Criar cópias desidentificadas de dados armazenados no Cloud Storage usando a API

Nesta página, descrevemos como inspecionar um recurso do Cloud Storage e criar cópias desidentificadas dos dados usando a API Cloud Data Loss Prevention.

Essa operação ajuda a garantir que os arquivos usados nos processos dos seus negócios não contenham dados confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII). A proteção de dados confidenciais pode inspecionar dados confidenciais em arquivos em um bucket do Cloud Storage e criar cópias desidentificadas desses arquivos em um bucket separado. Você pode usar as cópias desidentificadas nos seus processos comerciais.

Para mais informações sobre esse atributo, consulte Desidentificação de dados confidenciais no Cloud Storage.

Antes de começar

Nesta página, pressupomos o seguinte:

• Você ativou o faturamento.

  Saiba como ativar o faturamento

• Você ativou a proteção de dados sensíveis.

  Ativa a proteção de dados sensíveis

• Você tem um bucket do Cloud Storage com dados que quer desidentificar.

• Enviar uma solicitação HTTP para a API DLP. Para mais informações, consulte Inspecionar textos confidenciais usando a API DLP.

Saiba mais sobre as limitações e os pontos de consideração dessa operação.

A inspeção de armazenamento requer o seguinte escopo do OAuth: https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform. Para mais informações, consulte Como autenticar na API DLP.

Papéis do IAM obrigatórios

Se todos os recursos dessa operação estiverem no mesmo projeto, o papel de Agente de serviço da API DLP (roles/dlp.serviceAgent) no agente de serviço será suficiente. Com esse papel, você pode fazer o seguinte:

• Criar o job de inspeção
• Ler os arquivos no diretório de entrada
• Gravar os arquivos desidentificados no diretório de saída
• Gravar os detalhes da transformação em uma tabela do BigQuery

Os recursos relevantes incluem o job de inspeção, os modelos de desidentificação, o bucket de entrada, o bucket de saída e a tabela de detalhes da transformação.

Se você precisa ter os recursos em projetos separados, verifique se o agente de serviço do projeto também tem os seguintes papéis:

• O papel Leitor de objetos do Storage (roles/storage.objectViewer) no bucket de entrada ou no projeto que o contém.
• O papel Criador de objetos do Storage (roles/storage.objectCreator) no bucket de saída ou no projeto que o contém.
• O papel Editor de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataEditor) na tabela de detalhes da transformação ou no projeto que a contém.

Para conceder um papel ao seu agente de serviço, que é uma conta serviço gerenciado pelo Google, consulte Conceder um único papel. Também é possível controlar o acesso nos seguintes níveis:

• Bucket do Cloud Storage
• Conjunto de dados do BigQuery
• Tabela do BigQuery

Visão geral da API

Para criar cópias desidentificadas do conteúdo armazenado no Cloud Storage, configure um job de inspeção que procure dados confidenciais de acordo com os critérios especificados. Em seguida, no job de inspeção, forneça instruções de desidentificação na forma de uma ação Deidentify.

Observação : em proteção de dados sensíveis, uma ação é algo que ocorre depois que um job de proteção de dados sensíveis é concluído. Para mais informações sobre ações, consulte:

1. Tópico conceitual sobre Ações
2. Documentação de referência de Ação
3. Como recuperar os resultados da inspeção

Se você quiser verificar apenas um subconjunto dos arquivos no seu bucket, poderá limitar os arquivos que o job verifica. As opções aceitas para jobs com desidentificação são a filtragem de arquivos por tipo (FileType) e expressão regular (FileSet).

Quando você ativa a ação Deidentify, por padrão, a proteção de dados sensíveis cria cópias desidentificadas (transformadas) de todos os tipos de arquivos compatíveis incluídos na verificação. No entanto, é possível configurar o job para transformar apenas um subconjunto dos tipos de arquivo compatíveis.

Opcional: criar modelos de desidentificação

Se você quiser controlar como as descobertas são transformadas, crie os modelos a seguir. Esses modelos fornecem instruções sobre como transformar descobertas em arquivos estruturados, arquivos não estruturados e imagens.

Observação :se você escolher um método criptográfico, primeiro será necessário criar uma chave encapsulada usando o Cloud Key Management Service e fornecer essa chave no seu modelo de desidentificação. Chaves transitórias (brutas) não são aceitas.

