Créer un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille

Cet article explique comment créer et recompiler de grands dictionnaires personnalisés. Il couvre également plusieurs scénarios d'erreur.

Quand choisir un dictionnaire personnalisé de grande taille plutôt qu'un dictionnaire personnalisé standard ?

Les détecteurs de dictionnaires personnalisés standards suffisent lorsque vous souhaitez analyser vos contenus pour identifier des éléments d'une liste contenant des dizaines de milliers de mots ou d'expressions sensibles. Si vous en avez plus ou si votre liste de termes change fréquemment, envisagez de créer un dictionnaire personnalisé de grande taille, qui peut prendre en charge plusieurs dizaines de millions de termes.

Remarque : Pour connaître les limites d'utilisation exactes associées aux dictionnaires, consultez la page Limites d'utilisation.

Différences entre les dictionnaires personnalisés de grande taille et les autres infoTypes personnalisés

Les dictionnaires personnalisés de grande taille sont différents des autres infoTypes personnalisés, car chaque dictionnaire personnalisé de grande taille possède deux composants:

• Une liste d'expressions que vous créez et définissez. Cette liste est stockée sous forme de fichier texte dans Cloud Storage ou de colonne dans une table BigQuery.
• Les fichiers de dictionnaire, que la protection des données sensibles génère et stocke dans Cloud Storage. Les fichiers de dictionnaire sont composés d'une copie de votre liste de termes et de filtres de Bloom, qui facilitent la recherche et la correspondance.

Avertissement : Ne modifiez pas les fichiers de dictionnaires personnalisés directement dans Cloud Storage. Les dictionnaires deviendraient non valides et inutilisables.

Créer un dictionnaire personnalisé de grande taille

Cette section explique comment créer, modifier et recompiler un grand dictionnaire personnalisé.

Créer une liste de termes

Créez une liste contenant tous les mots et expressions que vous souhaitez que le nouveau détecteur d'infoTypes recherche. Effectuez l'une des opérations suivantes :

• Vous pouvez placer dans un bucket Cloud Storage un fichier texte où chaque mot ou expression figure sur une ligne individuelle.
• Vous pouvez désigner une colonne d'une table BigQuery comme conteneur pour les mots et les expressions. Attribuez à chaque entrée sa propre ligne dans la colonne. Vous pouvez utiliser une table BigQuery existante, à condition que tous les mots et expressions du dictionnaire figurent dans une même colonne.

Il est possible d'assembler une liste de termes trop longue pour que Sensitive Data Protection la traite. Si un message d'erreur s'affiche, consultez la section Résoudre les erreurs plus loin dans cet article.

Créer un infoType stocké

Une fois que vous avez créé votre liste de termes, utilisez la protection des données sensibles pour créer un dictionnaire:

Console

1. Dans un bucket Cloud Storage, créez un dossier dans lequel la protection des données sensibles stockera le dictionnaire généré.

   La protection des données sensibles crée des dossiers contenant les fichiers de dictionnaire à l'emplacement que vous spécifiez.

2. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Créer un infoType.

   Accéder à "Créer un infoType"

3. Dans Type, sélectionnez Grand dictionnaire personnalisé.

4. Pour ID de l'infoType, saisissez un identifiant pour l'infoType stocké.

   Vous utiliserez cet identifiant lors de la configuration de vos tâches d'inspection et d'anonymisation. Vous pouvez utiliser des lettres, des chiffres, des traits d'union et des traits de soulignement.

5. Pour Nom à afficher pour l'infoType, saisissez un nom pour votre infoType stocké.

   Vous pouvez utiliser des espaces et des signes de ponctuation.

6. Dans Description, saisissez une description de ce que votre infoType stocké détecte.

7. Dans Type de stockage, sélectionnez l'emplacement de votre liste de termes:

   • BigQuery: saisissez l'ID du projet, l'ID de l'ensemble de données et l'ID de la table. Dans le champ Nom du champ, saisissez l'identifiant de la colonne. Vous ne pouvez désigner qu'une colonne de table maximum.
   • Google Cloud Storage: saisissez le chemin d'accès au fichier.

8. Dans Bucket ou dossier de sortie, saisissez l'emplacement Cloud Storage du dossier que vous avez créé à l'étape 1.

   Remarque : Ne placez pas de fichiers dans les dossiers créés par la protection des données sensibles lorsqu'elle compile votre dictionnaire. Lorsque la protection des données sensibles crée ou recompile des fichiers de dictionnaire, elle supprime tous les autres fichiers stockés dans les dossiers qu'elle crée. Tous les dossiers situés au même niveau que ceux créés par la protection des données sensibles sont conservés.

9. Cliquez sur Créer.

Un résumé de l'infoType stocké s'affiche. Lorsque le dictionnaire est généré et que le nouvel infoType stocké est prêt à être utilisé, l'état de l'infoType indique Prêt.

C#

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

using System;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class CreateStoredInfoTypes
{
    public static StoredInfoType Create(
        string projectId,
        string outputPath,
        string storedInfoTypeId)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the stored infotype config by specifying the public table and 
        // cloud storage output path.
        var storedInfoTypeConfig = new StoredInfoTypeConfig
        {
            DisplayName = "Github Usernames",
            Description = "Dictionary of Github usernames used in commits.",
            LargeCustomDictionary = new LargeCustomDictionaryConfig
            {
                BigQueryField = new BigQueryField
                {
                    Table = new BigQueryTable
                    {
                        DatasetId = "samples",
                        ProjectId = "bigquery-public-data",
                        TableId = "github_nested"
                    },
                    Field = new FieldId
                    {
                        Name = "actor"
                    }
                },
                OutputPath = new CloudStoragePath
                {
                    Path = outputPath
                }
            },
        };

        // Construct the request.
        var request = new CreateStoredInfoTypeRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            Config = storedInfoTypeConfig,
            StoredInfoTypeId = storedInfoTypeId
        };

        // Call the API.
        StoredInfoType response = dlp.CreateStoredInfoType(request);

        // Inspect the response.
        Console.WriteLine($"Created the stored infotype at path: {response.Name}");

        return response;
    }
}

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// createStoredInfoType creates a custom stored info type based on your input data.
func createStoredInfoType(w io.Writer, projectID, outputPath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// outputPath := "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/directory"

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify the name you want to give the dictionary.
	displayName := "Github Usernames"

