이미지에서 민감한 정보 수정

민감한 정보 보호는 이미지에서 민감한 텍스트를 수정할 수 있습니다. 민감한 정보 보호는 infoType 감지기 및 Cloud Vision을 사용하여 이미지에서 텍스트를 검사하고 텍스트 내의 민감한 정보를 감지한 후 일치하는 민감한 정보가 불투명한 직사각형으로 가려진 이미지를 반환합니다.

예를 들어 다음의 '이전' 이미지와 '이후' 이미지를 살펴보세요. 원본 이미지는 종이 문서를 스캔한 후 생성된 일반적인 이미지 파일의 예시입니다. 이 예시에서 민감한 정보 보호는 콘텐츠에 따라 다양한 색상의 직사각형을 사용하여 미국 사회보장번호, 이메일 주소, 전화번호를 수정하도록 구성되었습니다.

이미지 수정 전 및 수정 후(확대하려면 클릭)

1. 이미지 수정 전 스캔한 이미지
2. 이미지 수정 후 스캔한 이미지

제한사항 및 고려사항

이미지에서 콘텐츠를 수정할 때는 다음 사항을 고려하세요.

지원되는 파일 형식

민감한 정보 보호는 JPEG, BMP, PNG를 비롯한 다양한 이미지 유형에서 민감한 정보를 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 지원되는 파일 형식을 참조하세요.

SVG, PDF, XLSX, PPTX 또는 DOCX 파일에 대해서는 콘텐츠 수정이 지원되지 않습니다.

발견 항목 한도

이미지에서 데이터를 수정할 때는 발견 항목 한도가 적용되지 않습니다. 일부 데이터만 수정되는 예기치 않거나 일관되지 않는 결과가 발생할 수 있습니다. 요청에 FindingLimits를 포함하면 민감한 정보 보호에서 오류를 생성합니다.

시작하기 전에

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

3. Enable the DLP API.

   Enable the API

4. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

5. Create a service account key:

   1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
   2. Click Keys.
   3. Click Add key, and then click Create new key.
   4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
   5. Click Close.

6. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

   Example: Linux or macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Example: Windows

   For PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

   For example:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   For command prompt:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Replace KEY_PATH with the path of the JSON file that contains your credentials.

7. Install the Google Cloud CLI.

8. Configure the gcloud CLI to use your federated identity.

   For more information, see Browser-based sign-in with the gcloud CLI.

9. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

참고 Google Cloud 사용자 계정 또는 서비스 계정을 사용하여 이 태스크를 수행할 수 있습니다. 어떤 경우든 사용 중인 계정에 소유자(roles/owner), 편집자(roles/editor) 또는 커스텀 역할과 같은 serviceusage.services.use 권한이 있어야 합니다.

이미지에서 모든 기본 infoType 수정

이미지에서 민감한 정보를 수정하려면 이미지를 DLP API의 image.redact 메서드에 제출합니다. 검색할 특정 정보 유형(infoType)을 지정하지 않으면 민감한 정보 보호는 가장 일반적인 infoType을 검색합니다.

이미지에서 기본 infoType을 수정하려면 다음을 수행합니다.

1. 이미지를 base64 문자열로 인코딩합니다.

   민감한 정보 보호 클라이언트 라이브러리 중 하나를 사용하여 이 태스크를 수행하려면 이 단계를 건너뜁니다.

2. image.redact 메서드에 요청을 제출합니다.

   기본 infoType을 수정하려는 경우 요청에는 base64로 인코딩된 이미지만 있으면 됩니다.

예를 들어 다음 이미지를 살펴보겠습니다. 이는 종이 문서를 스캔한 후 생성된 일반적인 이미지 파일의 예시입니다.

수정되지 않은 원본 이미지(확대하려면 클릭)

이 이미지에서 기본 infoType을 수정하려면 다음 요청을 DLP API의 image.redact 메서드에 제출합니다.

중요: 이 페이지의 코드를 사용하려면 먼저 민감한 정보 보호 클라이언트를 설정해야 합니다. Sensitive Data Protection 클라이언트 설치 및 만들기에 대한 자세한 내용은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. JSON을 Sensitive Data Protection REST 엔드포인트로 전송할 때는 클라이언트 라이브러리가 필요하지 않습니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactSensitiveDataFromImageUsingDefaultInfoTypes
{
    public static RedactImageResponse RedactImage(
        string projectId,
        string originalImagePath,
        string redactedImagePath)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item.
        var byteContentItem = new ByteContentItem
        {
            Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
            Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
        };

        // Construct the Redact request to be sent by the client. Do not specify the type of info to redact.
        var request = new RedactImageRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            ByteItem = byteContentItem
        };

        // Call the API.
        var response = dlp.RedactImage(request);

        // Inspect the response.
        Console.WriteLine($"Redacted image written to: {redactedImagePath}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImageFileAllInfoTypes redact sensitive data from an image using default infoTypes.
func redactImageFileAllInfoTypes(w io.Writer, projectID, inputPath, outputPath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// inputPath := "testdata/image.jpg"
	// outputPath := "testdata/test-output-image-file-all-infoType.jpeg"

