Sensitive Data Protection은 구조화된 데이터 내에서 민감한 정보를 감지, 분류, 익명화할 수 있습니다. 콘텐츠를 테이블을 익명화할 때 구조 및 열은 Sensitive Data Protection에 일부 사용 사례에 더 나은 결과를 제공하는 데 사용할 수 있는 추가 정보를 제공합니다. 예를 들어 전체 테이블 구조 대신 단일 열에서 특정 데이터 유형을 스캔할 수 있습니다.
이 주제에서는 구조화된 텍스트 내에서 민감한 정보의 익명화를 구성하는 방법을 예시로 제공합니다. 익명화는 레코드 변환을 통해 사용 설정됩니다. 이러한 변환은 표 형식 텍스트 데이터에서 특정 infoType으로 식별되는 값 또는 표 형식 데이터의 전체 열에 적용됩니다.
이 주제에서는 암호화 해시 방법을 사용하는 표 형식 데이터 변환도 예시로 제공합니다. 암호화 변환 메서드는 암호화 키 요구 사항으로 인해 고유합니다.
다음 예시에서 제공된 JSON은 "deidentifyConfig"
(DeidentifyConfig
) 속성 내에서 모든 익명화 요청에 삽입할 수 있습니다. 'API 탐색기 예시' 링크를 클릭하여 API 탐색기의 JSON 예시를 사용해 보세요.
검사 없이 열 변환
콘텐츠가 이미 알려진 특정 열을 변환하려면 검사를 건너 뛰고 변환을 직접 지정할 수 있습니다. 표 다음에 나오는 예시에서 버킷은 '행복 점수' 열을 10씩 증가시킵니다.
입력 | 변환된 테이블 | ||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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C#
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Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
다른 열의 값에 따라 열 변환
다른 열의 값에 따라 열을 변환할 수 있습니다. 이 예시에서는 만 89세 이상 모든 환자에 대해 '해당 점수'를 수정합니다.
입력 | 변환된 테이블 | ||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"maskingCharacter":"*"
}
},
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
열에서 확인된 발견 항목 변환
셀 콘텐츠의 일부 또는 전체를 구성하는 발견 항목을 변환할 수 있습니다. 이 예시에서는 PERSON_NAME
의 모든 인스턴스가 익명처리됩니다.
입력 | 변환된 테이블 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
]
}
]
}
}
열의 콘텐츠에 따라 행 표시 제한
열에 표시되는 콘텐츠를 기반으로 행을 완전히 삭제할 수 있습니다. 이 예시는 환자가 만 89세 이상이므로 '찰스 디킨스'의 레코드를 표시하지 않습니다.
입력 | 변환된 테이블 | |||||||||||||||||||||
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"recordSuppressions":[
{
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
다른 필드에서 특정 조건이 충족될 떄만 발견 항목을 변환합니다.
이 예시에서 PERSON_NAME
발견 항목은 '연령' 열에 환자의 연령이 만 89세 이상이라고 표시되는 경우에만 수정됩니다.
입력 | 변환된 테이블 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
],
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
암호화 해시 변환을 사용하여 발견 항목 변환
다음 JSON 예시에서는 infoType 변환을 사용하여 DLP API가 전체 테이블 구조에서 특정 infoType을 검사한 다음 일시적인 CryptoKey
를 사용하여 일치하는 값을 암호화하도록 지시합니다.
다음 예시에서는 암호화 해시 변환을 사용하여 두 개의 infoType을 익명화하는 방법을 보여줍니다.
입력:
사용자 ID | 댓글 |
---|---|
user1@example.org | 내 이메일은 user1@example.org이고 전화번호는 858-555-0222입니다. |
user2@example.org | 내 이메일은 user2@example.org이고 전화번호는 858-555-0223입니다. |
user3@example.org | 내 이메일은 user3@example.org이고 전화 번호는 858-555-0224입니다. |
변환된 테이블:
사용자 ID | 댓글 |
---|---|
1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | 내 이메일는 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM=이고 전화번호는 hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0=입니다. |
4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | 내 이메일은 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM=이고 전화번호는 KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw=입니다. |
bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | 내 이메일은 bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0=이고 전화번호는 eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc=입니다. |
C#
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PHP
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REST
{ "inspectConfig":{ "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ] }, "deidentifyConfig":{ "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY]" } } } } } ] } }, "item":{ "table":{ "headers":[ { "name":"userid" }, { "name":"comments" } ], "rows":[ { "values":[ { "stringValue":"abby_abernathy@example.org" }, { "stringValue":"my email is abby_abernathy@example.org and phone is 858-555-0222" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"bert_beauregard@example.org" }, { "stringValue":"my email is bert_beauregard@example.org and phone is 858-555-0223" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"cathy_crenshaw@example.org" }, { "stringValue":"my email is cathy_crenshaw@example.org and phone is 858-555-0224" } ] } ] } } }
서로 다른 두 개의 암호화 해시 변환을 사용하여 발견 항목 변환
이 예시에서는 단일 익명화 구성 내에서 다양한 변환에 서로 다른 암호화 키를 사용하는 방법을 보여줍니다. 먼저 '사용자 ID' 필드의 필드 변환이 선언됩니다. 이 변환에는 infoType 변환이 포함되지 않으므로 데이터 유형에 관계없이 각 행의 '사용자 ID' 필드가 변환됩니다. 그런 다음 다른 필드 변환이 선언됩니다.이 변환은 '댓글' 필드에 있습니다.
입력:
사용자 ID | 댓글 |
---|---|
user1@example.org | 내 이메일은 user1@example.org이고 전화번호는 858-555-0222입니다. |
abbyabernathy1 | 내 사용자 ID는 abbyabernathy1이고 이메일은 aabernathy@example.com입니다. |
변환된 테이블:
사용자 ID | 댓글 |
---|---|
5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | 내 이메일은 vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ=이고 전화번호는 phone is BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk=입니다. |
t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | 내 사용자 ID는 abbyabernathy1이고 이메일은 TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w=입니다. |
C#
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REST
{ "inspectConfig":{ "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ] }, "deidentifyConfig":{ "recordTransformations":{ "fieldTransformations":[ { "fields":[ { "name":"userid" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-1]" } } } } }, { "fields":[ { "name":"comments" } ], "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"PHONE_NUMBER" }, { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-2]" } } } } } ] } } ] } }, "item":{ "table":{ "headers":[ { "name":"userid" }, { "name":"comments" } ], "rows":[ { "values":[ { "stringValue":"user1@example.org" }, { "stringValue":"my email is user1@example.org and phone is 858-333-2222" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"abbyabernathy1" }, { "stringValue":"my userid is abbyabernathy1 and my email is aabernathy@example.com" } ] } ] } } }형식 보존 암호화를 사용하여 발견 항목 변환
이 예시에서는 Sensitive Data Protection을 사용하여 민감한 문자열과 원래 문자열과 알파벳이 동일한 토큰으로 대체하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 CryptoReplaceFfxFpeConfig
변환 메서드를 사용합니다. 자세한 내용은 형식 보존 암호화를 참고하세요.
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형식 보존 암호화를 사용하여 익명화된 결과 재식별
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변환 메서드를 통해 익명화된 테이블의 민감한 정보를 재식별하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 형식 보존 암호화를 참고하세요.
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Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.
Python
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