O Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) faz agora parte da Proteção de dados confidenciais. O nome da API permanece o mesmo: Cloud Data Loss Prevention API (API DLP). Para informações sobre os serviços que compõem a proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Vista geral da proteção de dados confidenciais.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Calcular a l-diversidade para um conjunto de dados

A L-diversidade é uma propriedade de um conjunto de dados e uma extensão da k-anonimidade que mede a diversidade dos valores confidenciais para cada coluna em que ocorrem. Um conjunto de dados tem l-diversidade se, para cada conjunto de linhas com identificadores quase idênticos, existirem, pelo menos, l valores distintos para cada atributo sensível.

Pode calcular o valor de l-diversidade com base numa ou mais colunas ou campos de um conjunto de dados. Este tópico demonstra como calcular valores de l-diversidade para um conjunto de dados usando a proteção de dados confidenciais. Para mais informações sobre a diversidade l ou a análise de risco em geral, consulte o tópico do conceito de análise de risco antes de continuar.

Antes de começar

Antes de continuar, certifique-se de que fez o seguinte:

Inicie sessão na sua Conta Google.
Na Google Cloud consola, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um Google Cloud projeto.

Aceda ao seletor de projetos

Certifique-se de que a faturação está ativada para o seu Google Cloud projeto. Saiba como confirmar se a faturação está ativada para o seu projeto.
Ative a proteção de dados confidenciais.

Ative a proteção de dados confidenciais

Selecione um conjunto de dados do BigQuery para analisar. A proteção de dados confidenciais calcula a métrica de l-diversidade através da análise de uma tabela do BigQuery.
Determine um identificador de campo sensível (se aplicável) e, pelo menos, um quase identificador no conjunto de dados. Para mais informações, consulte os Termos e técnicas de análise de riscos.

Calcule a l-diversidade

A proteção de dados confidenciais realiza uma análise de risco sempre que uma tarefa de análise de risco é executada. Primeiro, tem de criar a tarefa através daGoogle Cloud consola, enviando um pedido da API DLP ou usando uma biblioteca cliente da Proteção de dados confidenciais.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Criar análise de risco.

Aceda a Criar análise de risco
Na secção Escolher dados de entrada, especifique a tabela do BigQuery a analisar introduzindo o ID do projeto do projeto que contém a tabela, o ID do conjunto de dados da tabela e o nome da tabela.
Em Métrica de privacidade a calcular, selecione l-diversidade.
Na secção ID da tarefa, pode, opcionalmente, atribuir um identificador personalizado à tarefa e selecionar uma localização de recursos na qual a Proteção de dados confidenciais processará os seus dados. Quando terminar, clique em Continuar.
Na secção Definir campos, especifica campos confidenciais e quase identificadores para a tarefa de risco de l-diversidade. A Proteção de dados confidenciais acede aos metadados da tabela do BigQuery que especificou no passo anterior e tenta preencher a lista de campos.
1. Selecione a caixa de verificação adequada para especificar um campo como um campo sensível (S) ou um quase identificador (QI). Tem de selecionar 1 campo sensível e, pelo menos, 1 quase identificador.
2. Se a proteção de dados confidenciais não conseguir preencher os campos, clique em Introduzir nome do campo para introduzir manualmente um ou mais campos e definir cada um como campo confidencial ou quase identificador. Quando terminar, clique em Continuar.
Na secção Adicionar ações, pode adicionar ações opcionais a realizar quando a tarefa de risco estiver concluída. As opções disponíveis são:

Importante: tenha em atenção que a execução de uma tarefa de análise de risco pode manter alguns dos valores citados dos quase identificadores selecionados nos resultados da tarefa de análise de risco. Estes valores de cotação são usados para criar o histograma e as tabelas de saída.
- Guardar no BigQuery: guarda os resultados da análise de risco numa tabela do BigQuery.
- Publicar no Pub/Sub: publica uma notificação num tópico do Pub/Sub.
  
  Nota: Se existirem problemas de configuração ou autorização com o tópico Pub/Sub, a Proteção de dados confidenciais tenta reenviar a notificação Pub/Sub durante um período máximo de duas semanas. Após duas semanas, a notificação é rejeitada.
- Notificar por email: envia-lhe um email com os resultados. Quando terminar, clique em Criar.