• Desidentificar modelo:um DeidentifyTemplate padrão a ser usado para arquivos não estruturados, como arquivos de texto de formato livre. Esse tipo de DeidentifyTemplate não pode conter um objeto RecordTransformations, que é compatível apenas com conteúdo estruturado. Se esse modelo não estiver presente, a proteção de dados sensíveis usará o método ReplaceWithInfoTypeConfig para transformar arquivos não estruturados.

• Modelo de desidentificação estruturado: um DeidentifyTemplate a ser usado para arquivos estruturados, como arquivos CSV. Esse DeidentifyTemplate pode conter RecordTransformations. Se esse modelo não estiver presente, a proteção de dados sensíveis vai usar o modelo de desidentificação padrão que você criou. Se isso também não estiver presente, a proteção de dados sensíveis usará o método ReplaceWithInfoTypeConfig para transformar arquivos estruturados.

• Modelo de edição de imagem:um DeidentifyTemplate a ser usado para imagens. Esse modelo precisa conter um objeto ImageTransformations. Se esse modelo não estiver presente, a proteção de dados sensíveis editará todas as descobertas em imagens com uma caixa preta.

Saiba mais sobre como criar um modelo de desidentificação.

Criar um job de inspeção com uma ação de desidentificação

O objeto DlpJob fornece instruções sobre o que inspecionar, quais tipos de dados sinalizar como confidenciais e o que fazer com as descobertas. Para desidentificar dados confidenciais em um diretório do Cloud Storage, o DlpJob precisa definir pelo menos o seguinte:

• Um objeto StorageConfig, que especifica o diretório do Cloud Storage a ser inspecionado.
• Um objeto InspectConfig, que contém os tipos de dados a serem procurados e outras instruções de inspeção sobre como encontrar os dados sensíveis.

• Uma ação Deidentify que contém o seguinte:

  • Um objeto TransformationConfig, que especifica todos os modelos que você criou para desidentificar dados em arquivos estruturados e não estruturados. Também é possível incluir a configuração para encobrir dados sensíveis de imagens.

    Se você não incluir um objeto TransformationConfig, a proteção de dados sensíveis substituirá dados confidenciais no texto pelo infoType. Em imagens, ele cobre dados sensíveis com uma caixa preta.

  • Um objeto TransformationDetailsStorageConfig, que especifica uma tabela do BigQuery em que a proteção de dados confidenciais precisa armazenar detalhes sobre cada transformação. Para cada transformação, os detalhes incluem uma descrição, um código de sucesso ou erro, todos os detalhes do erro, o número de bytes transformados, o local do conteúdo transformado e o nome do job de inspeção em que a proteção de dados sensíveis fez a transformação. Esta tabela não armazena o conteúdo real desidentificado.

  Quando os dados são gravados em uma tabela do BigQuery, o faturamento e o uso de cota são aplicados ao projeto que contém a tabela de destino.

Depois que o conteúdo copiado for desidentificado, o job de desidentificação será concluído. O job contém um resumo de quantas vezes as transformações especificadas foram aplicadas, que pode ser recuperado usando o método projects.dlpJobs.get em DlpJob. O DlpJob retornado inclui um objeto DeidentifyDataSourceDetails e um objeto InspectDataSourceDetails. Esses objetos contêm os resultados de uma ação Deidentify e o job de inspeção, respectivamente.

Se você incluiu um objeto TransformationDetailsStorageConfig em DlpJob, uma tabela do BigQuery será criada contendo metadados sobre os detalhes da transformação. Para cada transformação que ocorre, a proteção de dados sensíveis grava uma linha de metadados na tabela. Para mais informações sobre o conteúdo da tabela, consulte Referência de detalhes de transformação.

Exemplos de código

Os exemplos a seguir demonstram como usar a API DLP para criar cópias desidentificadas dos arquivos do Cloud Storage.

Observação: o exemplo a seguir requer um token de acesso do OAuth 2.0.