	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()

	// read the image file.
	fileBytes, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		fmt.Fprintf(w, "ioutil.ReadFile: %v", err)
		return err
	}

	// Specify the content to be redacted.
	byteItem := &dlppb.ByteContentItem{
		Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
		Data: fileBytes,
	}

	// Construct the Redact request to be sent by the client.
	// Do not specify the type of info to redact.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent:   fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		ByteItem: byteItem,
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s", outputPath)
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

class RedactImageFileAllInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileAllInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileAllInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      // Do not specify the type of info to redact.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';

async function redactImage() {
  // Specify the content to be redacted.
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct the Redact request to be sent by the client.
  // Do not specify the type of info to redact.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
  };

  // Use the client to send the API request.
  const [response] = await dlp.redactImage(request);

  // Parse the response and process results.
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImage();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest;

/**
 * Redact sensitive data from an image using default infoTypes.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under.
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to inspect.
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to.
 */
function redact_image_all_infotypes(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $imagePath = './test/data/test.png',
    string $outputPath = './test/data/redact_image_all_infotypes.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Read image file into a buffer.
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type.
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object.
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request.
    $redactImageRequest = (new RedactImageRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setByteItem($byteContent);
    $response = $dlp->redactImage($redactImageRequest);

    // Save result to file.
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message.
    printf('Redacted image saved to %s ' . PHP_EOL, $outputPath);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import google.cloud.dlp

def redact_image_all_info_types(
    project: str,
    filename: str,
    output_filename: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact protected data in an image.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": google.cloud.dlp_v2.FileType.IMAGE, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)
    print(f"Wrote {len(response.redacted_image)} to {output_filename}")

REST

중요: 이 요청을 REST API로 전송하기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 [BASE64-ENCODED-IMAGE] 자리표시자를 base64 인코딩 텍스트로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

• Linux: base64 input.jpg > output.txt
• macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
• Windows: C:> Base64.exe -e input.jpg > output.txt
• PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

{
  "byteItem": {
    "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
    "type": "IMAGE_JPEG"
  }
}

민감한 정보 보호는 다음을 반환합니다.

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

base64로 인코딩된 이미지를 디코딩합니다.

결과 이미지가 다음과 같이 표시됩니다.

모든 infoType이 수정된 이미지(확대하려면 클릭)

민감한 정보 보호는 필기 입력된 사회보장번호, 이메일 주소, 전화번호 마스킹 외에 연도도 수정했습니다. 다음 섹션에서는 특정 infoType만 수정하는 방법을 보여줍니다.

팁: 수정된 이미지와 함께 수정 상자가 그려진 영역을 나타내는 픽셀 좌표와 길이 값이 포함된 보고서를 가져올 수 있습니다. 이는 이미지 검사를 통해 반환되는 정보와 동일합니다. 이 기능을 사용 설정하려면 image.redact에 대한 요청에서 includeFindings를 true로 설정하세요.

이미지에서 특정 infoType 수정

이미지에서 특정 민감한 정보만 수정하려면 해당하는 기본 제공 infoType을 지정하세요.

참고: 커스텀 infoType 감지기와 일치하는 데이터도 수정할 수 있습니다.

이미지에서 특정 infoType을 수정하려면 DLP API의 image.redact 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 이미지
• 1개 이상의 infoType 감지기

이전 섹션의 원본 이미지를 다시 살펴보겠습니다. 주민등록번호, 이메일 주소, 전화번호를 수정하려면 다음 JSON을 DLP API의 image.redact 메서드에 제출합니다.

중요: 이 페이지의 코드를 사용하려면 먼저 민감한 정보 보호 클라이언트를 설정해야 합니다. Sensitive Data Protection 클라이언트 설치 및 만들기에 대한 자세한 내용은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. JSON을 Sensitive Data Protection REST 엔드포인트로 전송할 때는 클라이언트 라이브러리가 필요하지 않습니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactImageWithListedInfotypes
{
    public static RedactImageResponse Redact(string projectId, string originalImagePath, string redactedImagePath)
    {
        var request = new RedactImageRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                MinLikelihood = Likelihood.Likely,
                Limits = new InspectConfig.Types.FindingLimits() { MaxFindingsPerItem = 5 },
                IncludeQuote = true,
                InfoTypes =
                    {
                        new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                        new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" }
                    }
            },
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
            },
        };

        var client = DlpServiceClient.Create();
        var response = client.RedactImage(request);

        Console.WriteLine($"Extracted text: {response.ExtractedText}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImageFileListedInfoTypes redacts only certain sensitive
// data from an image using infoTypes
func redactImageFileListedInfoTypes(w io.Writer, projectID, inputPath, outputPath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// inputPath := "testdata/image.jpg"
	// outputPath := "testdata/test-output-image-file-listed-infoTypes-redacted.jpeg"

	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()