A tarefa de análise de risco de l-diversidade começa imediatamente.

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.

Para se autenticar na Proteção de dados confidenciais, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure 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;

public class RiskAnalysisCreateLDiversity
{
    public static object LDiversity(
        string callingProjectId,
        string tableProjectId,
        string datasetId,
        string tableId,
        string topicId,
        string subscriptionId,
        IEnumerable<FieldId> quasiIds,
        string sensitiveAttribute)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct + submit the job
        var ldiversityConfig = new LDiversityConfig
        {
            SensitiveAttribute = new FieldId { Name = sensitiveAttribute },
            QuasiIds = { quasiIds }
        };

        var config = new RiskAnalysisJobConfig
        {
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                LDiversityConfig = ldiversityConfig
            },
            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.LDiversityResult;

        for (var bucketIdx = 0; bucketIdx < result.SensitiveValueFrequencyHistogramBuckets.Count; bucketIdx++)
        {
            var bucket = result.SensitiveValueFrequencyHistogramBuckets[bucketIdx];
            Console.WriteLine($"Bucket {bucketIdx}");
            Console.WriteLine($"  Bucket size range: [{bucket.SensitiveValueFrequencyLowerBound}, {bucket.SensitiveValueFrequencyUpperBound}].");
            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}");

                foreach (var topValue in bucketValue.TopSensitiveValues)
                {
                    Console.WriteLine($"    Sensitive value {UnpackValue(topValue.Value)} occurs {topValue.Count} time(s).");
                }
            }
        }

        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 saber como instalar e usar a biblioteca cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.

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"
)

// riskLDiversity computes the L Diversity of the given columns.
func riskLDiversity(w io.Writer, projectID, dataProject, pubSubTopic, pubSubSub, datasetID, tableID, sensitiveAttribute 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"
	// sensitiveAttribute := "city"
	// columnNames := "state_number", "county"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// 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_LDiversityConfig_{
						LDiversityConfig: &dlppb.PrivacyMetric_LDiversityConfig{
							QuasiIds: q,
							SensitiveAttribute: &dlppb.FieldId{
								Name: sensitiveAttribute,
							},
						},
					},
				},
				// 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().GetLDiversityResult().GetSensitiveValueFrequencyHistogramBuckets()
		for i, b := range h {
			fmt.Fprintf(w, "Histogram bucket %v\n", i)
			fmt.Fprintf(w, "  Size range: [%v,%v]\n", b.GetSensitiveValueFrequencyLowerBound(), b.GetSensitiveValueFrequencyUpperBound())
			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())
				for _, sv := range v.GetTopSensitiveValues() {
					fmt.Fprintf(w, "    Sensitive value %v occurs %v times\n", sv.GetValue(), sv.GetCount())
				}
			}
		}
		// 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 cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceSettings;
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.LDiversityResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.LDiversityResult.LDiversityEquivalenceClass;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.LDiversityResult.LDiversityHistogramBucket;
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.LDiversityConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import com.google.privacy.dlp.v2.ValueFrequency;
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;
import org.threeten.bp.Duration;

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

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

  public static void calculateLDiversity(
      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.
    DlpServiceSettings.Builder dlpServiceSettingsBuilder = DlpServiceSettings.newBuilder();
    dlpServiceSettingsBuilder
        .getDlpJobSettings()
        .setRetrySettings(
            dlpServiceSettingsBuilder
                .getDlpJobSettings()
                .getRetrySettings()
                .toBuilder()
                .setTotalTimeout(Duration.ofSeconds(600))
                .build());
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient =
        DlpServiceClient.create(dlpServiceSettingsBuilder.build())) {
      // 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");

      // This value represents the column name to compare the quasi-identifiers against
      String sensitiveAttribute = "Name";

