O Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) agora faz parte da Proteção de dados sensíveis. O nome da API continua o mesmo: API Cloud Data Loss Prevention (API DLP). Para saber mais sobre os serviços que compõem a Proteção de dados sensíveis, consulte Visão geral da Proteção de dados sensíveis.

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Inspecionar o armazenamento e os bancos de dados do Google Cloud para dados sensíveis

O gerenciamento adequado dos dados confidenciais armazenados em um repositório de armazenamento começa com a classificação de armazenamento. Isso significa identificar a localização dos dados confidenciais no repositório, o tipo dos dados confidenciais e como eles estão sendo usados. Esse conhecimento pode ajudar você a definir adequadamente o controle de acesso e as permissões de compartilhamento, além de fazer parte de um plano de monitoramento contínuo.

A Proteção de dados sensíveis pode detectar e classificar dados sensíveis armazenados em um local do Cloud Storage, um tipo do Datastore ou uma tabela do BigQuery. Ao verificar arquivos em locais do Cloud Storage, a Proteção de dados sensíveis é compatível com a verificação de arquivos binários, de texto, de imagem, do Microsoft Word, do Microsoft Excel, do Microsoft PowerPoint, de PDF e do Apache Avro. Os arquivos de tipos não reconhecidos são verificados como arquivos binários. Para mais informações sobre os tipos de arquivos aceitos, consulte Tipos de arquivos aceitos.

Para inspecionar dados sensíveis de armazenamento e bancos de dados, especifique o local e o tipo de dados sensíveis que a Proteção de dados sensíveis precisa procurar. A Proteção de dados sensíveis inicia um job que inspeciona os dados no local especificado e disponibiliza detalhes sobre os infoTypes encontrados no conteúdo, os valores de probabilidade e muito mais.

É possível configurar a inspeção de armazenamento e bancos de dados usando a proteção de dados sensíveis no console do Google Cloud, pela API RESTful DLP ou de maneira programática usando uma biblioteca de cliente de proteção de dados sensíveis em uma das várias linguagens.

Este tópico inclui:

Práticas recomendadas para configurar verificações de repositórios de armazenamento e bancos de dados do Google Cloud.
Instruções para configurar uma verificação de inspeção usando a proteção de dados sensíveis no console do Google Cloud e, opcionalmente, programar verificações periódicas de inspeção repetidas.
JSON e amostras de código para cada tipo de repositório de armazenamento do Google Cloud: (Cloud Storage, Firestore no modo Datastore e BigQuery).
Uma visão geral detalhada das opções de configuração dos jobs de verificação.
Instruções sobre como recuperar os resultados da verificação e como gerenciar os jobs de verificação criados com base em cada solicitação bem-sucedida.

Práticas recomendadas

Como identificar e priorizar a verificação

É importante avaliar primeiro os recursos e especificar quais deles têm a maior prioridade de verificação. Ao começar, é possível ter um grande acúmulo de dados que precisam de classificação e será impossível verificá-los imediatamente. Escolha inicialmente os dados que representam o maior risco potencial, por exemplo, dados que são acessados com frequência, amplamente acessíveis ou desconhecidos.

Garanta que a Proteção de Dados Sensíveis possa acessar seus dados

A Proteção de dados sensíveis precisa acessar os dados a serem verificados. Verifique se a conta de serviço da Proteção de dados sensíveis tem permissão para ler seus recursos.

Limite o escopo nas primeiras verificações

Para ter melhores resultados, limite o escopo dos seus primeiros jobs em vez de verificar todos os dados. Comece com uma tabela, um bucket ou alguns arquivos e use uma amostragem. Ao limitar o escopo das primeiras verificações, é possível determinar melhor quais detectores serão ativados e quais regras de exclusão podem ser necessárias para reduzir os falsos positivos. Assim, suas descobertas serão mais significativas. Evite ativar todos os infoTypes se você não precisar de todos eles, pois os falsos positivos ou as descobertas inúteis podem dificultar a avaliação do seu risco. Embora sejam úteis em determinados cenários, alguns infoTypes, como DATE, TIME, DOMAIN_NAME e URL, correspondem a uma ampla variedade de descobertas e podem não ser úteis para grandes verificações de dados.

Ao fazer a amostragem de um arquivo estruturado, como CSV, TSV ou Avro, verifique se o tamanho da amostra é grande o suficiente para cobrir o cabeçalho completo do arquivo e uma linha de dados. Para mais informações, consulte Como verificar arquivos estruturados no modo de análise estruturada.

Programar as verificações

Use os gatilhos de jobs da Proteção de dados sensíveis para executar verificações automaticamente e gerar descobertas diárias, semanais ou trimestrais. Essas verificações também podem ser configuradas para inspecionar apenas os dados que foram alterados desde a última verificação, o que pode economizar tempo e reduzir custos. Executar verificações regularmente pode ajudar você a identificar tendências ou anomalias nos resultados da verificação.

Latência do job

Não há objetivos de nível de serviço (SLO) garantidos para trabalhos e gatilhos de trabalho. A latência é afetada por vários fatores, incluindo a quantidade de dados a serem verificados, o repositório de armazenamento que está sendo verificado, o tipo e o número de infoTypes que você está verificando, a região em que o job é processado e os recursos de computação disponíveis nessa região. Portanto, a latência dos jobs de inspeção não pode ser determinada com antecedência.

Para ajudar a reduzir a latência do job, tente o seguinte:

Se a amostragem estiver disponível para o job ou gatilho, ative-a.
Evite ativar infoTypes desnecessários. Embora as informações a seguir sejam úteis em determinados cenários, esses infoTypes podem fazer com que as solicitações sejam executadas de forma muito mais lenta do que as que não os incluem:
- PERSON_NAME
- FEMALE_NAME
- MALE_NAME
- FIRST_NAME
- LAST_NAME
- DATE_OF_BIRTH
- LOCATION
- STREET_ADDRESS
- ORGANIZATION_NAME
Sempre especifique explicitamente os infoTypes. Não use uma lista de infoTypes vazias.
Se possível, use uma região de processamento diferente.

Se você ainda tiver problemas de latência com jobs depois de tentar essas técnicas, use solicitações content.inspect ou content.deidentify em vez de jobs. Esses métodos estão incluídos no contrato de nível de serviço. Para mais informações, consulte o Contrato de nível de serviço da Proteção de dados sensíveis.

Antes de começar

As instruções fornecidas neste tópico pressupõem o seguinte:

Você ativou o faturamento.

Saiba como ativar o faturamento
Você ativou a proteção de dados sensíveis.

Ativar a proteção de dados sensíveis

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

Inspecionar um local do Cloud Storage

É possível configurar uma inspeção de proteção de dados sensíveis de um local do Cloud Storage usando o console do Google Cloud, a API DLP por meio de solicitações REST ou RPC ou programaticamente em vários idiomas usando uma biblioteca de cliente. Para informações sobre os parâmetros incluídos nas amostras de código e JSON a seguir, consulte "Configurar inspeção de armazenamento", mais adiante neste tópico.

A Proteção de dados sensíveis depende de extensões de arquivo e tipos de mídia (MIME) para identificar os tipos de arquivos a serem verificados e os modos de verificação a serem aplicados. Por exemplo, a Proteção de dados sensíveis verifica um arquivo .txt no modo de texto simples, mesmo que o arquivo seja estruturado como um arquivo CSV, que normalmente é verificado no modo de análise estruturada.

Para configurar um job de verificação de um bucket do Cloud Storage usando a Proteção de Dados Sensíveis:

Console

Esta seção descreve como inspecionar um bucket ou uma pasta do Cloud Storage. Se você também quiser que a Proteção de dados sensíveis crie uma cópia desidentificada dos seus dados, consulte Desidentificar dados sensíveis armazenados no Cloud Storage usando o console do Google Cloud.

Na seção "Proteção de dados sensíveis" do console do Google Cloud, acesse a página Criar job ou gatilho de job.

Acesse Criar job ou gatilho de jobs

Observação: também é possível iniciar uma verificação da Proteção de dados sensíveis diretamente no navegador do Cloud Storage. Na coluna à direita do bucket que você quer verificar, clique no menu mais ações (exibido como três pontos na vertical) e, em seguida, clique em Verificar com a Proteção de dados sensíveis. A página de criação de jobs de Proteção de dados confidenciais é aberta em uma guia separada.
Insira as informações de job da Proteção de dados sensíveis e clique em Continuar para concluir cada etapa:
- Na Etapa 1: escolher dados de entrada, nomeie o job digitando um valor no campo Nome. Em Local, escolha o Cloud Storage no menu Tipo de armazenamento e insira o local dos dados a serem verificados. A seção Amostragem é pré-configurada para executar uma verificação de amostra com base nos seus dados. Você pode ajustar o campo Porcentagem de objetos verificados dentro do bucket para salvar recursos se você tiver uma grande quantidade de dados. Para mais detalhes, consulte Escolher dados de entrada.
- (Opcional) Na Etapa 2: configurar a detecção, é possível configurar os tipos de dados a serem procurados, chamados "infoTypes". Selecione na lista de infoTypes predefinidos ou selecione um modelo, se houver. Para mais detalhes, consulte Configurar a detecção.
- (Opcional) Na Etapa 3: adicionar ações, certifique-se de que a opção Notificar por e-mail esteja ativada.
  