	// read the image file
	fileBytes, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Specify the content to be redacted.
	byteItem := &dlppb.ByteContentItem{
		Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
		Data: fileBytes,
	}

	// Specify the types of info necessary to redact.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"},
		{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
		{Name: "PHONE_NUMBER"},
	}

	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: infoTypes,
	}

	// Prepare redaction configs.
	var x []*dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig
	for _, v := range infoTypes {
		x = append(x, &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{InfoType: v}})
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent:                fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		ByteItem:              byteItem,
		ImageRedactionConfigs: x,
		InspectConfig:         inspectConfig,
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s\n", outputPath)
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class RedactImageFileListedInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileListedInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileListedInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Specify the types of info necessary to redact.
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      for (String typeName :
          new String[] {"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "PHONE_NUMBER"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }
      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).build();

      // Prepare redaction configs.
      List<ImageRedactionConfig> imageRedactionConfigs =
          infoTypes.stream()
              .map(infoType -> ImageRedactionConfig.newBuilder().setInfoType(infoType).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addAllImageRedactionConfigs(imageRedactionConfigs)
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

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

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';

async function redactImageWithInfoTypes() {
  // Load image
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct image redaction request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
    inspectConfig: {
      infoTypes: infoTypes,
    },
    imageRedactionConfigs: infoTypes.map(infoType => ({infoType: infoType})),
  };

  // Run image redaction request
  const [response] = await dlp.redactImage(request);
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImageWithInfoTypes();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest\ImageRedactionConfig;

/**
 * Redact only certain sensitive data from an image using infoTypes.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under.
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to redact.
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to.
 */
function redact_image_listed_infotypes(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $imagePath = './test/data/test.png',
    string $outputPath = './test/data/redact_image_listed_infotypes.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Specify the types of info necessary to redact.
    $infoTypes = [
        (new InfoType())
            ->setName('US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER'),
        (new InfoType())
            ->setName('EMAIL_ADDRESS'),
        (new InfoType())
            ->setName('PHONE_NUMBER'),
    ];

    // Create the configuration object.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Read image file into a buffer.
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type.
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object.
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    // Create the image redaction config objects.
    $imageRedactionConfigs = [];
    foreach ($infoTypes as $infoType) {
        $config = (new ImageRedactionConfig())
            ->setInfoType($infoType);
        $imageRedactionConfigs[] = $config;
    }

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request.
    $redactImageRequest = (new RedactImageRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setByteItem($byteContent)
        ->setImageRedactionConfigs($imageRedactionConfigs);
    $response = $dlp->redactImage($redactImageRequest);

    // Save result to file.
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message.
    printf('Redacted image saved to %s' . PHP_EOL, $outputPath);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import mimetypes
from typing import List, Optional

import google.cloud.dlp

def redact_image_listed_info_types(
    project: str,
    filename: str,
    output_filename: str,
    info_types: List[str],
    min_likelihood: Optional[str] = None,
    mime_type: Optional[str] = None,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact protected data in an image.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        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'.
        mime_type: The MIME type of the file. If not specified, the type is
            inferred via the Python standard library's mimetypes module.
    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).
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare image_redaction_configs, a list of dictionaries. Each dictionary
    # contains an info_type and optionally the color used for the replacement.
    # The color is omitted in this sample, so the default (black) will be used.
    image_redaction_configs = []
    if info_types is not None:
        for info_type in info_types:
            image_redaction_configs.append({"info_type": info_type})

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

    # If mime_type is not specified, guess it from the filename.
    if mime_type is None:
        mime_guess = mimetypes.MimeTypes().guess_type(filename)
        mime_type = mime_guess[0] or "application/octet-stream"

    # Select the content type index from the list of supported types.
    supported_content_types = {
        None: 0,  # "Unspecified"
        "image/jpeg": 1,
        "image/bmp": 2,
        "image/png": 3,
        "image/svg": 4,
        "text/plain": 5,
    }
    content_type_index = supported_content_types.get(mime_type, 0)

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": content_type_index, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)
    print(f"Wrote {len(response.redacted_image)} to {output_filename}")

REST

중요: 이 요청을 보내기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 [BASE64-ENCODED-IMAGE] 자리표시자를 base64 인코딩 텍스트로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

• Linux: base64 input.jpg > output.txt
• macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
• Windows: C:> Base64.exe -e input.jpg > output.txt
• PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "infoType": {
            "name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "EMAIL_ADDRESS"
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "PHONE_NUMBER"
          }
        }
      ]
    }

민감한 정보 보호는 다음을 반환합니다.

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

base64로 인코딩된 이미지를 디코딩합니다.

결과 이미지가 다음과 같이 표시됩니다.

infoType 3개가 수정된 이미지(확대하려면 클릭)

수정된 정보를 infoType별로 색상으로 분류하면 수정된 정보를 한 눈에 파악할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요.

색상 코딩을 사용하여 이미지에서 infoType 수정

수정된 정보를 infoType별로 색상으로 분류하려면 infoType 감지기를 RGB 색상 공간 값과 연결합니다.

