Perlindungan Data Sensitif berisi banyak detektor infoType bawaan, tetapi Anda juga dapat membuat sendiri. Anda dapat menyesuaikan perilaku deteksi dengan menentukan pendeteksi infoType kustom Anda sendiri, sehingga Perlindungan Data Sensitif akan memeriksa atau melakukan de-identifikasi data sensitif yang cocok dengan pola yang Anda tentukan. Berikut adalah jenis pendeteksi infoType kustom:
- Pendeteksi kamus kustom reguler adalah daftar kata dan frasa sederhana yang cocok dengan Sensitive Data Protection. Gunakan pendeteksi kamus kustom reguler jika Anda memiliki maksimal beberapa ratus ribu kata.
- Detektor kamus kustom besar dibuat oleh Sensitive Data Protection menggunakan daftar kata atau frasa besar yang disimpan di Cloud Storage atau BigQuery. Gunakan detektor kamus kustom besar saat Anda memiliki daftar kata atau frasa yang besar—hingga puluhan juta.
- Pendeteksi ekspresi reguler (regex) memungkinkan Perlindungan Data Sensitif mendeteksi kecocokan berdasarkan pola ekspresi reguler.
- Detektor infoType pengganti mendeteksi output dari transformasi de-identifikasi
Perlindungan Data Sensitif
CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Pendeteksi infoType kustom ini hanya digunakan dengan metodecontent:reidentify
untuk membalikkan de-identifikasi menggunakan enkripsi yang mempertahankan format (FPE) dalam mode FFX. Oleh karena itu, pengganti tidak dijelaskan secara ekstensif dalam topik ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara dan waktu menggunakan pendeteksi infoType kustom pengganti, lihat Pseudonimisasi.
Selain itu, Perlindungan Data Sensitif menyertakan konsep aturan pemeriksaan, yang memungkinkan Anda menyesuaikan hasil pemindaian menggunakan hal berikut:
- Aturan pengecualian memungkinkan Anda mengecualikan temuan palsu atau yang tidak diinginkan dengan menambahkan aturan ke detektor infoType bawaan atau kustom.
- Aturan frasa pengaktif memungkinkan Anda meningkatkan kuantitas atau akurasi temuan yang ditampilkan dengan menambahkan aturan ke detektor infoType bawaan atau kustom.
Untuk mempelajari detektor infoType kustom lebih lanjut, lihat halaman konsep InfoTypes dan detektor infoType. Untuk beberapa contoh yang dapat Anda gunakan atau ubah sesuai keinginan, lihat Contoh detector infoType kustom. Bagian selanjutnya dari topik ini menjelaskan cara menggunakan Perlindungan Data Sensitif untuk membuat detektor infoType kustom Anda sendiri.
Tempat menggunakan pendeteksi infoType kustom
Pendeteksi infoType kustom ditentukan dalam objek
CustomInfoType
. Anda menentukan CustomInfoType
dalam objek
InspectConfig
saat mengonfigurasi hal berikut:
- Inspeksi menggunakan
projects.content.inspect
. - Tugas inspeksi di dalam
InspectJobConfig
. - Template inspeksi di dalam
InspectTemplate
. - De-identifikasi menggunakan
projects.content.deidentify
. - Template de-identifikasi di dalam
DeidentifyTemplate
. - Identifikasi ulang konten yang telah dide-identifikasi dengan FPE dalam mode FFX
menggunakan
projects.content.reidentify
. Skenario ini khusus untuk pengganti detektor infoType kustom.
Ringkasan API
Objek
CustomInfoType
memungkinkan Anda membuat pendeteksi infoType kustom untuk konten baru atau
menyetel hasil yang ditampilkan oleh pendeteksi infoType standar.
Objek CustomInfoType
terdiri dari kolom berikut, yang ditetapkan
seperti yang dijelaskan:
"infotype"
: Nama pendeteksi infoType kustom, yang terdapat dalam objekInfoType
."likelihood"
: NilaiLikelihood
default yang akan ditampilkan untuk detektor infoType kustom ini. Anda dapat menentukan nilaiLikelihood
alternatif di"detectionRules"
yang akan menggantikanLikelihood
dasar ini jika temuan memenuhi kriteria yang ditentukan oleh aturan. Jika Anda tidak menyertakan kolom"likelihood"
, pendeteksi infoType kustom akan ditetapkan secara default keVERY_LIKELY
. Untuk informasi selengkapnya tentang kemungkinan, lihat halaman konsep Kemungkinan."detectionRules"
: Kumpulan objekDetectionRule
yang juga akan diterapkan ke semua temuan dari detector infoType kustom ini. Di sinilah Anda menentukan aturan kata kunci panas, sebagai objekHotwordRule
. Aturan diterapkan sesuai urutan yang ditentukan. Kolom ini tidak berlaku untuk objekSurrogateType
."sensitivityScore"
: NilaiSensitivityScore
yang akan ditampilkan untuk penganalisis infoType kustom ini. Jika Anda tidak menyertakan kolom"sensitivityScore"
, pendeteksi infoType kustom akan ditetapkan secara default keVERY_LIKELY
.Skor sensitivitas digunakan dalam profil data. Saat membuat profil data Anda, Perlindungan Data Sensitif menggunakan skor sensitivitas infoType untuk menghitung tingkat sensitivitas.
Salah satu kolom berikut, bergantung pada jenis detector infoType kustom yang Anda buat:
"dictionary"
: ObjekDictionary
, yang berisi daftar kata atau frasa yang akan ditelusuri."regex"
: ObjekRegex
, yang berisi satu pola yang menentukan ekspresi reguler."surrogateType"
: ObjekSurrogateType
, jika ada, menunjukkan bahwa detektor infoType kustom adalah surogat. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan detektor infoType kustom pengganti, lihat Pseudonimisasi."storedType"
: Referensi ke objekStoredInfoType
yang ada. Kolom ini wajib diisi saat membuat pendeteksi kamus kustom yang besar. Meskipun Anda dapat membuat pendeteksi kamus reguler atau pendeteksi ekspresi reguler dengan menentukan kolom ini, lebih mudah untuk membuatnya dengan menentukan kolomdictionary
atau kolomregex
masing-masing.
Langkah berikutnya
Pelajari lebih lanjut cara membuat infoTypes kustom dari topik berikut:
- Membuat pendeteksi kamus kustom reguler: Pelajari cara membuat pendeteksi infoType kustom untuk mencocokkan temuan pada daftar kata dan frasa.
- Membuat pendeteksi kamus kustom besar: Pelajari cara mencocokkan temuan pada daftar kata dan frasa yang sangat besar. Pendeteksi infoType kustom yang disimpan dapat mencocokkan hingga puluhan juta kata.
- Membuat pendeteksi ekspresi reguler kustom: Pelajari cara membuat pendeteksi infoType kustom untuk mencocokkan temuan pada ekspresi reguler.
- Mengubah detektor infoType untuk meningkatkan kualitas hasil pemindaian: Pelajari cara membuat pengubah untuk detektor infoType bawaan dan kustom yang dapat meningkatkan kualitas hasil pemindaian.
- Menyesuaikan kemungkinan kecocokan: Pelajari cara menggunakan aturan deteksi dan kata kunci panas untuk menyesuaikan nilai kemungkinan yang ditetapkan ke kecocokan pendeteksi kustom.
- Contoh pendeteksi infoType kustom: Beberapa contoh definisi pendeteksi infoType kustom JSON yang dapat Anda gunakan atau ubah sesuai keinginan.