Como calcular k-mapa de um conjunto de dados

O k-mapa é muito semelhante ao k-anonimato, exceto pelo fato de que o invasor provavelmente não sabe quem está no conjunto de dados. Use k-mapa se seu conjunto de dados for relativamente pequeno ou se o nível de esforço envolvido na generalização de atributos for muito alto.

Assim como k-anonimato, o k-mapa requer que você determine quais colunas de seu banco de dados são quase identificadores. Ao fazer isso, você está informando os dados que um invasor provavelmente usará para reidentificar os assuntos. Além disso, calcular um valor k-mapa requer um conjunto de dados de reidentificação: uma tabela maior que será comparada às linhas no conjunto de dados original.

Neste tópico, demonstramos como calcular valores de mapa k para um conjunto de dados usando a Proteção de Dados Sensíveis. Para mais informações sobre k-mapa ou análise de risco em geral, consulte o tópico sobre o conceito de análise de risco antes de continuar.

Antes de começar

Antes de continuar, verifique se você fez o seguinte:

  1. Faça login na sua Conta do Google.
  2. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
    3. Acessar o seletor de projetos
  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud. Saiba como confirmar se a cobrança está ativada para seu projeto.
  4. Ative a proteção de dados sensíveis.
    5. Ativar a proteção de dados sensíveis

  5. Selecione um conjunto de dados do BigQuery para a análise. A Proteção de dados confidenciais estima a métrica k-mapa verificando uma tabela do BigQuery.
  6. Determine os tipos de conjuntos de dados que você quer usar para modelar o conjunto de dados de ataque. Para mais informações, consulte a página de referência do objeto KMapEstimationConfig, bem como os termos e técnicas de análise de risco.

Calcular estimativas do k-mapa

É possível estimar valores de k-mapa com a Proteção de dados sensíveis, que usa um modelo estatístico para estimar um conjunto de dados de reidentificação. Isso é diferente em relação a outros métodos de análise de risco, em que o conjunto de dados de ataque é explicitamente conhecido. Dependendo do tipo de dados, a Proteção de dados sensíveis usa conjuntos de dados disponíveis publicamente (por exemplo, do Censo dos EUA) ou um modelo estatístico personalizado (por exemplo, uma ou mais tabelas do BigQuery especificadas) ou extrapola a distribuição de valores no conjunto de dados de entrada. Para mais informações, consulte a página de referência do objeto KMapEstimationConfig.

Para calcular uma estimativa de k-mapa usando a Proteção de dados sensíveis, primeiro configure o job de risco. Escreva uma solicitação para o recurso projects.dlpJobs, em que PROJECT_ID indica o identificador do projeto:

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

A solicitação contém um objeto RiskAnalysisJobConfig, composto de:

  • Um objeto PrivacyMetric É onde você especifica que quer calcular k-mapa ao especificar um objeto KMapEstimationConfig contendo o seguinte:

    • quasiIds[]: obrigatório. Campos (objetos TaggedField) considerados semi- identificadores para serem verificados e usados para calcular k-mapa. Não existem duas colunas com a mesma tag. Eles podem ser:

      • Um infoType: faz com que a Proteção de dados sensíveis use o conjunto de dados público relevante como modelo estatístico de população, incluindo CEPs dos EUA, códigos regionais, idades e sexos.
      • Um InfoType personalizado: uma tag personalizada em que você indica uma tabela auxiliar (um objeto AuxiliaryTable) que contém informações estatísticas sobre os valores possíveis dessa coluna.
      • A tag inferred: se nenhuma tag semântica estiver indicada, especifique inferred. A Proteção de Dados Sensíveis infere o modelo estatístico da distribuição de valores nos dados de entrada.

    • regionCode: um código regional ISO 3166-1 alfa-2 para a Proteção de dados sensíveis usar na modelagem estatística. Esse valor será necessário se nenhuma coluna estiver marcada com um infoType específico da região (por exemplo, um CEP dos EUA) ou um código regional.

    • auxiliaryTables[]: tabelas auxiliares (objetos AuxiliaryTable) a serem usadas na análise. Cada tag personalizada usada para marcar uma coluna de semi-identificador (de quasiIds[]) precisa aparecer em exatamente uma coluna de uma tabela auxiliar.