이미지에서 수정된 infoType의 색상을 지정하려면 DLP API의 image.redact 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 이미지
• 1개 이상의 infoType 감지기(각각에 RGB 색상 공간 값을 사용하여 색상을 할당)

참고: 색상 공간 값은 빨간색, 녹색, 파란색의 세 가지 색도로 표현됩니다. 각 값은 0 이상 1 이하여야 합니다. 0에서 255 사이의 RGB 색도 값을 표현하는 데 익숙한 경우 image.redact 호출에 포함하기 전에 먼저 각 값을 255로 나눠야 합니다. 예를 들어 자주색을 나타내는 RGB 값 (77,26,153)은 약 (0.3,0.1,0.6)입니다.

첫 번째 섹션의 원본 이미지를 다시 살펴보겠습니다. 주민등록번호는 자주색 상자, 이메일 주소는 녹색 상자, 전화번호는 주황색 상자로 수정하려면 다음 JSON을 DLP API의 image.redact 메서드에 제출합니다.

중요: 이 페이지의 코드를 사용하려면 먼저 민감한 정보 보호 클라이언트를 설정해야 합니다. Sensitive Data Protection 클라이언트 설치 및 만들기에 대한 자세한 내용은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. JSON을 Sensitive Data Protection REST 엔드포인트로 전송할 때는 클라이언트 라이브러리가 필요하지 않습니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactImageWithColorCodedInfoTypes
{
    public static RedactImageResponse RedactImage(
        string projectId,
        string originalImagePath,
        string redactedImagePath)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item by providing the image and its type.
        var byteContentItem = new ByteContentItem
        {
            Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
            Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
        };

        // Define types of info and associate each one with a different color to redact config.
        var ssnRedactionConfig = new RedactImageRequest.Types.ImageRedactionConfig
        {
            InfoType = new InfoType { Name = "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER" },
            RedactionColor = new Color
            {
                Red = 0.3f,
                Green = 0.1f,
                Blue = 0.6f
            }
        };

        var emailRedactionConfig = new RedactImageRequest.Types.ImageRedactionConfig
        {
            InfoType = new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
            RedactionColor = new Color
            {
                Red = 0.5f,
                Green = 0.5f,
                Blue = 1f
            }
        };

        var phoneRedactionConfig = new RedactImageRequest.Types.ImageRedactionConfig
        {
            InfoType = new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
            RedactionColor = new Color
            {
                Red = 1f,
                Green = 0f,
                Blue = 0.6f
            }
        };

        // Construct the Redact request to be sent by the client. Do not specify the type of info to redact.
        var request = new RedactImageRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            ImageRedactionConfigs = { ssnRedactionConfig, emailRedactionConfig, phoneRedactionConfig },
            ByteItem = byteContentItem
        };

        // Call the API.
        RedactImageResponse response = dlp.RedactImage(request);

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        Console.WriteLine($"Redacted image written to: {redactedImagePath}");

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImageFileColoredInfoTypes redacts data from an image with color-coded infoTypes.
func redactImageFileColoredInfoTypes(w io.Writer, projectID, inputPath, outputPath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// inputPath := "testdata/image.jpg"
	// outputPath := "testdata/test-output-image-file-colored-infoType.jpeg"

	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()

	// read the image file
	fileBytes, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Specify the content to be redacted.
	byteItem := &dlppb.ByteContentItem{
		Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
		Data: fileBytes,
	}

	// Define types of info to redact associate each one with a different color.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types.

	ssnRedactionConfig := &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
		Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER",
			},
		},
		RedactionColor: &dlppb.Color{
			Red:   0.3,
			Green: 0.1,
			Blue:  0.6,
		},
	}

	emailRedactionConfig := &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
		Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: "EMAIL_ADDRESS",
			},
		},
		RedactionColor: &dlppb.Color{
			Red:   0.5,
			Green: 0.5,
			Blue:  1,
		},
	}

	phoneRedactionConfig := &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
		Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{
			InfoType: &dlppb.InfoType{
				Name: "PHONE_NUMBER",
			},
		},
		RedactionColor: &dlppb.Color{
			Red:   1,
			Green: 0,
			Blue:  0.6,
		},
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent:   fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		ByteItem: byteItem,
		ImageRedactionConfigs: []*dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
			emailRedactionConfig,
			phoneRedactionConfig,
			ssnRedactionConfig,
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return err
	}

	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s", outputPath)
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.Color;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

class RedactImageFileColoredInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/test.png";
    String outputPath = "redacted.png";
    redactImageFileColoredInfoTypes(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileColoredInfoTypes(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Define types of info to redact associate each one with a different color.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      ImageRedactionConfig ssnRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(.3f).setGreen(.1f).setBlue(.6f).build())
              .build();
      ImageRedactionConfig emailRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("EMAIL_ADDRESS").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(.5f).setGreen(.5f).setBlue(1).build())
              .build();
      ImageRedactionConfig phoneRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder()
              .setInfoType(InfoType.newBuilder().setName("PHONE_NUMBER").build())
              .setRedactionColor(Color.newBuilder().setRed(1).setGreen(0).setBlue(.6f).build())
              .build();

