Alle Codebeispiele zum Schutz sensibler Daten
Diese Seite enthält Codebeispiele für den Schutz sensibler Daten. Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud -Produkte finden Sie im Google Cloud -Beispielbrowser.
Image mit infoTypes auf sensible Daten prüfen
Wenn Sie ein Bild auf sensible Daten prüfen möchten, senden Sie ein base64-codiertes Bild an die Methode „content.inspect“ der Cloud DLP API. Wenn Sie nicht nach bestimmten Informationstypen (infoTypes) suchen, sucht Cloud DLP nach den häufigsten infoTypes.
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Daten durch Tabellen-Bucketing de-identifizieren
Spalte ohne Inspektion transformieren Zum Transformieren einer bestimmten Spalte, deren Inhalt bekannt ist, können Sie die Inspektion überspringen und direkt eine Transformation angeben.
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String mit einem Teilstring des Ausschlusswörterbuchs prüfen
Scanübereinstimmungen auslassen, die den Teilstring „TEST“ enthalten.
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Textdaten mit FPE neu identifizieren
Textdaten mit formaterhaltender Verschlüsselung re-identifizieren
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BigQuery auf sensible Daten prüfen
Veranschaulicht die Suche nach in BigQuery gespeicherten sensiblen Daten.
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Daten mit farbcodierten infoTypes aus dem Image entfernen
infoTypes aus einem Bild mit Farbcodierung entfernen
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Zeichenmaskierung
Zeigt Maskierung von zeichen.
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Mit FPE verschlüsselte Inhalte neu identifizieren
Demonstriert die Re-Identifizierung von de-identifizierten Inhalten.
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Inspektionsjob abrufen
DLP-Inspektionsjob abrufen.
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Image-Datei auf sensible Daten prüfen
Verwendet Cloud DLP, um ein Bild auf sensible Daten zu prüfen.
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String auf sensible Daten prüfen, sich überlappende Übereinstimmungen für Personen und E-Mail weglassen
Übereinstimmungen bei einem PERSON_NAME-Detektorscan auslassen, die auch bei einem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan gefunden werden.
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Numerische Statistik berechnen
Sie können die Mindest-, Höchst- und Quantilwerte für eine einzelne BigQuery-Spalte ermitteln. Zur Berechnung dieser Werte konfigurieren Sie einen DlpJob und legen als Datenschutzmesswert NumericalStatsConfig den Namen der zu überprüfenden Spalte fest. Wenn Sie den Job ausführen, berechnet Cloud DLP die Statistik für die angegebene Spalte und gibt die Ergebnisse im Objekt NumericalStatsResult zurück.
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Tabellendaten mit FPE neu identifizieren
Tabellendaten mit formaterhaltender Verschlüsselung re-identifizieren
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String prüfen
Zeigt die Suche sensibler Daten in einem String.
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Inhalte mit einem großen benutzerdefinierten Wörterbuchdetektor scannen
In diesem Beispiel wird der angegebene Text mit dem angegebenen gespeicherten infoType-Detektor gescannt.
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Trigger löschen
DLP-Trigger löschen.
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Inspektionsjobs erstellen
Erstellen eines Inspektionsjobs mit der Cloud Data Loss Prevention API.
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Tabelle auf sensible Inhalte prüfen
Datentabelle auf sensible Inhalte prüfen.
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String mit sensiblen Daten durch ein benutzerdefiniertes Hotword prüfen
Wahrscheinlichkeit einer PERSON_NAME-Übereinstimmung erhöhen, wenn sich das Hotword „Patient“ in der Nähe befindet Illustrationen, die die InspectConfig-Eigenschaft verwenden, um eine medizinische Datenbank nach Patientennamen zu scannen Sie können zwar den in Cloud DLP integrierten infoType-Detektor PERSON_NAME verwenden, dies führt aber dazu, dass Cloud DLP Übereinstimmungen bei allen Personennamen zurückgibt, nicht nur bei Namen von Patienten. Zur Behebung dieses Problems können Sie eine Hotword-Regel einfügen, die in einem bestimmten Zeichenabstand vom ersten Zeichen möglicher Übereinstimmungen nach dem Wort „Patient“ sucht. Ergebnissen, die diesem Muster entsprechen, können Sie dann eine Wahrscheinlichkeit von „sehr wahrscheinlich“ zuweisen, da sie Ihren speziellen Kriterien entsprechen. Wenn Sie die Mindestwahrscheinlichkeit innerhalb von InspectConfig auf VERY_LIKELY festlegen, ist sichergestellt, dass nur Übereinstimmungen mit genau dieser Konfiguration als Ergebnisse geliefert werden.
