames
    );

    $statsConfig = (new KAnonymityConfig())
        ->setQuasiIds($quasiIds);

    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setKAnonymityConfig($statsConfig);

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

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

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

    // Construct risk analysis job config to run
    $riskJob = (new RiskAnalysisJobConfig())
        ->setPrivacyMetric($privacyMetric)
        ->setSourceTable($bigqueryTable)
        ->setActions([$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)
        ->setRiskJob($riskJob);
    $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:
            $histBuckets = $job->getRiskDetails()->getKAnonymityResult()->getEquivalenceClassHistogramBuckets();

            foreach ($histBuckets as $bucketIndex => $histBucket) {
                // Print bucket stats
                printf('Bucket %s:' . PHP_EOL, $bucketIndex);
                printf(
                    '  Bucket size range: [%s, %s]' . PHP_EOL,
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeLowerBound(),
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeUpperBound()
                );

                // Print bucket values
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    // Pretty-print quasi-ID values
                    print('  Quasi-ID values:' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }
                    printf(
                        '  Class size: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEquivalenceClassSize()
                    );
                }
            }

            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.');
    }
}

Python

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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import concurrent.futures

from typing import List

import google.cloud.dlp
from google.cloud.dlp_v2 import types
import google.cloud.pubsub

def k_anonymity_analysis(
    project: str,
    table_project_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    quasi_ids: List[str],
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-anonymity of a
        column set in a Google BigQuery table.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        table_project_id: The Google Cloud project id where the BigQuery table
            is stored.
        dataset_id: The id of the dataset to inspect.
        table_id: The id of the table to inspect.
        topic_id: The name of the Pub/Sub topic to notify once the job
            completes.
        subscription_id: The name of the Pub/Sub subscription to use when
            listening for job completion notifications.
        quasi_ids: A set of columns that form a composite key.
        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.
    """

    # Create helper function for unpacking values
    def get_values(obj: types.Value) -> int:
        return int(obj.integer_value)

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

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

    # Location info of the BigQuery table.
    source_table = {
        "project_id": table_project_id,
        "dataset_id": dataset_id,
        "table_id": table_id,
    }

    # Convert quasi id list to Protobuf type
    def map_fields(field: str) -> dict:
        return {"name": field}

    quasi_ids = map(map_fields, quasi_ids)

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

    # Configure risk analysis job
    # Give the name of the numeric column to compute risk metrics for
    risk_job = {
        "privacy_metric": {"k_anonymity_config": {"quasi_ids": quasi_ids}},
        "source_table": source_table,
        "actions": actions,
    }

    # Call API to start risk analysis job
    operation = dlp.create_dlp_job(request={"parent": parent, "risk_job": risk_job})

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        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}")
            histogram_buckets = (
                job.risk_details.k_anonymity_result.equivalence_class_histogram_buckets
            )
            # Print bucket stats
            for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
                print(f"Bucket {i}:")
                if bucket.equivalence_class_size_lower_bound:
                    print(
                        "   Bucket size range: [{}, {}]".format(
                            bucket.equivalence_class_size_lower_bound,
                            bucket.equivalence_class_size_upper_bound,
                        )
                    )
                    for value_bucket in bucket.bucket_values:
                        print(
                            "   Quasi-ID values: {}".format(
                                map(get_values, value_bucket.quasi_ids_values)
                            )
                        )
                        print(
                            "   Class size: {}".format(
                                value_bucket.equivalence_class_size
                            )
                        )
            subscription.set_result(None)
        else:
            # This is not the message we're looking for.
            message.drop()

    # 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)
    subscription = subscriber.subscribe(subscription_path, callback)

    try:
        subscription.result(timeout=timeout)
    except concurrent.futures.TimeoutError:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )
        subscription.close()

REST

Para ejecutar un trabajo de análisis de riesgos nuevo a fin de calcular el k-anonimato, envía una solicitud al recurso projects.dlpJobs, en la que PROJECT_ID indica tu identificador del proyecto:

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs

La solicitud contiene un objeto RiskAnalysisJobConfig, que se compone de lo siguiente:

• Un objeto PrivacyMetric. Aquí es donde especificas que calculas k-anonimato mediante la inclusión de un objeto KAnonymityConfig.