  Ative Salvar no BigQuery para publicar as descobertas da Proteção de dados confidenciais em uma tabela do BigQuery. Preencha o seguinte:
  - Em ID do projeto, digite o ID do projeto em que seus resultados são armazenados.
  - Em ID do conjunto de dados, digite o nome do conjunto de dados que armazena os resultados.
  - (Opcional) Em ID da tabela, digite o nome da tabela que armazena seus resultados. Se nenhum ID de tabela for especificado, um nome padrão será atribuído a uma nova tabela semelhante ao seguinte: dlp_googleapis_[DATE]_1234567890, em que [DATE] representa a data em que a verificação é executada. Se você especificar uma tabela existente, as descobertas serão anexadas a ela.
  - (Opcional) Ative a opção Incluir citação para incluir as strings que correspondem a um detector de infoType. As citações são potencialmente confidenciais. Por padrão, a Proteção de dados sensíveis não as inclui nas descobertas.
  Quando os dados são gravados em uma tabela do BigQuery, o uso do faturamento e da cota é aplicado ao projeto que contém a tabela de destino.
  
  Se você quiser criar uma cópia desidentificada dos seus dados, ative a opção Fazer uma cópia desidentificada. Para mais informações, consulte Desidentificar dados sensíveis armazenados no Cloud Storage usando o console do Google Cloud.
  
  Também é possível salvar os resultados no Pub/Sub, no Security Command Center, no Data Catalog e no Cloud Monitoring. Para mais detalhes, consulte Adicionar ações.
- (Opcional) Na Etapa 4: programar, para executar a verificação apenas uma vez, deixe o menu definido como Nenhum. Para programar a execução periódica das verificações, clique em Criar um gatilho para executar o job periodicamente. Para mais detalhes, consulte Programar.
Clique em Criar.
Depois que o job de Proteção de dados sensíveis for concluído, você vai ser redirecionado para a página de detalhes do job e notificado por e-mail. É possível conferir os resultados da inspeção na página de detalhes do job.
(Opcional) Se você optou por publicar as descobertas da Proteção de dados sensíveis no BigQuery, na página Detalhes do job, clique em Visualizar descobertas no BigQuery para abrir a tabela na UI da Web do BigQuery. Lá, é possível consultar a tabela e analisar suas descobertas. Para mais informações sobre como consultar seus resultados no BigQuery, consulte Como consultar as descobertas da Proteção de dados confidenciais no BigQuery.

Protocolo

Confira a seguir o JSON de exemplo que pode ser enviado em uma solicitação POST para o endpoint REST da Proteção de dados sensíveis especificado. Este exemplo demonstra como usar a API DLP para inspecionar os buckets do Cloud Storage. Para mais informações sobre os parâmetros incluídos na solicitação, consulte "Configurar inspeção de armazenamento", mais adiante neste tópico.

É possível testar isso rapidamente na APIs Explorer na página de referência para content.inspect:

Acessar as APIs Explorer

Lembre-se de que uma solicitação bem-sucedida, mesmo nas APIs Explorer, criará um novo job de verificação. Para informações sobre como controlar jobs de verificação, consulte "Recuperar resultados de inspeção", mais adiante neste tópico. Para informações gerais sobre como usar JSON para enviar solicitações à API DLP, consulte o guia de início rápido do JSON.

Entrada JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
        },
        "bytesLimitPerFile":"1073741824"
      },
      "timespanConfig":{
        "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z",
        "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z"
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[DATASET-ID]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Saída JSON:

{
  "name":"projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type":"INSPECT_JOB",
  "state":"PENDING",
  "inspectDetails":{
    "requestedOptions":{
      "snapshotInspectTemplate":{

      },
      "jobConfig":{
        "storageConfig":{
          "cloudStorageOptions":{
            "fileSet":{
              "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
            },
            "bytesLimitPerFile":"1073741824"
          },
          "timespanConfig":{
            "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z",
            "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z"
          }
        },
        "inspectConfig":{
          "infoTypes":[
            {
              "name":"PHONE_NUMBER"
            }
          ],
          "minLikelihood":"LIKELY",
          "limits":{

          },
          "includeQuote":true
        },
        "actions":[
          {
            "saveFindings":{
              "outputConfig":{
                "table":{
                  "projectId":"[PROJECT-ID]",
                  "datasetId":"[DATASET-ID]",
                  "tableId":"[NEW-TABLE-ID]"
                }
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "createTime":"2018-11-07T18:01:14.225Z"
}

Java

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

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.FileSet;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
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.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectGcsFile {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsUri = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectGcsFile(projectId, gcsUri, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a file in a Google Cloud Storage Bucket.
  public static void inspectGcsFile(
      String projectId, String gcsUri, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the GCS file to be inspected.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder().setFileSet(FileSet.newBuilder().setUrl(gcsUri)).build();

      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 =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.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());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The name of the bucket where the file resides.
// const bucketName = 'YOUR-BUCKET';

// The path to the file within the bucket to inspect.
// Can contain wildcards, e.g. "my-image.*"
// const fileName = 'my-image.png';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectGCSFile() {
  // Get reference to the file to be inspected
  const storageItem = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {url: `gs://${bucketName}/${fileName}`},
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Create a GCS File inspection job and wait for it to complete
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  // Get the job's ID
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });

  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  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 inspectGCSFile();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_gcs_file(
    project: str,
    bucket: str,
    filename: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    min_likelihood: Optional[str] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze a file on GCS.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket containing the file, as a string.
        filename: The name of the file in the bucket, including the path, as a
            string; e.g. 'images/myfile.png'.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the file's URL.
    url = f"gs://{bucket}/{filename}"
    storage_config = {"cloud_storage_options": {"file_set": {"url": url}}}

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// inspectGCSFile searches for the given info types in the given file.
func inspectGCSFile(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, bucketName, fileName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// bucketName := "my-bucket"
	// fileName := "my-file.txt"

	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
						CloudStorageOptions: &dlppb.CloudStorageOptions{
							FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
								Url: "gs://" + bucketName + "/" + fileName,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Cloud not get job: %v", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
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\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect a file stored on Google Cloud Storage , using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $bucketId          The name of the bucket where the file resides
 * @param string $file              The path to the file within the bucket to inspect. Can contain wildcards e.g. "my-image.*"
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_gcs(
    string $callingProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $bucketId,
    string $file,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $creditCardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $creditCardNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $fileSet = (new FileSet())
        ->setUrl('gs://' . $bucketId . '/' . $file);

    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet($fileSet);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions($cloudStorageOptions);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // 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) {
                print('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:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectGoogleCloudStorage
{
    public static DlpJob InspectGCS(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string bucketName,
        string topicId,
        string subscriptionId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
                {
                    FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet { Url = $"gs://{bucketName}/*.txt" },
                    BytesLimitPerFile = 1073741824
                },
            },
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Send results to Pub/Sub topic
                        PubSub = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.PublishToPubSub
                        {
                            Topic = topicId,
                        }
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);

        // Get a pub/sub subscription and listen for DLP results
        var fireEvent = new ManualResetEventSlim();

        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subscriptionId);
        var subscriber = SubscriberClient.CreateAsync(subscriptionName).Result;
        subscriber.StartAsync(
            (pubSubMessage, cancellationToken) =>
            {
                // Given a message that we receive on this subscription, we should either acknowledge or decline it
                if (pubSubMessage.Attributes["DlpJobName"] == dlpJob.Name)
                {
                    fireEvent.Set();
                    return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
                }

                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            });

        // We block here until receiving a signal from a separate thread that is waiting on a message indicating receiving a result of Dlp job
        if (fireEvent.Wait(TimeSpan.FromMinutes(1)))
        {
            // Stop the thread that is listening to messages as a result of StartAsync call earlier
            subscriber.StopAsync(CancellationToken.None).Wait();

            // Now we can inspect full job results
            var job = client.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest { DlpJobName = new DlpJobName(projectId, dlpJob.Name) });

            // Inspect Job details
            Console.WriteLine($"Processed bytes: {job.InspectDetails.Result.ProcessedBytes}");
            Console.WriteLine($"Total estimated bytes: {job.InspectDetails.Result.TotalEstimatedBytes}");
            var stats = job.InspectDetails.Result.InfoTypeStats;
            Console.WriteLine("Found stats:");
            foreach (var stat in stats)
            {
                Console.WriteLine($"{stat.InfoType.Name}");
            }

            return job;
        }

        throw new InvalidOperationException("The wait failed on timeout");
    }
}

Inspecionar um tipo do Datastore

É possível configurar uma inspeção de um tipo do Datastore usando o Console do Google Cloud, a API DLP por meio de solicitações REST ou RPC ou programaticamente em várias linguagens usando uma biblioteca de cliente.

Para configurar um job de verificação de um tipo do Datastore usando a proteção de dados sensíveis:

Console

Para configurar um job de verificação de um tipo do Datastore usando a Proteção de dados sensíveis:

Na seção "Proteção de dados sensíveis" do console do Google Cloud, acesse a página Criar job ou gatilho de job.