      // Create collection of all redact configurations.
      List<ImageRedactionConfig> imageRedactionConfigs =
          Arrays.asList(ssnRedactionConfig, emailRedactionConfig, phoneRedactionConfig);

      // List types of info to search for.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(
                  imageRedactionConfigs.stream()
                      .map(ImageRedactionConfig::getInfoType)
                      .collect(Collectors.toList()))
              .build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addAllImageRedactionConfigs(imageRedactionConfigs)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';

async function redactImageColoredInfoType() {
  // Define types of info to redact associate each one with a different color.
  const imageRedactionConfigs = [
    {
      infoType: {name: 'US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER'},
      redactionColor: {red: 0.3, green: 0.1, blue: 0.6},
    },
    {
      infoType: {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
      redactionColor: {red: 0.5, green: 0.5, blue: 1},
    },
    {
      infoType: {name: 'PHONE_NUMBER'},
      redactionColor: {red: 1, green: 0, blue: 0.6},
    },
  ];

  // Load image
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct the Redact request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
    imageRedactionConfigs: imageRedactionConfigs,
  };

  // Send the request and receive response from the service.
  const [response] = await dlp.redactImage(request);
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImageColoredInfoType();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Color;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest\ImageRedactionConfig;

/**
 * Redact data from an image with color-coded infoTypes.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under.
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to inspect.
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to.
 */
function redact_image_colored_infotypes(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $imagePath = './test/data/test.png',
    string $outputPath = './test/data/sensitive-data-image-redacted-color-coding.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Read image file into a buffer.
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type.
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object.
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    // Define the types of information to redact and associate each one with a different color.
    $ssnInfotype = (new InfoType())
        ->setName('US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER');
    $emailInfotype = (new InfoType())
        ->setName('EMAIL_ADDRESS');
    $phoneInfotype = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $infotypes = [$ssnInfotype, $emailInfotype, $phoneInfotype];

    $ssnRedactionConfig = (new ImageRedactionConfig())
        ->setInfoType($ssnInfotype)
        ->setRedactionColor((new Color())
            ->setRed(.3)
            ->setGreen(.1)
            ->setBlue(.6));

    $emailRedactionConfig = (new ImageRedactionConfig())
        ->setInfoType($emailInfotype)
        ->setRedactionColor((new Color())
            ->setRed(.5)
            ->setGreen(.5)
            ->setBlue(1));

    $phoneRedactionConfig = (new ImageRedactionConfig())
        ->setInfoType($phoneInfotype)
        ->setRedactionColor((new Color())
            ->setRed(1)
            ->setGreen(0)
            ->setBlue(.6));

    $imageRedactionConfigs = [$ssnRedactionConfig, $emailRedactionConfig, $phoneRedactionConfig];

    // Create the configuration object.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes($infotypes);
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request.
    $redactImageRequest = (new RedactImageRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setByteItem($byteContent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setImageRedactionConfigs($imageRedactionConfigs);
    $response = $dlp->redactImage($redactImageRequest);

    // Save result to file.
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message.
    printf('Redacted image saved to %s ' . PHP_EOL, $outputPath);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import google.cloud.dlp

def redact_image_with_colored_info_types(
    project: str,
    filename: str,
    output_filename: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact protected data in an image by
    color coding the infoTypes.
       Args:
           project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
           filename: The path of the image file to inspect.
           output_filename: The path to which the redacted image will be written.
    """

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

    # Prepare image_redaction_configs, a list of dictionaries. Each dictionary
    # contains an infoType and the color used for the replacement.

    ssn_redaction_config = {
        "info_type": {"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"},
        "redaction_color": {
            "red": 0.3,
            "green": 0.1,
            "blue": 0.6,
        },
    }

    email_redaction_config = {
        "info_type": {"name": "EMAIL_ADDRESS"},
        "redaction_color": {
            "red": 0.5,
            "green": 0.5,
            "blue": 1.0,
        },
    }

    phone_redaction_config = {
        "info_type": {"name": "PHONE_NUMBER"},
        "redaction_color": {
            "red": 1.0,
            "green": 0.0,
            "blue": 0.6,
        },
    }

    image_redaction_configs = [
        ssn_redaction_config,
        email_redaction_config,
        phone_redaction_config,
    ]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {"info_types": [_i["info_type"] for _i in image_redaction_configs]}

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": "IMAGE", "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)

    byte_count = len(response.redacted_image)
    print(f"Wrote {byte_count} to {output_filename}")

REST

중요: 이 요청을 보내기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 [BASE64-ENCODED-IMAGE] 자리표시자를 base64 인코딩 텍스트로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

• Linux: base64 input.jpg > output.txt
• macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
• Windows: C:> Base64.exe -e input.jpg > output.txt
• PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "infoType": {
            "name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 0.3,
            "green": 0.1,
            "blue": 0.6
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "EMAIL_ADDRESS"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 0.5,
            "blue": 0.5,
            "green": 1
          }
        },
        {
          "infoType": {
            "name": "PHONE_NUMBER"
          },
          "redactionColor": {
            "red": 1,
            "blue": 0,
            "green": 0.6
          }
        }
      ]
    }

민감한 정보 보호는 다음을 반환합니다.

