Vous pouvez appliquer des modèles pour créer et conserver des informations de configuration à utiliser avec la protection des données sensibles. Les modèles sont utiles pour dissocier les informations de configuration : d'un côté, les éléments que vous inspectez, et de l'autre, la méthode utilisée dans la mise en œuvre de vos requêtes pour supprimer l'identification de ces éléments. Les modèles constituent une solution robuste pour réutiliser des configurations. Ils garantissent en outre une plus grande cohérence pour les utilisateurs et pour les ensembles de données.
La protection des données sensibles accepte deux types de modèles:
- Modèles de suppression de l'identification : modèles permettant d'enregistrer les informations de configuration relatives aux tâches de suppression de l'identification, y compris les transformations d'enregistrements (ensembles de données structurés) et d'infoTypes.
- Modèles d'inspection : modèles permettant de conserver les informations de configuration relatives aux tâches d'analyse d'inspection, y compris les détecteurs prédéfinis ou personnalisés qui doivent être utilisés. Pour en savoir plus sur les modèles d'inspection, consultez la page Créer des modèles d'inspection pour la protection des données sensibles.
Pour obtenir des informations sur le concept de modèle dans la protection des données sensibles, consultez la page Modèles.
Le reste de cet article vous explique comment créer des modèles d'anonymisation à utiliser avec la protection des données sensibles.
Créer un modèle de suppression de l'identification
Console
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Créer un modèle.
Accéder à la page "Créer un modèle"
Les sections suivantes décrivent comment remplir la page Créer un modèle.
Définir le modèle
Dans la section Définir un modèle, renseignez les champs comme suit:
- Dans le champ Type de modèle, sélectionnez Supprimer l'identification (supprimer les données sensibles).
Dans le champ Type de transformation des données, sélectionnez le type de transformation à appliquer:
InfoType. La protection des données sensibles applique chaque transformation à la valeur identifiée comme infoType spécifique. Ce type de transformation est utile pour le texte non structuré.
Enregistrer. La protection des données sensibles prend en compte le format structuré des données lorsqu'elle applique une transformation. Ce type de transformation est utile pour les données tabulaires.
Image. La protection des données sensibles masque tout le texte détecté dans une image ou uniquement le texte correspondant à un infoType spécifique.
Dans le champ ID du modèle, saisissez un identifiant unique pour le modèle.
Pour Nom à afficher, saisissez un nom pour le modèle.
Dans le champ Description, décrivez le modèle.
Dans le champ Emplacement de la ressource, sélectionnez Global ou l'emplacement des données que vous souhaitez anonymiser.
Cliquez sur Continuer.
Configurer la suppression de l'identification
La sélection des champs qui apparaissent dans Configurer l'anonymisation est basée sur le type de transformation de données que vous avez choisi.
InfoType
Si vous avez sélectionné InfoType comme type de transformation de données, procédez comme suit:
Dans le champ Transformation, sélectionnez une méthode de transformation à appliquer aux résultats.
D'autres champs s'affichent en fonction de votre sélection. Remplissez les champs selon les besoins. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur la transformation.
Dans la section InfoTypes à transformer, indiquez si vous souhaitez appliquer la transformation à tous les infoTypes détectés qui sont définis dans votre configuration d'inspection.
Si vous sélectionnez Spécifier les infoTypes, sélectionnez les infoTypes auxquels vous souhaitez appliquer la méthode de transformation.
Si vous souhaitez ajouter des règles de transformation pour des infoTypes qui ne sont pas couverts par votre règle de transformation, cliquez sur Ajouter une règle de transformation. Ensuite, remplissez les champs selon vos besoins. Répétez cette étape jusqu'à ce que vous ayez configuré une règle de transformation pour tous les infoTypes que vous souhaitez transformer.
Cliquez sur Créer.
Enregistrement
Si vous avez sélectionné Record (Enregistrer) comme type de transformation de données, procédez comme suit:
- Dans le champ Champs ou colonnes à transformer, saisissez le nom de la colonne de table contenant les données que vous souhaitez transformer. Ensuite, appuyez sur
ENTER
. Répétez cette étape pour chaque colonne contenant les données que vous souhaitez transformer. Spécifiez le type de transformation:
Établir une correspondance par infoType. La protection des données sensibles traite chaque cellule comme du texte non structuré et n'applique la transformation qu'aux infoTypes qu'elle trouve dans la cellule. La protection des données sensibles ne transforme pas les données entourant un infoType.
Si vous sélectionnez cette option, procédez comme suit:
- Cliquez sur Ajouter une transformation. Dans le champ Transformation, sélectionnez une méthode de transformation à appliquer aux résultats.
Indiquez si vous souhaitez appliquer la transformation à tous les infoTypes détectés définis dans votre configuration d'inspection.
Si vous sélectionnez Spécifier les infoTypes, sélectionnez les infoTypes auxquels vous souhaitez appliquer la règle de transformation.
Si vous souhaitez attribuer certaines règles de transformation à certains infoTypes, vous pouvez ajouter d'autres transformations si nécessaire.
Transformation des champs primitifs. La protection des données sensibles transforme toujours la cellule entière selon la méthode de transformation de votre choix. Cette option est utile si vous souhaitez transformer des colonnes de données entières, que les cellules de ces colonnes aient ou non détectés des infoTypes.
Si vous sélectionnez cette option, dans le champ Transformation, sélectionnez une méthode de transformation à appliquer aux colonnes que vous avez spécifiées.