  • Um objeto BigQueryTable. Inclua todos os itens a seguir para especificar a tabela do BigQuery que será verificada:

    • projectId: o ID do projeto que contém a tabela.
    • datasetId: o ID do conjunto de dados da tabela.
    • tableId: o nome da tabela.

  • Um conjunto de um ou mais objetos Action, que representam ações a serem executadas, na ordem indicada, na conclusão do job. Cada objeto Action pode conter uma das seguintes ações:

Exemplos de código

A amostra de código a seguir demonstra em várias linguagens como usar a Proteção de dados sensíveis para calcular um valor de mapa k.

Go

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/empty"
)

// riskKMap runs K Map on the given data.
func riskKMap(w io.Writer, projectID, dataProject, pubSubTopic, pubSubSub, datasetID, tableID, region string, columnNames ...string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// dataProject := "bigquery-public-data"
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// datasetID := "san_francisco"
	// tableID := "bikeshare_trips"
	// region := "US"
	// columnNames := "zip_code"
	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.PrivacyMetric_KMapEstimationConfig_TaggedField
	for _, c := range columnNames {
		q = append(q, &dlppb.PrivacyMetric_KMapEstimationConfig_TaggedField{
			Field: &dlppb.FieldId{
				Name: c,
			},
			Tag: &dlppb.PrivacyMetric_KMapEstimationConfig_TaggedField_Inferred{
				Inferred: &empty.Empty{},
			},
		})
	}

	// 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_KMapEstimationConfig_{
						KMapEstimationConfig: &dlppb.PrivacyMetric_KMapEstimationConfig{
							QuasiIds:   q,
							RegionCode: region,
						},
					},
				},
				// 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().GetKMapEstimationResult().GetKMapEstimationHistogram()
		for i, b := range h {
			fmt.Fprintf(w, "Histogram bucket %v\n", i)
			fmt.Fprintf(w, "  Anonymity range: [%v,%v]\n", b.GetMaxAnonymity(), b.GetMaxAnonymity())
			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, "    Estimated anonymity: %v\n", v.GetEstimatedAnonymity())
			}
		}
		// Stop listening for more messages.
		cancel()
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recieve: %w", err)
	}
	return nil
}

Java

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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.KMapEstimationResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KMapEstimationResult.KMapEstimationHistogramBucket;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.KMapEstimationResult.KMapEstimationQuasiIdValues;
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.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.KMapEstimationConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.KMapEstimationConfig.TaggedField;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
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.ArrayList;
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 RiskAnalysisKMap {

  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";
    calculateKMap(projectId, datasetId, tableId, topicId, subscriptionId);
  }

  public static void calculateKMap(
      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", "Gender");

      // These values represent the info types corresponding to the quasi-identifiers above
      List<String> infoTypeNames = Arrays.asList("AGE", "GENDER");

      // Tag each of the quasiId column names with its corresponding infoType
      List<InfoType> infoTypes =
          infoTypeNames.stream()
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      if (quasiIds.size() != infoTypes.size()) {
        throw new IllegalArgumentException("The numbers of quasi-IDs and infoTypes must be equal!");
      }

      List<TaggedField> taggedFields = new ArrayList<TaggedField>();
      for (int i = 0; i < quasiIds.size(); i++) {
        TaggedField taggedField =
            TaggedField.newBuilder()
                .setField(FieldId.newBuilder().setName(quasiIds.get(i)).build())
                .setInfoType(infoTypes.get(i))
                .build();
        taggedFields.add(taggedField);
      }

      // The k-map distribution region can be specified by any ISO-3166-1 region code.
      String regionCode = "US";

      // Configure the privacy metric for the job
      KMapEstimationConfig kmapConfig =
          KMapEstimationConfig.newBuilder()
              .addAllQuasiIds(taggedFields)
              .setRegionCode(regionCode)
              .build();
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setKMapEstimationConfig(kmapConfig).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
      KMapEstimationResult kmapResult = completedJob.getRiskDetails().getKMapEstimationResult();

      for (KMapEstimationHistogramBucket result : kmapResult.getKMapEstimationHistogramList()) {
        System.out.printf(
            "\tAnonymity range: [%d, %d]\n", result.getMinAnonymity(), result.getMaxAnonymity());
        System.out.printf("\tSize: %d\n", result.getBucketSize());

        for (KMapEstimationQuasiIdValues valueBucket : result.getBucketValuesList()) {
          List<String> quasiIdValues =
              valueBucket.getQuasiIdsValuesList().stream()
                  .map(
                      value -> {
                        String s = value.toString();
                        return s.substring(s.indexOf(':') + 1).trim();
                      })
                  .collect(Collectors.toList());