      // Configure the privacy metric for the job
      FieldId sensitiveAttributeField = FieldId.newBuilder().setName(sensitiveAttribute).build();
      List<FieldId> quasiIdFields =
          quasiIds.stream()
              .map(columnName -> FieldId.newBuilder().setName(columnName).build())
              .collect(Collectors.toList());
      LDiversityConfig ldiversityConfig =
          LDiversityConfig.newBuilder()
              .addAllQuasiIds(quasiIdFields)
              .setSensitiveAttribute(sensitiveAttributeField)
              .build();
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setLDiversityConfig(ldiversityConfig).build();

      // Create action to publish job status notifications over Google Cloud Pub/
      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
      LDiversityResult ldiversityResult = completedJob.getRiskDetails().getLDiversityResult();
      List<LDiversityHistogramBucket> histogramBucketList =
          ldiversityResult.getSensitiveValueFrequencyHistogramBucketsList();
      for (LDiversityHistogramBucket result : histogramBucketList) {
        for (LDiversityEquivalenceClass 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());

          for (ValueFrequency valueFrequency : bucket.getTopSensitiveValuesList()) {
            System.out.printf(
                "\t\tSensitive value %s occurs %d time(s).\n",
                valueFrequency.getValue().toString(), valueFrequency.getCount());
          }
        }
      }
    }
  }

  // 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 cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.

// 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 column to measure l-diversity relative to, e.g. 'firstName'
// const sensitiveAttribute = 'name';

// A set of columns that form a composite key ('quasi-identifiers')
// const quasiIds = [{ name: 'age' }, { name: 'city' }];

async function lDiversityAnalysis() {
  const sourceTable = {
    projectId: tableProjectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: tableId,
  };

  // Construct request for creating a risk analysis job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: {
      privacyMetric: {
        lDiversityConfig: {
          quasiIds: quasiIds,
          sensitiveAttribute: {
            name: sensitiveAttribute,
          },
        },
      },
      sourceTable: sourceTable,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${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.lDiversityResult.sensitiveValueFrequencyHistogramBuckets;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);

    console.log(
      `Bucket size range: [${histogramBucket.sensitiveValueFrequencyLowerBound}, ${histogramBucket.sensitiveValueFrequencyUpperBound}]`
    );
    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const quasiIdValues = valueBucket.quasiIdsValues
        .map(getValue)
        .join(', ');
      console.log(`  Quasi-ID values: {${quasiIdValues}}`);
      console.log(`  Class size: ${valueBucket.equivalenceClassSize}`);
      valueBucket.topSensitiveValues.forEach(valueObj => {
        console.log(
          `    Sensitive value ${getValue(valueObj.value)} occurs ${
            valueObj.count
          } time(s).`
        );
      });
    });
  });
}

await lDiversityAnalysis();

PHP

Para saber como instalar e usar a biblioteca cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.

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\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\LDiversityConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Computes the l-diversity 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    $sensitiveAttribute  The column to measure l-diversity relative to, e.g. "firstName"
 * @param string[]  $quasiIdNames        Array columns that form a composite key (quasi-identifiers)
 */
function l_diversity(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    string $sensitiveAttribute,
    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
    );

    $sensitiveField = (new FieldId())
        ->setName($sensitiveAttribute);

    $statsConfig = (new LDiversityConfig())
        ->setQuasiIds($quasiIds)
        ->setSensitiveAttribute($sensitiveField);

    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setLDiversityConfig($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()->getLDiversityResult()->getSensitiveValueFrequencyHistogramBuckets();

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

                // Print bucket values
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    printf(
                        '  Class size: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEquivalenceClassSize()
                    );

                    // Pretty-print quasi-ID values
                    print('  Quasi-ID values:' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }

                    // Pretty-print sensitive values
                    $topValues = $valueBucket->getTopSensitiveValues();
                    foreach ($topValues as $topValue) {
                        printf(
                            '  Sensitive value %s occurs %s time(s).' . PHP_EOL,
                            $topValue->getValue()->serializeToJsonString(),
                            $topValue->getCount()
                        );
                    }
                }
            }
            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 cliente para a Proteção de dados confidenciais, consulte o artigo Bibliotecas cliente da Proteção de dados confidenciais.

