Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) fait désormais partie de la protection des données sensibles. Le nom de l'API reste le même: API Cloud Data Loss Prevention (API DLP). Pour en savoir plus sur les services qui composent la protection des données sensibles, consultez Présentation de la protection des données sensibles.

Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Créer des copies anonymisées des données stockées dans Cloud Storage à l'aide de l'API

Cette page explique comment inspecter une ressource Cloud Storage et créer des copies anonymisées des données à l'aide de l'API Cloud Data Loss Prevention.

Cette opération permet de s'assurer que les fichiers que vous utilisez dans vos processus métier ne contiennent pas de données sensibles, telles que des informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur. La protection des données sensibles peut inspecter les fichiers d'un bucket Cloud Storage à la recherche de données sensibles et créer des copies anonymisées de ces fichiers dans un bucket distinct. Vous pouvez ensuite utiliser les copies anonymisées dans vos processus métier.

Pour en savoir plus sur cette fonctionnalité, consultez la page Anonymiser les données Cloud Storage sensibles.

Avant de commencer

Cette page suppose que vous avez déjà:

Vous avez activé la facturation.

Découvrir comment activer la facturation
Vous avez activé la protection des données sensibles.

Activer la protection des données sensibles
Vous disposez d'un bucket Cloud Storage contenant des données que vous souhaitez anonymiser.
Vous savez envoyer une requête HTTP à l'API DLP. Pour en savoir plus, consultez Inspecter un texte sensible à l'aide de l'API DLP.

Découvrez les limites et points à prendre en compte pour cette opération.

L'inspection du stockage nécessite le champ d'application OAuth suivant : https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform. Pour en savoir plus, consultez la page Authentification auprès de l'API DLP.

Rôles IAM requis

Si toutes les ressources de cette opération se trouvent dans le même projet, le rôle Agent de service de l'API DLP (roles/dlp.serviceAgent) sur l'agent de service est suffisant. Voici ce que ce rôle vous permet de faire:

Créer la tâche d'inspection
Lire les fichiers du répertoire d'entrée
Écrire les fichiers anonymisés dans le répertoire de sortie
Écrire les détails de la transformation dans une table BigQuery

Les ressources pertinentes incluent la tâche d'inspection, les modèles d'anonymisation, le bucket d'entrée, le bucket de sortie et le tableau des détails de la transformation.

Si vous devez disposer des ressources dans des projets distincts, assurez-vous que l'agent de service de votre projet dispose également des rôles suivants:

Le rôle "Lecteur des objets de l'espace de stockage" (roles/storage.objectViewer) sur le bucket d'entrée ou le projet qui le contient.
Le rôle Créateur d'objets Storage (roles/storage.objectCreator) sur le bucket de sortie ou le projet qui le contient.
Rôle "Éditeur de données BigQuery" (roles/bigquery.dataEditor) sur la table des détails de la transformation ou sur le projet qui la contient.

Pour attribuer un rôle à l'agent de service, consultez la section Attribuer un rôle unique. Vous pouvez également contrôler l'accès aux niveaux suivants:

Présentation de l'API

Pour créer des copies anonymisées du contenu stocké dans Cloud Storage, vous devez configurer une tâche d'inspection qui recherche les données sensibles conformément aux critères que vous spécifiez. Ensuite, dans la tâche d'inspection, vous fournissez des instructions de désidentification sous la forme d'une action Deidentify.

Si vous ne souhaitez analyser qu'un sous-ensemble des fichiers de votre bucket, vous pouvez limiter les fichiers que la tâche analyse. Les options compatibles pour les tâches avec déidentification sont le filtrage des fichiers par type (FileType) et l'expression régulière (FileSet).

Lorsque vous activez l'action Deidentify, la protection des données sensibles crée par défaut des copies anonymisées (transformées) de tous les types de fichiers compatibles inclus dans l'analyse. Toutefois, vous pouvez configurer la tâche pour qu'elle ne transforme qu'un sous-ensemble des types de fichiers compatibles.

Facultatif: Créer des modèles de suppression de l'identification

Si vous souhaitez contrôler la manière dont les résultats sont transformés, créez les modèles suivants. Ces modèles fournissent des instructions sur la transformation des résultats dans des fichiers structurés, des fichiers non structurés et des images.