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Lokale Datei prüfen
Veranschaulicht die Suche nach sensiblen Daten in einer lokalen Text- oder Bilddatei.
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Datastore prüfen
Veranschaulicht die Suche nach in Datastore gespeicherten sensiblen Daten.
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Gespeicherten infoType aktualisieren
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie die Liste der Quellbegriffe eines gespeicherten infoTypes aktualisieren und das Wörterbuch neu erstellen.
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Ausnahmeliste zur De-Identifikation erstellen
Ausnahmeliste für einen regulären benutzerdefinierten Wörterbuchdetektor erstellen.
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Inhalte mithilfe der deterministischen Verschlüsselung de-identifizieren
Verwendet die Data Loss Prevention API, um sensible Daten mithilfe der deterministischen Verschlüsselung, einer reversiblen kryptografischen Methode, in einem String zu de-identifizieren. Die Verschlüsselung wird mit einem verpackten Schlüssel durchgeführt.
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k-Anonymität berechnen
Das Attribut „k-Anonymität“ eines Datasets gibt Auskunft über die Re-Identifizierbarkeit der darin enthaltenen Einträge. Ein Dataset ist k-anonym, wenn Quasi-Identifikatoren für jede im Dataset gespeicherte Person mit jenen von mindestens k – 1 weiteren in demselben Dataset gespeicherten Personen identisch sind. In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit Cloud DLP einen k-Anonymitätswert berechnen.
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Sensible Daten de-identifizieren: übereinstimmende Eingabewerte ersetzen
Verwendet die Data Loss Prevention API, um sensible Daten in einem String zu de-identifizieren, indem übereinstimmende Eingabewerte durch einen von Ihnen angegebenen Wert ersetzt werden.
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Image mit aufgeführten Infotypen auf sensible Daten prüfen
Wenn Sie ein Bild nur auf bestimmte sensible Datentypen prüfen möchten, geben Sie die entsprechenden integrierten infoTypes an.
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String mit dem Ausschlusswörterbuch auf sensible Daten prüfen
Bestimmte E-Mail-Adressen aus einem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan mit einem Ausschlusswörterbuch weglassen.
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Daten auf Telefonnummern prüfen
Zeigt eine einfache Scananfrage an die Cloud DLP API. Beachten Sie, dass der PHONE_NUMBER-Detektor in inspectConfig angegeben ist. Damit wird Cloud DLP angewiesen, den angegebenen String nach einer Telefonnummer zu durchsuchen.
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Daten de-identifizieren: mit übereinstimmenden Eingabewerten entfernen
Verwendet die Data Loss Prevention API, um sensible Daten in einem String zu deidentifizieren, indem übereinstimmende Eingabewerte entfernt werden.
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Daten mit benutzerdefiniertem regulären Ausdruck prüfen
Regex-Beispiel: Krankenaktennummern abgleichen Das folgende Beispiel verwendet einen benutzerdefinierten infoType-Detektor mit regulärem Ausdruck, der Cloud DLP anweist, eine Krankenaktennummer (Medical Record Number, MRN) im Eingabetext „Patient's MRN 444-5-22222“ zuzuordnen und jeder Übereinstimmung eine Wahrscheinlichkeit von POSSIBLE zuzuweisen.
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String auf sensible Daten prüfen, benutzerdefinierten Teilstring ausschließen
Erläutert die Verwendung einer InspectConfig-Ressource, um Cloud DLP anzuweisen, bei einem Scan mit dem angegebenen benutzerdefinierten Detektor für reguläre Ausdrücke nicht auf Übereinstimmungen mit dem Namen „Jimmy“ zu prüfen.
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Nur bestimmte sensible Daten über infoTypes aus einem Image entfernen
Nur bestimmte sensible Daten aus einem Bild entfernen.
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String durch mehrere Regeln auf sensible Daten prüfen
Zeigt das Anwenden von sowohl Ausschluss- als auch Hotword-Regeln Der Regelsatz dieses Snippets enthält sowohl Hotword-Regeln als auch Regeln für den Wörterbuch- und Regex-Ausschluss. Beachten Sie, dass die vier Regeln in einem Array innerhalb des rules-Elements angegeben sind.
