Protección de Datos Sensibles puede detectar, clasificar y desidentificar datos sensibles en datos estructurados. Cuando se anonimiza contenido en forma de tabla, la estructura y las columnas proporcionan a Protección de Datos Sensibles pistas adicionales que pueden permitirle ofrecer mejores resultados en algunos casos prácticos. Por ejemplo, puedes analizar una sola columna para buscar un tipo de datos concreto en lugar de toda la estructura de la tabla.
En este artículo se ofrecen ejemplos de cómo configurar la desidentificación de datos sensibles en texto estructurado. La desidentificación se habilita mediante transformaciones de registros. Estas transformaciones se aplican a los valores de los datos de texto tabulares que se identifican como un infoType específico o a una columna completa de datos tabulares.
En este tema también se ofrecen ejemplos de transformaciones de datos tabulares mediante el método de hash criptográfico. Los métodos de transformación criptográfica son únicos porque requieren una clave criptográfica.
El JSON que se muestra en los siguientes ejemplos se puede insertar en cualquier solicitud de anonimización dentro del atributo "deidentifyConfig"
(DeidentifyConfig
)
. Haz clic en el enlace "Ejemplo del Explorador de APIs" para probar el JSON de ejemplo en el Explorador de APIs.
Transformar una columna sin inspección
Para transformar una columna específica cuyo contenido ya se conoce, puedes omitir la inspección y especificar una transformación directamente. En el ejemplo que se muestra después de la tabla, se clasifica la columna "PUNTUACIÓN DE FELICIDAD" en incrementos de 10.
Entrada | Tabla transformada | ||||||||||||||||||||||||
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C#
Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.
Para autenticarte en Protección de Datos Sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.
Go
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Java
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PHP
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
Transformar una columna en función del valor de otra columna
Puedes transformar una columna en función del valor de otra. En este ejemplo, se oculta "HAPPINESS SCORE" de todos los pacientes mayores de 89 años.
Entrada | Tabla transformada | ||||||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformar los resultados de las columnas
Puedes transformar los resultados que formen parte del contenido de una celda o todo el contenido. En este ejemplo, todas las instancias de PERSON_NAME
se anonimizan.
Entrada | Tabla transformada | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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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"
}
]
}
]
}
}
Suprimir una fila según el contenido de una columna
Puedes eliminar una fila completa en función del contenido que aparezca en cualquier columna. En este ejemplo, se suprime el registro de "Charles Dickens", ya que este paciente tiene más de 89 años.
Entrada | Tabla transformada | |||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformar los resultados solo cuando se cumplan condiciones específicas en otro campo
En este ejemplo, los PERSON_NAME
resultados solo se ocultan si en la columna "EDAD"
se indica que el paciente tiene más de 89 años.
Entrada | Tabla transformada | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformar los resultados mediante una transformación de hash criptográfico
En los siguientes ejemplos de JSON se usan transformaciones de infoType para indicar a la API DLP que inspeccione toda la estructura de la tabla en busca de infoTypes específicos y, a continuación, cifre los valores coincidentes mediante una clave transitoriaCryptoKey
.
En el siguiente ejemplo se muestra cómo desidentificar dos infoTypes mediante una transformación de hash criptográfica.
Entrada:
userid | comentarios |
---|---|
user1@example.org | Mi correo es usuario1@example.org y mi teléfono es 858-555-0222 |
user2@example.org | Mi correo es user2@example.org y mi teléfono es 858-555-0223 |
user3@example.org | Mi correo es user3@example.org y mi teléfono es 858-555-0224 |
Tabla transformada:
userid | comentarios |
---|---|
1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | Mi correo es 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= y mi teléfono es hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0= |
4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | Mi correo es 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= y mi teléfono es KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | mi correo es bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= y mi teléfono es eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
C#
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Node.js
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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" } ] } ] } } }
Transformar los resultados mediante dos transformaciones de hash criptográficas independientes
En este ejemplo se muestra cómo puedes usar diferentes claves criptográficas en distintas transformaciones dentro de una misma configuración de desidentificación. En primer lugar, se declara una transformación de campo en el campo "userid". Esa transformación no incluye ninguna transformación de infoType, por lo que el campo "userid" de cada fila se transforma independientemente de su tipo de datos. A continuación, se declara otra transformación de campo, esta vez en el campo "comments".
Entrada:
userid | comentarios |
---|---|
user1@example.org | Mi correo es usuario1@example.org y mi teléfono es 858-555-0222 |
abbyabernathy1 | Mi ID de usuario es abbyabernathy1 y mi correo es aabernathy@example.com |
Tabla transformada:
userid | comentarios |
---|---|
5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | Mi correo es vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ= y mi teléfono es BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | Mi ID de usuario es abbyabernathy1 y mi correo es TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
C#
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Python
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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" } ] } ] } } }Transformar resultados con encriptado con preservación de formato
En este ejemplo se muestra cómo usar Protección de datos sensibles para sustituir una cadena sensible por un token que tenga la misma longitud y el mismo alfabeto que la cadena original. En este ejemplo se usa el método de transformación
CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Para obtener más información, consulta Encriptado que mantiene el formato.
C#
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PHP
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Python
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Volver a identificar resultados desidentificados mediante encriptado con preservación de formato
En este ejemplo se muestra cómo usar la protección de datos sensibles para volver a identificar datos sensibles en tablas que se han desidentificado mediante el método de transformación CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Para obtener más información, consulta Encriptado que mantiene el formato.
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