	// Specify a description of the dictionary.
	description := "Dictionary of GitHub usernames used in commits"

	// Specify the path to the location in a Cloud Storage
	// bucket to store the created dictionary.
	cloudStoragePath := &dlppb.CloudStoragePath{
		Path: outputPath,
	}

	// Specify your term list is stored in BigQuery.
	bigQueryField := &dlppb.BigQueryField{
		Table: &dlppb.BigQueryTable{
			ProjectId: "bigquery-public-data",
			DatasetId: "samples",
			TableId:   "github_nested",
		},
		Field: &dlppb.FieldId{
			Name: "actor",
		},
	}

	// Specify the configuration of the large custom dictionary.
	largeCustomDictionaryConfig := &dlppb.LargeCustomDictionaryConfig{
		OutputPath: cloudStoragePath,
		Source: &dlppb.LargeCustomDictionaryConfig_BigQueryField{
			BigQueryField: bigQueryField,
		},
	}

	// Specify the configuration for stored infoType.
	storedInfoTypeConfig := &dlppb.StoredInfoTypeConfig{
		DisplayName: displayName,
		Description: description,
		Type: &dlppb.StoredInfoTypeConfig_LargeCustomDictionary{
			LargeCustomDictionary: largeCustomDictionaryConfig,
		},
	}

	// Combine configurations into a request for the service.
	req := &dlppb.CreateStoredInfoTypeRequest{
		Parent:           fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Config:           storedInfoTypeConfig,
		StoredInfoTypeId: "github-usernames",
	}

	// Send the request and receive response from the service.
	resp, err := client.CreateStoredInfoType(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the result.
	fmt.Fprintf(w, "output: %v", resp.Name)
	return nil

}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryField;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStoragePath;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateStoredInfoTypeRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.LargeCustomDictionaryConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredInfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredInfoTypeConfig;
import java.io.IOException;

public class CreateStoredInfoType {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.

    //The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The path to the location in a GCS bucket to store the created dictionary.
    String outputPath = "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/directory";
    createStoredInfoType(projectId, outputPath);
  }

  // Creates a custom stored info type that contains GitHub usernames used in commits.
  public static void createStoredInfoType(String projectId, String outputPath)
      throws IOException {
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {

      // Optionally set a display name and a description.
      String displayName = "GitHub usernames";
      String description = "Dictionary of GitHub usernames used in commits";

      // The output path where the custom dictionary containing the GitHub usernames will be stored.
      CloudStoragePath cloudStoragePath =
          CloudStoragePath.newBuilder()
              .setPath(outputPath)
              .build();

      // The reference to the table containing the GitHub usernames.
      BigQueryTable table = BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId("bigquery-public-data")
              .setDatasetId("samples")
              .setTableId("github_nested")
              .build();

      // The reference to the BigQuery field that contains the GitHub usernames.
      BigQueryField bigQueryField = BigQueryField.newBuilder()
              .setTable(table)
              .setField(FieldId.newBuilder().setName("actor").build())
              .build();

      LargeCustomDictionaryConfig largeCustomDictionaryConfig =
          LargeCustomDictionaryConfig.newBuilder()
              .setOutputPath(cloudStoragePath)
              .setBigQueryField(bigQueryField)
              .build();

      StoredInfoTypeConfig storedInfoTypeConfig = StoredInfoTypeConfig.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDescription(description)
              .setLargeCustomDictionary(largeCustomDictionaryConfig)
              .build();

      // Combine configurations into a request for the service.
      CreateStoredInfoTypeRequest createStoredInfoType = CreateStoredInfoTypeRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setConfig(storedInfoTypeConfig)
              .setStoredInfoTypeId("github-usernames")
              .build();

      // Send the request and receive response from the service.
      StoredInfoType response = dlp.createStoredInfoType(createStoredInfoType);

      // Print the results.
      System.out.println("Created Stored InfoType: " + response.getName());
    }
  }
}

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Import the required libraries
const dlp = require('@google-cloud/dlp');

// Create a DLP client
const dlpClient = new dlp.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = "your-project-id";

// The identifier for the stored infoType
// const infoTypeId = 'github-usernames';

// The path to the location in a Cloud Storage bucket to store the created dictionary
// const outputPath = 'cloud-bucket-path';

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = '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';

// Field ID to be used for constructing dictionary
// const fieldName = 'field_name';

async function createStoredInfoType() {
  // The name you want to give the dictionary.
  const displayName = 'GitHub usernames';
  // A description of the dictionary.
  const description = 'Dictionary of GitHub usernames used in commits';

  // Specify configuration for the large custom dictionary
  const largeCustomDictionaryConfig = {
    outputPath: {
      path: outputPath,
    },
    bigQueryField: {
      table: {
        datasetId: datasetId,
        projectId: dataProjectId,
        tableId: tableId,
      },
      field: {
        name: fieldName,
      },
    },
  };

  // Stored infoType configuration that uses large custom dictionary.
  const storedInfoTypeConfig = {
    displayName: displayName,
    description: description,
    largeCustomDictionary: largeCustomDictionaryConfig,
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    config: storedInfoTypeConfig,
    storedInfoTypeId: infoTypeId,
  };

  // Send the job creation request and process the response.
  const [response] = await dlpClient.createStoredInfoType(request);

  // Print results
  console.log(`InfoType stored successfully: ${response.name}`);
}
await createStoredInfoType();

PHP

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryField;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStoragePath;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\LargeCustomDictionaryConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StoredInfoTypeConfig;

/**
 * Create a stored infoType.
 *
 * @param string $callingProjectId  The Google Cloud Project ID to run the API call under.
 * @param string $outputgcsPath     The path to the location in a Cloud Storage bucket to store the created dictionary.
 * @param string $storedInfoTypeId  The name of the custom stored info type.
 * @param string $displayName       The human-readable name to give the stored infoType.
 * @param string $description       A description for the stored infoType to be created.
 */
function create_stored_infotype(
    string $callingProjectId,
    string $outputgcsPath,
    string $storedInfoTypeId,
    string $displayName,
    string $description
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // The reference to the table containing the GitHub usernames.
    // The reference to the BigQuery field that contains the GitHub usernames.
    // Note: we have used public data
    $bigQueryField = (new BigQueryField())
        ->setTable((new BigQueryTable())
            ->setDatasetId('samples')
            ->setProjectId('bigquery-public-data')
            ->setTableId('github_nested'))
        ->setField((new FieldId())
            ->setName('actor'));