Acesse Criar job ou gatilho de jobs
Insira as informações do job de proteção de dados sensíveis e clique em Continuar para concluir cada etapa:
- Na Etapa 1: escolher dados de entrada, insira os identificadores do projeto, o namespace (opcional) e o tipo que você quer verificar. Para mais detalhes, consulte Escolher dados de entrada.
- (Opcional) Na Etapa 2: configurar a detecção, é possível configurar os tipos de dados a serem procurados, chamados "infoTypes". Selecione na lista de infoTypes predefinidos ou selecione um modelo, se houver. Para mais detalhes, consulte Configurar a detecção.
- (Opcional) Na Etapa 3: adicionar ações, certifique-se de que a opção Notificar por e-mail esteja ativada.
  
  Ative Salvar no BigQuery para publicar as descobertas da Proteção de dados confidenciais em uma tabela do BigQuery. Preencha o seguinte:
  - Em ID do projeto, digite o ID do projeto em que seus resultados são armazenados.
  - Em ID do conjunto de dados, digite o nome do conjunto de dados que armazena os resultados.
  - (Opcional) Em ID da tabela, digite o nome da tabela que armazena seus resultados. Se nenhum ID de tabela for especificado, um nome padrão será atribuído a uma nova tabela semelhante ao seguinte: dlp_googleapis_[DATE]_1234567890. Se você especificar uma tabela atual, as descobertas serão anexadas a ela.
  Quando os dados são gravados em uma tabela do BigQuery, o uso do faturamento e da cota é aplicado ao projeto que contém a tabela de destino.
  
  Para mais informações sobre as outras ações listadas, consulte Adicionar ações.
- (Opcional) Na Etapa 4: programar, configure um período de tempo ou uma programação, selecionando Especificar período de tempo ou Criar um gatilho para executar o job em uma programação periódica. Para mais informações, consulte Programar.
Clique em Criar.
Depois que o job de Proteção de dados sensíveis for concluído, você vai ser redirecionado para a página de detalhes do job e notificado por e-mail. É possível ver os resultados da inspeção na página de detalhes do job.
(Opcional) Se você optou por publicar as descobertas da Proteção de dados sensíveis no BigQuery, na página Detalhes do job, clique em Visualizar descobertas no BigQuery para abrir a tabela na UI da Web do BigQuery. Lá, é possível consultar a tabela e analisar suas descobertas. Para mais informações sobre como consultar seus resultados no BigQuery, consulte Como consultar as descobertas da Proteção de dados confidenciais no BigQuery.

Protocolo

Veja a seguir o JSON de exemplo que pode ser enviado em uma solicitação POST para o ponto de extremidade REST especificado da API DLP. Este JSON de exemplo demonstra como usar a API DLP para inspecionar tipos do Datastore. Para mais informações sobre os parâmetros incluídos na solicitação, consulte "Configurar inspeção de armazenamento", mais adiante neste tópico.

É possível testar isso rapidamente na APIs Explorer na página de referência para dlpJobs.create:

Acessar as APIs Explorer

Lembre-se de que uma solicitação bem-sucedida, mesmo nas APIs Explorer, criará um novo job de verificação. Para informações sobre como controlar jobs de verificação, consulte Recuperar resultados de inspeção, mais adiante neste tópico. Para informações gerais sobre como usar JSON para enviar solicitações à API DLP, consulte o guia de início rápido do JSON.

Entrada JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "datastoreOptions":{
        "kind":{
          "name":"Example-Kind"
        },
        "partitionId":{
          "namespaceId":"[NAMESPACE-ID]",
          "projectId":"[PROJECT-ID]"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
              "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DatastoreOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
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.KindExpression;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PartitionId;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectDatastoreEntity {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String datastoreNamespace = "your-datastore-namespace";
    String datastoreKind = "your-datastore-kind";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    insepctDatastoreEntity(projectId, datastoreNamespace, datastoreKind, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a Datastore Entity.
  public static void insepctDatastoreEntity(
      String projectId,
      String datastoreNamespce,
      String datastoreKind,
      String topicId,
      String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the Datastore entity to be inspected.
      PartitionId partitionId =
          PartitionId.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setNamespaceId(datastoreNamespce)
              .build();
      KindExpression kindExpression = KindExpression.newBuilder().setName(datastoreKind).build();

      DatastoreOptions datastoreOptions =
          DatastoreOptions.newBuilder().setKind(kindExpression).setPartitionId(partitionId).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setDatastoreOptions(datastoreOptions).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 =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.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());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The project ID the target Datastore is stored under
// This may or may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// (Optional) The ID namespace of the Datastore document to inspect.
// To ignore Datastore namespaces, set this to an empty string ('')
// const namespaceId = '';

// The kind of the Datastore entity to inspect.
// const kind = 'Person';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectDatastore() {
  // Construct items to be inspected
  const storageItems = {
    datastoreOptions: {
      partitionId: {
        projectId: dataProjectId,
        namespaceId: namespaceId,
      },
      kind: {
        name: kind,
      },
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItems,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };
  // Run inspect-job creation request
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  // Wait for DLP job to fully complete
  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  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 inspectDatastore();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_datastore(
    project: str,
    datastore_project: str,
    kind: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    namespace_id: str = None,
    min_likelihood: Optional[int] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze Datastore data.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        datastore_project: The Google Cloud project id of the target Datastore.
        kind: The kind of the Datastore entity to inspect, e.g. 'Person'.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        namespace_id: The namespace of the Datastore document, if applicable.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the target Datastore info.
    storage_config = {
        "datastore_options": {
            "partition_id": {
                "project_id": datastore_project,
                "namespace_id": namespace_id,
            },
            "kind": {"name": kind},
        }
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)

    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// inspectDatastore searches for the given info types in the given dataset kind.
func inspectDatastore(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, dataProject, namespaceID, kind string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// namespaceID := "namespace-id"
	// kind := "MyKind"

	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_DatastoreOptions{
						DatastoreOptions: &dlppb.DatastoreOptions{
							PartitionId: &dlppb.PartitionId{
								ProjectId:   dataProject,
								NamespaceId: namespaceID,
							},
							Kind: &dlppb.KindExpression{
								Name: kind,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DatastoreOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\KindExpression;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PartitionId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect Datastore, using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $dataProjectId     The project ID containing the target Datastore
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $kind              The datastore kind to inspect
 * @param string $namespaceId       The ID namespace of the Datastore document to inspect
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_datastore(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $kind,
    string $namespaceId,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate clients
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $phoneNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $partitionId = (new PartitionId())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setNamespaceId($namespaceId);

    $kindExpression = (new KindExpression())
        ->setName($kind);

    $datastoreOptions = (new DatastoreOptions())
        ->setPartitionId($partitionId)
        ->setKind($kindExpression);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits);

    // Construct the storage config object
    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setDatastoreOptions($datastoreOptions);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // 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) {
                print('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:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectCloudDataStore
{
    public static object Inspect(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        string kindName,
        string namespaceId,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string datasetId,
        string tableId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                DatastoreOptions = new DatastoreOptions
                {
                    Kind = new KindExpression { Name = kindName },
                    PartitionId = new PartitionId
                    {
                        NamespaceId = namespaceId,
                        ProjectId = projectId,
                    }
                },
                TimespanConfig = new StorageConfig.Types.TimespanConfig
                {
                    StartTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow.AddYears(-1)),
                    EndTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow)
                }
            },

            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Save results in BigQuery Table
                        SaveFindings = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.SaveFindings
                        {
                            OutputConfig = new OutputStorageConfig
                            {
                                Table = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                                {
                                    ProjectId = projectId,
                                    DatasetId = datasetId,
                                    TableId = tableId
                                }
                            }
                        },
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Make sure the job finishes before inspecting the results.
        // Alternatively, we can inspect results opportunistically, but
        // for testing purposes, we want consistent outcome
        var finishedJob = EnsureJobFinishes(projectId, jobName);
        var bigQueryClient = BigQueryClient.Create(projectId);
        var table = bigQueryClient.GetTable(datasetId, tableId);

        // Return only first page of 10 rows
        Console.WriteLine("DLP v2 Results:");
        var firstPage = table.ListRows(new ListRowsOptions { StartIndex = 0, PageSize = 10 });
        foreach (var item in firstPage)
        {
            Console.WriteLine($"\t {item[""]}");
        }

        return finishedJob;
    }

    private static DlpJob EnsureJobFinishes(string projectId, string jobName)
    {
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = new DlpJobName(projectId, jobName),
        };

        // Simple logic that gives the job 5*30 sec at most to complete - for testing purposes only
        var numOfAttempts = 5;
        do
        {
            var dlpJob = client.GetDlpJob(request);
            numOfAttempts--;
            if (dlpJob.State != DlpJob.Types.JobState.Running)
            {
                return dlpJob;
            }

            Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(30));
        } while (numOfAttempts > 0);

        throw new InvalidOperationException("Job did not complete in time");
    }
}

Inspecionar uma tabela do BigQuery

É possível configurar a inspeção de uma tabela do BigQuery usando a Proteção de dados sensíveis com solicitações REST ou de maneira programática em várias linguagens usando uma biblioteca de cliente.

Para configurar um job de verificação de uma tabela do BigQuery usando a Proteção de dados confidenciais:

Console

Para configurar um job de verificação de uma tabela do BigQuery usando a Proteção de dados confidenciais:

Na seção "Proteção de dados sensíveis" do console do Google Cloud, acesse a página Criar job ou gatilho de job.