import concurrent.futures
from typing import List

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


def l_diversity_analysis(
    project: str,
    table_project_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    sensitive_attribute: str,
    quasi_ids: List[str],
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the l-diversity 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.
        sensitive_attribute: The column to measure l-diversity relative to.
        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": {
            "l_diversity_config": {
                "quasi_ids": quasi_ids,
                "sensitive_attribute": {"name": sensitive_attribute},
            }
        },
        "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.l_diversity_result.sensitive_value_frequency_histogram_buckets  # noqa: E501
            )
            # Print bucket stats
            for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
                print(f"Bucket {i}:")
                print(
                    "   Bucket size range: [{}, {}]".format(
                        bucket.sensitive_value_frequency_lower_bound,
                        bucket.sensitive_value_frequency_upper_bound,
                    )
                )
                for value_bucket in bucket.bucket_values:
                    print(
                        "   Quasi-ID values: {}".format(
                            map(get_values, value_bucket.quasi_ids_values)
                        )
                    )
                    print(f"   Class size: {value_bucket.equivalence_class_size}")
                    for value in value_bucket.top_sensitive_values:
                        print(
                            "   Sensitive value {} occurs {} time(s)".format(
                                value.value, value.count
                            )
                        )
            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 executar uma nova tarefa de análise de risco para calcular a diversidade l, envie um pedido para o recurso projects.dlpJobs, em que PROJECT_ID indica o identificador do seu projeto:

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

O pedido contém um objeto RiskAnalysisJobConfig composto pelo seguinte:

Um PrivacyMetric objeto. É aqui que especifica que está a calcular a l-diversidade incluindo um objeto LDiversityConfig.
Um objeto BigQueryTable. Especifique a tabela do BigQuery a analisar incluindo todos os seguintes elementos:
- 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 executar, na ordem indicada, após a conclusão da tarefa. Cada objeto Action pode conter uma das seguintes ações:
- SaveFindings object: guarda os resultados da análise de risco numa tabela do BigQuery.
- PublishToPubSub object: Publica uma notificação num tópico do Pub/Sub.
  
  Nota: Se existirem problemas de configuração ou autorização com o tópico Pub/Sub, a Proteção de dados confidenciais tenta reenviar a notificação Pub/Sub durante um período máximo de duas semanas. Após duas semanas, a notificação é rejeitada.
- JobNotificationEmails object: envia-lhe um email com os resultados.
No objeto LDiversityConfig, especifica o seguinte:

Importante: tenha em atenção que a execução de uma tarefa de análise de risco pode manter alguns dos valores de cotação dos quase identificadores selecionados nos resultados da tarefa de análise de risco. Estes valores de cotação são usados para criar o histograma e as tabelas de saída.
- quasiIds[]: um conjunto de quase identificadores (FieldId objetos) que indicam como as classes de equivalência são definidas para o cálculo da l-diversidade. Tal como acontece com KAnonymityConfig, quando especifica vários campos, estes são considerados uma única chave composta.
- sensitiveAttribute: campo sensível (FieldId objeto) para calcular o valor de l-diversidade.

Assim que envia um pedido para a API DLP, esta inicia a tarefa de análise de risco.

Apresente as tarefas de análise de risco concluídas

Pode ver uma lista das tarefas de análise de risco que foram executadas no projeto atual.

Consola

Para listar tarefas de análise de risco em execução e executadas anteriormente na Google Cloud consola, faça o seguinte:

Na Google Cloud consola, abra a Proteção de dados confidenciais.

Aceda à proteção de dados confidenciais
Clique no separador Tarefas e acionadores de tarefas na parte superior da página.
Clique no separador Tarefas de risco.

É apresentada a oferta de emprego de risco.

Protocolo

Para apresentar uma lista de tarefas de análise de risco em execução e executadas anteriormente, envie um pedido GET para o recurso projects.dlpJobs. Adicionar um filtro de tipo de tarefa (?type=RISK_ANALYSIS_JOB) restringe a resposta apenas a tarefas de análise de risco.

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

A resposta que recebe contém uma representação JSON de todas as tarefas de análise de risco atuais e anteriores.