    $largeCustomDictionaryConfig = (new LargeCustomDictionaryConfig())
        // The output path where the custom dictionary containing the GitHub usernames will be stored.
        ->setOutputPath((new CloudStoragePath())
            ->setPath($outputgcsPath))
        ->setBigQueryField($bigQueryField);

    // Configure the StoredInfoType we want the service to perform.
    $storedInfoTypeConfig = (new StoredInfoTypeConfig())
        ->setDisplayName($displayName)
        ->setDescription($description)
        ->setLargeCustomDictionary($largeCustomDictionaryConfig);

    // Send the stored infoType creation request and process the response.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $response = $dlp->createStoredInfoType($parent, $storedInfoTypeConfig, [
        'storedInfoTypeId' => $storedInfoTypeId
    ]);

    // Print results.
    printf('Successfully created Stored InfoType : %s', $response->getName());
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import google.cloud.dlp


def create_stored_infotype(
    project: str,
    stored_info_type_id: str,
    output_bucket_name: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to create stored infoType.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        stored_info_type_id: The identifier for large custom dictionary.
        output_bucket_name: The name of the bucket in Google Cloud Storage
            that would store the created dictionary.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Construct the stored infoType Configuration dictionary. This example creates
    # a stored infoType from a term list stored in a publicly available BigQuery
    # database (bigquery-public-data.samples.github_nested).
    # The database contains all GitHub usernames used in commits.
    stored_info_type_config = {
        "display_name": "GitHub usernames",
        "description": "Dictionary of GitHub usernames used in commits",
        "large_custom_dictionary": {
            "output_path": {"path": f"gs://{output_bucket_name}"},
            # We can either use bigquery field or gcs file as a term list input option.
            "big_query_field": {
                "table": {
                    "project_id": "bigquery-public-data",
                    "dataset_id": "samples",
                    "table_id": "github_nested",
                },
                "field": {"name": "actor"},
            },
        },
    }

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Call the API.
    response = dlp.create_stored_info_type(
        request={
            "parent": parent,
            "config": stored_info_type_config,
            "stored_info_type_id": stored_info_type_id,
        }
    )

    # Print the result
    print(f"Created Stored InfoType: {response.name}")

REST

1. Créez un dossier pour le dictionnaire dans un bucket Cloud Storage. La protection des données sensibles crée des dossiers contenant les fichiers de dictionnaire à l'emplacement que vous spécifiez.
Remarque : Ne placez pas de fichiers dans les dossiers créés par la protection des données sensibles lorsqu'elle compile votre dictionnaire. Quand elle crée ou recompile des fichiers de dictionnaire, la protection des données sensibles supprime tous les autres fichiers stockés dans les dossiers qu'elle crée. Tous les dossiers situés au même niveau que ceux créés par la protection des données sensibles sont conservés.
2. Créez le dictionnaire à l'aide de la méthode storedInfoTypes.create. La méthode create utilise les paramètres suivants :
   • Un objet StoredInfoTypeConfig, qui contient la configuration de l'infoType stocké. Il inclut les éléments suivants :
     • description : la description du dictionnaire.
     • displayName : le nom que vous souhaitez donner au dictionnaire.
     • LargeCustomDictionaryConfig : contient la configuration du grand dictionnaire personnalisé. Il inclut les éléments suivants :
       • BigQueryField : spécifié si la liste de termes est stockée dans BigQuery. Comprend une référence à la table hébergeant votre liste, ainsi que le champ contenant chaque expression du dictionnaire.
       • CloudStorageFileSet : spécifié si la liste de termes est stockée dans Cloud Storage. Comprend l'URL de l'emplacement source dans Cloud Storage, au format suivant : "gs://[PATH_TO_GS]". Les caractères génériques sont acceptés.
       Remarque : Vous pouvez indiquer BigQueryField ou CloudStorageFileSet dans LargeCustomDictionaryConfig, mais pas les deux.
       • outputPath : chemin de l'emplacement au sein d'un bucket Cloud Storage où sera stocké le dictionnaire créé.
   • storedInfoTypeId: identifiant de l'infoType stocké. Vous utilisez cet identifiant pour faire référence à l'infoType stocké lorsque vous le recompilez, le supprimez ou l'utilisez dans une tâche d'inspection ou d'anonymisation. Si vous laissez ce champ vide, le système génère un identifiant pour vous.

Voici un exemple de code JSON qui, lorsqu'il est envoyé à la méthode storedInfoTypes.create, crée un nouvel infoType stocké, plus précisément un grand détecteur de dictionnaire personnalisé. Cet exemple crée un infoType stocké à partir d'une liste de termes stockée dans une base de données BigQuery publique (bigquery-public-data.samples.github_nested). La base de données contient tous les noms d'utilisateur GitHub utilisés dans les commits. Le chemin de sortie du dictionnaire généré est défini sur un bucket Cloud Storage appelé dlptesting, et l'infoType stocké est nommé github-usernames.

Entrée JSON

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes

{
  "config":{
    "displayName":"GitHub usernames",
    "description":"Dictionary of GitHub usernames used in commits",
    "largeCustomDictionary":{
      "outputPath":{
        "path":"gs://[PATH_TO_GS]"
      },
      "bigQueryField":{
        "table":{
          "datasetId":"samples",
          "projectId":"bigquery-public-data",
          "tableId":"github_nested"
        }
      }
    }
  },
  "storedInfoTypeId":"github-usernames"
}

Recompiler le dictionnaire

Si vous souhaitez mettre à jour votre dictionnaire, vous devez d'abord mettre à jour votre liste de termes sources, puis demander à la protection des données sensibles de recompiler l'infoType stocké.

1. Mettez à jour la liste source de termes existante dans Cloud Storage ou BigQuery.

   Ajoutez, supprimez ou modifiez les termes ou les expressions selon vos besoins.

2. Créez une version de l'infoType stocké en le "recompilant" à l'aide de la console Google Cloud ou de la méthode storedInfoTypes.patch.

   Cette opération crée une version du dictionnaire qui remplace l'ancien.

