Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) ahora es parte de Sensitive Data Protection. El nombre de la API sigue siendo el mismo: API de Cloud Data Loss Prevention (API de DLP). Para obtener información sobre los servicios que conforman la protección de datos sensibles, consulta la descripción general de la protección de datos sensibles.
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Sensitive Data Protection contiene muchos detectores de Infotipos integrados, pero también puedes crear los tuyos. Puedes personalizar el comportamiento de detección definiendo tus propios detectores de Infotipo personalizados, de modo que la Protección de datos sensibles inspeccione o desidentifique los datos sensibles que coincidan con los patrones que especifiques. A continuación, se indican los tipos de detectores de Infotipo personalizados:
Los detectores de diccionarios personalizados regulares son listas de palabras y frases sencillas con las que la Protección de datos sensibles genera coincidencias. Usa los detectores de diccionarios personalizados regulares cuando tengas como máximo varios cientos de miles de palabras.
Sensitive Data Protection genera detectores de diccionarios personalizados grandes con listas grandes de palabras o frases almacenadas en Cloud Storage o BigQuery. Usa los detectores de diccionarios personalizados grandes cuando tengas listas grandes de palabras o frases de hasta decenas de millones.
Los detectores de expresiones regulares (regex) permiten que la Protección de datos sensibles detecte coincidencias basadas en un patrón de expresión regular.
Los detectores de Infotipo de subrogados detectan la salida de la transformación de desidentificación de Sensitive Data Protection CryptoReplaceFfxFpeConfig.
Este detector de Infotipo personalizado solo se usa con el método content:reidentify para revertir la desidentificación con la encriptación de preservación de formato (FPE) en modo FFX. Por este motivo, los subrogados no se describen en detalle en estos temas. Para obtener más información sobre cómo y cuándo usar los detectores de Infotipo personalizados subrogados, consulta seudonimización.
Además, la Protección de datos sensibles incluye el concepto de reglas de inspección, que te permiten ajustar con precisión los resultados del análisis con las siguientes reglas:
Las reglas de exclusión te permiten excluir los resultados falsos o no deseados si agregas reglas a un detector de Infotipo integrado o personalizado.
Las reglas de palabra clave te permiten aumentar la cantidad o precisión de los resultados que se muestran si agregas reglas a un detector de Infotipo integrado o personalizado.
Si quieres obtener más información sobre los detectores de Infotipos personalizados, consulta la página de conceptos de Infotipos y detectores de Infotipos. Para ver varios ejemplos que puedes usar o modificar según tus necesidades, consulta Ejemplos de detectores de Infotipos personalizados. En el resto de este tema, se describe cómo usar Sensitive Data Protection para crear tus propios detectores de Infotipo personalizados.
Dónde usar los detectores de Infotipo personalizados
Los detectores de Infotipos personalizados se definen en el objeto CustomInfoType. Debes especificar un CustomInfoType en el objeto InspectConfig cuando configuras lo siguiente:
Reidentificación del contenido que se desidentificó con FPE en modo FFX mediante projects.content.reidentify.
Esta situación es específica para subrogar los detectores de Infotipos personalizados
Descripción general de la API
El objeto CustomInfoType te permite crear un detector de Infotipos personalizado para contenido nuevo o ajustar los resultados que muestran los detectores de Infotipos predefinidos.
El objeto CustomInfoType consta de los siguientes campos, que se establecen como se describe:
"infotype": Es el nombre del detector de Infotipos personalizado, contenido en un objeto InfoType.
"likelihood": Es el valor Likelihood predeterminado que se mostrará para este detector de Infotipos personalizado. Puedes especificar valores Likelihood alternativos en "detectionRules", que reemplazarán esta Likelihood base si el resultado cumple con los criterios especificados por la regla. Si no incluyes el campo "likelihood", el detector de Infotipos personalizado será VERY_LIKELY de forma predeterminada. Para obtener más información sobre la probabilidad, consulta la página del concepto Probabilidad.
"detectionRules": Es un conjunto de objetos DetectionRule para aplicar de manera adicional a todos los resultados de este detector de Infotipos personalizado. Aquí es donde se especifican las reglas de palabra clave, como objetos HotwordRule. Las reglas se aplican en el orden en que se especifican. Este campo no se aplica a los objetos SurrogateType.
"sensitivityScore": Es el valor SensitivityScore que se devolverá para este detector de Infotipo personalizado. Si no incluyes el campo "sensitivityScore", el detector de Infotipo personalizado se establece de forma predeterminada en VERY_LIKELY.
