Um detector de infoType personalizado de expressão regular (regex) permite que você crie seus próprios detectores para que a Proteção de dados sensíveis detecte correspondências com base em um padrão de expressão regular. Por exemplo, se você tiver números de registros médicos no formato ###-#-#####
. será possível definir um padrão de regex como este:
[0-9]{3}-[0-9]{1}-[0-9]{5}
A Proteção de Dados Sensíveis corresponderia a itens como estes:
012-4-56789
Anatomia de detectores de infoType personalizados de regex
Conforme resumido em
Visão geral da API, para criar um
detector de infoType regex personalizado, defina um objeto
CustomInfoType
que contenha o seguinte:
- O nome que você quer dar ao detector de infoType personalizado, em um objeto
InfoType
. - Um valor
Likelihood
opcional. Se você omitir esse campo, as correspondências de regex vão retornar uma probabilidade padrão deVERY_LIKELY
. Se você observar um detector de infoType regex personalizado exibindo muitos falsos positivos, tente reduzir a probabilidade básica e use regras de detecção para aumentar a probabilidade usando informações contextuais. Para saber mais, consulte Como personalizar a probabilidade de descoberta. DetectionRule
ou regras de hotword opcionais. Essas regras ajustam a probabilidade de descobertas de acordo com determinada proximidade de hotwords especificadas. Saiba mais sobre regras de hotword em Como personalizar a probabilidade de descoberta.Um valor
SensitivityScore
opcional. Se você omitir esse campo, as correspondências com a expressão regular vão retornar um nível de sensibilidade padrão deHIGH
.Os escores de sensibilidade são usados em perfis de dados. Ao criar o perfil dos seus dados, a Proteção de Dados Sensíveis usa as pontuações de sensibilidade dos infoTypes para calcular o nível de confidencialidade.
Um objeto
Regex
que consiste em um único padrão que define a expressão regular.
Como um objeto JSON, um detector de infoType personalizado de regex que inclui todos os componentes opcionais é semelhante ao seguinte:
{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_INFOTYPE_NAME"
},
"likelihood":"LIKELIHOOD_LEVEL",
"detectionRules":[
{
"hotwordRule":{
HOTWORD_RULE
}
},
"sensitivityScore":{
"score": "SENSITIVITY_SCORE"
},
],
"regex":{
"pattern":"REGULAR_EXPRESSION_PATTERN"
}
}
],
...
}
Exemplo de regex: correspondência com números de registros médicos
O snippet e o código JSON a seguir em várias linguagens mostram
um detector de infoType personalizado de expressão regular que instrui
a Proteção de dados sensíveis a corresponder um número de registro médico
(MRN) no texto de entrada "MRN do paciente 444-5-22222" e atribuir uma
probabilidade de POSSIBLE
a cada correspondência.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
REST
Consulte o Início rápido do JSON para ver mais informações sobre o uso da API DLP com o JSON.
Entrada JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"value":"Patients MRN 444-5-22222"
},
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"regex":{
"pattern":"[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
},
"likelihood":"POSSIBLE"
}
]
}
}
Saída JSON:
{
"result":{
"findings":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"likelihood":"POSSIBLE",
"location":{
"byteRange":{
"start":"13",
"end":"24"
},
"codepointRange":{
"start":"13",
"end":"24"
}
},
"createTime":"2018-11-30T01:29:37.799Z"
}
]
}
}
A saída mostra que, usando o detector de infoType personalizado com o nome
C_MRN
e o regex personalizado, a Proteção de dados sensíveis identificou corretamente
o número do registro médico e atribuiu a ele uma certeza POSSIBLE
,
conforme especificado.
Como personalizar a probabilidade de correspondência baseia-se neste exemplo para incluir palavras de contexto.