Lorsque vous recompilez un infoType stocké vers une nouvelle version, l'ancienne version est supprimée. Pendant que la protection des données sensibles met à jour l'infoType stocké, son état est "en attente". Pendant ce temps, l'ancienne version de l'infoType stocké existe toujours. Toutes les analyses exécutées pendant que l'infoType stocké est en attente sont exécutées à l'aide de l'ancienne version de l'infoType stocké.

Pour recompiler l'infoType stocké:

Console

1. Mettez à jour et enregistrez votre liste de termes dans Cloud Storage ou BigQuery.

2. Dans la console Google Cloud, accédez à votre liste des infoTypes stockés.

   Accéder aux infoTypes stockés

3. Cliquez sur l'ID de l'infoType stocké que vous souhaitez mettre à jour.

4. Sur la page InfoType details (Détails de l'infoType), cliquez sur Rebuild data (Recompiler les données).

La protection des données sensibles recompile l'infoType stocké en appliquant les modifications apportées à la liste source de termes. Une fois que l'infoType stocké affiche l'état "Prêt", vous pouvez l'utiliser. Tous les modèles ou déclencheurs de tâche qui utilisent l'infoType stocké exploiteront automatiquement la version recompilée.

C#

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

using System;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;

public class UpdateStoredInfoTypes
{
    public static StoredInfoType Update(
        string gcsFileUri,
        string storedInfoTypePath,
        string outputPath)
    {
        // Instantiate the client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the stored infotype config. Here, we will change the source from bigquery table to GCS file.
        var storedConfig = new StoredInfoTypeConfig
        {
            LargeCustomDictionary = new LargeCustomDictionaryConfig
            {
                CloudStorageFileSet = new CloudStorageFileSet
                {
                    Url = gcsFileUri
                },
                OutputPath = new CloudStoragePath
                {
                    Path = outputPath
                }
            }
        };

        // Construct the request using the stored config by specifying the update mask object
        // which represent the path of field to be updated.
        var request = new UpdateStoredInfoTypeRequest
        {
            Config = storedConfig,
            Name = storedInfoTypePath,
            UpdateMask = new FieldMask
            {
                Paths =
                {
                    "large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url"
                }
            }
        };

        // Call the API.
        StoredInfoType response = dlp.UpdateStoredInfoType(request);

        // Inspect the result.
        Console.WriteLine(response);
        return response;
    }
}

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"google.golang.org/protobuf/types/known/fieldmaskpb"
)

// updateStoredInfoType uses the Data Loss Prevention API to update stored infoType
// detector by changing the source term list from one stored in Bigquery
// to one stored in Cloud Storage.
func updateStoredInfoType(w io.Writer, projectID, gcsUri, fileSetUrl, infoTypeId string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// gcsUri := "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt"
	// fileSetUrl := "your-cloud-storage-file-set"
	// infoTypeId := "your-stored-info-type-id"

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Set path in Cloud Storage.
	cloudStoragePath := &dlppb.CloudStoragePath{
		Path: gcsUri,
	}
	cloudStorageFileSet := &dlppb.CloudStorageFileSet{
		Url: fileSetUrl,
	}

	// Configuration for a custom dictionary created from a data source of any size
	largeCustomDictionaryConfig := &dlppb.LargeCustomDictionaryConfig{
		OutputPath: cloudStoragePath,
		Source: &dlppb.LargeCustomDictionaryConfig_CloudStorageFileSet{
			CloudStorageFileSet: cloudStorageFileSet,
		},
	}

	// Set configuration for stored infoTypes.
	storedInfoTypeConfig := &dlppb.StoredInfoTypeConfig{
		Type: &dlppb.StoredInfoTypeConfig_LargeCustomDictionary{
			LargeCustomDictionary: largeCustomDictionaryConfig,
		},
	}

	// Set mask to control which fields get updated.
	fieldMask := &fieldmaskpb.FieldMask{
		Paths: []string{"large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url"},
	}
	// Construct the job creation request to be sent by the client.
	req := &dlppb.UpdateStoredInfoTypeRequest{
		Name:       fmt.Sprint("projects/" + projectID + "/storedInfoTypes/" + infoTypeId),
		Config:     storedInfoTypeConfig,
		UpdateMask: fieldMask,
	}

	// Use the client to send the API request.
	resp, err := client.UpdateStoredInfoType(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the result.
	fmt.Fprintf(w, "output: %v", resp.Name)
	return nil
}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageFileSet;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStoragePath;
import com.google.privacy.dlp.v2.LargeCustomDictionaryConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredInfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredInfoTypeConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredInfoTypeName;
import com.google.privacy.dlp.v2.UpdateStoredInfoTypeRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import java.io.IOException;

public class UpdateStoredInfoType {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The path to file in GCS bucket that holds a collection of words and phrases to be searched by
    // the new infoType detector.
    String filePath = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    // The path to the location in a GCS bucket to store the created dictionary.
    String outputPath = "your-cloud-storage-file-set";
    // The name of the stored InfoType which is to be updated.
    String infoTypeId = "your-stored-info-type-id";
    updateStoredInfoType(projectId, filePath, outputPath, infoTypeId);
  }

  // Update the stored info type rebuilding the Custom dictionary.
  public static void updateStoredInfoType(
      String projectId, String filePath, String outputPath, String infoTypeId) throws 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 dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Set path in Cloud Storage.
      CloudStoragePath cloudStoragePath = CloudStoragePath.newBuilder().setPath(outputPath).build();
      CloudStorageFileSet cloudStorageFileSet =
          CloudStorageFileSet.newBuilder().setUrl(filePath).build();

      // Configuration for a custom dictionary created from a data source of any size
      LargeCustomDictionaryConfig largeCustomDictionaryConfig =
          LargeCustomDictionaryConfig.newBuilder()
              .setOutputPath(cloudStoragePath)
              .setCloudStorageFileSet(cloudStorageFileSet)
              .build();

      // Set configuration for stored infoTypes.
      StoredInfoTypeConfig storedInfoTypeConfig =
          StoredInfoTypeConfig.newBuilder()
              .setLargeCustomDictionary(largeCustomDictionaryConfig)
              .build();