Modèle de suppression de l'identification:DeidentifyTemplate par défaut à utiliser pour les fichiers non structurés, tels que les fichiers texte de format libre. Ce type de DeidentifyTemplate ne peut pas contenir d'objet RecordTransformations, qui n'est compatible qu'avec le contenu structuré. Si ce modèle n'est pas présent, la protection des données sensibles utilise la méthode ReplaceWithInfoTypeConfig pour transformer les fichiers non structurés.
Modèle de suppression d'identification structuré:DeidentifyTemplate à utiliser pour les fichiers structurés, tels que les fichiers CSV. Ce DeidentifyTemplate peut contenir RecordTransformations. Si ce modèle n'est pas présent, Sensitive Data Protection utilise le modèle d'anonymisation par défaut que vous avez créé. Si ce n'est pas le cas, la protection des données sensibles utilise la méthode ReplaceWithInfoTypeConfig pour transformer les fichiers structurés.
Modèle de masquage d'image:DeidentifyTemplate à utiliser pour les images. Ce modèle doit contenir un objet ImageTransformations. Si ce modèle n'est pas présent, la protection des données sensibles masque tous les résultats des images à l'aide d'une zone noire.

Découvrez comment créer un modèle de désidentification.

Créer une tâche d'inspection avec une action de suppression de l'identification

L'objet DlpJob fournit des instructions sur ce qu'il faut inspecter, les types de données à signaler comme sensibles et la marche à suivre en cas de résultats. Pour anonymiser les données sensibles dans un répertoire Cloud Storage, votre DlpJob doit définir au moins les éléments suivants:

Objet StorageConfig, qui spécifie le répertoire Cloud Storage à inspecter.
Objet InspectConfig, qui contient les types de données à rechercher et des instructions d'inspection supplémentaires pour trouver les données sensibles.
Une action Deidentify contenant les éléments suivants:
- Un objet TransformationConfig, qui spécifie tous les modèles que vous avez créés pour anonymiser les données dans des fichiers structurés et non structurés. Vous pouvez également inclure une configuration pour masquer les données sensibles des images.
  
  Si vous n'incluez pas d'objet TransformationConfig, la protection des données sensibles remplace les données sensibles dans le texte par leur infoType. Sur les images, il recouvre les données sensibles avec un cadre noir.
- Objet TransformationDetailsStorageConfig, qui spécifie une table BigQuery dans laquelle la protection des données sensibles doit stocker des informations sur chaque transformation. Pour chaque transformation, les détails incluent une description, un code de réussite ou d'erreur, des détails d'erreur, le nombre d'octets transformés, l'emplacement du contenu transformé et le nom de la tâche d'inspection dans laquelle la protection des données sensibles a effectué la transformation. Ce tableau ne stocke pas le contenu anonymisé.
Lorsque des données sont écrites dans une table BigQuery, la facturation et l'utilisation des quotas sont appliquées au projet contenant la table de destination.

Une fois le contenu copié anonymisé, la tâche d'anonymisation se termine. La tâche contient un résumé du nombre de fois où les transformations spécifiées ont été appliquées, que vous pouvez récupérer à l'aide de la méthode projects.dlpJobs.get sur DlpJob. Le DlpJob renvoyé inclut à la fois un objet DeidentifyDataSourceDetails et un objet InspectDataSourceDetails. Ces objets contiennent respectivement les résultats d'une action Deidentify et de la tâche d'inspection.

Si vous avez inclus un objet TransformationDetailsStorageConfig dans votre DlpJob, une table BigQuery est créée contenant des métadonnées sur les détails de la transformation. Pour chaque transformation qui se produit, la protection des données sensibles écrit une ligne de métadonnées dans la table. Pour en savoir plus sur le contenu du tableau, consultez la documentation de référence sur les détails des transformations.

Exemples de code

Les exemples suivants montrent comment utiliser l'API DLP pour créer des copies anonymisées de fichiers Cloud Storage.

Méthode HTTP et URL

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

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

public class DeidentifyDataStoredInCloudStorage
{
    public static DlpJob Deidentify(
        string projectId,
        string gcsInputPath,
        string unstructuredDeidentifyTemplatePath,
        string structuredDeidentifyTemplatePath,
        string imageRedactionTemplatePath,
        string gcsOutputPath,
        string datasetId,
        string tableId)
    {
        // Instantiate the client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        //Construct the storage config by specifying the input directory.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
            {
                FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet
                {
                    Url = gcsInputPath
                }
            }
        };

        // Construct the inspect config by specifying the type of info to be inspected.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                new InfoType[]
                {
                    new InfoType { Name = "PERSON_NAME" },
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" }
                }
            },
            IncludeQuote = true
        };