Acesse Criar job ou gatilho de jobs
Insira as informações de job da Proteção de dados sensíveis e clique em Continuar para concluir cada etapa:
- Na Etapa 1: escolher dados de entrada, nomeie o job digitando um valor no campo Nome. Em Local, escolha o BigQuery no menu Tipo de armazenamento e insira as informações da tabela a ser verificada.
  
  A seção Amostragem é pré-configurada para executar uma verificação de amostra com base nos seus dados. É possível ajustar os campos Limitar linhas por e Número máximo de linhas para economizar recursos se você tiver uma grande quantidade de dados. Para mais detalhes, consulte Escolher dados de entrada.
- (Opcional) Se você quiser vincular cada descoberta à linha que a contém, defina o campo Campos de identificação.
  Insira os nomes das colunas que identificam de forma exclusiva cada linha na tabela. Se necessário, use a notação de ponto para especificar campos aninhados. Você pode adicionar quantos campos quiser.
  
  Também é necessário ativar a ação Save to BigQuery para exportar as descobertas para o BigQuery. Quando as descobertas são exportadas para o BigQuery, cada uma delas contém os respectivos valores dos campos de identificação. Para mais informações, consulte identifyingFields.
- (Opcional) Na Etapa 2: configurar a detecção, é possível configurar os tipos de dados a serem procurados, chamados "infoTypes". Selecione na lista de infoTypes predefinidos ou selecione um modelo, se houver. Para mais detalhes, consulte Configurar a detecção.
- (Opcional) Na Etapa 3: adicionar ações, certifique-se de que a opção Notificar por e-mail esteja ativada.
  
  Ative Salvar no BigQuery para publicar as descobertas da Proteção de dados confidenciais em uma tabela do BigQuery. Preencha o seguinte:
  - Em ID do projeto, digite o ID do projeto em que seus resultados são armazenados.
  - Em ID do conjunto de dados, digite o nome do conjunto de dados que armazena os resultados.
  - (Opcional) Em ID da tabela, digite o nome da tabela que armazena seus resultados. Se nenhum ID de tabela for especificado, um nome padrão será atribuído a uma nova tabela semelhante ao seguinte: dlp_googleapis_[DATE]_1234567890. Se você especificar uma tabela atual, as descobertas serão anexadas a ela.
  Quando os dados são gravados em uma tabela do BigQuery, o uso do faturamento e da cota é aplicado ao projeto que contém a tabela de destino.
  
  Também é possível salvar os resultados no Pub/Sub, Security Command Center e Data Catalog. Para mais detalhes, consulte Adicionar ações.
- (Opcional) Na Etapa 4: programar, para executar a verificação apenas uma vez, deixe o menu definido como Nenhum. Para programar a execução periódica das verificações, clique em Criar um gatilho para executar o job periodicamente. Para mais detalhes, consulte Programar.
Clique em Criar.
Depois que o job de Proteção de dados sensíveis for concluído, você vai ser redirecionado para a página de detalhes do job e notificado por e-mail. É possível ver os resultados da inspeção na página de detalhes do job.
(Opcional) Se você optou por publicar as descobertas da Proteção de dados sensíveis no BigQuery, na página Detalhes do job, clique em Visualizar descobertas no BigQuery para abrir a tabela na UI da Web do BigQuery. Lá, é possível consultar a tabela e analisar suas descobertas. Para mais informações sobre como consultar seus resultados no BigQuery, consulte Como consultar as descobertas da Proteção de dados confidenciais no BigQuery.

Protocolo

Veja a seguir o JSON de exemplo que pode ser enviado em uma solicitação POST para o ponto de extremidade REST especificado da API DLP. Este JSON de exemplo demonstra como usar a API DLP para inspecionar tabelas do BigQuery. Para mais informações sobre os parâmetros incluídos na solicitação, consulte "Configurar inspeção de armazenamento", mais adiante neste tópico.

É possível testar isso rapidamente na APIs Explorer na página de referência para dlpJobs.create:

Acessar as APIs Explorer

Entrada JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "bigQueryOptions":{
        "tableReference":{
          "projectId":"[PROJECT-ID]",
          "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
          "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
        },
        "identifyingFields":[
          {
            "name":"id"
          }
        ]
      },
      "timespanConfig":{
        "startTime":"2017-11-13T12:34:29.965633345Z ",
        "endTime":"2018-01-05T04:45:04.240912125Z "
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":false,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"LIKELY"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"[BIGQUERY-DATASET-NAME]",
              "tableId":"[BIGQUERY-TABLE-NAME]"
            },
            "outputSchema": "BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
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.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectBigQueryTable {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String bigQueryDatasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    String bigQueryTableId = "your-bigquery-table-id";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectBigQueryTable(projectId, bigQueryDatasetId, bigQueryTableId, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectBigQueryTable(
      String projectId,
      String bigQueryDatasetId,
      String bigQueryTableId,
      String topicId,
      String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the BigQuery table to be inspected.
      BigQueryTable tableReference =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(bigQueryDatasetId)
              .setTableId(bigQueryTableId)
              .build();

      BigQueryOptions bigQueryOptions =
          BigQueryOptions.newBuilder().setTableReference(tableReference).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setBigQueryOptions(bigQueryOptions).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 =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.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());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// 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 minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

async function inspectBigquery() {
  // Construct item to be inspected
  const storageItem = {
    bigQueryOptions: {
      tableReference: {
        projectId: dataProjectId,
        datasetId: datasetId,
        tableId: tableId,
      },
    },
  };

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        customInfoTypes: customInfoTypes,
        minLikelihood: minLikelihood,
        limits: {
          maxFindingsPerRequest: maxFindings,
        },
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Run inspect-job creation request
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  // Wait for DLP job to fully complete
  setTimeout(() => {
    console.log('Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  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 inspectBigquery();

Python

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

import threading
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_bigquery(
    project: str,
    bigquery_project: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str],
    custom_dictionaries: List[str] = None,
    custom_regexes: List[str] = None,
    min_likelihood: Optional[int] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    timeout: int = 500,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze BigQuery data.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bigquery_project: The Google Cloud project id of the target table.
        dataset_id: The id of the target BigQuery dataset.
        table_id: The id of the target BigQuery table.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        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.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare custom_info_types by parsing the dictionary word lists and
    # regex patterns.
    if custom_dictionaries is None:
        custom_dictionaries = []
    dictionaries = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_DICTIONARY_{i}"},
            "dictionary": {"word_list": {"words": custom_dict.split(",")}},
        }
        for i, custom_dict in enumerate(custom_dictionaries)
    ]
    if custom_regexes is None:
        custom_regexes = []
    regexes = [
        {
            "info_type": {"name": f"CUSTOM_REGEX_{i}"},
            "regex": {"pattern": custom_regex},
        }
        for i, custom_regex in enumerate(custom_regexes)
    ]
    custom_info_types = dictionaries + regexes

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "custom_info_types": custom_info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a storage_config containing the target Bigquery info.
    storage_config = {
        "big_query_options": {
            "table_reference": {
                "project_id": bigquery_project,
                "dataset_id": dataset_id,
                "table_id": table_id,
            }
        }
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            "Info type: {}; Count: {}".format(
                                finding.info_type.name, finding.count
                            )
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// inspectBigquery searches for the given info types in the given Bigquery dataset table.
func inspectBigquery(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, customDictionaries []string, customRegexes []string, pubSubTopic, pubSubSub, dataProject, datasetID, tableID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// customDictionaries := []string{...}
	// customRegexes := []string{...}
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// dataProject := "my-data-project-ID"
	// datasetID := "my_dataset"
	// tableID := "mytable"

	ctx := context.Background()

	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}

	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}
	// Convert the custom dictionary word lists and custom regexes to a list of CustomInfoTypes.
	var customInfoTypes []*dlppb.CustomInfoType
	for idx, it := range customDictionaries {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_DICTIONARY_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_{
				Dictionary: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary{
					Source: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList_{
						WordList: &dlppb.CustomInfoType_Dictionary_WordList{
							Words: strings.Split(it, ","),
						},
					},
				},
			},
		})
	}
	for idx, it := range customRegexes {
		customInfoTypes = append(customInfoTypes, &dlppb.CustomInfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: fmt.Sprintf("CUSTOM_REGEX_%d", idx),
			},
			Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
				Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
					Pattern: it,
				},
			},
		})
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("pubsub.NewClient: %w", err)
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("t.Exists: %w", err)
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTopic: %w", err)
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("s.Exits: %w", err)
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateSubscription: %w", err)
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				// StorageConfig describes where to find the data.
				StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
					Type: &dlppb.StorageConfig_BigQueryOptions{
						BigQueryOptions: &dlppb.BigQueryOptions{
							TableReference: &dlppb.BigQueryTable{
								ProjectId: dataProject,
								DatasetId: datasetID,
								TableId:   tableID,
							},
						},
					},
				},
				// InspectConfig describes what fields to look for.
				InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
					InfoTypes:       infoTypes,
					CustomInfoTypes: customInfoTypes,
					MinLikelihood:   dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
					Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
						MaxFindingsPerRequest: 10,
					},
					IncludeQuote: true,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the inspect job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "  Found %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Receive: %w", err)
	}
	return nil
}