• Un objeto BigQueryTable. Incluye todo lo siguiente para especificar la tabla de BigQuery que se analizará:

  • projectId: el ID del proyecto que contiene la tabla.
  • datasetId: el ID del conjunto de datos de la tabla.
  • tableId: el nombre de la tabla.

• Un conjunto de uno o más objetos Action, que representan acciones para ejecutar, en el orden dado, cuando finaliza el trabajo. Cada objeto Action puede contener una de las siguientes acciones:

  • Objeto SaveFindings: Guarda los resultados del análisis de riesgos en una tabla de BigQuery.

  • Objeto PublishToPubSub: Publica una notificación en un tema de Cloud Pub/Sub.

    Nota: Si hay problemas de configuración o permisos con el tema de Pub/Sub, la protección de datos sensibles vuelve a intentar enviar la notificación de Pub/Sub durante un máximo de dos semanas. Después de dos semanas, la notificación se descarta.

  • Objeto JobNotificationEmails: Te envía un correo electrónico con los resultados.

  Dentro del objeto KAnonymityConfig, especifica lo siguiente:

  Importante: Ten en cuenta que ejecutar un trabajo de análisis de riesgos puede conservar algunos de los valores entre comillas de los cuasi identificadores seleccionados para los resultados del trabajo de análisis de riesgos. Estos valores de cotización se usan para compilar el histograma y las tablas de salida.
  • quasiIds[]: uno o más cuasi identificadores (objetos FieldId) para analizar y usar en el cálculo de la k-anonimato. Cuando especificas varios cuasi identificadores, se consideran una sola clave compuesta. Los structs y los tipos de datos repetidos no son compatibles, pero los campos anidados son compatibles siempre que no sean structs en sí mismos ni estén anidados dentro de un campo repetido.
  • entityId: valor de identificador opcional que, cuando se establece, indica que todas las filas correspondientes a cada entityId distinto deben agruparse para el cálculo del k-anonimato. Por lo general, un entityId será una columna que representa a un usuario único, como un ID de cliente o un ID de usuario. Cuando un entityId aparece en varias filas con valores de cuasi identificador diferentes, estas filas se unirán para formar un conjunto múltiple que se usará como los cuasi identificadores de esa entidad. Para obtener más información sobre los ID de entidad, consulta ID de entidad y cálculo del k-anonimato en el tema conceptual Análisis de riesgos.

En cuanto envías una solicitud a la API de DLP, se inicia el trabajo de análisis de riesgos.

Enumera los trabajos de análisis de riesgos completados

Puedes ver una lista de los trabajos de análisis de riesgos que se ejecutaron en el proyecto actual.

Console

Para crear una lista de los trabajos de análisis de riesgos en ejecución y en los que ya se ejecutó en la consola de Google Cloud, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, abre la protección de datos sensibles.

   Ir a Protección de datos sensibles

2. Haz clic en la pestaña Trabajos y activadores de trabajos en la parte superior de la página.

3. Haz clic en la pestaña Trabajos de riesgo.

Aparecerá la lista de trabajo de riesgo.

Protocolo

Para enumerar los trabajos de análisis de riesgos que se ejecutan y se ejecutaron antes, envía una solicitud GET al recurso projects.dlpJobs. Agregar un filtro de tipo de trabajo (?type=RISK_ANALYSIS_JOB) reduce la respuesta solo a los trabajos de análisis de riesgo.

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs?type=RISK_ANALYSIS_JOB

La respuesta que recibes contiene una representación JSON de todos los trabajos actuales y los trabajos de análisis de riesgos anteriores.