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Ergebnisse mithilfe einer kryptografischen Hashtransformation transformieren
In diesem Beispiel werden tabellarische Daten mithilfe einer kryptografischen Hash-Transformation transformiert.
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Tabellendaten mit infoTypes de-identifizieren
In Spalten befindliche Ergebnisse transformieren. Sie können Ergebnisse aus dem gesamten Zelleninhalt oder aus einem Teil davon transformieren. In diesem Beispiel sind alle Instanzen von PERSON_NAME anonymisiert.
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Integrierten infoType-Detektor erweitern
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie Begriffe hinzufügen, die mit einem vorhandenen infoType-Detektor übereinstimmen.
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Freitext mit FPE durch ein Ersatzzeichen neu identifizieren
Verwendet die Cloud Data Loss Prevention API, um sensible Daten in einem String zu re-identifizieren, der durch formaterhaltende Verschlüsselung (Format-preserving Encryption, FPE) mit einem Ersatztyp verschlüsselt wurde. Die Verschlüsselung wird mit einem nicht gepackten Schlüssel durchgeführt.
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Inspektionsvorlage löschen
Inspektionsvorlage aus Cloud DLP löschen
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Informationstypen für eine Kategorie auflisten
Zeigt das Auflisten von Informationstypen für eine Kategorie
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Inspektionsvorlagen erstellen
Verwenden Sie Vorlagen, um Konfigurationsinformationen für Cloud DLP zu erstellen und beizubehalten. Vorlagen bieten sich an, wenn Sie Konfigurationsinformationen von der Implementierung Ihrer Anfragen entkoppeln möchten. Diese können z. B. wonach gescannt werden und wie die De-Identifikation erfolgen soll zum Gegenstand haben. Mit Vorlagen können Sie Konfigurationen wiederverwenden und eine Konsistenz bei Nutzern und Datasets erreichen. Wenn Sie eine Vorlage aktualisieren, wird sie außerdem für jeden Job-Trigger aktualisiert, der sie verwendet.
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Erkannten Text aus einem Image entfernen
Erkannten Text aus einem Bild entfernen.
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Vorlagen auflisten
Inspektions- oder De-Identifikationsvorlagen auflisten
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Mit deterministischer Verschlüsselung verschlüsselte Inhalte neu identifizieren
Inhalte, die zuvor durch deterministische Verschlüsselung de-identifiziert wurden, neu identifizieren.
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Sensible Daten durch Ersetzen mit infoType de-identifizieren
Verwendet die Data Loss Prevention API, um sensible Daten in einem String zu de-identifizieren, indem sie durch den infoType ersetzt werden.
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Tabellarische Daten durch Bucketing de-identifizieren
In diesem Beispiel werden die Werte in jedem Bucket durch vordefinierte Ersatzwerte ersetzt.
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De-identifizierte Kopien von Cloud Storage-Dateien erstellen
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie eine Cloud Storage-Ressource prüfen und de-identifizierte Kopien der Dateien erstellen.
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Gespeicherten infoType erstellen
In diesem Beispiel wird ein gespeicherter infoType erstellt.
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Mit dem Ersatzzeichen Freitext mit FPE de-identifizieren
Verwendet die Data Loss Prevention API, um sensible Daten mithilfe formaterhaltender Verschlüsselung (FPE) in einem String zu de-identifizieren. Die Verschlüsselung wird mit einem nicht gepackten Schlüssel durchgeführt.
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Kurzanleitung für die Clientbibliothek
Veranschaulicht die Prüfung eines Strings mit der Cloud DLP API.
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BigQuery mithilfe von Stichproben auf sensible Daten prüfen
In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie Sie mit der Cloud Data Loss Prevention API eine Teilmenge einer BigQuery-Tabelle von 1.000 Zeilen scannen können. Der Scan beginnt mit einer zufälligen Zeile.
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Job-Trigger aktualisieren
In diesem Beispiel werden die infoTypes und die Mindestwahrscheinlichkeit eines Job-Triggers aktualisiert.
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Speicher mithilfe von Stichproben prüfen
In den folgenden Beispielen wird gezeigt, wie Sie mit der Cloud DLP API in einer 90%-ige Teilmenge eines Cloud Storage-Buckets nach Personennamen suchen. Der Scan beginnt an einer zufälligen Position im Datensatz und berücksichtigt nur Textdateien mit weniger als 200 Byte.