      // Set mask to control which fields get updated.
      // Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask for constructing the field mask paths.
      FieldMask fieldMask =
          FieldMask.newBuilder()
              .addPaths("large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url")
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      UpdateStoredInfoTypeRequest updateStoredInfoTypeRequest =
          UpdateStoredInfoTypeRequest.newBuilder()
              .setName(
                  StoredInfoTypeName.ofProjectStoredInfoTypeName(projectId, infoTypeId).toString())
              .setConfig(storedInfoTypeConfig)
              .setUpdateMask(fieldMask)
              .build();

      // Send the job creation request and process the response.
      StoredInfoType response = dlp.updateStoredInfoType(updateStoredInfoTypeRequest);

      // Print the results.
      System.out.println("Updated stored InfoType successfully: " + response.getName());
    }
  }
}

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Import the required libraries
const dlp = require('@google-cloud/dlp');

// Create a DLP client
const dlpClient = new dlp.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = "your-project-id";

// The identifier for the stored infoType
// const infoTypeId = 'github-usernames';

// The path to the location in a Cloud Storage bucket to store the created dictionary
// const outputPath = 'cloud-bucket-path';

// Path of file containing term list
// const cloudStorageFileSet = 'gs://[PATH_TO_GS]';

async function updateStoredInfoType() {
  // Specify configuration of the large custom dictionary including cloudStorageFileSet and outputPath
  const largeCustomDictionaryConfig = {
    outputPath: {
      path: outputPath,
    },
    cloudStorageFileSet: {
      url: fileSetUrl,
    },
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const updateStoredInfoTypeRequest = {
    name: `projects/${projectId}/storedInfoTypes/${infoTypeId}`,
    config: {
      largeCustomDictionary: largeCustomDictionaryConfig,
    },
    updateMask: {
      paths: ['large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url'],
    },
  };

  // Send the job creation request and process the response.
  const [response] = await dlpClient.updateStoredInfoType(
    updateStoredInfoTypeRequest
  );

  // Print the results.
  console.log(`InfoType updated successfully: ${JSON.stringify(response)}`);
}
await updateStoredInfoType();

PHP

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageFileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStoragePath;
use Google\Cloud\Dlp\V2\LargeCustomDictionaryConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StoredInfoTypeConfig;
use Google\Protobuf\FieldMask;

/**
 * Rebuild/Update the stored infoType.
 *
 * @param string $callingProjectId  The Google Cloud Project ID to run the API call under.
 * @param string $gcsPath           The path to file in GCS bucket that holds a collection of words and phrases to be searched by the new infoType detector.
 * @param string $outputgcsPath     The path to the location in a Cloud Storage bucket to store the created dictionary.
 * @param string $storedInfoTypeId  The name of the stored InfoType which is to be updated.
 *
 */
function update_stored_infotype(
    string $callingProjectId,
    string $gcsPath,
    string $outputgcsPath,
    string $storedInfoTypeId
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Set path in Cloud Storage.
    $cloudStorageFileSet = (new CloudStorageFileSet())
        ->setUrl($gcsPath);

    // Configuration for a custom dictionary created from a data source of any size
    $largeCustomDictionaryConfig = (new LargeCustomDictionaryConfig())
        ->setOutputPath((new CloudStoragePath())
            ->setPath($outputgcsPath))
        ->setCloudStorageFileSet($cloudStorageFileSet);

    // Set configuration for stored infoTypes.
    $storedInfoTypeConfig = (new StoredInfoTypeConfig())
        ->setLargeCustomDictionary($largeCustomDictionaryConfig);

    // Send the stored infoType creation request and process the response.

    $name = "projects/$callingProjectId/locations/global/storedInfoTypes/" . $storedInfoTypeId;
    // Set mask to control which fields get updated.
    // Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask for constructing the field mask paths.
    $fieldMask = (new FieldMask())
        ->setPaths([
            'large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url'
        ]);

    // Run request
    $response = $dlp->updateStoredInfoType($name, [
        'config' => $storedInfoTypeConfig,
        'updateMask' => $fieldMask
    ]);

    // Print results
    printf('Successfully update Stored InforType : %s' . PHP_EOL, $response->getName());
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import google.cloud.dlp


def update_stored_infotype(
    project: str,
    stored_info_type_id: str,
    gcs_input_file_path: str,
    output_bucket_name: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to update stored infoType
    detector by changing the source term list from one stored in Bigquery
    to one stored in Cloud Storage.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        stored_info_type_id: The identifier of stored infoType which is to
            be updated.
        gcs_input_file_path: The url in the format <bucket>/<path_to_file>
            for the location of the source term list.
        output_bucket_name: The name of the bucket in Google Cloud Storage
            where large dictionary is stored.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Construct the stored infoType configuration dictionary.
    stored_info_type_config = {
        "large_custom_dictionary": {
            "output_path": {"path": f"gs://{output_bucket_name}"},
            "cloud_storage_file_set": {"url": f"gs://{gcs_input_file_path}"},
        }
    }

    # Set mask to control which fields get updated. For more details, refer
    # https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask
    # for constructing the field mask paths.
    field_mask = {"paths": ["large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url"]}

    # Convert the stored infoType id into a full resource id.
    stored_info_type_name = (
        f"projects/{project}/locations/global/storedInfoTypes/{stored_info_type_id}"
    )

    # Call the API.
    response = dlp.update_stored_info_type(
        request={
            "name": stored_info_type_name,
            "config": stored_info_type_config,
            "update_mask": field_mask,
        }
    )

    # Print the result
    print(f"Updated stored infoType successfully: {response.name}")

REST

Modifier la liste des termes

Si vous ne mettez à jour que la liste des termes du grand dictionnaire personnalisé, votre requête storedInfoTypes.patch ne nécessite que le champ name. Indiquez le nom complet de la ressource de l'infoType stocké que vous souhaitez recompiler.

Les schémas suivants représentent des saisies valides pour le champ name :

• organizations/ORGANIZATION_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID
• projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID

Remplacez STORED_INFOTYPE_ID par l'identifiant de l'infoType stocké que vous souhaitez reconstruire.

Si vous ne connaissez pas l'identifiant de l'infoType stocké, appelez la méthode storedInfoTypes.list pour afficher la liste de tous les infoTypes stockés actuels.

Remarque :Bien que les infoTypes stockés ne possèdent pas de numéro de version, chacun d'entre eux comporte un champ createTime actualisé à chaque recompilation. Utilisez la méthode storedInfoTypes.get pour récupérer des informations sur l'infoType stocké, puis spécifiez le champ createTime pour déterminer la date de la dernière recompilation.