Visualiza los resultados del trabajo de k-anonimato

La protección de datos sensibles en la consola de Google Cloud cuenta con visualizaciones integradas para los trabajos de k-anonimato completados. Después de seguir las instrucciones de la sección anterior, en la lista de trabajos de análisis de riesgos, selecciona el trabajo para el que deseas ver los resultados. Si el trabajo se ejecutó de forma correcta, la parte superior de la página Detalles del análisis de riesgos será similar a la siguiente:

En la parte superior de la página, se brinda información sobre el trabajo de riesgo k-anonimato, incluido su ID de trabajo y, en el Contenedor, su ubicación de recursos.

Para ver los resultados del cálculo del k-anonimato, haz clic en la pestaña K-anonimato. Haz clic en la pestaña Configuración para ver la configuración del trabajo de análisis de riesgos.

En la pestaña K-anonimato, primero se enumera el ID de la entidad (si existe) y los cuasi identificadores que se usan para calcular el k-anonimato.

Gráfico de riesgos

El gráfico de Riesgo de reidentificación representa, en el eje y, el porcentaje potencial de pérdida de datos para filas únicas y combinaciones de cuasi identificadores únicos para lograr, en el eje x, un valor de k-anonimato. El color del gráfico también indica un riesgo potencial. Los tonos más oscuros de azul indican un riesgo más alto, mientras que los tonos más claros indican un riesgo menor.

Los valores k-anonimato más altos indican menos riesgos de reidentificación. Sin embargo, para alcanzar valores de k-anonimato más altos, debes quitar los porcentajes más altos de las filas totales y las combinaciones únicas del cuasi identificador únicas, lo que podría disminuir la utilidad de los datos. Para ver un valor de pérdida de porcentaje potencial específico de un valor de k-anonimato determinado, desplaza el cursor sobre el gráfico. Como se muestra en la captura de pantalla, aparece la información sobre la herramienta en el gráfico.

Para ver más detalles sobre un valor específico de k-anonimato, haz clic en el dato correspondiente. Se muestra una explicación detallada debajo del gráfico, y una tabla de datos de muestra aparece más abajo en la página.

Tabla de datos de muestra de riesgos

El segundo componente de la página de resultados del trabajo de riesgo es la tabla de datos de muestra. Muestra las combinaciones del cuasi identificador para un valor k-anonimato de destino determinado.

La primera columna de la tabla muestra los valores de k-anonimato. Haz clic en un valor de k-anonimato para ver los datos de muestra correspondientes que deberían descartarse a fin de alcanzar ese valor.

La segunda columna muestra la posible pérdida de datos de las filas únicas y las combinaciones del cuasi identificador, así como la cantidad de grupos con, al menos, registros k y la cantidad total de registros.

La última columna muestra un ejemplo de grupos que comparten una combinación de cuasi identificador, junto con la cantidad de registros que existen para esa combinación.

Recupera detalles del trabajo mediante REST

Para recuperar los resultados del trabajo de análisis de riesgo de K-anonimato mediante la API de REST, envía la siguiente solicitud GET al recurso projects.dlpJobs. Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto y JOB_ID por el identificador del trabajo del que deseas obtener los resultados. El ID de trabajo se mostró cuando iniciaste el trabajo y también se puede recuperar si enumeras todos los trabajos.

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID

La solicitud muestra un objeto JSON que contiene una instancia del trabajo. Los resultados del análisis se encuentran dentro de la clave "riskDetails", en un objeto AnalyzeDataSourceRiskDetails. Para obtener más información, consulta la referencia de la API del recurso DlpJob.

Muestra de código: Calcula el k-anonimato con un ID de entidad

En este ejemplo, se crea un trabajo de análisis de riesgos que calcula el k-anonimato con un ID de entidad.

Para obtener más información sobre los IDs de entidad, consulta IDs de entidad y cálculo del k-anonimato.