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Übereinstimmungswahrscheinlichkeit einer Tabellenspalte festlegen
Legen Sie die Übereinstimmungswahrscheinlichkeit einer gesamten Datenspalte fest. Dieser Ansatz ist beispielsweise nützlich, wenn Sie eine Datenspalte aus Inspektionsergebnissen ausschließen möchten.
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Sensible Daten durch eine einfache Wortliste de-identifizieren
Stimmt überein mit einer benutzerdefinierten einfachen Wortliste zur De-Identifikation sensibler Daten
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Job löschen
DLP-Job löschen.
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Risikoanalyse durchführen
Verwenden Sie die Data Loss Prevention API, um Risikomesswerte von einer Spalte kategorialer Daten in einer BigQuery-Tabelle zu berechnen.
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Jobs auflisten
Auflistung aller Cloud DLP-Jobs für das aktuelle Projekt.
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Sensible Daten über Standard-infoTypes aus einem Image entfernen
Standard-infoTypes aus diesem Bild entfernen
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l-Diversität berechnen
l-Diversität mit Cloud DLP berechnen Die L-Diversität ist eine Erweiterung der k-Anonymität, die zusätzlich die Vielfalt vertraulicher Werte für jede Spalte misst, in der sie vorkommen. Ein Dataset hat l-Diversität, wenn in allen Zeilengruppen mit identischen Quasi-Kennzeichnungen mindestens l verschiedene Werte für jedes Sensibilitätsattribut vorhanden sind.
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Daten mit einer Hotword-Regel prüfen
In diesem Beispiel wird ein benutzerdefinierter Regex mit einer Hotword-Regel verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung zu erhöhen.
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Tabellendaten mit Maskierung und bedingter Logik de-identifizieren
Spalte basierend auf dem Wert einer anderen Spalte transformieren.
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Tabellendaten mit formaterhaltender Verschlüsselung de-identifizieren
Veranschaulicht die Verschlüsselung vertraulicher Daten in einer Tabelle, während das Format beibehalten wird.
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String auf sensible Daten prüfen, benutzerdefinierte Übereinstimmungen weglassen
Scanübereinstimmungen aus einem PERSON_NAME-Detektorscan auslassen, die sich mit einem benutzerdefinierten Detektor überschneiden
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Hybrid-Job-Trigger erstellen und Beispieldaten prüfen
In diesem Beispiel wird ein Hybridjob-Trigger erstellt und Beispieldaten zur Prüfung an ihn gesendet.
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Tabellendaten mit bedingter Logik identifizieren und durch infoTypes ersetzen
Ergebnisse nur transformieren, wenn bestimmte Bedingungen für ein anderes Feld erfüllt sind
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String auf sensible Daten prüfen, sich überlappende Übereinstimmungen für Domain und E-Mail weglassen
Übereinstimmungen bei Domainnamen auslassen, die Teil von E-Mail-Adressen in einem DOMAIN_NAME-Detektorscan sind
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String prüfen, ohne REGEX-Übereinstimmungen
Mit einer bestimmten Domain endende E-Mail-Adressen aus dem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan auslassen.
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Formaterhaltende Verschlüsselung (FPE)
Veranschaulicht die Verschlüsselung vertraulicher Zeichen während die Format beibehalten wird.
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Tabellendaten de-identifizieren: Zeile anhand des Inhalts einer Spalte unterdrücken
Zeile basierend auf dem Inhalt einer Spalte unterdrücken Sie können eine Zeile basierend auf dem Inhalt einer Spalte vollständig entfernen. In diesem Beispiel wird der Datensatz „Charles Dickens“ unterdrückt, da dieser Patient über 89 Jahre alt ist.
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Trigger auflisten
So listen Sie alle Job-Trigger des aktuellen Projekts auf:
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Datumsverschiebung einer CSV-Datei
Zeigt die Datumsverschiebung einer CSV-Datei.
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Job-Trigger erstellen
Erstellt einen geplanten Cloud Data Loss Prevention API-Job-Trigger.
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K-Karten-Berechnungen berechnen
Sie können mit Cloud DLP k-Map-Werte schätzen. Dabei wird ein statistisches Modell zur Schätzung der Re-Identifizierbarkeit eines Datasets verwendet.
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Cloud Storage-Datei prüfen
Veranschaulicht die Suche nach sensiblen Daten in einer Datei in Cloud Storage.
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Image entfernen
Zeigt das Entfernen sensibler Daten aus einem Bild
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