La protección de datos sensibles puede detectar y clasificar datos sensibles en el contenido estructurado, como CSV. Mediante la inspección o la desidentificación como una tabla, la estructura y las columnas proporcionan pistas adicionales a la Protección de datos sensibles que pueden permitirle brindar mejores resultados para algunos casos de uso.
Inspecciona una tabla
Las muestras de códigos que figuran a continuación ilustran cómo inspeccionar una tabla de datos en busca de contenido confidencial. Las tablas son compatibles con una variedad de tipos.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Protección de datos sensibles, consulta Bibliotecas cliente de Protección de datos sensibles.
Para autenticarte en la Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
Entrada de JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"table":{
"headers": [{"name":"name"}, {"name":"phone"}],
"rows": [{
"values":[
{"string_value": "John Doe"},
{"string_value": "(206) 555-0123"}
]}
],
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true
}
}
Salida de JSON:
{
"result": {
"findings": [
{
"quote": "(206) 555-0123",
"infoType": {
"name": "PHONE_NUMBER"
},
"likelihood": "VERY_LIKELY",
"location": {
"byteRange": {
"end": "14"
},
"codepointRange": {
"end": "14"
},
"contentLocations": [
{
"recordLocation": {
"fieldId": {
"name": "phone"
},
"tableLocation": {
}
}
}
]
},
"createTime": "2019-03-08T23:55:10.980Z"
}
]
}
}
Texto en comparación con texto estructurado
La estructuración del texto puede ayudar a proporcionar contexto. Si se inspecciona la misma solicitud del ejemplo anterior como una string, es decir, como “John Doe, (206) 555-0123”, proporcionaría resultados menos precisos. Esto se debe a que Sensitive Data Protection tiene menos pistas contextuales sobre cuál podría ser el propósito del número. Cuando sea posible, considera analizar tus strings en un objeto de tabla para obtener resultados de análisis más precisos.