Importante: Para usar el código de esta página, primero debes configurar un cliente de protección de datos sensibles. Para obtener más información sobre cómo instalar y crear un cliente de protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de protección de datos sensibles. (no se requiere una biblioteca cliente para enviar JSON a los extremos de REST de protección de datos sensibles).

C#

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Newtonsoft.Json;

public class CalculateKAnonymityOnDataset
{
    public static DlpJob CalculateKAnonymitty(
        string projectId,
        string datasetId,
        string sourceTableId,
        string outputTableId)
    {
        // Construct the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the k-anonymity config by setting the EntityId as user_id column
        // and two quasi-identifiers columns.
        var kAnonymity = new PrivacyMetric.Types.KAnonymityConfig
        {
            EntityId = new EntityId
            {
                Field = new FieldId { Name = "Name" }
            },
            QuasiIds =
            {
                new FieldId { Name = "Age" },
                new FieldId { Name = "Mystery" }
            }
        };

        // Construct risk analysis job config by providing the source table, privacy metric
        // and action to save the findings to a BigQuery table.
        var riskJob = new RiskAnalysisJobConfig
        {
            SourceTable = new BigQueryTable
            {
                ProjectId = projectId,
                DatasetId = datasetId,
                TableId = sourceTableId,
            },
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                KAnonymityConfig = kAnonymity,
            },
            Actions =
            {
                new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                {
                    SaveFindings = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.SaveFindings
                    {
                        OutputConfig = new OutputStorageConfig
                        {
                            Table = new BigQueryTable
                            {
                                ProjectId = projectId,
                                DatasetId = datasetId,
                                TableId = outputTableId
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        };

        // Construct the request by providing RiskJob object created above.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            RiskJob = riskJob
        };

        // Send the job request.
        DlpJob response = dlp.CreateDlpJob(request);

        Console.WriteLine($"Job created successfully. Job name: ${response.Name}");

        return response;
    }
}

Go

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

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

// Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-anonymity of a
// column set in a Google BigQuery table.
func calculateKAnonymityWithEntityId(w io.Writer, projectID, datasetId, tableId string, columnNames ...string) error {
	// projectID := "your-project-id"
	// datasetId := "your-bigquery-dataset-id"
	// tableId := "your-bigquery-table-id"
	// columnNames := "age" "job_title"

	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 analyze
	bigQueryTable := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: "bigquery-public-data",
		DatasetId: "samples",
		TableId:   "wikipedia",
	}

	// Configure the privacy metric for the job
	// Build the QuasiID slice.
	var q []*dlppb.FieldId
	for _, c := range columnNames {
		q = append(q, &dlppb.FieldId{Name: c})
	}

	entityId := &dlppb.EntityId{
		Field: &dlppb.FieldId{
			Name: "id",
		},
	}

	kAnonymityConfig := &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig{
		QuasiIds: q,
		EntityId: entityId,
	}

	privacyMetric := &dlppb.PrivacyMetric{
		Type: &dlppb.PrivacyMetric_KAnonymityConfig_{
			KAnonymityConfig: kAnonymityConfig,
		},
	}

	// Specify the bigquery table to store the findings.
	// The "test_results" table in the given BigQuery dataset will be created if it doesn't
	// already exist.
	outputbigQueryTable := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: projectID,
		DatasetId: datasetId,
		TableId:   tableId,
	}

	// Create action to publish job status notifications to BigQuery table.
	outputStorageConfig := &dlppb.OutputStorageConfig{
		Type: &dlppb.OutputStorageConfig_Table{
			Table: outputbigQueryTable,
		},
	}

	findings := &dlppb.Action_SaveFindings{
		OutputConfig: outputStorageConfig,
	}

	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_SaveFindings_{
			SaveFindings: findings,
		},
	}

	// Configure the risk analysis job to perform
	riskAnalysisJobConfig := &dlppb.RiskAnalysisJobConfig{
		PrivacyMetric: privacyMetric,
		SourceTable:   bigQueryTable,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Build the request to be sent by the client
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_RiskJob{
			RiskJob: riskAnalysisJobConfig,
		},
	}