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect a BigQuery table , using Pub/Sub for job status notifications.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $dataProjectId     The project ID containing the target Datastore
 * @param string $topicId           The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string $subscriptionId    The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string $datasetId         The ID of the dataset to inspect
 * @param string $tableId           The ID of the table to inspect
 * @param int    $maxFindings       (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function inspect_bigquery(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    int $maxFindings = 0
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $creditCardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $creditCardNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Construct items to be inspected
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    $bigQueryOptions = (new BigQueryOptions())
        ->setTableReference($bigqueryTable);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setBigQueryOptions($bigQueryOptions);

    // Construct the inspect config object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct inspect job config to run
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // 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) {
                print('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:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.BigQuery.V2;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectBigQuery
{
    public static object Inspect(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        IEnumerable<FieldId> identifyingFields,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        IEnumerable<CustomInfoType> customInfoTypes,
        string datasetId,
        string tableId)
    {
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                BigQueryOptions = new BigQueryOptions
                {
                    TableReference = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                    {
                        ProjectId = projectId,
                        DatasetId = datasetId,
                        TableId = tableId,
                    },
                    IdentifyingFields =
                        {
                            identifyingFields
                        }
                },

                TimespanConfig = new StorageConfig.Types.TimespanConfig
                {
                    StartTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow.AddYears(-1)),
                    EndTime = Timestamp.FromDateTime(System.DateTime.UtcNow)
                }
            },

            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                InfoTypes = { infoTypes },
                CustomInfoTypes = { customInfoTypes },
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                ExcludeInfoTypes = false,
                IncludeQuote = includeQuote,
                MinLikelihood = minLikelihood
            },
            Actions =
                {
                    new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                    {
                        // Save results in BigQuery Table
                        SaveFindings = new Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types.SaveFindings
                        {
                            OutputConfig = new OutputStorageConfig
                            {
                                Table = new Google.Cloud.Dlp.V2.BigQueryTable
                                {
                                    ProjectId = projectId,
                                    DatasetId = datasetId,
                                    TableId = tableId
                                }
                            }
                        },
                    }
                }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
        };

        // We need created job name
        var dlpJob = client.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Make sure the job finishes before inspecting the results.
        // Alternatively, we can inspect results opportunistically, but
        // for testing purposes, we want consistent outcome
        var finishedJob = EnsureJobFinishes(projectId, jobName);
        var bigQueryClient = BigQueryClient.Create(projectId);
        var table = bigQueryClient.GetTable(datasetId, tableId);

        // Return only first page of 10 rows
        Console.WriteLine("DLP v2 Results:");
        var firstPage = table.ListRows(new ListRowsOptions { StartIndex = 0, PageSize = 10 });
        foreach (var item in firstPage)
        {
            Console.WriteLine($"\t {item[""]}");
        }

        return finishedJob;
    }

    private static DlpJob EnsureJobFinishes(string projectId, string jobName)
    {
        var client = DlpServiceClient.Create();
        var request = new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = new DlpJobName(projectId, jobName),
        };

        // Simple logic that gives the job 5*30 sec at most to complete - for testing purposes only
        var numOfAttempts = 5;
        do
        {
            var dlpJob = client.GetDlpJob(request);
            numOfAttempts--;
            if (dlpJob.State != DlpJob.Types.JobState.Running)
            {
                return dlpJob;
            }

            Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(30));
        } while (numOfAttempts > 0);

        throw new InvalidOperationException("Job did not complete in time");
    }
}

Configurar a inspeção de armazenamento

Para inspecionar um local do Cloud Storage, um tipo do Datastore ou uma tabela do BigQuery, envie uma solicitação ao método projects.dlpJobs.create da API DLP que contenha pelo menos o local dos dados a serem verificados e o que verificar. Além desses parâmetros obrigatórios, também é possível especificar em que local gravar os resultados da verificação, os limites de tamanho e de probabilidade, entre outros. Uma solicitação bem-sucedida resulta na criação de uma instância do objeto DlpJob, que discutiremos em "Recuperar os resultados da inspeção".

Veja as opções de configuração disponíveis resumidas abaixo:

Objeto InspectJobConfig: contém as informações de configuração do job de inspeção. Observe que o objeto InspectJobConfig também é usado pelo objeto JobTriggers para programar a criação de DlpJob. Esse objeto inclui:
- Objeto StorageConfig: obrigatório. Contém detalhes sobre o repositório de armazenamento a ser verificado:
  - Um dos itens a seguir precisa ser incluído no objeto StorageConfig, dependendo do tipo de repositório de armazenamento que está sendo verificado:
  - Objeto CloudStorageOptions: contém informações sobre o bucket do Cloud Storage a ser verificado.
  - Objeto DatastoreOptions: contém informações sobre o conjunto de dados do Datastore a ser verificado.
  - Objeto BigQueryOptions: contém informações sobre a tabela do BigQuery a ser verificada e, se você quiser, os campos de identificação. Esse objeto também ativa a amostragem dos resultados. Para mais informações, consulte Como ativar a amostragem de resultados abaixo.
  - Objeto TimespanConfig: opcional. Especifica o período dos itens a serem incluídos na verificação.
- Objeto InspectConfig: obrigatório. Especifica o que verificar, como valores infoTypes e probabilidade .
  - Objetos InfoType: obrigatórios. Um ou mais valores de infoType a serem verificados.
  - Enumeração Likelihood: opcional. Quando definida, a Proteção de dados sensíveis só retorna descobertas iguais ou acima desse limite de probabilidade. Se for omitida, o valor padrão será POSSIBLE.
  - Objeto FindingLimits: opcional. Quando definido, esse objeto permite especificar um limite para o número de descobertas retornadas.
  - Parâmetro includeQuote: opcional. O padrão é false. Quando definido como true, cada descoberta inclui uma citação contextual dos dados que a acionaram.
  - Parâmetro excludeInfoTypes: opcional. O padrão é false. Quando definido como true, os resultados da verificação excluem as informações de tipo das descobertas.
  - Objetos CustomInfoType: um ou mais infoTypes personalizados criados pelo usuário. Para mais informações sobre a criação de infoTypes personalizados, consulte Como criar detectores de infoType personalizados.
- String inspectTemplateName: opcional. Especifica um modelo a ser usado para preencher valores padrão no objeto InspectConfig. Se você já tiver especificado InspectConfig, os valores do modelo serão mesclados.
- Objetos Action: opcionais. Uma ou mais ações a serem executadas na conclusão do job. Cada ação é executada na ordem em que está listada. É aqui que você especifica em que local gravar os resultados ou se quer publicar uma notificação em um tópico do Pub/Sub.
jobId: opcional. Um identificador para o job retornado pela Proteção de dados sensíveis. Se jobId for omitido ou estiver vazio, o sistema criará um ID para o job. Se especificado, o job receberá esse valor de ID. O ID do job precisa ser exclusivo e pode conter letras maiúsculas e minúsculas, números e hifens. Isto é, ele precisa corresponder à seguinte expressão regular: [a-zA-Z\\d-]+.

Limitar a quantidade de conteúdo inspecionado

Se você estiver verificando tabelas do BigQuery ou buckets do Cloud Storage, a Proteção de dados sensíveis inclui uma maneira de verificar um subconjunto do conjunto de dados. Esse procedimento pode fornecer uma amostra dos resultados da verificação sem incorrer nos custos potenciais da verificação de um conjunto de dados inteiro.

As seções a seguir contêm informações sobre como limitar o tamanho das verificações do Cloud Storage e do BigQuery.

Limitar verificações do Cloud Storage

Para ativar a amostragem no Cloud Storage, limite a quantidade de dados verificados. Você pode instruir a API DLP a verificar apenas os arquivos com um determinado tamanho, apenas determinados tipos de arquivos e apenas uma determinada porcentagem do número total de arquivos no conjunto de arquivos de entrada. Para fazer isso, especifique os campos opcionais a seguir em CloudStorageOptions:

bytesLimitPerFile: define o número máximo de bytes a serem verificados em um arquivo. Se o tamanho de um arquivo verificado for maior que esse valor, o restante dos bytes será omitido. A definição desse campo não afeta determinados tipos de arquivo. Para mais informações, consulte Limites de bytes verificados por arquivo.
fileTypes[]: lista o FileTypes a ser incluído na verificação. Pode ser definido como um ou mais dos tipos enumerados a seguir:
filesLimitPercent: limita o número de arquivos para verificação à porcentagem especificada na entrada FileSet. A especificação de 0 ou 100 aqui significa que não há limite.
sampleMethod: como criar bytes de amostra se nem todos forem verificados. A especificação desse valor só é relevante quando usada em conjunto com bytesLimitPerFile. Se não for especificado, a verificação começará de cima para baixo. Esse campo pode ser definido como um destes dois valores:
- TOP: a verificação começa de cima para baixo.
- RANDOM_START: para cada arquivo maior que o tamanho especificado em bytesLimitPerFile, escolha aleatoriamente o deslocamento para iniciar a verificação. Os bytes verificados são contíguos.

Os exemplos a seguir demonstram o uso da API DLP para verificar um subconjunto de 90% de um bucket do Cloud Storage em busca de nomes de pessoas. A verificação começa em um local aleatório no conjunto de dados e inclui apenas arquivos de texto com menos de 200 bytes.