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

base64로 인코딩된 이미지를 디코딩합니다.

결과 이미지가 다음과 같이 표시됩니다.

infoType 3개가 색상으로 구분되어 수정된 이미지(확대하려면 클릭)

이미지에서 모든 텍스트 수정

민감한 정보 보호에는 이미지에서 감지된 모든 텍스트를 수정할 수 있는 옵션도 포함됩니다.

이미지에서 모든 텍스트를 수정하려면 DLP API의 image.redact 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 이미지
• true로 설정된 redactAllText 옵션

첫 번째 섹션의 원본 이미지를 다시 살펴보겠습니다. 모든 텍스트를 수정하려면 다음 JSON을 DLP API의 image.redact 메서드로 보냅니다.

중요: 이 페이지의 코드를 사용하려면 먼저 민감한 정보 보호 클라이언트를 설정해야 합니다. Sensitive Data Protection 클라이언트 설치 및 만들기에 대한 자세한 내용은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. JSON을 Sensitive Data Protection REST 엔드포인트로 전송할 때는 클라이언트 라이브러리가 필요하지 않습니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactDetectedTextInImage
{
    public static RedactImageResponse RedactTextImage(
        string projectId,
        string originalImagePath,
        string redactedImagePath)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item by specifying the content to be redacted.
        var byteContentItem = new ByteContentItem
        {
            Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
            Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
        };

        // Enable redaction of all text.
        var imageRedactionConfig = new RedactImageRequest.Types.ImageRedactionConfig
        {
            RedactAllText = true
        };

        // Construct the Redact request to be sent by the client. Do not specify the type of info to redact.
        var request = new RedactImageRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            ImageRedactionConfigs = { imageRedactionConfig },
            ByteItem = byteContentItem
        };

        // Call the API.
        var response = dlp.RedactImage(request);

        // Inspect the response.
        Console.WriteLine($"Redacted image written to: {redactedImagePath}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImageFileAllText redacts all detected text in an image
func redactImageFileAllText(w io.Writer, projectID, inputPath, outputPath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// inputPath := "testdata/image.jpg"
	// outputPath := "testdata/test-output-image-file-all-text.jpeg"
	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()

	// read the image file
	fileBytes, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Specify the content to be redacted.
	byteItem := &dlppb.ByteContentItem{
		Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
		Data: fileBytes,
	}

	// Enable redaction of all text.
	imageRedactConfig := &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
		Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_RedactAllText{
			RedactAllText: true,
		},
	}

	// Construct the Redact request to be sent by the client.
	// Do not specify the type of info to redact.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent:   fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		ByteItem: byteItem,
		ImageRedactionConfigs: []*dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
			imageRedactConfig,
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s", outputPath)
	return nil

}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest.ImageRedactionConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

class RedactImageFileAllText {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    String outputPath = "sensitive-data-image-redacted.jpeg";
    redactImageFileAllText(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFileAllText(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be redacted.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Enable redaction of all text.
      ImageRedactionConfig imageRedactionConfig =
          ImageRedactionConfig.newBuilder().setRedactAllText(true).build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      // Do not specify the type of info to redact.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .addImageRedactionConfigs(imageRedactionConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';

async function redactImageAllText() {
  // Enable redaction of all text.
  const imageRedactionConfigs = [{redactAllText: true}];

  // Load image
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct the Redact request to be sent by the client.
  // Do not specify the type of info to redact.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
    imageRedactionConfigs: imageRedactionConfigs,
  };

  // Run image redaction request
  const [response] = await dlp.redactImage(request);

  // Parse the response and process results.
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImageAllText();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest\ImageRedactionConfig;

/**
 * Redact all detected text in an image.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under.
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to redact.
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to.
 */
function redact_image_all_text(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $imagePath = './test/data/test.png',
    string $outputPath = './test/data/redact_image_all_text.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Read image file into a buffer.
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type.
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object.
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    // Enable redaction of all text.
    $imageRedactionConfig = (new ImageRedactionConfig())
        ->setRedactAllText(true);

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request.
    $redactImageRequest = (new RedactImageRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setByteItem($byteContent)
        ->setImageRedactionConfigs([$imageRedactionConfig]);
    $response = $dlp->redactImage($redactImageRequest);

    // Save result to file.
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message.
    printf('Redacted image saved to %s' . PHP_EOL, $outputPath);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import google.cloud.dlp

def redact_image_all_text(
    project: str,
    filename: str,
    output_filename: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact all text in an image.