	// Send the request to the API using the client
	dlpJob, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", dlpJob.GetName())

	// Build a request to get the completed job
	getDlpJobReq := &dlppb.GetDlpJobRequest{
		Name: dlpJob.Name,
	}

	timeout := 15 * time.Minute
	startTime := time.Now()

	var completedJob *dlppb.DlpJob

	// Wait for job completion
	for time.Since(startTime) <= timeout {
		completedJob, err = client.GetDlpJob(ctx, getDlpJobReq)
		if err != nil {
			return err
		}

		if completedJob.GetState() == dlppb.DlpJob_DONE {
			break
		}

		time.Sleep(30 * time.Second)

	}

	if completedJob.GetState() != dlppb.DlpJob_DONE {
		fmt.Println("Job did not complete within 15 minutes.")
	}

	// Retrieve completed job status
	fmt.Fprintf(w, "Job status: %v", completedJob.State)
	fmt.Fprintf(w, "Job name: %v", dlpJob.Name)

	// Get the result and parse through and process the information
	kanonymityResult := completedJob.GetRiskDetails().GetKAnonymityResult()

	for _, result := range kanonymityResult.GetEquivalenceClassHistogramBuckets() {
		fmt.Fprintf(w, "Bucket size range: [%d, %d]\n", result.GetEquivalenceClassSizeLowerBound(), result.GetEquivalenceClassSizeLowerBound())

		for _, bucket := range result.GetBucketValues() {
			quasiIdValues := []string{}
			for _, v := range bucket.GetQuasiIdsValues() {
				quasiIdValues = append(quasiIdValues, v.GetStringValue())
			}
			fmt.Fprintf(w, "\tQuasi-ID values: %s", strings.Join(quasiIdValues, ","))
			fmt.Fprintf(w, "\tClass size: %d", bucket.EquivalenceClassSize)
		}
	}

	return nil

}

Java

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action.SaveFindings;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityEquivalenceClass;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KAnonymityResult.KAnonymityHistogramBucket;
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.EntityId;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.OutputStorageConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.KAnonymityConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import java.io.IOException;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

@SuppressWarnings("checkstyle:AbbreviationAsWordInName")
public class RiskAnalysisKAnonymityWithEntityId {

  public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The BigQuery dataset id to be used and the reference table name to be inspected.
    String datasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    String tableId = "your-bigquery-table-id";
    calculateKAnonymityWithEntityId(projectId, datasetId, tableId);
  }

  // Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-anonymity of a column set in a Google
  // BigQuery table.
  public static void calculateKAnonymityWithEntityId(
      String projectId, String datasetId, String tableId) throws IOException, InterruptedException {
    // 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 dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the BigQuery table to analyze
      BigQueryTable bigQueryTable =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTableId(tableId)
              .build();

      // These values represent the column names of quasi-identifiers to analyze
      List<String> quasiIds = Arrays.asList("Age", "Mystery");

      // Create a list of FieldId objects based on the provided list of column names.
      List<FieldId> quasiIdFields =
          quasiIds.stream()
              .map(columnName -> FieldId.newBuilder().setName(columnName).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify the unique identifier in the source table for the k-anonymity analysis.
      FieldId uniqueIdField = FieldId.newBuilder().setName("Name").build();
      EntityId entityId = EntityId.newBuilder().setField(uniqueIdField).build();
      KAnonymityConfig kanonymityConfig = KAnonymityConfig.newBuilder()
              .addAllQuasiIds(quasiIdFields)
              .setEntityId(entityId)
              .build();

      // Configure the privacy metric to compute for re-identification risk analysis.
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setKAnonymityConfig(kanonymityConfig).build();

      // Specify the bigquery table to store the findings.
      // The "test_results" table in the given BigQuery dataset will be created if it doesn't
      // already exist.
      BigQueryTable outputbigQueryTable =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTableId("test_results")
              .build();