          System.out.printf("\tValues: {%s}\n", String.join(", ", quasiIdValues));
          System.out.printf(
              "\tEstimated k-map anonymity: %d\n", valueBucket.getEstimatedAnonymity());
        }
      }
    }
  }

  // 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 saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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'

// The ISO 3166-1 region code that the data is representative of
// Can be omitted if using a region-specific infoType (such as US_ZIP_5)
// const regionCode = 'USA';

// A set of columns that form a composite key ('quasi-identifiers'), and
// optionally their reidentification distributions
// const quasiIds = [{ field: { name: 'age' }, infoType: { name: 'AGE' }}];
async function kMapEstimationAnalysis() {
  const sourceTable = {
    projectId: tableProjectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: tableId,
  };

  // Construct request for creating a risk analysis job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: {
      privacyMetric: {
        kMapEstimationConfig: {
          quasiIds: quasiIds,
          regionCode: regionCode,
        },
      },
      sourceTable: sourceTable,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${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.kMapEstimationResult.kMapEstimationHistogram;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);
    console.log(
      `  Anonymity range: [${histogramBucket.minAnonymity}, ${histogramBucket.maxAnonymity}]`
    );
    console.log(`  Size: ${histogramBucket.bucketSize}`);
    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const values = valueBucket.quasiIdsValues.map(value => getValue(value));
      console.log(`    Values: ${values.join(' ')}`);
      console.log(
        `    Estimated k-map anonymity: ${valueBucket.estimatedAnonymity}`
      );
    });
  });
}

await kMapEstimationAnalysis();

PHP

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

use Exception;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\KMapEstimationConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\KMapEstimationConfig\TaggedField;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Computes the k-map risk estimation 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   $regionCode        The ISO 3166-1 region code that the data is representative of
 * @param string[] $quasiIdNames      Array columns that form a composite key (quasi-identifiers)
 * @param string[] $infoTypes         Array of infoTypes corresponding to the chosen quasi-identifiers
 */
function k_map(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    string $regionCode,
    array $quasiIdNames,
    array $infoTypes
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Verify input
    if (count($infoTypes) != count($quasiIdNames)) {
        throw new Exception('Number of infoTypes and number of quasi-identifiers must be equal!');
    }

    // Map infoTypes to quasi-ids
    $quasiIdObjects = array_map(function ($quasiId, $infoType) {
        $quasiIdField = (new FieldId())
            ->setName($quasiId);

        $quasiIdType = (new InfoType())
            ->setName($infoType);

        $quasiIdObject = (new TaggedField())
            ->setInfoType($quasiIdType)
            ->setField($quasiIdField);

        return $quasiIdObject;
    }, $quasiIdNames, $infoTypes);

    // Construct analysis config
    $statsConfig = (new KMapEstimationConfig())
        ->setQuasiIds($quasiIdObjects)
        ->setRegionCode($regionCode);

    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setKMapEstimationConfig($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()->getKMapEstimationResult()->getKMapEstimationHistogram();

            foreach ($histBuckets as $bucketIndex => $histBucket) {
                // Print bucket stats
                printf('Bucket %s:' . PHP_EOL, $bucketIndex);
                printf(
                    '  Anonymity range: [%s, %s]' . PHP_EOL,
                    $histBucket->getMinAnonymity(),
                    $histBucket->getMaxAnonymity()
                );
                printf('  Size: %s' . PHP_EOL, $histBucket->getBucketSize());

                // Print bucket values
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    printf(
                        '  Estimated k-map anonymity: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEstimatedAnonymity()
                    );

                    // Pretty-print quasi-ID values
                    print('  Values: ' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }
                }
            }
            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 saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import concurrent.futures
from typing import List