        // Construct the actions to take after the inspection portion of the job is completed.
        // Specify how Cloud DLP must de-identify sensitive data in structured files, unstructured files and images
        // using Transformation config.
        // The de-identified files will be written to the the GCS bucket path specified in gcsOutputPath and the details of 
        // transformations performed will be written to BigQuery table specified in datasetId and tableId.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                Deidentify = new Action.Types.Deidentify
                {
                    CloudStorageOutput = gcsOutputPath,
                    TransformationConfig = new TransformationConfig
                    {
                        DeidentifyTemplate = unstructuredDeidentifyTemplatePath,
                        ImageRedactTemplate = imageRedactionTemplatePath,
                        StructuredDeidentifyTemplate = structuredDeidentifyTemplatePath,
                    },
                    TransformationDetailsStorageConfig = new TransformationDetailsStorageConfig
                    {
                        Table = new BigQueryTable
                        {
                            ProjectId = projectId,
                            DatasetId = datasetId,
                            TableId = tableId
                        }
                    }
                }
            }
        };

        // Construct the inspect job config using created storage config, inspect config and actions.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Create the dlp job and call the API.
        DlpJob response = dlp.CreateDlpJob(new CreateDlpJobRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectJob = inspectJob
        });

        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.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

func deidentifyCloudStorage(w io.Writer, projectID, gcsUri, tableId, datasetId, outputDirectory, deidentifyTemplateId, structuredDeidentifyTemplateId, imageRedactTemplateId string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// gcsUri := "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt"
	// tableId := "your-bigquery-table-id"
	// datasetId := "your-bigquery-dataset-id"
	// outputDirectory := "your-output-directory"
	// deidentifyTemplateId := "your-deidentify-template-id"
	// structuredDeidentifyTemplateId := "your-structured-deidentify-template-id"
	// imageRedactTemplateId := "your-image-redact-template-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.
	cloudStorageOptions := &dlppb.CloudStorageOptions{
		FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
			Url: gcsUri,
		},
	}

	// Define the storage config options for cloud storage options.
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
			CloudStorageOptions: cloudStorageOptions,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "PERSON_NAME"},
		{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
	}

	// inspectConfig holds the configuration settings for data inspection and analysis
	// within the context of the Google Cloud Data Loss Prevention (DLP) API.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:    infoTypes,
		IncludeQuote: true,
	}

	// Types of files to include for de-identification.
	fileTypesToTransform := []dlppb.FileType{
		dlppb.FileType_CSV,
		dlppb.FileType_IMAGE,
		dlppb.FileType_TEXT_FILE,
	}

	// Specify the BigQuery table to be inspected.
	table := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: projectID,
		DatasetId: datasetId,
		TableId:   tableId,
	}

	// transformationDetailsStorageConfig holds configuration settings for storing transformation
	// details in the context of the Google Cloud Data Loss Prevention (DLP) API.
	transformationDetailsStorageConfig := &dlppb.TransformationDetailsStorageConfig{
		Type: &dlppb.TransformationDetailsStorageConfig_Table{
			Table: table,
		},
	}

	transformationConfig := &dlppb.TransformationConfig{
		DeidentifyTemplate:           deidentifyTemplateId,
		ImageRedactTemplate:          imageRedactTemplateId,
		StructuredDeidentifyTemplate: structuredDeidentifyTemplateId,
	}

	// Action to execute on the completion of a job.
	deidentify := &dlppb.Action_Deidentify{
		TransformationConfig:               transformationConfig,
		TransformationDetailsStorageConfig: transformationDetailsStorageConfig,
		Output: &dlppb.Action_Deidentify_CloudStorageOutput{
			CloudStorageOutput: outputDirectory,
		},
		FileTypesToTransform: fileTypesToTransform,
	}

	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_Deidentify_{
			Deidentify: deidentify,
		},
	}

	// Configure the inspection job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Construct the job creation request to be sent by the client.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		fmt.Fprintf(w, "error after resp: %v", err)
		return err
	}

	// Print the results.
	fmt.Fprint(w, "Job created successfully: ", 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.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.FileType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.ProjectDeidentifyTemplateName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.TransformationConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.TransformationDetailsStorageConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DeidentifyCloudStorage {

