Perlindungan Data Sensitif dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan data sensitif dalam konten teks. Dengan adanya input teks, DLP API menampilkan detail tentang infoTypes apa pun yang ditemukan dalam teks, nilai kemungkinan, dan informasi offset.
Praktik Terbaik
Mengidentifikasi dan memprioritaskan pemindaian
Penting untuk mengidentifikasi resource dan menentukan resource yang memiliki prioritas tertinggi untuk pemindaian. Saat memulai, Anda mungkin memiliki banyak data yang memerlukan klasifikasi, dan tidak mungkin untuk langsung memindai semuanya. Pilih data pada tahap awal yang menimbulkan risiko tertinggi—misalnya, data yang sering diakses, dapat diakses secara luas, atau tidak diketahui.
Mengurangi latensi
Latensi dipengaruhi oleh beberapa faktor: jumlah data yang akan dipindai, repositori penyimpanan yang dipindai, serta jenis dan jumlah infoType yang diaktifkan.
Untuk membantu mengurangi latensi tugas, Anda dapat mencoba hal berikut:
- Aktifkan pengambilan sampel.
- Hindari mengaktifkan infoType yang tidak Anda perlukan. Meskipun berguna dalam
skenario tertentu, beberapa infoType—termasuk
PERSON_NAME
,FEMALE_NAME
,MALE_NAME
,FIRST_NAME
,LAST_NAME
,DATE_OF_BIRTH
,LOCATION
,STREET_ADDRESS
,ORGANIZATION_NAME
—dapat membuat permintaan berjalan jauh lebih lambat daripada permintaan yang tidak menyertakannya. - Selalu tentukan infoTypes secara eksplisit. Jangan gunakan daftar infoTypes kosong.
- Pertimbangkan untuk mengatur data yang akan diperiksa menjadi tabel dengan baris dan kolom, jika memungkinkan, untuk mengurangi perjalanan bolak-balik jaringan.
Membatasi cakupan pemindaian pertama
Untuk hasil terbaik, batasi cakupan pemindaian pertama, bukan memindai semua
data. Mulailah dengan beberapa permintaan. Temuan Anda akan lebih bermakna jika Anda menyesuaikan pendeteksi mana yang harus diaktifkan dan aturan pengecualian apa yang mungkin diperlukan untuk mengurangi positif palsu. Hindari mengaktifkan semua infoType jika Anda tidak memerlukannya, karena positif palsu atau temuan yang tidak dapat digunakan dapat mempersulit penilaian risiko Anda. Meskipun berguna dalam skenario tertentu, beberapa infoType seperti
DATE
, TIME
, DOMAIN_NAME
, dan URL
mendeteksi berbagai temuan dan
mungkin tidak berguna untuk diaktifkan.
Pemindaian lokal, hybrid, dan multi-cloud
Jika data yang akan dipindai berada di infrastruktur lokal atau di luar Google Cloud,
gunakan metode API
content.inspect
dan
content.deidentify
untuk memindai konten guna mengklasifikasikan temuan dan melakukan pseudonimisasi konten tanpa
mempertahankan konten di luar penyimpanan lokal Anda.
Memeriksa {i>string<i} teks
Berikut adalah contoh JSON dan kode dalam beberapa bahasa yang menunjukkan cara menggunakan DLP API untuk memeriksa string teks untuk mendeteksi data sensitif.
C#
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Go
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Java
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Node.js
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
PHP
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Python
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Ruby
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
REST
Lihat panduan memulai JSON untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang penggunaan DLP API dengan JSON.
Input JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"value":"My phone number is (415) 555-0890"
},
"inspectConfig":{
"includeQuote":true,
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"infoTypes":{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
}
}
Output JSON:
{
"result":{
"findings":[
{
"quote":"(415) 555-0890",
"infoType":{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
"likelihood":"VERY_LIKELY",
"location":{
"byteRange":{
"start":"19",
"end":"33"
},
"codepointRange":{
"start":"19",
"end":"33"
}
},
"createTime":"2018-11-13T19:29:15.412Z"
}
]
}
}
Memeriksa file teks
Contoh kode di bawah ini menunjukkan cara memeriksa file teks untuk mendeteksi konten sensitif.
C#
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Go
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Java
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Node.js
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
PHP
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Python
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Ruby
Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Perlindungan Data Sensitif, lihat Library klien Perlindungan Data Sensitif.
Untuk mengautentikasi Perlindungan Data Sensitif, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Langkah selanjutnya
- Bekerja melalui codelab Menyamarkan Data Sensitif dengan Perlindungan Data Sensitif.
- Pelajari cara memeriksa gambar untuk mendeteksi data sensitif.