Exemple

PATCH https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID

Dans ce cas, aucun corps de requête n'est requis.

Changer la liste des termes sources

Vous pouvez modifier la liste de termes source d'un infoType stocké pour passer d'un stockage dans BigQuery à un stockage dans Cloud Storage. Exécutez la méthode storedInfoTypes.patch, mais incluez un objet CloudStorageFileSet dans LargeCustomDictionaryConfig, à l'emplacement auquel vous auriez auparavant utilisé un objet BigQueryField. Ensuite, définissez le paramètre updateMask sur le paramètre infoType stocké que vous avez recompilé, au format FieldMask. Par exemple, le code JSON suivant indique dans le paramètre updateMask que l'URL du chemin Cloud Storage a été mise à jour (large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url):

Exemple

PATCH https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/github-usernames

{
  "config":{
    "largeCustomDictionary":{
      "cloudStorageFileSet":{
        "url":"gs://[BUCKET_NAME]/[PATH_TO_FILE]"
      }
    }
  },
  "updateMask":"large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url"
}

De même, vous pouvez passer d'une liste de termes stockée dans une table BigQuery à une liste stockée dans un bucket Cloud Storage.

Analyser du contenu à l'aide d'un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille

L'analyse de contenu à l'aide d'un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille est semblable à l'analyse de contenu via n'importe quel autre détecteur d'infoType personnalisé.

Cette procédure suppose que vous disposez d'un infoType stocké. Pour en savoir plus, consultez la section Créer un infoType stocké sur cette page.

Console

Vous pouvez appliquer un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille lorsque vous effectuez les opérations suivantes:

• Créer une tâche
• Créer ou modifier un déclencheur de tâche
• Créer ou modifier un modèle
• Configurer le profilage de données

Dans la section Configurer la détection de la page, dans la sous-section InfoTypes, vous pouvez spécifier votre infoType de dictionnaire personnalisé volumineux.

1. Cliquez sur Gérer les infoTypes.
2. Dans le volet InfoTypes, cliquez sur l'onglet Personnalisé.
3. Cliquez sur Ajouter un infoType personnalisé.

4. Dans le volet Ajouter un infoType personnalisé, procédez comme suit:

   1. Dans Type (Type), sélectionnez Stored infoType (InfoType stocké).
   2. Pour InfoType, saisissez un nom pour l'infoType personnalisé. Vous pouvez utiliser des lettres, des chiffres et des traits de soulignement.

   3. Pour Probabilité, sélectionnez le niveau de probabilité par défaut que vous souhaitez attribuer à tous les résultats correspondant à cet infoType personnalisé. Vous pouvez affiner davantage le niveau de probabilité des résultats individuels à l'aide de règles de mots clés.

      Si vous ne spécifiez pas de valeur par défaut, le niveau de probabilité par défaut est défini sur VERY_LIKELY. Pour en savoir plus, consultez la section Probabilité de correspondance.

   4. Pour Sensibilité, sélectionnez le niveau de sensibilité que vous souhaitez attribuer à tous les résultats correspondant à cet infoType personnalisé. Si vous ne spécifiez pas de valeur, les niveaux de sensibilité de ces résultats sont définis sur HIGH.

      Les scores de sensibilité sont utilisés dans les profils de données. Lorsque vous créez un profil de vos données, la protection des données sensibles utilise les scores de sensibilité des infoTypes pour calculer le niveau de sensibilité.

   5. Pour Stored infoType name (Nom de l'infoType stocké), sélectionnez l'infoType stocké sur lequel vous souhaitez baser le nouvel infoType personnalisé.

   6. Cliquez sur OK pour fermer le volet Add custom infoType (Ajouter un infoType personnalisé).

5. Facultatif: dans l'onglet Intégré, modifiez votre sélection d'infoTypes intégrés.

6. Cliquez sur OK pour fermer le volet InfoTypes.

   L'infoType personnalisé est ajouté à la liste des infoTypes que la protection des données sensibles analyse. Toutefois, cette sélection n'est pas définitive tant que vous n'avez pas enregistré la tâche, le déclencheur de tâche, le modèle ou la configuration d'analyse.

7. Une fois la configuration créée ou modifiée, cliquez sur Enregistrer.

C#

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

using System;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class InspectDataWithStoredInfotypes
{
    public static InspectContentResponse Inspect(
        string projectId,
        string storedInfotypePath,
        string text,
        InfoType infoType = null)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the infotype if null.
        var infotype = infoType ?? new InfoType { Name = "GITHUB_LOGINS" };

        // Construct the inspect config using stored infotype.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            CustomInfoTypes =
            {
                new CustomInfoType
                {
                    InfoType = infotype,
                    StoredType = new StoredType { Name = storedInfotypePath }
                }
            },
            IncludeQuote = true
        };

        // Construct the request using inspect config.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectConfig = inspectConfig,
            Item = new ContentItem { Value = text }
        };

        // Call the API.
        InspectContentResponse response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the results.
        var findings = response.Result.Findings;
        Console.WriteLine($"Findings: {findings.Count}");
        foreach (var f in findings)
        {
            Console.WriteLine("\tQuote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("\tInfo type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("\tLikelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// inspectWithStoredInfotype inspects the given text using the specified stored infoType detector.
func inspectWithStoredInfotype(w io.Writer, projectID, infoTypeId, textToDeidentify string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// infoTypeId := "your-info-type-id"
	// textToDeidentify := "This commit was made by kewin2010"

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify the content to be inspected.
	contentItem := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
			Value: textToDeidentify,
		},
	}

	// Specify the info type the inspection will look for.
	infoType := &dlppb.InfoType{
		Name: "GITHUB_LOGINS",
	}

	// Specify the stored info type the inspection will look for.
	storedType := &dlppb.StoredType{
		Name: infoTypeId,
	}

	customInfoType := &dlppb.CustomInfoType{
		InfoType: infoType,
		Type: &dlppb.CustomInfoType_StoredType{
			StoredType: storedType,
		},
	}

	// Specify how the content should be inspected.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		CustomInfoTypes: []*dlppb.CustomInfoType{
			customInfoType,
		},
		IncludeQuote: true,
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent:        fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		InspectConfig: inspectConfig,
		Item:          contentItem,
	}