Veja resultados de trabalhos com l-diversidade

A proteção de dados confidenciais na Google Cloud consola inclui visualizações incorporadas para tarefas de l-diversidade concluídas. Depois de seguir as instruções na secção anterior, na ficha da tarefa de análise de risco, selecione a tarefa para a qual quer ver os resultados. Supondo que a tarefa foi executada com êxito, a parte superior da página Detalhes da análise de risco tem o seguinte aspeto:

Na parte superior da página, encontram-se informações sobre a tarefa de risco de l-diversidade, incluindo o respetivo ID da tarefa e, em Recipiente, a respetiva localização do recurso.

Para ver os resultados do cálculo da l-diversidade, clique no separador L-diversidade. Para ver a configuração da tarefa de análise de risco, clique no separador Configuração.

O separador L-diversidade apresenta primeiro o valor sensível e os quasi-identificadores usados para calcular a l-diversidade.

Gráfico de risco

O gráfico Risco de reidentificação representa, no eixo y, a percentagem potencial de perda de dados para linhas únicas e combinações de quase identificadores únicos para alcançar, no eixo x, um valor de l-diversidade. A cor do gráfico também indica o potencial de risco. As tonalidades mais escuras de azul indicam um risco mais elevado, enquanto as tonalidades mais claras indicam um risco menor.

Os valores de l-diversidade mais elevados indicam uma menor diversidade de valores, o que pode tornar um conjunto de dados menos reidentificável e mais seguro. No entanto, para alcançar valores de l-diversidade mais elevados, teria de remover percentagens mais elevadas do total de linhas e combinações de quase identificadores únicos mais elevadas, o que pode diminuir a utilidade dos dados. Para ver um valor percentual de perda potencial específico para um determinado valor de l-diversidade, passe o cursor do rato sobre o gráfico. Conforme mostrado na captura de ecrã, é apresentada uma sugestão no gráfico.

Para ver mais detalhes sobre um valor de l-diversidade específico, clique no ponto de dados correspondente. É apresentada uma explicação detalhada abaixo do gráfico e uma tabela de dados de exemplo mais abaixo na página.

Tabela de dados de amostra de risco

O segundo componente da página de resultados da tarefa de risco é a tabela de dados de exemplo. Apresenta combinações de quase identificadores para um determinado valor de l-diversidade.

A primeira coluna da tabela apresenta os valores de anonimato k. Clique num valor de l-diversidade para ver os dados de amostra correspondentes que teriam de ser ignorados para alcançar esse valor.

A segunda coluna apresenta a potencial perda de dados respetiva de linhas únicas e combinações de quase identificadores para alcançar o valor de l-diversidade selecionado, bem como o número de grupos com, pelo menos, l atributos confidenciais e o número total de registos.

A última coluna apresenta uma amostra de grupos que partilham uma combinação de quase identificadores, juntamente com o número de registos existentes para essa combinação.

Obtenha detalhes de tarefas através de REST

Para obter os resultados da tarefa de análise de risco de diversidade l através da API REST, envie o seguinte pedido GET para o recurso projects.dlpJobs. Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto e JOB_ID pelo identificador da tarefa para a qual quer obter resultados. O ID da tarefa foi devolvido quando iniciou a tarefa e também pode ser obtido através da listagem de todas as tarefas.

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

O pedido devolve um objeto JSON que contém uma instância da tarefa. Os resultados da análise encontram-se na chave "riskDetails", num objeto AnalyzeDataSourceRiskDetails. Para mais informações, consulte a referência da API para o recurso DlpJob.

O que se segue?

Saiba como calcular o valor de k-anonimato para um conjunto de dados.
Saiba como calcular o valor do mapa k para um conjunto de dados.
Saiba como calcular o valor de δ-presença para um conjunto de dados.

Calcular a l-diversidade para um conjunto de dados Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Antes de começar

Calcule a l-diversidade

Consola

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

REST

Apresente as tarefas de análise de risco concluídas

Consola

Protocolo

Veja resultados de trabalhos com l-diversidade

Gráfico de risco

Tabela de dados de amostra de risco

Obtenha detalhes de tarefas através de REST

O que se segue?

Calcular a l-diversidade para um conjunto de dados