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

public class InspectStorageWithSampling
{
    public static async Task<DlpJob> InspectAsync(
        string projectId,
        string gcsUri,
        string topicId,
        string subId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Possible,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {

        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct Storage config by specifying the GCS file to be inspected
        // and sample method.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
            {
                FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet
                {
                    Url = gcsUri
                },
                BytesLimitPerFile = 200,
                FileTypes = { new FileType[] { FileType.Csv } },
                FilesLimitPercent = 90,
                SampleMethod = CloudStorageOptions.Types.SampleMethod.RandomStart
            }
        };

        // Construct the Inspect Config and specify the type of info the inspection
        // will look for.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[] { new InfoType { Name = "PERSON_NAME" } }
            },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood
        };

        // Construct the pubsub action.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PubSub = new Action.Types.PublishToPubSub
                {
                    Topic = $"projects/{projectId}/topics/{topicId}"
                }
            }
        };

        // Construct the inspect job config using above created objects.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
        };

        // We keep the name of the job that we just created.
        var dlpJob = dlp.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Listen to pub/sub for the job
        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subId);
        var subscriber = await SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName);

        await subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == jobName)
            {
                subscriber.StopAsync(cancel);
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        // Get the latest state of the job from the service
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(jobName)
        });

        // Parse the response and process results.
        System.Console.WriteLine($"Job status: {resultJob.State}");
        System.Console.WriteLine($"Job Name: {resultJob.Name}");

        var result = resultJob.InspectDetails.Result;
        foreach (var infoType in result.InfoTypeStats)
        {
            System.Console.WriteLine($"Info Type: {infoType.InfoType.Name}");
            System.Console.WriteLine($"Count: {infoType.Count}");
        }
        return resultJob;
    }
}

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// inspectGcsFileWithSampling inspects a storage with sampling
func inspectGcsFileWithSampling(w io.Writer, projectID, gcsUri, topicID, subscriptionId string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// gcsUri := "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt"
	// topicID := "your-pubsub-topic-id"
	// subscriptionId := "your-pubsub-subscription-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()

	// Specify the GCS file to be inspected and sampling configuration
	var cloudStorageOptions = &dlppb.CloudStorageOptions{
		FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
			Url: gcsUri,
		},
		BytesLimitPerFile: int64(200),
		FileTypes: []dlppb.FileType{
			dlppb.FileType_TEXT_FILE,
		},
		FilesLimitPercent: int32(90),
		SampleMethod:      dlppb.CloudStorageOptions_RANDOM_START,
	}

	var 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
	// Specify how the content should be inspected.
	var inspectConfig = &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
			{Name: "PERSON_NAME"},
		},
		ExcludeInfoTypes: true,
		IncludeQuote:     true,
		MinLikelihood:    dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(topicID)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, topicID); err != nil {
			return err
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(subscriptionId)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, subscriptionId, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return err
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + topicID

	var action = &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PubSub{
			PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
				Topic: topic,
			},
		},
	}

	// Configure the long running job we want the service to perform.
	var inspectJobConfig = &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// Use the client to send the request.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Job Created: %v", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()

		resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Error getting completed job: %v\n", err)
			return
		}
		r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
		if len(r) == 0 {
			fmt.Fprintf(w, "No results")
			return
		}
		for _, s := range r {
			fmt.Fprintf(w, "\nFound %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
		}
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil

}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.FileSet;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.SampleMethod;
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.GetDlpJobRequest;
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.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class InspectGcsFileWithSampling {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsUri = "gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectGcsFileWithSampling(projectId, gcsUri, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a file in a Google Cloud Storage Bucket.
  public static void inspectGcsFileWithSampling(
      String projectId, String gcsUri, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the GCS file to be inspected and sampling configuration
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(FileSet.newBuilder().setUrl(gcsUri))
              .setBytesLimitPerFile(200)
              .addFileTypes(FileType.TEXT_FILE)
              .setFilesLimitPercent(90)
              .setSampleMethod(SampleMethod.RANDOM_START)
              .build();

      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
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("PERSON_NAME").build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addInfoTypes(infoType)
              .setExcludeInfoTypes(true)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(Likelihood.POSSIBLE)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.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());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The gcs file path
// const gcsUri = 'gs://" + "your-bucket-name" + "/path/to/your/file.txt';

// 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
// const infoTypes = [{ name: 'PERSON_NAME' }];

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// DLP Job max time (in milliseconds)
const DLP_JOB_WAIT_TIME = 15 * 1000 * 60;

async function inspectGcsFileSampling() {
  // Specify the GCS file to be inspected and sampling configuration
  const storageItemConfig = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {url: gcsUri},
      bytesLimitPerFile: 200,
      filesLimitPercent: 90,
      fileTypes: [DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.FileType.TEXT_FILE],
      sampleMethod:
        DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions.SampleMethod
          .RANDOM_START,
    },
  };

  // Specify how the content should be inspected.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.POSSIBLE,
    includeQuote: true,
    excludeInfoTypes: true,
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const actions = [
    {
      pubSub: {
        topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
      },
    },
  ];

  // Create the request for the job configured above.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: inspectConfig,
      storageConfig: storageItemConfig,
      actions: actions,
    },
  };

  // Use the client to send the request.
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();

  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);

  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    // Set up the timeout
    const timer = setTimeout(() => {
      reject(new Error('Timeout'));
    }, DLP_JOB_WAIT_TIME);

    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        clearTimeout(timer);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      clearTimeout(timer);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  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 inspectGcsFileSampling();

PHP

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

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions\SampleMethod;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect storage with sampling.
 * The following examples demonstrate using the Cloud DLP API to scan a 90% subset of a
 * Cloud Storage bucket for person names. The scan starts from a random location in the dataset
 * and only includes text files under 200 bytes.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $gcsUri            Google Cloud Storage file url.
 * @param string $topicId           The ID of the Pub/Sub topic to notify once the job completes.
 * @param string $subscriptionId    The ID of the Pub/Sub subscription to use when listening for job.
 */
function inspect_gcs_with_sampling(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $gcsUri = 'gs://GOOGLE_STORAGE_BUCKET_NAME/dlp_sample.csv',
    string $topicId = 'dlp-pubsub-topic',
    string $subscriptionId = 'dlp_subcription'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Construct the items to be inspected.
    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet((new FileSet())
            ->setUrl($gcsUri))
        ->setBytesLimitPerFile(200)
        ->setFilesLimitPercent(90)
        ->setSampleMethod(SampleMethod::RANDOM_START);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions($cloudStorageOptions);

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $emailAddressInfoType = (new InfoType())
        ->setName('EMAIL_ADDRESS');
    $cardNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('CREDIT_CARD_NUMBER');
    $infoTypes = [$phoneNumberInfoType, $emailAddressInfoType, $cardNumberInfoType];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Construct the action to run when job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPubSub((new PublishToPubSub())
            ->setTopic($topic->name()));

    // Construct inspect job config to run.
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJob
    ]);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes.
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions.
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while.
            }
        }
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds.
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout.

    // 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 a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

import threading
from typing import List

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_gcs_with_sampling(
    project: str,
    bucket: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    info_types: List[str] = None,
    file_types: List[str] = None,
    min_likelihood: str = None,
    max_findings: int = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze files in GCS by
    limiting the amount of data to be scanned.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket containing the file, as a string.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        info_types: A list of strings representing infoTypes to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        file_types: Type of files in gcs bucket where the inspection would happen.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    if not info_types:
        info_types = ["FIRST_NAME", "LAST_NAME", "EMAIL_ADDRESS"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Specify how the content should be inspected. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "exclude_info_types": True,
        "include_quote": True,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Setting default file types as CSV files
    if not file_types:
        file_types = ["CSV"]

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    url = f"gs://{bucket}/*"
    storage_config = {
        "cloud_storage_options": {
            "file_set": {"url": url},
            "bytes_limit_per_file": 200,
            "file_types": file_types,
            "files_limit_percent": 90,
            "sample_method": "RANDOM_START",
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Call the API
    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message):
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")
                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    print("Findings:")
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()
        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

REST

Entrada JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://[BUCKET-NAME]/*"
        },
        "bytesLimitPerFile":"200",
        "fileTypes":[
          "TEXT_FILE"
        ],
        "filesLimitPercent":90,
        "sampleMethod":"RANDOM_START"
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PERSON_NAME"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes":true,
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"POSSIBLE"
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"testingdlp"
            },
            "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Depois de enviar a entrada JSON em uma solicitação POST para o endpoint especificado, um job de proteção de dados sensíveis é criado, e a API envia a resposta a seguir.

Saída JSON:

{
  "name":"projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type":"INSPECT_JOB",
  "state":"PENDING",
  "inspectDetails":{
    "requestedOptions":{
      "snapshotInspectTemplate":{

      },
      "jobConfig":{
        "storageConfig":{
          "cloudStorageOptions":{
            "fileSet":{
              "url":"gs://[BUCKET_NAME]/*"
            },
            "bytesLimitPerFile":"200",
            "fileTypes":[
              "TEXT_FILE"
            ],
            "sampleMethod":"TOP",
            "filesLimitPercent":90
          }
        },
        "inspectConfig":{
          "infoTypes":[
            {
              "name":"PERSON_NAME"
            }
          ],
          "minLikelihood":"POSSIBLE",
          "limits":{

          },
          "includeQuote":true,
          "excludeInfoTypes":true
        },
        "actions":[
          {
            "saveFindings":{
              "outputConfig":{
                "table":{
                  "projectId":"[PROJECT-ID]",
                  "datasetId":"[DATASET-ID]",
                  "tableId":"[TABLE-ID]"
                },
                "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "createTime":"2018-05-30T22:22:08.279Z"
}

Limitar as verificações do BigQuery

Para ativar a amostragem no BigQuery, limite a quantidade de dados verificados e especifique os campos opcionais a seguir em BigQueryOptions:

rowsLimit: o número máximo de linhas a serem verificadas. Se a tabela tiver mais linhas do que esse valor, o restante delas será omitido. Se não for definido ou se for definido como 0, todas as linhas serão verificadas.
rowsLimitPercent: a porcentagem máxima de linhas a serem verificadas (entre 0 e 100). As linhas restantes são omitidas. Definir esse valor como 0 ou 100 significa que não há limite. O padrão é 0. Apenas um de rowsLimit e rowsLimitPercent pode ser especificado.