	// Use the client to send the API request.
	resp, err := client.InspectContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Process the results.
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %d\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, f := range resp.Result.Findings {
		fmt.Fprintf(w, "\tQuote: %s\n", f.Quote)
		fmt.Fprintf(w, "\tInfo type: %s\n", f.InfoType.Name)
		fmt.Fprintf(w, "\tLikelihood: %s\n", f.Likelihood)
	}
	return nil
}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.CustomInfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.ProjectStoredInfoTypeName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StoredType;
import java.io.IOException;

public class InspectWithStoredInfotype {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The sample assumes that you have an existing stored infoType.
    // To create a stored InfoType refer:
    // https://cloud.google.com/dlp/docs/creating-stored-infotypes#create-storedinfotye 
    String storedInfoTypeId = "your-info-type-id";
    // The string to de-identify.
    String textToInspect =
        "My phone number is [phone] and my email address is [e-mail].";
    inspectWithStoredInfotype(projectId, storedInfoTypeId, textToInspect);
  }

  //  Inspects the given text using the specified stored infoType detector.
  public static void inspectWithStoredInfotype(
      String projectId, String storedInfoTypeId, String textToInspect) throws 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 dlp = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the content to be inspected.
      ContentItem contentItem = ContentItem.newBuilder().setValue(textToInspect).build();

      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("STORED_TYPE").build();

      // Reference to the existing StoredInfoType to inspect the data.
      StoredType storedType = StoredType.newBuilder()
              .setName(ProjectStoredInfoTypeName.of(projectId, storedInfoTypeId).toString())
              .build();

      CustomInfoType customInfoType =
          CustomInfoType.newBuilder().setInfoType(infoType).setStoredType(storedType).build();

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addCustomInfoTypes(customInfoType)
              .setIncludeQuote(true)
              .build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      InspectContentRequest inspectContentRequest =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setItem(contentItem)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(inspectContentRequest);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Findings: " + "" + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfoType: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood() + "\n");
      }
    }
  }
}

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = 'your-project-id';

// The custom info-type id created and stored in the bucket.
// const infoTypeId = 'your-info-type-id';

// The string to inspect.
// const string = 'My phone number is [phone] and my email address is [e-mail].';

async function inspectWithStoredInfotype() {
  // Reference to the existing StoredInfoType to inspect the data.
  const customInfoType = {
    infoType: {
      name: 'GITHUB_LOGINS',
    },
    storedType: {
      name: infoTypeId,
    },
  };

  // Construct the configuration for the Inspect request.
  const inspectConfig = {
    customInfoTypes: [customInfoType],
    includeQuote: true,
  };

  // Construct the Inspect request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectConfig: inspectConfig,
    item: {
      value: string,
    },
  };
  // Run request
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);

  // Print Findings
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log(`Findings: ${findings.length}\n`);
    findings.forEach(finding => {
      console.log(`InfoType: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood} \n`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectWithStoredInfotype();

PHP

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CustomInfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StoredType;

/**
 * Inspect with stored infoType.
 * Scan content using a large custom dictionary detector.
 *
 * @param string $projectId             The Google Cloud Project ID to run the API call under.
 * @param string $storedInfoTypeName    The name of the stored infotype whose This value must be in the format
 * projects/projectName/(locations/locationId)/storedInfoTypes/storedInfoTypeName.
 * @param string $textToInspect         The string to inspect.
 */
function inspect_with_stored_infotype(
    string $projectId,
    string $storedInfoTypeName,
    string $textToInspect
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    $parent = "projects/$projectId/locations/global";

    // Specify the content to be inspected.
    $item = (new ContentItem())
        ->setValue($textToInspect);

    // Reference to the existing StoredInfoType to inspect the data.
    $customInfoType = (new CustomInfoType())
        ->setInfoType((new InfoType())
            ->setName('STORED_TYPE'))
        ->setStoredType((new StoredType())
            ->setName($storedInfoTypeName));

    // Construct the configuration for the Inspect request.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setCustomInfoTypes([$customInfoType])
        ->setIncludeQuote(true);

    // Run request.
    $response = $dlp->inspectContent([
        'parent' => $parent,
        'inspectConfig' => $inspectConfig,
        'item' => $item
    ]);

    // Print the results.
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        printf('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        printf('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            printf('  Quote: %s' . PHP_EOL, $finding->getQuote());
            printf('  Info type: %s' . PHP_EOL, $finding->getInfoType()->getName());
            printf('  Likelihood: %s' . PHP_EOL, Likelihood::name($finding->getLikelihood()));
        }
    }
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.

Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import google.cloud.dlp


def inspect_with_stored_infotype(
    project: str,
    stored_info_type_id: str,
    content_string: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to inspect/scan content using stored
    infoType.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        content_string: The string to inspect.
        stored_info_type_id: The identifier of stored infoType used to inspect.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert stored infoType id into full resource id
    stored_type_name = f"projects/{project}/storedInfoTypes/{stored_info_type_id}"

    # Construct a custom info type dictionary using stored infoType.
    custom_info_types = [
        {
            "info_type": {"name": "STORED_TYPE"},
            "stored_type": {
                "name": stored_type_name,
            },
        }
    ]

    # Construct the inspection configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "include_quote": True,
    }

    # Construct the `item` to be inspected using stored infoType.
    item = {"value": content_string}

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "item": item,
        }
    )

    # Print out the results.
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood}")
    else:
        print("No findings.")

REST

Lorsqu'il est envoyé à la méthode content.inspect, l'exemple suivant analyse le texte donné à l'aide du détecteur infoType stocké spécifié. Le paramètre infoType est requis, car tous les infoTypes personnalisés doivent avoir un nom qui n'entre pas en conflit avec ceux des infoTypes intégrés ni des autres infoTypes personnalisés. Le paramètre storedType contient le chemin d'accès complet à la ressource pour l'infoType stocké.