  // Set the timeout duration in minutes.
  private static final int TIMEOUT_MINUTES = 15;

  public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
    // 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";
    // Specify the cloud storage directory that you want to inspect.
    String gcsPath = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    // Specify the big query dataset id to store the transformation details.
    String datasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    // Specify the big query table id to store the transformation details.
    String tableId = "your-bigquery-table-id";
    // Specify the cloud storage directory to store the de-identified files.
    String outputDirectory = "your-output-directory";
    // Specify the de-identify template ID for unstructured files.
    String deidentifyTemplateId = "your-deidentify-template-id";
    // Specify the de-identify template ID for structured files.
    String structuredDeidentifyTemplateId = "your-structured-deidentify-template-id";
    // Specify the de-identify template ID for images.
    String imageRedactTemplateId = "your-image-redact-template-id";
    deidentifyCloudStorage(
        projectId,
        gcsPath,
        tableId,
        datasetId,
        outputDirectory,
        deidentifyTemplateId,
        structuredDeidentifyTemplateId,
        imageRedactTemplateId);
  }

  public static void deidentifyCloudStorage(
      String projectId,
      String gcsPath,
      String tableId,
      String datasetId,
      String outputDirectory,
      String deidentifyTemplateId,
      String structuredDeidentifyTemplateId,
      String imageRedactTemplateId)
      throws IOException, InterruptedException {

    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Set path in Cloud Storage.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(CloudStorageOptions.FileSet.newBuilder().setUrl(gcsPath))
              .build();

      // Set storage config indicating the type of cloud storage.
      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      for (String typeName : new String[] {"PERSON_NAME", "EMAIL_ADDRESS"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }

      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Types of files to include for de-identification.
      List<FileType> fileTypesToTransform =
          Arrays.asList(
              FileType.valueOf("IMAGE"), FileType.valueOf("CSV"), FileType.valueOf("TEXT_FILE"));

      // Specify the big query table to store the transformation details.
      BigQueryTable table =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setTableId(tableId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .build();

      TransformationDetailsStorageConfig transformationDetailsStorageConfig =
          TransformationDetailsStorageConfig.newBuilder().setTable(table).build();

      // Specify the de-identify template used for the transformation.
      TransformationConfig transformationConfig =
          TransformationConfig.newBuilder()
              .setDeidentifyTemplate(
                  ProjectDeidentifyTemplateName.of(projectId, deidentifyTemplateId).toString())
              .setImageRedactTemplate(
                  ProjectDeidentifyTemplateName.of(projectId, imageRedactTemplateId).toString())
              .setStructuredDeidentifyTemplate(
                  ProjectDeidentifyTemplateName.of(projectId, structuredDeidentifyTemplateId)
                      .toString())
              .build();

      Action.Deidentify deidentify =
          Action.Deidentify.newBuilder()
              .setCloudStorageOutput(outputDirectory)
              .setTransformationConfig(transformationConfig)
              .setTransformationDetailsStorageConfig(transformationDetailsStorageConfig)
              .addAllFileTypesToTransform(fileTypesToTransform)
              .build();

      Action action = Action.newBuilder().setDeidentify(deidentify).build();

      // Configure the long-running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Send the job creation request.
      DlpJob response = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // Get the current time.
      long startTime = System.currentTimeMillis();

      // Check if the job state is DONE.
      while (response.getState() != DlpJob.JobState.DONE) {
        // Sleep for 30 second.
        Thread.sleep(30000);

        // Get the updated job status.
        response = dlp.getDlpJob(response.getName());

        // Check if the timeout duration has exceeded.
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        if (TimeUnit.MILLISECONDS.toMinutes(elapsedTime) >= TIMEOUT_MINUTES) {
          System.out.printf("Job did not complete within %d minutes.%n", TIMEOUT_MINUTES);
          break;
        }
      }
      // Print the results.
      System.out.println("Job status: " + response.getState());
      System.out.println("Job name: " + response.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = response.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }
}

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.

// Imports the Google Cloud client 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 = 'my-project';

// The Cloud Storage directory that needs to be inspected
// const inputDirectory = 'your-google-cloud-storage-path';

// 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';

// The Cloud Storage directory that will be used to store the de-identified files
// const outputDirectory = 'your-output-directory';

// The full resource name of the default de-identify template
// const deidentifyTemplateId = 'your-deidentify-template-id';

// The full resource name of the de-identify template for structured files
// const structuredDeidentifyTemplateId = 'your-structured-deidentify-template-id';

// The full resource name of the image redaction template for images
// const imageRedactTemplateId = 'your-image-redact-template-id';

async function deidentifyCloudStorage() {
  // Specify storage configuration that uses file set.
  const storageConfig = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {
        url: inputDirectory,
      },
    },
  };

  // Specify the type of info the inspection will look for.
  const infoTypes = [{name: 'PERSON_NAME'}, {name: 'EMAIL_ADDRESS'}];

  // Construct inspect configuration
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    includeQuote: true,
  };