Método e URL HTTP

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

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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// 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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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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

Entrada 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"]
       }
     }
   }
 }

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto em que você quer armazenar o job de inspeção.
• INPUT_DIRECTORY: o diretório do Cloud Storage que você quer inspecionar. Por exemplo, gs://input-bucket/folder1/folder1a. Se o URL terminar em uma barra à direita, os subdiretórios dentro de INPUT_DIRECTORY não serão verificados.
• OUTPUT_DIRECTORY: o diretório do Cloud Storage em que você quer armazenar os arquivos desidentificados. Esse diretório não pode estar no mesmo bucket do Cloud Storage que INPUT_DIRECTORY.
• DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME: o nome completo do recurso do modelo de desidentificação padrão, para arquivos não estruturados e estruturados, se você criou um. Esse valor precisa estar no formato projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
• STRUCTURED_DEIDENTIFY_TEMPLATE_NAME: o nome completo do recurso do modelo de desidentificação para arquivos estruturados, se você tiver criado um. Esse valor precisa estar no formato projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
• IMAGE_REDACTION_TEMPLATE_NAME: o nome completo do recurso do modelo de edição de imagens para imagens, se você tiver criado um. Esse valor precisa estar no formato projects/projectName/(locations/locationId)/deidentifyTemplates/templateName.
• TRANSFORMATION_DETAILS_PROJECT_ID: o ID do projeto em que você quer armazenar os detalhes da transformação.
• TRANSFORMATION_DETAILS_DATASET_ID: o ID do conjunto de dados do BigQuery em que você quer armazenar os detalhes da transformação. Se você não fornecer um ID de tabela, o sistema criará um automaticamente.
• TRANSFORMATION_DETAILS_TABLE_ID: o ID da tabela do BigQuery em que você quer armazenar os detalhes da transformação.

Observe os seguintes objetos:

• inspectJob: o objeto de configuração do job (DlpJob). Esse objeto contém a configuração dos estágios de inspeção e de desidentificação.
• storageConfig: o local do conteúdo que será inspecionado (StorageConfig). Este exemplo especifica um bucket do Cloud Storage CloudStorageOptions.
• inspectConfig: informações sobre os dados confidenciais que você quer inspecionar (InspectConfig). Neste exemplo, este exemplo inspeciona o conteúdo que corresponde ao infoType PERSON_NAME integrado.
• actions: as ações a serem realizadas após a conclusão da parte de inspeção do job (Action).
• deidentify: especificar essa ação instrui a proteção de dados sensíveis a desidentificar os dados sensíveis correspondentes de acordo com a configuração especificada em (Deidentify).
• cloud_storage_output: especifica o URL do diretório do Cloud Storage que você quer inspecionar.

• transformation_config: especifica como a proteção de dados sensíveis precisa desidentificar dados confidenciais em arquivos estruturados, arquivos não estruturados e imagens (TransformationConfig).

  Se você não incluir um objeto TransformationConfig, a proteção de dados sensíveis substituirá dados confidenciais no texto pelo infoType. Em imagens, ele cobre dados sensíveis com uma caixa preta.

• transformation_details_storage_config: especifica que a proteção de dados sensíveis precisa armazenar metadados sobre cada transformação executada para esse job. Além disso, ele especifica o local e o nome da tabela em que a proteção de dados sensíveis precisa armazenar os metadados (TransformationDetailsStorageConfig).

• fileTypesToTransform: limita a operação de desidentificação apenas aos tipos de arquivo que você lista. Se você não definir esse campo, todos os tipos de arquivo compatíveis incluídos na operação de inspeção também serão incluídos na operação de desidentificação. Nesse exemplo, a proteção de dados sensíveis desidentifica apenas arquivos de imagem, CSV e texto, mesmo que você tenha configurado o DlpJob para inspecionar todos os tipos de arquivos compatíveis.

Criar um job de inspeção usando a API REST

Para criar o job de inspeção (DlpJob), envie uma solicitação projects.dlpJobs.create. Para enviar a solicitação usando cURL, salve o exemplo REST anterior como um arquivo JSON e execute o seguinte comando:

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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto em que você armazenou o DlpJob.
• PATH_TO_JSON_FILE: o caminho para o arquivo JSON que contém o corpo da solicitação.

A proteção de dados sensíveis retorna o identificador do DlpJob recém-criado, o status dele e um snapshot da configuração de inspeção definida.

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

Recuperar os resultados do job de inspeção

Para recuperar os resultados de DlpJob, envie uma solicitação 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

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto em que você armazenou o DlpJob.
• JOB_ID: o ID do job que foi retornado quando você criou o DlpJob.

Se a operação for concluída, você vai receber uma resposta semelhante a esta:

{
  "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"
}

A seguir

• Saiba mais sobre o processo de desidentificação dos dados no armazenamento.
• Saiba como desidentificar dados no armazenamento usando o console do Google Cloud.
• Siga as etapas do codelab Como criar uma cópia desidentificada de dados no Cloud Storage.
• Saiba mais sobre transformações de desidentificação.
• Saiba como inspecionar o armazenamento em busca de dados sensíveis.