Entrée JSON

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/content:inspect

{
  "inspectConfig":{
    "customInfoTypes":[
      {
        "infoType":{
          "name":"GITHUB_LOGINS"
        },
        "storedType":{
          "name":"projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/github-logins"
        }
      }
    ]
  },
  "item":{
    "value":"The commit was made by githubuser."
  }
}

Résoudre les erreurs

Si un message d'erreur s'affiche lorsque vous essayez de créer un infoType stocké à partir d'une liste de termes stockée dans Cloud Storage, plusieurs causes sont possibles:

• Vous avez atteint la limite supérieure pour les infoTypes stockés. Selon le problème, il existe plusieurs solutions de contournement :
  • Si vous avez atteint la limite supérieure pour un seul fichier d'entrée dans Cloud Storage (200 Mo), essayez de diviser le fichier en plusieurs fichiers. Vous pouvez utiliser plusieurs fichiers pour assembler un dictionnaire personnalisé unique, à condition que la taille combinée de tous les fichiers ne dépasse pas 1 Go.
  • BigQuery ne présente pas les mêmes limites que Cloud Storage. Vous pouvez envisager de transférer les termes dans une table BigQuery. La taille maximale d'une colonne de dictionnaire personnalisé dans BigQuery est de 1 Go et le nombre maximal de lignes est de 5 000 000.
  • Si votre fichier de liste de termes dépasse toutes les limites applicables pour les listes de termes sources, vous devez le diviser en plusieurs fichiers et créer un dictionnaire pour chacun d'eux. Créez ensuite une tâche d'analyse distincte pour chaque dictionnaire.
• Un ou plusieurs de vos termes ne contiennent pas au moins une lettre ou un chiffre. La protection des données sensibles ne peut pas rechercher des termes composés uniquement d'espaces ou de symboles. Un terme doit comporter au moins une lettre ou un chiffre. Vérifiez si votre liste inclut de tels termes. Le cas échéant, corrigez-les ou supprimez-les.
• Votre liste de termes contient une expression avec trop de "composants". Dans ce contexte, un composant est une séquence continue ne contenant que des lettres, que des chiffres, ou que des caractères autres que des lettres et des chiffres, tels que des espaces ou des symboles. Vérifiez si votre liste inclut de tels termes. Le cas échéant, corrigez-les ou supprimez-les.
• L'agent de service de protection des données sensibles n'a pas accès aux données sources du dictionnaire ni au bucket Cloud Storage pour y stocker les fichiers du dictionnaire. Pour résoudre ce problème, attribuez à l'agent de service de protection des données sensibles le rôle Administrateur Storage (roles/storage.admin) ou les rôles Propriétaire de données BigQuery (roles/bigquery.dataOwner) et Utilisateur de job BigQuery (roles/bigquery.jobUser).

Présentation de l'API

Vous devez créer un infoType stocké si vous créez un grand détecteur de dictionnaire personnalisé.

Remarque :Si vous créez un détecteur de dictionnaire personnalisé standard ou un détecteur d'expression régulière, vous n'avez pas besoin de créer un infoType stocké. Il est plus simple de les définir directement dans l'objet CustomInfoType.

Un infoType stocké est représenté dans la protection des données sensibles par l'objet StoredInfoType. Il comprend les objets associés suivants:

• StoredInfoTypeVersion inclut la date et l'heure de création, ainsi que les cinq derniers messages d'erreur affichés lors de la création de la version actuelle.

  • StoredInfoTypeConfig contient la configuration de l'infoType stocké, y compris son nom et sa description. Pour un dictionnaire personnalisé de grande taille, type doit être un LargeCustomDictionaryConfig.

    • LargeCustomDictionaryConfig spécifie les deux éléments suivants :
      • L'emplacement dans Cloud Storage ou BigQuery où votre liste d'expressions est stockée
      • L'emplacement dans Cloud Storage qui sert à stocker les fichiers de dictionnaire générés

  • StoredInfoTypeState contient l'état de la version la plus récente de l'infoType stocké, ainsi que toutes ses versions en attente. Les informations d'état indiquent si l'infoType stocké est en cours de recompilation, prêt à être utilisé ou non valide.

Caractéristiques des correspondances avec le dictionnaire

Vous trouverez ci-dessous des indications sur la manière dont Sensitive Data Protection identifie des correspondances avec les mots et expressions du dictionnaire. Ces points s'appliquent aux dictionnaires personnalisés standards et volumineux:

• Les mots du dictionnaire sont insensibles à la casse. Si votre dictionnaire inclut le nom Abby, il y aura correspondance avec les noms abby, ABBY, Abby, etc.
• Tous les caractères (dans les dictionnaires ou dans les contenus à analyser) autres que les lettres, les chiffres et les autres caractères alphabétiques figurant dans le plan multilingue de base d'Unicode sont considérés comme des espaces lors de la recherche de correspondances. Si votre dictionnaire recherche le nom Abby Abernathy, il y aura correspondance avec abby abernathy, Abby, Abernathy, Abby (ABERNATHY), etc.
• Les caractères entourant une correspondance doivent être d'un type différent (lettres ou chiffres) des caractères adjacents au sein du mot. Si votre dictionnaire recherche le nom Abi, il y aura correspondance avec les trois premiers caractères de Abi904, mais pas de Abigail.
• Les mots du dictionnaire contenant des caractères du plan multilingue supplémentaire de la norme Unicode peuvent générer des résultats inattendus. Il peut s'agir d'emoji, de symboles scientifiques ou d'écritures historiques, par exemple.

Les lettres, les chiffres et les autres caractères alphabétiques sont définis comme suit:

• Lettres: caractères appartenant aux catégories générales Lu, Ll, Lt, Lm ou Lo dans la spécification Unicode
• Chiffres: caractères de la catégorie générale Nd dans la spécification Unicode
• Autres caractères alphabétiques: caractères de la catégorie générale Nl dans la spécification Unicode ou de la propriété contributrice Other_Alphabetic, comme défini par la norme Unicode

Pour créer, modifier ou supprimer un infoType stocké, servez-vous des méthodes suivantes :

• storedInfoTypes.create : crée un infoType stocké en fonction de la configuration StoredInfoTypeConfig spécifiée.
• storedInfoTypes.patch : recompile l'infoType stocké avec le nouvel objet StoredInfoTypeConfig que vous spécifiez. Si aucun n'est spécifié, cette méthode crée une nouvelle version de l'infoType stocké avec l'StoredInfoTypeConfig existant.
• storedInfoTypes.get : récupère l'objet StoredInfoTypeConfig et toutes les versions en attente de l'infoType stocké spécifié.
• storedInfoTypes.list : répertorie tous les infoTypes stockés actuels.
• storedInfoTypes.delete : supprime l'infoType stocké spécifié.