    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

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

    # Construct the image_redaction_configs, indicating to DLP that all text in
    # the input image should be redacted.
    image_redaction_configs = [{"redact_all_text": True}]

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": google.cloud.dlp_v2.FileType.IMAGE, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)

    print(
        "Wrote {byte_count} to {filename}".format(
            byte_count=len(response.redacted_image), filename=output_filename
        )
    )

REST

중요: 이 요청을 보내기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 [BASE64-ENCODED-IMAGE] 자리표시자를 base64 인코딩 텍스트로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

• Linux: base64 input.jpg > output.txt
• macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
• Windows: C:> Base64.exe -e input.jpg > output.txt
• PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

    {
      "byteItem": {
        "data": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]",
        "type": "IMAGE_JPEG"
      },
      "imageRedactionConfigs": [
        {
          "redactAllText": true
        }
      ]
    }

민감한 정보 보호는 다음을 반환합니다.

    {
      "redactedImage": "[BASE64-ENCODED-IMAGE]"
    }

base64로 인코딩된 이미지를 디코딩합니다.

API는 제공된 것과 동일한 이미지를 반환하지만 기준에 따라 민감한 정보가 포함된 것으로 식별된 모든 텍스트는 수정됩니다.

결과 이미지가 다음과 같이 표시됩니다.

모든 텍스트가 수정된 이미지(확대하려면 클릭)

가능성 설정이 포함된 코드 예시

이 예시는 이미지에서 특정 infoType 수정과 비슷합니다. 또한 최소 가능성을 지정하는 방법을 보여줍니다.

중요: 이 페이지의 코드를 사용하려면 먼저 Sensitive Data Protection 클라이언트를 설정해야 합니다. Sensitive Data Protection 클라이언트 설치 및 만들기에 대한 자세한 내용은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. JSON을 Sensitive Data Protection REST 엔드포인트로 전송할 때는 클라이언트 라이브러리가 필요하지 않습니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;
using System;
using System.IO;

public class RedactImage
{
    public static RedactImageResponse Redact(string projectId, string originalImagePath, string redactedImagePath)
    {
        var request = new RedactImageRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                MinLikelihood = Likelihood.Likely,
                IncludeQuote = true,
                InfoTypes =
                {
                    new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                    new InfoType { Name = "CREDIT_CARD_NUMBER" }
                }
            },
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(originalImagePath, FileMode.Open))
            },
        };

        var client = DlpServiceClient.Create();
        var response = client.RedactImage(request);

        Console.WriteLine($"Extracted text: {response.ExtractedText}");

        // Writes redacted image into file
        response.RedactedImage.WriteTo(new FileStream(redactedImagePath, FileMode.Create, FileAccess.Write));

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"io/ioutil"

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

// redactImage blacks out the identified portions of the input image (with type bytesType)
// and stores the result in outputPath.
func redactImage(w io.Writer, projectID string, infoTypeNames []string, bytesType dlppb.ByteContentItem_BytesType, inputPath, outputPath string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}
	// bytesType := dlppb.ByteContentItem_IMAGE_PNG
	// inputPath := /tmp/input
	// outputPath := /tmp/output

	ctx := context.Background()

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

	// 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 info type strings to a list of types to redact in the image.
	var redactInfoTypes []*dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig
	for _, it := range infoTypeNames {
		redactInfoTypes = append(redactInfoTypes, &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig{
			Target: &dlppb.RedactImageRequest_ImageRedactionConfig_InfoType{
				InfoType: &dlppb.InfoType{Name: it},
			},
		})
	}

	// Read the input file.
	b, err := ioutil.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ioutil.ReadFile: %w", err)
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.RedactImageRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			InfoTypes:     infoTypes,
			MinLikelihood: dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
		},
		// The item to analyze.
		ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
			Type: bytesType,
			Data: b,
		},
		ImageRedactionConfigs: redactInfoTypes,
	}
	// Send the request.
	resp, err := client.RedactImage(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("RedactImage: %w", err)
	}
	// Write the output file.
	if err := ioutil.WriteFile(outputPath, resp.GetRedactedImage(), 0644); err != nil {
		return fmt.Errorf("ioutil.WriteFile: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Wrote output to %s", outputPath)
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.RedactImageResponse;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class RedactImageFile {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/test.png";
    String outputPath = "redacted.png";
    redactImageFile(projectId, inputPath, outputPath);
  }

  static void redactImageFile(String projectId, String inputPath, String outputPath)
      throws 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 content to be inspected.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE).setData(fileBytes).build();

      // Specify the type of info and likelihood necessary to redact.
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      for (String typeName : new String[] {"PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(infoTypes)
              .setMinLikelihood(Likelihood.LIKELY)
              .build();

      // Construct the Redact request to be sent by the client.
      RedactImageRequest request =
          RedactImageRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setByteItem(byteItem)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      RedactImageResponse response = dlp.redactImage(request);

      // Parse the response and process results.
      FileOutputStream redacted = new FileOutputStream(outputPath);
      redacted.write(response.getRedactedImage().toByteArray());
      redacted.close();
      System.out.println("Redacted image written to " + outputPath);
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Imports required Node.js libraries
const mime = require('mime');
const fs = require('fs');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The path to a local file to inspect. Can be a JPG or PNG image file.
// const filepath = 'path/to/image.png';