      // Create action to publish job status notifications to BigQuery table.
      OutputStorageConfig outputStorageConfig =
          OutputStorageConfig.newBuilder().setTable(outputbigQueryTable).build();
      SaveFindings findings =
          SaveFindings.newBuilder().setOutputConfig(outputStorageConfig).build();
      Action action = Action.newBuilder().setSaveFindings(findings).build();

      // Configure the risk analysis job to perform
      RiskAnalysisJobConfig riskAnalysisJobConfig =
          RiskAnalysisJobConfig.newBuilder()
              .setSourceTable(bigQueryTable)
              .setPrivacyMetric(privacyMetric)
              .addActions(action)
              .build();

      // Build the request to be sent by the client
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setRiskJob(riskAnalysisJobConfig)
              .build();

      // Send the request to the API using the client
      DlpJob dlpJob = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // Build a request to get the completed job
      GetDlpJobRequest getDlpJobRequest =
          GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();

      DlpJob completedJob = null;
      // Wait for job completion
      try {
        Duration timeout = Duration.ofMinutes(15);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        do {
          completedJob = dlpServiceClient.getDlpJob(getDlpJobRequest);
          TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
        } while (completedJob.getState() != DlpJob.JobState.DONE
            && System.currentTimeMillis() - startTime <= timeout.toMillis());
      } catch (InterruptedException e) {
        System.out.println("Job did not complete within 15 minutes.");
      }

      // Retrieve completed job status
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());

      // Get the result and parse through and process the information
      KAnonymityResult kanonymityResult = completedJob.getRiskDetails().getKAnonymityResult();
      for (KAnonymityHistogramBucket result :
          kanonymityResult.getEquivalenceClassHistogramBucketsList()) {
        System.out.printf(
            "Bucket size range: [%d, %d]\n",
            result.getEquivalenceClassSizeLowerBound(), result.getEquivalenceClassSizeUpperBound());

        for (KAnonymityEquivalenceClass bucket : result.getBucketValuesList()) {
          List<String> quasiIdValues =
              bucket.getQuasiIdsValuesList().stream()
                  .map(Value::toString)
                  .collect(Collectors.toList());

          System.out.println("\tQuasi-ID values: " + String.join(", ", quasiIdValues));
          System.out.println("\tClass size: " + bucket.getEquivalenceClassSize());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

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

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

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = "your-project-id";

// 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 sourceTableId = 'my_source_table';

// The ID of the table where outputs are stored
// const outputTableId = 'my_output_table';

async function kAnonymityWithEntityIds() {
  // Specify the BigQuery table to analyze.
  const sourceTable = {
    projectId: projectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: sourceTableId,
  };

  // Specify the unique identifier in the source table for the k-anonymity analysis.
  const uniqueIdField = {name: 'Name'};

  // These values represent the column names of quasi-identifiers to analyze
  const quasiIds = [{name: 'Age'}, {name: 'Mystery'}];

  // Configure the privacy metric to compute for re-identification risk analysis.
  const privacyMetric = {
    kAnonymityConfig: {
      entityId: {
        field: uniqueIdField,
      },
      quasiIds: quasiIds,
    },
  };
  // Create action to publish job status notifications to BigQuery table.
  const action = [
    {
      saveFindings: {
        outputConfig: {
          table: {
            projectId: projectId,
            datasetId: datasetId,
            tableId: outputTableId,
          },
        },
      },
    },
  ];

  // Configure the risk analysis job to perform.
  const riskAnalysisJob = {
    sourceTable: sourceTable,
    privacyMetric: privacyMetric,
    actions: action,
  };
  // Combine configurations into a request for the service.
  const createDlpJobRequest = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: riskAnalysisJob,
  };

  // Send the request and receive response from the service
  const [createdDlpJob] = await dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
  const jobName = createdDlpJob.name;

  // Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
  let job;
  let numOfAttempts = 30;
  while (numOfAttempts > 0) {
    // Fetch DLP Job status
    [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});