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


def k_map_estimate_analysis(
    project: str,
    table_project_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    quasi_ids: List[str],
    info_types: List[str],
    region_code: str = "US",
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the k-map risk estimation
        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 and optionally
            their re-identification distributions.
        info_types: Type of information of the quasi_id in order to provide a
            statistical model of population.
        region_code: The ISO 3166-1 region code that the data is representative
            of. Can be omitted if using a region-specific infoType (such as
            US_ZIP_5)
        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 full resource ids.
    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,
    }

    # Check that numbers of quasi-ids and info types are equal
    if len(quasi_ids) != len(info_types):
        raise ValueError(
            """Number of infoTypes and number of quasi-identifiers
                            must be equal!"""
        )

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

    quasi_ids = map(map_fields, quasi_ids, info_types)

    # 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_map_estimation_config": {
                "quasi_ids": quasi_ids,
                "region_code": region_code,
            }
        },
        "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_map_estimation_result.k_map_estimation_histogram
            )
            # Print bucket stats
            for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
                print(f"Bucket {i}:")
                print(
                    "   Anonymity range: [{}, {}]".format(
                        bucket.min_anonymity, bucket.max_anonymity
                    )
                )
                print(f"   Size: {bucket.bucket_size}")
                for value_bucket in bucket.bucket_values:
                    print(
                        "   Values: {}".format(
                            map(get_values, value_bucket.quasi_ids_values)
                        )
                    )
                    print(
                        "   Estimated k-map anonymity: {}".format(
                            value_bucket.estimated_anonymity
                        )
                    )
            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()

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

Para autenticar na Proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.PrivacyMetric.Types.KMapEstimationConfig.Types;

public class RiskAnalysisCreateKMap
{
    public static object KMap(
        string callingProjectId,
        string tableProjectId,
        string datasetId,
        string tableId,
        string topicId,
        string subscriptionId,
        IEnumerable<FieldId> quasiIds,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        string regionCode)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct + submit the job
        var kmapEstimationConfig = new KMapEstimationConfig
        {
            QuasiIds =
                {
                    quasiIds.Zip(
                        infoTypes,
                        (Field, InfoType) => new TaggedField
                        {
                            Field = Field,
                            InfoType = InfoType
                        }
                    )
                },
            RegionCode = regionCode
        };

        var config = new RiskAnalysisJobConfig()
        {
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                KMapEstimationConfig = kmapEstimationConfig
            },
            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.KMapEstimationResult;

        for (var histogramIdx = 0; histogramIdx < result.KMapEstimationHistogram.Count; histogramIdx++)
        {
            var histogramValue = result.KMapEstimationHistogram[histogramIdx];
            Console.WriteLine($"Bucket {histogramIdx}");
            Console.WriteLine($"  Anonymity range: [{histogramValue.MinAnonymity}, {histogramValue.MaxAnonymity}].");
            Console.WriteLine($"  Size: {histogramValue.BucketSize}");

            foreach (var datapoint in histogramValue.BucketValues)
            {
                // 'UnpackValue(x)' is a prettier version of 'x.toString()'
                Console.WriteLine($"    Values: [{String.Join(',', datapoint.QuasiIdsValues.Select(x => UnpackValue(x)))}]");
                Console.WriteLine($"    Estimated k-map anonymity: {datapoint.EstimatedAnonymity}");
            }
        }

        return 0;
    }

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

Como visualizar os resultados do job k-mapa

Para recuperar os resultados dok-mapa usando o API REST, envie a seguinte solicitação GET para o projects.dlpJobs. Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto e JOB_ID pelo identificador do job em que você quer receber os resultados. O código da tarefa foi retornado quando você iniciou o job e também pode ser recuperado ao listar todos os jobs.

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

A solicitação retorna um objeto JSON que contém uma instância do job. Os resultados da análise estão dentro da chave "riskDetails", em um objeto AnalyzeDataSourceRiskDetails. Para mais informações, consulte a referência da API do recurso DlpJob.

A seguir

  • Saiba como calcular o valor de k-anonimato para um conjunto de dados.
  • Saiba como calcular o valor de l-diversidade para um conjunto de dados.
  • Aprenda a calcular o valor de δ-presença para um conjunto de dados.