  // Types of files to include for de-identification.
  const fileTypesToTransform = [
    {fileType: 'IMAGE'},
    {fileType: 'CSV'},
    {fileType: 'TEXT_FILE'},
  ];

  // Specify the big query table to store the transformation details.
  const transformationDetailsStorageConfig = {
    table: {
      projectId: projectId,
      tableId: tableId,
      datasetId: datasetId,
    },
  };

  // Specify the de-identify template used for the transformation.
  const transformationConfig = {
    deidentifyTemplate: deidentifyTemplateId,
    structuredDeidentifyTemplate: structuredDeidentifyTemplateId,
    imageRedactTemplate: imageRedactTemplateId,
  };

  // Construct action to de-identify sensitive data.
  const action = {
    deidentify: {
      cloudStorageOutput: outputDirectory,
      transformationConfig: transformationConfig,
      transformationDetailsStorageConfig: transformationDetailsStorageConfig,
      fileTypes: fileTypesToTransform,
    },
  };

  // Construct the inspect job configuration.
  const inspectJobConfig = {
    inspectConfig: inspectConfig,
    storageConfig: storageConfig,
    actions: [action],
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const createDlpJobRequest = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: inspectJobConfig,
  };
  // Send the job creation request and process the response.
  const [response] = await dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
  const jobName = response.name;

  // Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
  let job;
  let numOfAttempts = 30;
  while (numOfAttempts > 0) {
    // Fetch DLP Job status
    [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});

    // Check if the job has completed.
    if (job.state === 'DONE') {
      break;
    }
    if (job.state === 'FAILED') {
      console.log('Job Failed, Please check the configuration.');
      return;
    }
    // Sleep for a short duration before checking the job status again.
    await new Promise(resolve => {
      setTimeout(() => resolve(), 30000);
    });
    numOfAttempts -= 1;
  }

  // Print out the results.
  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await deidentifyCloudStorage();

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.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\Deidentify;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FileType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\TransformationConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\TransformationDetailsStorageConfig;

/**
 * De-identify sensitive data stored in Cloud Storage using the API.
 * Create an inspection job that has a de-identification action.
 *
 * @param string $callingProjectId                  The project ID to run the API call under.
 * @param string $inputgcsPath                       The Cloud Storage directory that you want to de-identify.
 * @param string $outgcsPath                        The Cloud Storage directory where you want to store the
 *                                                  de-identified files.
 * @param string $deidentifyTemplateName            The full resource name of the default de-identify template — for
 *                                                  unstructured and structured files — if you created one. This value
 *                                                  must be in the format
 *                                                  `projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName`.
 * @param string $structuredDeidentifyTemplateName  The full resource name of the de-identify template for structured
 *                                                  files if you created one. This value must be in the format
 *                                                  `projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName`.
 * @param string $imageRedactTemplateName           The full resource name of the image redaction template for images if
 *                                                  you created one. This value must be in the format
 *                                                  `projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName`.
 * @param string $datasetId                         The ID of the BigQuery dataset where you want to store
 *                                                  the transformation details. If you don't provide a table ID, the
 *                                                  system automatically creates one.
 * @param string $tableId                           The ID of the BigQuery table where you want to store the
 *                                                  transformation details.
 */
function deidentify_cloud_storage(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $inputgcsPath = 'gs://YOUR_GOOGLE_STORAGE_BUCKET',
    string $outgcsPath = 'gs://YOUR_GOOGLE_STORAGE_BUCKET',
    string $deidentifyTemplateName = 'YOUR_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME',
    string $structuredDeidentifyTemplateName = 'YOUR_STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME',
    string $imageRedactTemplateName = 'YOUR_IMAGE_REDACT_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME',
    string $datasetId = 'YOUR_DATASET_ID',
    string $tableId = 'YOUR_TABLE_ID'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

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

    // Specify the GCS Path to be de-identify.
    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet((new FileSet())
            ->setUrl($inputgcsPath));
    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions(($cloudStorageOptions));

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes([
            (new InfoType())->setName('PERSON_NAME'),
            (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS')
        ]);

    // Specify the big query table to store the transformation details.
    $transformationDetailsStorageConfig = (new TransformationDetailsStorageConfig())
        ->setTable((new BigQueryTable())
            ->setProjectId($callingProjectId)
            ->setDatasetId($datasetId)
            ->setTableId($tableId));