Las puntuaciones de sensibilidad se usan en los perfiles de datos. Cuando se genera el perfil de tus datos, Sensitive Data Protection usa las puntuaciones de sensibilidad de los infoTypes para calcular el nivel de sensibilidad.
Uno de los siguientes campos, según el tipo de detector de Infotipo personalizados que creas:
"dictionary": Es un objeto Dictionary que contiene una lista de palabras o frases para buscar.
"regex": Es un objeto Regex que contiene un patrón único que define la expresión regular.
"surrogateType": Es un objeto SurrogateType; si está presente, indica que el detector de Infotipos personalizado es un subrogado. Para obtener más información sobre cómo usar los detectores de Infotipos personalizados subrogados, consulta Seudonimización.
"storedType": Es una referencia a un objeto StoredInfoType existente. Este campo es obligatorio cuando se crea un detector de diccionario personalizado grande. Si bien puedes crear detectores de diccionario normales o detectores de expresiones regulares definiendo este campo, es más sencillo crearlos definiendo el campo dictionary o el campo regex, respectivamente.
Próximos pasos
Obtén más información sobre cómo crear un Infotipo personalizado a partir de los siguientes temas:
Crea un detector de diccionarios personalizados grandes: Aprende a hacer coincidir los resultados en una lista muy grande de palabras y frases.
Los detectores de Infotipos personalizados almacenados pueden coincidir con hasta decenas de millones de palabras.
Crea un detector regex personalizado: aprende a crear un detector de Infotipo personalizados para hacer coincidir los resultados en una expresión regular.
Personaliza la probabilidad de coincidencia: aprende cómo usar las reglas de detección y palabras clave para personalizar los valores de probabilidad que se asignan a las coincidencias del detector personalizado.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Custom infoType detectors\n\nSensitive Data Protection contains many built-in [infoType\ndetectors](/sensitive-data-protection/docs/concepts-infotypes), but you can also create your own. You can\ncustomize detection behavior by defining your own *custom infoType detectors*,\nso that Sensitive Data Protection will inspect or de-identify sensitive data that\nmatches patterns that you specify. The following are the types of custom\ninfoType detectors:\n\n- *Regular custom dictionary detectors* are simple word and phrase lists that Sensitive Data Protection matches on. Use regular custom dictionary detectors when you have at most several hundred thousand words.\n- *Large custom dictionary detectors* are generated by Sensitive Data Protection using large lists of words or phrases stored in either Cloud Storage or BigQuery. Use large custom dictionary detectors when you have a large list of words or phrases---up to tens of millions.\n- *Regular expression (regex) detectors* enable Sensitive Data Protection to detect matches based on a regular expression pattern.\n- *Surrogate infoType detectors* detect output from Sensitive Data Protection de-identification transformation [`CryptoReplaceFfxFpeConfig`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/organizations.deidentifyTemplates#cryptoreplaceffxfpeconfig). This custom infoType detector is only used with the [`content:reidentify`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.content/reidentify) method to reverse de-identification using format-preserving encryption (FPE) in FFX mode. For this reason, surrogates are not extensively described in these topics. For more information about how and when to use surrogate custom infoType detectors, see [Pseudonymization](/sensitive-data-protection/docs/pseudonymization).\n\nIn addition, Sensitive Data Protection includes the concept of *inspection rules*,\nwhich enable you to fine-tune scan results using the following:\n\n- *Exclusion rules* enable you to exclude false or unwanted findings by adding rules to a built-in or custom infoType detector.\n- *Hotword rules* enable you to increase the quantity or accuracy of findings returned by adding rules to a built-in or custom infoType detector.\n\nTo learn more about custom infoType detectors, see the [InfoTypes and infoType\ndetectors](/sensitive-data-protection/docs/concepts-infotypes#custom) concept page. For several examples that\nyou can use or alter as you see fit, see [Examples of custom infoType\ndetectors](/sensitive-data-protection/docs/examples-custom-infotypes). The rest of this topic describes how to\nuse Sensitive Data Protection to create your own custom infoType detectors.\n\nWhere to use custom infoType detectors\n--------------------------------------\n\nCustom infoType detectors are defined in the\n[`CustomInfoType`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#CustomInfoType)\nobject. You specify a `CustomInfoType` in the\n[`InspectConfig`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig)\nobject when configuring the following:\n\n- Inspection using [`projects.content.inspect`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.content/inspect).\n- Inspection jobs inside [`InspectJobConfig`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectJobConfig).\n- Inspection templates inside [`InspectTemplate`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/organizations.inspectTemplates#InspectTemplate).