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

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

// The local path to save the resulting image to.
// const outputPath = 'result.png';
async function redactImage() {
  const imageRedactionConfigs = infoTypes.map(infoType => {
    return {infoType: infoType};
  });

  // Load image
  const fileTypeConstant =
    ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
      mime.getType(filepath)
    ) + 1;
  const fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(filepath)).toString('base64');

  // Construct image redaction request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
    inspectConfig: {
      minLikelihood: minLikelihood,
      infoTypes: infoTypes,
    },
    imageRedactionConfigs: imageRedactionConfigs,
  };

  // Run image redaction request
  const [response] = await dlp.redactImage(request);
  const image = response.redactedImage;
  fs.writeFileSync(outputPath, image);
  console.log(`Saved image redaction results to path: ${outputPath}`);
}
redactImage();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RedactImageRequest\ImageRedactionConfig;

/**
 * Redact sensitive data from an image.
 *
 * @param string $callingProjectId    The project ID to run the API call under
 * @param string $imagePath           The local filepath of the image to inspect
 * @param string $outputPath          The local filepath to save the resulting image to
 */
function redact_image(
    string $callingProjectId,
    string $imagePath,
    string $outputPath
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

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

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

    // Whether to include the matching string in the response
    $includeQuote = true;

    // Create the configuration object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Read image file into a buffer
    $imageRef = fopen($imagePath, 'rb');
    $imageBytes = fread($imageRef, filesize($imagePath));
    fclose($imageRef);

    // Get the image's content type
    $typeConstant = (int) array_search(
        mime_content_type($imagePath),
        [false, 'image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg']
    );

    // Create the byte-storing object
    $byteContent = (new ByteContentItem())
        ->setType($typeConstant)
        ->setData($imageBytes);

    // Create the image redaction config objects
    $imageRedactionConfigs = [];
    foreach ($infoTypes as $infoType) {
        $config = (new ImageRedactionConfig())
            ->setInfoType($infoType);
        $imageRedactionConfigs[] = $config;
    }

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request
    $redactImageRequest = (new RedactImageRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setByteItem($byteContent)
        ->setImageRedactionConfigs($imageRedactionConfigs);
    $response = $dlp->redactImage($redactImageRequest);

    // Save result to file
    file_put_contents($outputPath, $response->getRedactedImage());

    // Print completion message
    print('Redacted image saved to ' . $outputPath . PHP_EOL);
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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import mimetypes
from typing import List

import google.cloud.dlp

def redact_image(
    project: str,
    filename: str,
    output_filename: str,
    info_types: List[str],
    min_likelihood: str = None,
    mime_type: str = None,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to redact protected data in an image.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        output_filename: The path to which the redacted image will be written.
        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'.
        mime_type: The MIME type of the file. If not specified, the type is
            inferred via the Python standard library's mimetypes module.
    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).
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Prepare image_redaction_configs, a list of dictionaries. Each dictionary
    # contains an info_type and optionally the color used for the replacement.
    # The color is omitted in this sample, so the default (black) will be used.
    image_redaction_configs = []

    if info_types is not None:
        for info_type in info_types:
            image_redaction_configs.append({"info_type": info_type})

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

    # If mime_type is not specified, guess it from the filename.
    if mime_type is None:
        mime_guess = mimetypes.MimeTypes().guess_type(filename)
        mime_type = mime_guess[0] or "application/octet-stream"

    # Select the content type index from the list of supported types.
    supported_content_types = {
        None: 0,  # "Unspecified"
        "image/jpeg": 1,
        "image/bmp": 2,
        "image/png": 3,
        "image/svg": 4,
        "text/plain": 5,
    }
    content_type_index = supported_content_types.get(mime_type, 0)

    # Construct the byte_item, containing the file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": content_type_index, "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.redact_image(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "image_redaction_configs": image_redaction_configs,
            "byte_item": byte_item,
        }
    )

    # Write out the results.
    with open(output_filename, mode="wb") as f:
        f.write(response.redacted_image)
    print(
        "Wrote {byte_count} to {filename}".format(
            byte_count=len(response.redacted_image), filename=output_filename
        )
    )

사용해 보기

image.redact의 참조 페이지에서 API 탐색기로 이 페이지의 각 예시를 직접 사용해 보거나 자체 이미지로 실험해 볼 수 있습니다.

API 탐색기로 이동

팁: 민감하지 않은 정보로 실험할 경우 Google OAuth 2.0을 선택 해제하고 상위 필드에 projects/testff만 입력하면 됩니다.

다음 단계

• 이미지 검사 및 수정 자세히 알아보기
• 민감한 정보 보호로 민감한 정보 수정 Codelab 진행하기
• 이미지에서 민감한 정보를 검사하는 방법 알아보기
• 스토리지에서 익명화된 데이터 사본 만들기 자세히 알아보기