    // Check if the job has completed.
    if (job.state === 'DONE') {
      break;
    }
    if (job.state === 'FAILED') {
      console.log('Job Failed, Please check the configuration.');
      return;
    }
    // Sleep for a short duration before checking the job status again.
    await new Promise(resolve => {
      setTimeout(() => resolve(), 30000);
    });
    numOfAttempts -= 1;
  }

  // Create helper function for unpacking values
  const getValue = obj => obj[Object.keys(obj)[0]];

  // Print out the results.
  const histogramBuckets =
    job.riskDetails.kAnonymityResult.equivalenceClassHistogramBuckets;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);
    console.log(
      `  Bucket size range: [${histogramBucket.equivalenceClassSizeLowerBound}, ${histogramBucket.equivalenceClassSizeUpperBound}]`
    );

    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const quasiIdValues = valueBucket.quasiIdsValues
        .map(getValue)
        .join(', ');
      console.log(`  Quasi-ID values: {${quasiIdValues}}`);
      console.log(`  Class size: ${valueBucket.equivalenceClassSize}`);
    });
  });
}
await kAnonymityWithEntityIds();

PHP

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
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\SaveFindings;
use Google\Cloud\Dlp\V2\EntityId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\KAnonymityConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\OutputStorageConfig;

/**
 * Computes the k-anonymity of a column set in a Google BigQuery table with entity id.
 *
 * @param string    $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string    $datasetId         The ID of the dataset to inspect.
 * @param string    $tableId           The ID of the table to inspect.
 * @param string[]  $quasiIdNames      Array columns that form a composite key (quasi-identifiers).
 */

function k_anonymity_with_entity_id(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    array  $quasiIdNames
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

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

    // Create a list of FieldId objects based on the provided list of column names.
    $quasiIds = array_map(
        function ($id) {
            return (new FieldId())
                ->setName($id);
        },
        $quasiIdNames
    );

    // Specify the unique identifier in the source table for the k-anonymity analysis.
    $statsConfig = (new KAnonymityConfig())
        ->setEntityId((new EntityId())
            ->setField((new FieldId())
                ->setName('Name')))
        ->setQuasiIds($quasiIds);

    // Configure the privacy metric to compute for re-identification risk analysis.
    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setKAnonymityConfig($statsConfig);

    // Specify the bigquery table to store the findings.
    // The "test_results" table in the given BigQuery dataset will be created if it doesn't
    // already exist.
    $outBigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($callingProjectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId('test_results');

    $outputStorageConfig = (new OutputStorageConfig())
        ->setTable($outBigqueryTable);

    $findings = (new SaveFindings())
        ->setOutputConfig($outputStorageConfig);

    $action = (new Action())
        ->setSaveFindings($findings);

    // Construct risk analysis job config to run.
    $riskJob = (new RiskAnalysisJobConfig())
        ->setPrivacyMetric($privacyMetric)
        ->setSourceTable($bigqueryTable)
        ->setActions([$action]);

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

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            break;
        }
        $numOfAttempts--;
    } while ($numOfAttempts > 0);

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $histBuckets = $job->getRiskDetails()->getKAnonymityResult()->getEquivalenceClassHistogramBuckets();

            foreach ($histBuckets as $bucketIndex => $histBucket) {
                // Print bucket stats.
                printf('Bucket %s:' . PHP_EOL, $bucketIndex);
                printf(
                    '  Bucket size range: [%s, %s]' . PHP_EOL,
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeLowerBound(),
                    $histBucket->getEquivalenceClassSizeUpperBound()
                );

                // Print bucket values.
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    // Pretty-print quasi-ID values.
                    printf('  Quasi-ID values:' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }
                    printf(
                        '  Class size: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEquivalenceClassSize()
                    );
                }
            }

            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

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de la protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de la protección de datos sensibles.