\n- De-identification using [`projects.content.deidentify`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.content/deidentify).\n- De-identification templates inside [`DeidentifyTemplate`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.deidentifyTemplates#resource-deidentifytemplate).\n- Re-identification of content that has been de-identified with FPE in FFX mode using [`projects.content.reidentify`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.content/reidentify). This scenario is specific to surrogate custom infoType detectors.\n\nAPI overview\n------------\n\nThe\n[`CustomInfoType`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#CustomInfoType)\nobject allows you to create a custom infoType detector for new content or to\nfine-tune the results returned by pre-defined infoType detectors.\n\nThe `CustomInfoType` object is comprised of the following fields, which are set\nas described:\n\n- `\"infotype\"`: The name of the custom infoType detector, contained in an [`InfoType`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InfoType) object.\n- `\"likelihood\"`: The default [`Likelihood`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#Likelihood) value to return for this custom infoType detector. You can specify alternate `Likelihood` values in `\"detectionRules\"` that will supersede this base `Likelihood` if the finding meets the criteria specified by the rule. If you don't include the `\"likelihood\"` field, the custom infoType detector defaults to `VERY_LIKELY`. For more information about likelihood, see the [Likelihood](/sensitive-data-protection/docs/likelihood) concept page.\n- `\"detectionRules\"`: A set of [`DetectionRule`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#DetectionRule) objects to additionally apply to all findings of this custom infoType detector. This is where you specify hotword rules, as [`HotwordRule`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#HotwordRule) objects. Rules are applied in the order in which they are specified. This field does not apply to `SurrogateType` objects.\n- `\"sensitivityScore\"`: The\n [`SensitivityScore`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#CustomInfoType.FIELDS.sensitivity_score)\n value to return for this custom infoType detector. If you don't include the\n `\"sensitivityScore\"` field, the custom infoType detector defaults to\n `VERY_LIKELY`.\n\n\n Sensitivity scores are used in [data profiles](/sensitive-data-protection/docs/data-profiles). When\n profiling your data, Sensitive Data Protection uses the sensitivity scores of the infoTypes to\n [calculate the sensitivity level](/sensitive-data-protection/docs/sensitivity-risk-calculation).\n\n\n- One of the following fields, depending on the kind of custom infoType\n detector you're creating:\n\n - `\"dictionary\"`: A [`Dictionary`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/Dictionary) object, which contains a list of words or phrases to search for.\n - `\"regex\"`: A [`Regex`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/Regex) object, which contains a single pattern defining the regular expression.\n - `\"surrogateType\"`: A [`SurrogateType`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/InspectConfig#SurrogateType) object, if present, indicates that the custom infoType detector is a surrogate. For more information about how to use surrogate custom infoType detectors, see [Pseudonymization](/sensitive-data-protection/docs/pseudonymization).\n - `\"storedType\"`: A reference to an existing [`StoredInfoType`](/sensitive-data-protection/docs/reference/rest/v2/projects.locations.storedInfoTypes) object. This field is required when creating a large custom dictionary detector. Although you can create regular dictionary detectors or regular expression detectors by defining this field, it's simpler to create those by defining the `dictionary` field or `regex` field respectively.\n\nNext steps\n----------\n\nLearn more about creating custom infoTypes from the following topics:\n\n- [Creating a regular custom dictionary detector](/sensitive-data-protection/docs/creating-custom-infotypes-dictionary): Learn how to create a custom infoType detector to match findings on a list of words and phrases.\n- [Creating a large custom dictionary detector](/sensitive-data-protection/docs/creating-stored-infotypes): Learn how to match findings on a very large list of words and phrases. Stored custom infoType detectors can match on up to tens of millions of words.\n- [Creating a custom regex detector](/sensitive-data-protection/docs/creating-custom-infotypes-regex): Learn how to create a custom infoType detector to match findings on a regular expression.\n- [Modifying infoType detectors to refine scan results](/sensitive-data-protection/docs/creating-custom-infotypes-rules): Learn how to create modifiers for both built-in and custom infoType detectors that can fine-tune scan results.\n- [Customizing match likelihood](/sensitive-data-protection/docs/creating-custom-infotypes-likelihood): Learn how to use detection rules and hotwords to customize the likelihood values that are assigned to custom detector matches.\n- [Examples of custom infoType detectors](/sensitive-data-protection/docs/examples-custom-infotypes): Several example JSON custom infoType detector definitions that you can use or alter as you see fit."]]