Dans les deux cas, d'autres champs s'affichent en fonction de la méthode de transformation sélectionnée. Remplissez les champs nécessaires. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur la transformation.
Cliquez sur Créer.
Images
Si vous avez sélectionné Image comme type de transformation de données, procédez comme suit:
Facultatif: Pour modifier la couleur de la zone qui recouvre le texte masqué, cliquez sur la zone noire dans le champ Couleur de masquage, puis sélectionnez une autre couleur.
Dans la section InfoTypes à transformer, spécifiez ce que vous souhaitez masquer : tout le texte détecté, tous les infoTypes définis dans votre configuration d'inspection ou uniquement des infoTypes spécifiques.
Si vous sélectionnez Spécifier les infoTypes, sélectionnez les infoTypes auxquels vous souhaitez appliquer la règle de transformation.
Si vous souhaitez ajouter des règles de transformation pour des infoTypes qui ne sont pas couverts par votre règle de transformation, cliquez sur Ajouter une règle de transformation. Ensuite, remplissez les champs selon vos besoins. Répétez cette étape jusqu'à ce que vous ayez configuré une règle de transformation pour tous les infoTypes que vous souhaitez transformer.
Cliquez sur Créer.
Protocole
Il est utile de noter qu'un modèle de suppression de l'identification n'est ni plus ni moins qu'une configuration de suppression de l'identification réutilisable, à laquelle sont associées certaines métadonnées. En termes d'API, l'objet DeidentifyTemplate
est effectivement un objet DeidentifyConfig
qui inclut quelques champs de métadonnées supplémentaires, tels qu'un nom à afficher et une description. Par conséquent, pour créer un modèle de suppression de l'identification, vous devez effectuer les étapes de base suivantes :
- Commencez avec un objet
DeidentifyConfig
. - Appelez la méthode
create
de la ressourceprojects.deidentifyTemplates
, en incluant dans la requête un objetDeidentifyTemplate
contenant un nom à afficher, une description et l'objetDeidentifyConfig
.
Le modèle DeidentifyTemplate
renvoyé est utilisable immédiatement. Vous pouvez faire référence à ce modèle dans d'autres appels ou d'autres tâches en spécifiant son nom (name
). Vous pouvez répertorier les modèles existants en appelant la méthode *.deidentifyTemplates.list
. Pour afficher un modèle spécifique, appelez la méthode *.deidentifyTemplates.get
. Notez que vous pouvez créer au maximum 1 000 modèles.
Si vous avez déjà anonymisé des données sensibles dans du texte, des images ou des contenus structurés à l'aide de la protection des données sensibles, vous avez déjà créé un objet DeidentifyConfig
. Une étape supplémentaire permet de transformer un objet de ce type en objet DeidentifyTemplate
.
Exemple REST
Le code JSON suivant est un exemple de ce que vous pouvez envoyer à la méthode projects.deidentifyTemplates.create
. Ce code JSON crée un modèle avec le nom à afficher et la description indiqués, puis recherche les correspondances sur les infoTypes EMAIL_ADDRESS
et GENERIC_ID
. Lorsqu'il trouve du contenu correspondant à ces infoTypes, il masque les trois premiers caractères à l'aide d'astérisques (*
).
Méthode et URL HTTP
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates
Remplacez PROJECT_ID
par l'ID du projet.
Entrée JSON
{
"deidentifyTemplate":{
"displayName":"Email and id masker",
"description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.",
"deidentifyConfig":{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"GENERIC_ID"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
},
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"charactersToIgnore":[
{
"charactersToSkip":"@"
}
],
"maskingCharacter":"*"
}
}
}
]
}
}
}
}
Sortie JSON
{ "name":"projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates/JOB-ID", "displayName":"Email and id masker", "description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.", "createTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "updateTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "deidentifyConfig":{ "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"GENERIC_ID" } ], "primitiveTransformation":{ "replaceWithInfoTypeConfig":{ } } }, { "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "characterMaskConfig":{ "maskingCharacter":"*", "charactersToIgnore":[ { "charactersToSkip":"@" } ] } } } ] } } }
Pour tester rapidement ce code, utilisez APIs Explorer, intégré ci-dessous. Des informations générales sur l'utilisation du format JSON pour envoyer des requêtes à l'API DLP sont disponibles dans le guide de démarrage JSON.
Utiliser des modèles de suppression de l'identification
Une fois que vous avez créé un modèle, vous pouvez utiliser son identifiant name
partout où les modèles de type deidentifyTemplateName
sont acceptés, notamment dans les méthodes suivantes :
projects.content.deidentify
: anonymise des données potentiellement sensibles dans des contenus en utilisant le modèle comme configuration. Sachez que cette méthode peut utiliser un modèle d'inspection ou un modèle de suppression de l'identification.
Répertorier les modèles de suppression de l'identification
Pour répertorier tous les modèles d'anonymisation qui ont été créés, utilisez l'une des méthodes *.*.list
:
Cette section explique comment lister les modèles d'inspection à l'aide de la protection des données sensibles. Le processus est identique à celui utilisé pour répertorier les modèles de suppression de l'identification.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Supprimer des modèles de suppression de l'identification
Pour supprimer un modèle d'anonymisation spécifique, exécutez l'une des méthodes *.*.delete
:
Avec chaque méthode *.*.delete
, vous devez inclure le nom de ressource du modèle qui doit être supprimé.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.