Atenção: um problema conhecido está fazendo com que o campo rowsLimitPercent se comporte de maneira inesperada. Recomendamos o uso de rowsLimit.
sampleMethod: como criar linhas de amostra se nem todas forem verificadas. Se não for especificado, a verificação começará de cima para baixo. Esse campo pode ser definido como um destes dois valores:
- TOP: a verificação começa de cima para baixo.
- RANDOM_START: a verificação começa a partir de uma linha selecionada aleatoriamente.
excludedFields: campos de tabela que identificam exclusivamente as colunas a serem excluídas da leitura. Isso pode ajudar a reduzir a quantidade de dados verificados e reduzir o custo geral de um job de inspeção.
includedFields: campos de tabela que identificam exclusivamente linhas específicas na tabela a ser verificada.

Outro recurso útil para limitar os dados verificados, especialmente ao verificar tabelas particionadas, é TimespanConfig. TimespanConfig permite filtrar as linhas da tabela do BigQuery fornecendo valores relativos ao horário de início e término para definir um período. A Proteção de Dados Sensíveis só verifica as linhas que contêm um carimbo de data/hora nesse período.

Os exemplos a seguir demonstram como usar a API DLP para verificar um subconjunto de 1.000 linhas em uma tabela do BigQuery. A verificação começa a partir de uma linha aleatória.

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// inspectBigQueryTableWithSampling inspect bigQueries for sensitive data with sampling
func inspectBigQueryTableWithSampling(w io.Writer, projectID, topicID, subscriptionID string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// topicID := "your-pubsub-topic-id"
	// or provide a topicID name to create one
	// subscriptionID := "your-pubsub-subscription-id"
	// or provide a subscription name to create one

	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()

	// Specify the BigQuery table to be inspected.
	tableReference := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: "bigquery-public-data",
		DatasetId: "usa_names",
		TableId:   "usa_1910_current",
	}

	bigQueryOptions := &dlppb.BigQueryOptions{
		TableReference: tableReference,
		RowsLimit:      int64(10000),
		SampleMethod:   dlppb.BigQueryOptions_RANDOM_START,
		IdentifyingFields: []*dlppb.FieldId{
			{Name: "name"},
		},
	}

	// Provide storage config with BigqueryOptions
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_BigQueryOptions{
			BigQueryOptions: bigQueryOptions,
		},
	}

	// 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"},
	}

	// Specify how the content should be inspected.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:    infoTypes,
		IncludeQuote: true,
	}

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(topicID)
	if exists, err := t.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, topicID); err != nil {
			return err
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(subscriptionID)
	if exists, err := s.Exists(ctx); err != nil {
		return err
	} else if !exists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, subscriptionID, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return err
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := fmt.Sprintf("projects/%s/topics/%s", projectID, topicID)

	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PubSub{
			PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
				Topic: topic,
			},
		},
	}

	// Configure the long running job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// Use the client to send the request.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Job Created: %v", j.GetName())

	// Wait for the inspect job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	c, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(c, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()

		// Stop listening for more messages.
		defer cancel()
	})
	if err != nil {
		return err
	}

	resp, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
		Name: j.GetName(),
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	r := resp.GetInspectDetails().GetResult().GetInfoTypeStats()
	if len(r) == 0 {
		fmt.Fprintf(w, "No results")
		return err
	}
	for _, s := range r {
		fmt.Fprintf(w, "\nFound %v instances of infoType %v\n", s.GetCount(), s.GetInfoType().GetName())
	}
	return nil

}

Java

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


import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions.SampleMethod;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
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.StorageConfig;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class InspectBigQueryTableWithSampling {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String topicId = "your-pubsub-topic-id";
    String subscriptionId = "your-pubsub-subscription-id";
    inspectBigQueryTableWithSampling(projectId, topicId, subscriptionId);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectBigQueryTableWithSampling(
      String projectId, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the BigQuery table to be inspected.
      BigQueryTable tableReference =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId("bigquery-public-data")
              .setDatasetId("usa_names")
              .setTableId("usa_1910_current")
              .build();

      BigQueryOptions bigQueryOptions =
          BigQueryOptions.newBuilder()
              .setTableReference(tableReference)
              .setRowsLimit(1000)
              .setSampleMethod(SampleMethod.RANDOM_START)
              .addIdentifyingFields(FieldId.newBuilder().setName("name"))
              .build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setBigQueryOptions(bigQueryOptions).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
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("PERSON_NAME").build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder().addInfoTypes(infoType).setIncludeQuote(true).build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      String pubSubTopic = String.format("projects/%s/topics/%s", projectId, topicId);
      Action.PublishToPubSub publishToPubSub =
          Action.PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(pubSubTopic).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the long running job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Create the request for the job configured above.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Use the client to send the request.
      final DlpJob dlpJob = dlp.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created: " + dlpJob.getName());

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Get the latest state of the job from the service
      GetDlpJobRequest request = GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();
      DlpJob completedJob = dlp.getDlpJob(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = completedJob.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());
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

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

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// 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 name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// DLP Job max time (in milliseconds)
const DLP_JOB_WAIT_TIME = 15 * 1000 * 60;

async function inspectBigqueryWithSampling() {
  // 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
  const infoTypes = [{name: 'PERSON_NAME'}];

  // Specify the BigQuery options required for inspection.
  const storageItem = {
    bigQueryOptions: {
      tableReference: {
        projectId: dataProjectId,
        datasetId: datasetId,
        tableId: tableId,
      },
      rowsLimit: 1000,
      sampleMethod:
        DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions.SampleMethod
          .RANDOM_START,
      includedFields: [{name: 'name'}],
    },
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const actions = [
    {
      pubSub: {
        topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
      },
    },
  ];

  // Construct request for creating an inspect job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: {
      inspectConfig: {
        infoTypes: infoTypes,
        includeQuote: true,
      },
      storageConfig: storageItem,
      actions: actions,
    },
  };
  // Use the client to send the request.
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();

  // Verify the Pub/Sub topic and listen for job notifications via an
  // existing subscription.
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);

  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;

  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    // Set up the timeout
    const timer = setTimeout(() => {
      reject(new Error('Timeout'));
    }, DLP_JOB_WAIT_TIME);

    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        clearTimeout(timer);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      clearTimeout(timer);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);

  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 inspectBigqueryWithSampling();

PHP

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


use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions\SampleMethod;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Inspect BigQuery for sensitive data with sampling.
 * The following examples demonstrate using the Cloud Data Loss Prevention
 * API to scan a 1000-row subset of a BigQuery table. The scan starts from
 * a random row.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $topicId           The Pub/Sub topic ID to notify once the job is completed.
 * @param string $subscriptionId    The Pub/Sub subscription ID to use when listening for job.
 * @param string $projectId         The Google Cloud Project ID.
 * @param string $datasetId         The BigQuery Dataset ID.
 * @param string $tableId           The BigQuery Table ID to be inspected.
 */
function inspect_bigquery_with_sampling(
    string $callingProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $projectId,
    string $datasetId,
    string $tableId
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Specify the BigQuery table to be inspected.
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($projectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    $bigQueryOptions = (new BigQueryOptions())
        ->setTableReference($bigqueryTable)
        ->setRowsLimit(1000)
        ->setSampleMethod(SampleMethod::RANDOM_START)
        ->setIdentifyingFields([
            (new FieldId())
                ->setName('name')
        ]);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setBigQueryOptions($bigQueryOptions);

    // 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
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $infoTypes = [$personNameInfoType];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Configure the long running job we want the service to perform.
    $inspectJob = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJob
    ]);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // 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 a Proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente para a Proteção de dados sensíveis.

import threading

import google.cloud.dlp
import google.cloud.pubsub


def inspect_bigquery_table_with_sampling(
    project: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    min_likelihood: str = None,
    max_findings: str = None,
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze BigQuery data by limiting
    the amount of data to be scanned.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        topic_id: The id of the Cloud Pub/Sub topic to which the API will
            broadcast job completion. The topic must already exist.
        subscription_id: The id of the Cloud Pub/Sub subscription to listen on
            while waiting for job completion. The subscription must already
            exist and be subscribed to the topic.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Specify how the content should be inspected. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": [{"name": "PERSON_NAME"}],
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Specify the BigQuery table to be inspected.
    # Here we are using public bigquery table.
    table_reference = {
        "project_id": "bigquery-public-data",
        "dataset_id": "usa_names",
        "table_id": "usa_1910_current",
    }

    # Construct a storage_config containing the target BigQuery info.
    storage_config = {
        "big_query_options": {
            "table_reference": table_reference,
            "rows_limit": 1000,
            "sample_method": "RANDOM_START",
            "identifying_fields": [{"name": "name"}],
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Construct the inspect_job, which defines the entire inspect content task.
    inspect_job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

    # Convert the project id into full resource ids.
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Call the API
    operation = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": inspect_job}
    )
    print(f"Inspection operation started: {operation.name}")

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)

    # Set up a callback to acknowledge a message. This closes around an event
    # so that it can signal that it is done and the main thread can continue.
    job_done = threading.Event()

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        try:
            if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
                # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
                message.ack()

                # Now that the job is done, fetch the results and print them.
                job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
                print(f"Job name: {job.name}")

                if job.inspect_details.result.info_type_stats:
                    for finding in job.inspect_details.result.info_type_stats:
                        print(
                            f"Info type: {finding.info_type.name}; Count: {finding.count}"
                        )
                else:
                    print("No findings.")