    // Specify the de-identify template used for the transformation.
    $transformationConfig = (new TransformationConfig())
        ->setDeidentifyTemplate(
            DlpServiceClient::projectDeidentifyTemplateName($callingProjectId, $deidentifyTemplateName)
        )
        ->setStructuredDeidentifyTemplate(
            DlpServiceClient::projectDeidentifyTemplateName($callingProjectId, $structuredDeidentifyTemplateName)
        )
        ->setImageRedactTemplate(
            DlpServiceClient::projectDeidentifyTemplateName($callingProjectId, $imageRedactTemplateName)
        );

    $deidentify = (new Deidentify())
        ->setCloudStorageOutput($outgcsPath)
        ->setTransformationConfig($transformationConfig)
        ->setTransformationDetailsStorageConfig($transformationDetailsStorageConfig)
        ->setFileTypesToTransform([FileType::TEXT_FILE, FileType::IMAGE, FileType::CSV]);

    $action = (new Action())
        ->setDeidentify($deidentify);

    // Configure the inspection job we want the service to perform.
    $inspectJobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Send the job creation request and process the response.
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJobConfig);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(30);
        $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
            ->setName($job->getName());
        $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            break;
        }
        $numOfAttempts--;
    } while ($numOfAttempts > 0);

    // Print finding counts.
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

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.

import time
from typing import List

import google.cloud.dlp


def deidentify_cloud_storage(
    project: str,
    input_gcs_bucket: str,
    output_gcs_bucket: str,
    info_types: List[str],
    deid_template_id: str,
    structured_deid_template_id: str,
    image_redact_template_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """
    Uses the Data Loss Prevention API to de-identify files in a Google Cloud
    Storage directory.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        input_gcs_bucket: The name of google cloud storage bucket to inspect.
        output_gcs_bucket: The name of google cloud storage bucket where
            de-identified files would be stored.
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        deid_template_id: The name of the de-identify template for
            unstructured and structured files.
        structured_deid_template_id: The name of the de-identify template
            for structured files.
        image_redact_template_id: The name of the image redaction template
            for images.
        dataset_id: The identifier of the BigQuery dataset where transformation
            details would be stored.
        table_id: The identifier of the BigQuery table where transformation
            details would be stored.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    """

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

    # Construct the configuration dictionary.
    # Specify the type of info the inspection will look for.
    # See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types.
    inspect_config = {"info_types": [{"name": info_type} for info_type in info_types]}

    # Construct cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    storage_config = {
        "cloud_storage_options": {"file_set": {"url": f"gs://{input_gcs_bucket}"}}
    }

    # Specify the big query table to store the transformation details.
    big_query_table = {
        "project_id": project,
        "dataset_id": dataset_id,
        "table_id": table_id,
    }

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

    # Construct Transformation Configuration with de-identify Templates used
    # for transformation.
    transformation_config = {
        "deidentify_template": f"{parent}/deidentifyTemplates/{deid_template_id}",
        "structured_deidentify_template": f"{parent}/deidentifyTemplates/{structured_deid_template_id}",
        "image_redact_template": f"{parent}/deidentifyTemplates/{image_redact_template_id}",
    }

    # Tell the API where to send notification when the job is completed.
    actions = [
        {
            "deidentify": {
                "cloud_storage_output": f"gs://{output_gcs_bucket}",
                "transformation_config": transformation_config,
                "transformation_details_storage_config": {"table": big_query_table},
                "file_types_to_transform": ["IMAGE", "CSV", "TEXT_FILE"],
            }
        }
    ]

    # Construct the job definition.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    # Call the API.
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_job": inspect_job,
        }
    )

    job_name = response.name
    print(f"Inspection Job started : {job_name}")

    # Waiting for the job to get completed.
    job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})
    # Since the sleep time is kept as 30s, number of calls would be timeout/30.
    no_of_attempts = timeout // 30
    while no_of_attempts != 0:
        # Check if the job has completed.
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
            break
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.FAILED:
            print("Job Failed, Please check the configuration.")
            break

        # Sleep for a short duration before checking the job status again.
        time.sleep(30)
        no_of_attempts -= 1

        # Get DLP job status.
        job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})

    if job.state != google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
        print(f"Job did not complete within {timeout} minutes.")
        return

    # Print out the results.
    print(f"Job name: {job.name}")
    result = job.inspect_details.result
    print(f"Processed Bytes: {result.processed_bytes}")
    if result.info_type_stats:
        for stats in result.info_type_stats:
            print(f"Info type: {stats.info_type.name}")
            print(f"Count: {stats.count}")
    else:
        print("No findings.")

