Sensitive Data Protection può rilevare, classificare e anonimizzare i dati sensibili all'interno dei dati strutturati. Quando anonimizzi i contenuti come una tabella, la struttura e le colonne forniscono alla Protezione dei dati sensibili indizi aggiuntivi che possono consentirle di fornire risultati migliori per alcuni casi d'uso. Ad esempio, puoi eseguire la scansione di una singola colonna per un determinato tipo di dati anziché dell'intera struttura della tabella.
Questo argomento fornisce esempi di come configurare l'anonimizzazione dei dati sensibili nel testo strutturato. L'anonimizzazione è abilitata tramite le trasformazioni del record. Queste trasformazioni vengono applicate ai valori all'interno di dati di testo tabulari identificati come infoType specifico o a un'intera colonna di dati tabulari.
Questo argomento fornisce anche esempi di trasformazioni di dati tabulari utilizzando il metodo di hashing crittografico. I metodi di trasformazione crittografica sono unici perché richiedono una chiave di crittografia.
Il codice JSON riportato nei seguenti esempi può essere inserito in qualsiasi richiesta di anonimizzazione all'interno dell'attributo "deidentifyConfig"
(DeidentifyConfig
). Fai clic sul link "Esempio di Explorer API" per provare l'esempio JSON in
Explorer.
Trasformare una colonna senza ispezione
Per trasformare una colonna specifica in cui i contenuti sono già noti, puoi saltare l'ispezione e specificare direttamente una trasformazione. L'esempio riportato accanto alla tabella bucket la colonna "HAPPINESS SCORE" in incrementi di 10.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||
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C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma una colonna in base al valore di un'altra colonna
Puoi trasformare una colonna in base al valore di un'altra. Questo esempio oscura "HAPPINESS SCORE" per tutti i pazienti di età superiore a 89 anni.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||
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C#
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Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"maskingCharacter":"*"
}
},
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasformare i risultati trovati nelle colonne
Puoi trasformare i risultati che costituiscono solo una parte o tutti i contenuti di una cella. In questo esempio, tutte le istanze di PERSON_NAME
sono anonimizzate.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
]
}
]
}
}
Eliminare una riga in base al contenuto di una colonna
Puoi rimuovere una riga interamente in base ai contenuti visualizzati in qualsiasi colonna. Questo esempio elimina il record di "Charles Dickens", in quanto questo paziente ha più di 89 anni.
Input | Tabella trasformata | |||||||||||||||||||||
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"recordSuppressions":[
{
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma i risultati solo quando vengono soddisfatte condizioni specifiche in un altro campo
In questo esempio, i risultati PERSON_NAME
vengono oscurati solo se la colonna "AGE" indica che il paziente ha più di 89 anni.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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Java
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma i risultati utilizzando una trasformazione di hash crittografica
I seguenti esempi JSON utilizzano le trasformazioni di infoType per indicare all'API DLP di ispezionare l'intera struttura della tabella per infoTypes specifici e poi di criptare i valori corrispondenti utilizzando un CryptoKey
transitorio.
L'esempio seguente mostra l'anonimizzazione di due infoType utilizzando una trasformazione di hash criptato.
Input:
userid | commenti |
---|---|
user1@example.org | il mio indirizzo email è user1@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0222 |
user2@example.org | il mio indirizzo email è user2@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0223 |
user3@example.org | il mio indirizzo email è user3@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0224 |
Tabella trasformata:
userid | commenti |
---|---|
1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | il mio indirizzo email è 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= e il mio numero di telefono è hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0= |
4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | il mio indirizzo email è 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= e il mio numero di telefono è KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | il mio indirizzo email è bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= e il mio numero di telefono è eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
C#
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Java
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Node.js
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PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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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" } ] } ] } } }
Trasforma i risultati utilizzando due trasformazioni di hash crittografici distinte
Questo esempio mostra come utilizzare chiavi di crittografia diverse in diverse trasformazioni all'interno di un'unica configurazione di anonimizzazione. Innanzitutto, viene dichiarata una trasformazione di campo per il campo "userid". Questa trasformazione non include trasformazioni di infoType, pertanto il campo "userid" in ogni riga viene trasformato, indipendentemente dal tipo di dati. Viene poi dichiarata un'altra trasformazione del campo, questa volta per il campo "comments".
Input:
userid | commenti |
---|---|
user1@example.org | il mio indirizzo email è user1@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0222 |
abbyabernathy1 | il mio ID utente è abbyabernathy1 e la mia email è aabernathy@example.com |
Tabella trasformata:
userid | commenti |
---|---|
5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | il mio indirizzo email è vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ= e il mio numero di telefono è BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | il mio user-id è abbyabernathy1 e il mio indirizzo email è TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
C#
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PHP
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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" } ] } ] } } }Trasformare i risultati utilizzando la crittografia con protezione del formato
Questo esempio mostra come utilizzare Sensitive Data Protection per sostituire una stringa sensibile con un token che ha la stessa lunghezza e lo stesso alfabeto della stringa originale. Questo esempio utilizza il metodo di trasformazione
CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Per ulteriori informazioni, consulta Crittografia con protezione del formato.
C#
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Per autenticarti a Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Reidentificare i risultati anonimizzati utilizzando la crittografia con protezione del formato
Questo esempio mostra come utilizzare Sensitive Data Protection per reidentificare i dati sensibili nelle tabelle anonimizzate tramite il metodo di trasformazione CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Per ulteriori informazioni, consulta Crittografia con protezione del formato.
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