La protection des données sensibles peut détecter, classer et anonymiser les données sensibles au sein des données structurées. Lorsque vous anonymisez du contenu en tant que table, la structure et les colonnes fournissent à la protection des données sensibles des indices supplémentaires qui peuvent lui permettre de fournir de meilleurs résultats pour certains cas d'utilisation. Par exemple, vous pourriez ne rechercher un certain type de données que dans une seule colonne plutôt que dans l'ensemble de la structure du tableau.
Cet article fournit des exemples de configuration pour l'anonymisation des données sensibles dans un texte structuré. L'anonymisation est activée par le biais de transformations d'enregistrement. Ces transformations sont appliquées aux valeurs identifiées comme correspondant à un infoType spécifique dans les données de texte tabulaire ou à une colonne entière de données tabulaires.
Cet article fournit également des exemples de transformations de données tabulaires à l'aide de la méthode de hachage cryptographique. Les méthodes de transformation cryptographique sont uniques, car elles exigent une clé cryptographique.
Vous pouvez insérer le code JSON fourni dans les exemples suivants dans l'attribut "deidentifyConfig"
(DeidentifyConfig
) de n'importe quelle requête d'anonymisation. Cliquez sur le lien "Exemple dans APIs Explorer" pour essayer l'exemple de code JSON dans les API Explorer.
Transformer une colonne sans inspection
Pour transformer une colonne spécifique dont vous connaissez déjà le contenu, vous pouvez ignorer l'inspection et spécifier une transformation directement. L'exemple qui figure après le tableau convertit en buckets la colonne "HAPPINESS SCORE" par incréments de 10.
Entrée | Table transformée | ||||||||||||||||||||||||
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C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez Bibliothèques clientes pour 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.
Go
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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.
Java
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Node.js
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PHP
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Python
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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.
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
Transformer une colonne en fonction de la valeur d'une autre colonne
Vous pouvez transformer une colonne en fonction de la valeur d'une autre. Cet exemple permet de masquer la colonne "HAPPINESS SCORE" pour tous les patients âgés de plus de 89 ans.
Entrée | Table transformée | ||||||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformer les résultats trouvés dans les colonnes
Vous pouvez transformer les résultats qui ne représentent qu'une partie ou l'ensemble du contenu d'une cellule. Dans cet exemple, toutes les instances de PERSON_NAME
sont anonymisées.
Entrée | Table transformée | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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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"
}
]
}
]
}
}
Supprimer une ligne en fonction du contenu d'une colonne
Vous pouvez supprimer une ligne seulement en fonction du contenu qui figure dans une colonne donnée. Cet exemple supprime l'enregistrement "Charles Dickens", car ce patient est âgé de plus de 89 ans.
Entrée | Table transformée | |||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformer les résultats uniquement lorsque des conditions spécifiques sont remplies dans un autre champ
Dans cet exemple, les données de type PERSON_NAME
identifiées ne sont masquées que si la colonne "ÂGE" indique que le patient est âgé de plus de 89 ans.
Entrée | Table transformée | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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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"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Transformer les résultats à l'aide d'une transformation de hachage cryptographique
Les exemples JSON suivants utilisent des transformations d'infoType pour indiquer à l'API DLP d'inspecter la structure entière de la table à la recherche d'infoTypes spécifiques, puis de chiffrer les valeurs correspondantes à l'aide d'un CryptoKey
temporaire.
L'exemple suivant montre comment anonymiser deux infoTypes à l'aide d'une transformation de hachage cryptographique.
Entrée :
userid | Commentaires |
---|---|
user1@example.org | mon adresse e-mail est utilisateur1@exemple.org et mon numéro de téléphone est le 85 85 55 02 22 |
user2@example.org | mon adresse e-mail est utilisateur2@exemple.org et mon numéro de téléphone est le 85 85 55 02 23 |
user3@example.org | mon adresse e-mail est utilisateur3@exemple.org et mon numéro de téléphone est le 85 85 55 02 24 |
Tableau transformé :
userid | Commentaires |
---|---|
1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | mon adresse e-mail est 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= et mon numéro de téléphone est le hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKHWFcDVm0= |
4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | mon adresse e-mail est 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= et mon numéro de téléphone est le KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | mon adresse e-mail est bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= et mon numéro de téléphone est le eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
C#
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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" } ] } ] } } }
Transformer les résultats à l'aide de deux transformations de hachage cryptographique distinctes
Cet exemple montre comment utiliser différentes clés cryptographiques dans différentes transformations au sein d'une seule configuration d'anonymisation. Tout d'abord, une transformation du champ "ID utilisateur" est déclarée. Cette transformation n'inclut pas de transformation d'infoType. Par conséquent, le champ "ID utilisateur" de chaque ligne est transformé, quel que soit le type de données qu'il contient. Ensuite, une autre transformation de champ est déclarée pour le champ "Commentaires".
Entrée :
userid | Commentaires |
---|---|
user1@example.org | mon adresse e-mail est utilisateur1@exemple.org et mon numéro de téléphone est le 85 85 55 02 22 |
abbyabernathy1 | mon identifiant utilisateur est abbyabernathy1 et mon adresse e-mail est aabernathy@exemple.com |
Tableau transformé :
userid | Commentaires |
---|---|
5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | mon adresse e-mail est vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ= et mon numéro de téléphone est le BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | mon identifiant utilisateur est abbyabernathy1 et mon adresse e-mail est TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
C#
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Python
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REST
{Transformer les résultats à l'aide du chiffrement préservant le format
Cet exemple montre comment utiliser la protection des données sensibles pour remplacer une chaîne sensible par un jeton de même longueur et de même alphabet que la chaîne d'origine. Cet exemple utilise la méthode de transformation CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Pour en savoir plus, consultez la page Chiffrement préservant le format.
C#
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Restaurer l'identification des résultats anonymisés à l'aide du chiffrement préservant le format
Cet exemple montre comment utiliser la protection des données sensibles pour restaurer l'identification de données sensibles dans des tables anonymisées via la méthode de transformation CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Pour en savoir plus, consultez la page Chiffrement préservant le format.
C#
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