REST

Entrée JSON

{
   "inspect_job": {
     "storage_config": {
       "cloud_storage_options": {
         "file_set": {
           "url": "INPUT_DIRECTORY"
         }
       }
     },
     "inspect_config": {
       "info_types": [
         {
           "name": "PERSON_NAME"
         }
       ]
     },
     "actions": {
       "deidentify": {
         "cloud_storage_output": "OUTPUT_DIRECTORY",
         "transformation_config": {
           "deidentify_template": "DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
           "structured_deidentify_template": "STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
           "image_redact_template": "IMAGE_REDACTION_TEMPLATE_NAME"
         },
         "transformation_details_storage_config": {
           "table": {
             "project_id": "TRANSFORMATION_DETAILS_PROJECT_ID",
             "dataset_id": "TRANSFORMATION_DETAILS_DATASET_ID",
             "table_id": "TRANSFORMATION_DETAILS_TABLE_ID"
           }
         },
         "fileTypesToTransform": ["IMAGE","CSV", "TEXT_FILE"]
       }
     }
   }
 }

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID: ID du projet dans lequel vous souhaitez stocker la tâche d'inspection.
INPUT_DIRECTORY: répertoire Cloud Storage que vous souhaitez inspecter (par exemple, gs://input-bucket/folder1/folder1a). Si l'URL se termine par une barre oblique, aucun sous-répertoire de INPUT_DIRECTORY n'est analysé.
OUTPUT_DIRECTORY: répertoire Cloud Storage dans lequel vous souhaitez stocker les fichiers anonymisés. Ce répertoire ne doit pas se trouver dans le même bucket Cloud Storage que INPUT_DIRECTORY.
DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME: nom complet de la ressource du modèle de désidentification par défaut (pour les fichiers structurés et non structurés) si vous en avez créé un. Cette valeur doit être au format projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME: nom complet de la ressource du modèle de désidentification pour les fichiers structurés, si vous en avez créé un. Cette valeur doit être au format projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
IMAGE_REDACTION_TEMPLATE_NAME: nom complet de la ressource du modèle de masquage d'image pour les images, si vous en avez créé un. Cette valeur doit être au format projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
TRANSFORMATION_DETAILS_PROJECT_ID: ID du projet dans lequel vous souhaitez stocker les détails de la transformation.
TRANSFORMATION_DETAILS_DATASET_ID: ID de l'ensemble de données BigQuery dans lequel vous souhaitez stocker les détails de la transformation. Si vous ne fournissez pas d'ID de table, le système en crée automatiquement un.
TRANSFORMATION_DETAILS_TABLE_ID: ID de la table BigQuery dans laquelle vous souhaitez stocker les détails de la transformation.

Notez les éléments suivants:

inspectJob: objet de configuration de la tâche (DlpJob). Cet objet contient la configuration des étapes d'inspection et de suppression de l'identification.
storageConfig: emplacement du contenu à inspecter (StorageConfig). Cet exemple spécifie un bucket Cloud Storage CloudStorageOptions.
inspectConfig: informations sur les données sensibles que vous souhaitez inspecter (InspectConfig). Cet exemple recherche du contenu correspondant à l'infoType intégré PERSON_NAME.
actions: actions à effectuer une fois la partie inspection de la tâche terminée (Action).
deidentify: spécifier cette action indique à la protection des données sensibles d'anonymiser les données sensibles correspondantes conformément à la configuration spécifiée à l'intérieur (Deidentify).
cloud_storage_output: spécifie l'URL du répertoire Cloud Storage que vous souhaitez inspecter.
transformation_config: spécifie comment la protection des données sensibles doit anonymiser les données sensibles dans les fichiers structurés, les fichiers non structurés et les images (TransformationConfig).

Si vous n'incluez pas d'objet TransformationConfig, la protection des données sensibles remplace les données sensibles dans le texte par leur infoType. Sur les images, il recouvre les données sensibles avec un cadre noir.
transformation_details_storage_config: indique que la protection des données sensibles doit stocker des métadonnées sur chaque transformation qu'elle effectue pour cette tâche. Il spécifie également l'emplacement et le nom de la table dans laquelle la protection des données sensibles doit stocker ces métadonnées (TransformationDetailsStorageConfig).
fileTypesToTransform: limite l'opération d'anonymisation aux seuls types de fichiers que vous listez. Si vous ne définissez pas ce champ, tous les types de fichiers compatibles inclus dans l'opération d'inspection sont également inclus dans l'opération de désidentification. Dans cet exemple, la protection des données sensibles ne dé-identifie que les fichiers image, CSV et texte, même si vous avez configuré DlpJob pour inspecter tous les types de fichiers compatibles.