                # Signal to the main thread that we can exit.
                job_done.set()
            else:
                # This is not the message we're looking for.
                message.drop()

        except Exception as e:
            # Because this is executing in a thread, an exception won't be
            # noted unless we print it manually.
            print(e)
            raise

    # Register the callback and wait on the event.
    subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)
    finished = job_done.wait(timeout=timeout)
    if not finished:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )

C#

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


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectBigQueryWithSampling
{
    public static async Task<DlpJob> InspectAsync(
        string projectId,
        int maxFindings,
        bool includeQuote,
        string topicId,
        string subId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Possible,
        IEnumerable<FieldId> identifyingFields = null,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {

        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct Storage config.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            BigQueryOptions = new BigQueryOptions
            {
                TableReference = new BigQueryTable
                {
                    ProjectId = "bigquery-public-data",
                    DatasetId = "usa_names",
                    TableId = "usa_1910_current",
                },
                IdentifyingFields =
                {
                    identifyingFields ?? new FieldId[] { new FieldId { Name = "name" } }
                },
                RowsLimit = 100,
                SampleMethod = BigQueryOptions.Types.SampleMethod.RandomStart
            }
        };

        // Construct the inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { infoTypes ?? new InfoType[] { new InfoType { Name = "PERSON_NAME" } } },
            Limits = new FindingLimits
            {
                MaxFindingsPerRequest = maxFindings,
            },
            IncludeQuote = includeQuote,
            MinLikelihood = minLikelihood
        };

        // Construct the pubsub action.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PubSub = new Action.Types.PublishToPubSub
                {
                    Topic = $"projects/{projectId}/topics/{topicId}"
                }
            }
        };

        // Construct the inspect job config using the actions.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Issue Create Dlp Job Request.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            InspectJob = inspectJob,
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
        };

        // We keep the name of the job that we just created.
        var dlpJob = dlp.CreateDlpJob(request);
        var jobName = dlpJob.Name;

        // Listen to pub/sub for the job.
        var subscriptionName = new SubscriptionName(projectId, subId);
        var subscriber = await SubscriberClient.CreateAsync(
            subscriptionName);

        // SimpleSubscriber runs your message handle function on multiple threads to maximize throughput.
        await subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == jobName)
            {
                subscriber.StopAsync(cancel);
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        // Get the latest state of the job from the service.
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(new GetDlpJobRequest
        {
            DlpJobName = DlpJobName.Parse(jobName)
        });

        // Parse the response and process results.
        System.Console.WriteLine($"Job status: {resultJob.State}");
        System.Console.WriteLine($"Job Name: {resultJob.Name}");
        var result = resultJob.InspectDetails.Result;
        foreach (var infoType in result.InfoTypeStats)
        {
            System.Console.WriteLine($"Info Type: {infoType.InfoType.Name}");
            System.Console.WriteLine($"Count: {infoType.Count}");
        }
        return resultJob;
    }
}

REST

Entrada JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "bigQueryOptions":{
        "tableReference":{
          "projectId":"bigquery-public-data",
          "datasetId":"usa_names",
          "tableId":"usa_1910_current"
        },
        "rowsLimit":"1000",
        "sampleMethod":"RANDOM_START",
        "includedFields":[
          {
            "name":"name"
          }
        ]
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"FIRST_NAME"
        }
      ],
      "includeQuote":true
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT-ID]",
              "datasetId":"testingdlp",
              "tableId":"bqsample3"
            },
            "outputSchema":"BASIC_COLUMNS"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Depois de enviar a entrada JSON em uma solicitação POST para o endpoint especificado, um job de proteção de dados sensíveis é criado, e a API envia a resposta a seguir.

Saída JSON:

{
  "name": "projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type": "INSPECT_JOB",
  "state": "PENDING",
  "inspectDetails": {
    "requestedOptions": {
      "snapshotInspectTemplate": {},
      "jobConfig": {
        "storageConfig": {
          "bigQueryOptions": {
            "tableReference": {
              "projectId": "bigquery-public-data",
              "datasetId": "usa_names",
              "tableId": "usa_1910_current"
            },
            "rowsLimit": "1000",
            "sampleMethod": "RANDOM_START",
            "includedFields": [
              {
                "name": "name"
              }
            ]
          }
        },
        "inspectConfig": {
          "infoTypes": [
            {
              "name": "FIRST_NAME"
            }
          ],
          "limits": {},
          "includeQuote": true
        },
        "actions": [
          {
            "saveFindings": {
              "outputConfig": {
                "table": {
                  "projectId": "[PROJECT-ID]",
                  "datasetId": "[DATASET-ID]",
                  "tableId": "bqsample"
                },
                "outputSchema": "BASIC_COLUMNS"
              }
            }
          }
        ]
      }
    },
    "result": {}
  },
  "createTime": "2022-11-04T18:53:48.350Z"
}

Quando a execução do job de inspeção termina e os resultados são processados pelo BigQuery, eles ficam disponíveis na tabela de saída especificada do BigQuery. Para mais informações sobre como recuperar os resultados da inspeção, consulte a próxima seção.

Recuperar os resultados da inspeção

É possível recuperar um resumo de DlpJob usando o método projects.dlpJobs.get. O DlpJob retornado inclui um objeto InspectDataSourceDetails, que contém um resumo da configuração do job (RequestedOptions) e um resumo do resultado do job (Result). O resumo dos resultados inclui:

processedBytes: o tamanho total em bytes que foram processados.
totalEstimatedBytes: estimativa do número de bytes restantes a processar.
Objeto InfoTypeStatistics: as estatísticas de quantas instâncias referentes a cada infoType foram encontradas durante o job de inspeção.

Para ver os resultados completos da inspeção, você tem várias opções. Dependendo da Action que você escolheu, os jobs de inspeção são:

Salvos no BigQuery (o objeto SaveFindings) na tabela especificada. Antes de ver ou analisar os resultados, use o método projects.dlpJobs.get descrito abaixo para conferir se o job foi concluído. É possível especificar um esquema para armazenar descobertas usando o objeto OutputSchema.
Publicado em um tópico do Pub/Sub (o objeto PublishToPubSub). É preciso conceder ao tópico direitos de acesso de publicação à conta de serviço da Proteção de dados sensíveis que executa o DlpJob responsável pelo envio das notificações.
Publicado no Security Command Center.
Publicado no Data Catalog.
Publicado no Cloud Monitoring.

Para ajudar a filtrar grandes quantidades de dados gerados pela Proteção de dados sensíveis, use ferramentas integradas do BigQuery para executar análises avançadas de SQL ou ferramentas como o Looker Studio para gerar relatórios. Para mais informações, consulte Como analisar e gerar relatórios sobre as descobertas da proteção de dados sensíveis. Para algumas consultas de amostra, veja Como consultar descobertas no BigQuery.

Se você enviar uma solicitação de inspeção do repositório de armazenamento para a Proteção de Dados Sensíveis, uma instância do objeto DlpJob será criada e executada em resposta. Esses jobs podem levar segundos, minutos ou horas para serem executados, dependendo do tamanho dos dados e da configuração que você especificou. Caso você opte por publicar em um tópico do Pub/Sub, (especificando PublishToPubSub em Action), as notificações serão enviadas automaticamente para o tópico com o nome especificado quando o status do job for alterado. O nome do tópico do Pub/Sub é especificado no formato projects/[PROJECT-ID]/topics/[PUBSUB-TOPIC-NAME].

Você tem controle total sobre os jobs criados, incluindo os métodos de gerenciamento a seguir:

Método projects.dlpJobs.cancel: interrompe um job que está em execução. O servidor faz várias tentativas de cancelar o job, mas o sucesso não é garantido. O job e a configuração dele existirão até que você os exclua com o método a seguir.
Método projects.dlpJobs.delete: exclui um job e a respectiva configuração.
Método projects.dlpJobs.get: recupera um único job e retorna o status, a respectiva configuração e, se o job tiver sido concluído, o resumo dos resultados.
Método projects.dlpJobs.list: recupera uma lista de todos os jobs e inclui a capacidade de filtrar os resultados.

Próximas etapas

Para saber mais sobre a criação de jobs de inspeção de armazenamento, consulte Como criar e programar jobs de inspeção de proteção de dados sensíveis.
Saiba mais sobre como criar uma cópia desidentificada de dados no armazenamento.
Saiba mais sobre os tipos de arquivo compatíveis ao inspecionar buckets do Cloud Storage. Consulte Tipos de arquivo compatíveis.