Para autenticarte en la protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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import time
from typing import List

import google.cloud.dlp_v2
from google.cloud.dlp_v2 import types

def k_anonymity_with_entity_id(
    project: str,
    source_table_project_id: str,
    source_dataset_id: str,
    source_table_id: str,
    entity_id: str,
    quasi_ids: List[str],
    output_table_project_id: str,
    output_dataset_id: str,
    output_table_id: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-anonymity using entity_id
        of a column set in a Google BigQuery table.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        source_table_project_id: The Google Cloud project id where the BigQuery table
            is stored.
        source_dataset_id: The id of the dataset to inspect.
        source_table_id: The id of the table to inspect.
        entity_id: The column name of the table that enables accurately determining k-anonymity
         in the common scenario wherein several rows of dataset correspond to the same sensitive
         information.
        quasi_ids: A set of columns that form a composite key.
        output_table_project_id: The Google Cloud project id where the output BigQuery table
            is stored.
        output_dataset_id: The id of the output BigQuery dataset.
        output_table_id: The id of the output BigQuery table.
    """

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

    # Location info of the source BigQuery table.
    source_table = {
        "project_id": source_table_project_id,
        "dataset_id": source_dataset_id,
        "table_id": source_table_id,
    }

    # Specify the bigquery table to store the findings.
    # The output_table_id in the given BigQuery dataset will be created if it doesn't
    # already exist.
    dest_table = {
        "project_id": output_table_project_id,
        "dataset_id": output_dataset_id,
        "table_id": output_table_id,
    }

    # Convert quasi id list to Protobuf type
    def map_fields(field: str) -> dict:
        return {"name": field}

    #  Configure column names of quasi-identifiers to analyze
    quasi_ids = map(map_fields, quasi_ids)

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"save_findings": {"output_config": {"table": dest_table}}}]

    # Configure the privacy metric to compute for re-identification risk analysis.
    # Specify the unique identifier in the source table for the k-anonymity analysis.
    privacy_metric = {
        "k_anonymity_config": {
            "entity_id": {"field": {"name": entity_id}},
            "quasi_ids": quasi_ids,
        }
    }

    # Configure risk analysis job.
    risk_job = {
        "privacy_metric": privacy_metric,
        "source_table": source_table,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call API to start risk analysis job.
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={
            "parent": parent,
            "risk_job": risk_job,
        }
    )
    job_name = response.name
    print(f"Inspection Job started : {job_name}")

    # Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to be completed.
    job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})
    no_of_attempts = 30
    while no_of_attempts > 0:
        # Check if the job has completed
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
            break
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.FAILED:
            print("Job Failed, Please check the configuration.")
            return

        # Sleep for a short duration before checking the job status again
        time.sleep(30)
        no_of_attempts -= 1

        # Get the DLP job status
        job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})

    if job.state != google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
        print("Job did not complete within 15 minutes.")
        return

    # Create helper function for unpacking values
    def get_values(obj: types.Value) -> str:
        return str(obj.string_value)

    # Print out the results.
    print(f"Job name: {job.name}")
    histogram_buckets = (
        job.risk_details.k_anonymity_result.equivalence_class_histogram_buckets
    )
    # Print bucket stats
    for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
        print(f"Bucket {i}:")
        if bucket.equivalence_class_size_lower_bound:
            print(
                f"Bucket size range: [{bucket.equivalence_class_size_lower_bound}, "
                f"{bucket.equivalence_class_size_upper_bound}]"
            )
            for value_bucket in bucket.bucket_values:
                print(
                    f"Quasi-ID values: {get_values(value_bucket.quasi_ids_values[0])}"
                )
                print(f"Class size: {value_bucket.equivalence_class_size}")
        else:
            print("No findings.")

¿Qué sigue?

• Obtén información para calcular el valor de l-diversidad para un conjunto de datos.
• Obtén más información para calcular el valor k-mapa de un conjunto de datos.
• Obtén más información para calcular el valor δ-presencia de un conjunto de datos.