Créer une tâche d'inspection via l'API REST

Pour créer la tâche d'inspection (DlpJob), envoyez une requête projects.dlpJobs.create. Pour envoyer la requête à l'aide de cURL, enregistrez l'exemple REST précédent en tant que fichier JSON, puis exécutez la commande suivante:

curl -s \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs \
-d @PATH_TO_JSON_FILE

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID: ID du projet dans lequel vous avez stocké le DlpJob.
PATH_TO_JSON_FILE: chemin d'accès au fichier JSON contenant le corps de la requête.

La protection des données sensibles renvoie l'identifiant de l'DlpJob nouvellement créé, son état et un instantané de la configuration d'inspection que vous avez définie.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID",
  "type": "INSPECT_JOB",
  "state": "PENDING",
  ...
}

Récupérer les résultats de la tâche d'inspection

Pour récupérer les résultats de DlpJob, envoyez une requête projects.dlpJobs.get:

curl -s \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID: ID du projet dans lequel vous avez stocké le DlpJob.
JOB_ID: ID de la tâche renvoyée lorsque vous avez créé DlpJob.

Si l'opération est terminée, vous obtenez une réponse semblable à celle-ci:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID",
  "type": "INSPECT_JOB",
  "state": "DONE",
  "inspectDetails": {
    "requestedOptions": {
      "snapshotInspectTemplate": {},
      "jobConfig": {
        "storageConfig": {
          "cloudStorageOptions": {
            "fileSet": {
              "url": "INPUT_DIRECTORY"
            }
          }
        },
        "inspectConfig": {
          "infoTypes": [
            {
              "name": "PERSON_NAME"
            }
          ],
          "limits": {}
        },
        "actions": [
          {
            "deidentify": {
              "transformationDetailsStorageConfig": {
                "table": {
                  "projectId": "TRANSFORMATION_DETAILS_PROJECT_ID",
                  "datasetId": "TRANSFORMATION_DETAILS_DATASET_ID",
                  "tableId": "TRANSFORMATION_DETAILS_TABLE_ID"
                }
              },
              "transformationConfig": {
                "deidentifyTemplate": "DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
                "structuredDeidentifyTemplate": "STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
                "imageRedactTemplate": "IMAGE_REDACTION_TEMPLATE_NAME"
              },
              "fileTypesToTransform": [
                "IMAGE",
                "CSV",
                "TEXT_FILE"
              ],
              "cloudStorageOutput": "OUTPUT_DIRECTORY"
            }
          }
        ]
      }
    },
    "result": {
      "processedBytes": "25242",
      "totalEstimatedBytes": "25242",
      "infoTypeStats": [
        {
          "infoType": {
            "name": "PERSON_NAME"
          },
          "count": "114"
        }
      ]
    }
  },
  "createTime": "2022-06-09T23:00:53.380Z",
  "startTime": "2022-06-09T23:01:27.986383Z",
  "endTime": "2022-06-09T23:02:00.443536Z",
  "actionDetails": [
    {
      "deidentifyDetails": {
        "requestedOptions": {
          "snapshotDeidentifyTemplate": {
            "name": "DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
            "createTime": "2022-06-09T17:46:34.208923Z",
            "updateTime": "2022-06-09T17:46:34.208923Z",
            "deidentifyConfig": {
              "infoTypeTransformations": {
                "transformations": [
                  {
                    "primitiveTransformation": {
                      "characterMaskConfig": {
                        "maskingCharacter": "*",
                        "numberToMask": 25
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            },
            "locationId": "global"
          },
          "snapshotStructuredDeidentifyTemplate": {
            "name": "STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME",
            "createTime": "2022-06-09T20:51:12.411456Z",
            "updateTime": "2022-06-09T21:07:53.633149Z",
            "deidentifyConfig": {
              "recordTransformations": {
                "fieldTransformations": [
                  {
                    "fields": [
                      {
                        "name": "Name"
                      }
                    ],
                    "primitiveTransformation": {
                      "replaceConfig": {
                        "newValue": {
                          "stringValue": "[redacted]"
                        }
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            },
            "locationId": "global"
          },
          "snapshotImageRedactTemplate": {
            "name": "IMAGE_REDACTION_TEMPLATE_NAME",
            "createTime": "2022-06-09T20:52:25.453564Z",
            "updateTime": "2022-06-09T20:52:25.453564Z",
            "deidentifyConfig": {},
            "locationId": "global"
          }
        },
        "deidentifyStats": {
          "transformedBytes": "3972",
          "transformationCount": "110"
        }
      }
    }
  ],
  "locationId": "global"
}

Étape suivante

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