Tutti gli esempi di codice di Sensitive Data Protection
Questa pagina contiene esempi di codice per Sensitive Data Protection. Per cercare e filtrare i sample di codice per altri Google Cloud prodotti, consulta il Google Cloud browser di sample.
Anonimizza i dati sensibili sostituendoli con infoType
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa sostituendoli con l'infoType.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo le corrispondenze sovrapposte su dominio ed email
Ometti le corrispondenze sui nomi di dominio che fanno parte degli indirizzi email in una scansione del rilevatore DOMAIN_NAME.
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Oscura i dati in un'immagine con infoType codificati per colore
Oscuramento degli infoType in un'immagine con codifica a colori.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili utilizzando più regole
Illustra l'applicazione sia delle regole di esclusione che di quelle per hotword. L'insieme di regole di questo snippet include sia le regole hotword sia le regole di esclusione di dizionario e regex. Tieni presente che le quattro regole sono specificate in un array all'interno dell'elemento rules.
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Elenca modelli
Elenca i modelli di ispezione o anonimizzazione.
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Elenca trigger
Elenca tutti gli attivatori dei job per il progetto corrente.
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Ispeziona un file Cloud Storage
Mostra come trovare dati sensibili in un file che si trova in Cloud Storage.
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Ispeziona Datastore
Mostra come trovare i dati sensibili archiviati in Datastore.
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Anonimizza i dati mediante il bucketing delle tabelle
Trasforma una colonna senza ispezione. Per trasformare una colonna in cui i contenuti sono già noti, puoi saltare l'ispezione e specificare direttamente una trasformazione.
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Impostare la probabilità di corrispondenza di una colonna della tabella
Imposta la probabilità di corrispondenza di un'intera colonna di dati. Questo approccio è utile, ad esempio, se vuoi escludere una colonna di dati dai risultati dell'ispezione.
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Crittografia con protezione del formato (FPE)
Mostra la crittografia dei caratteri sensibili mantenendo il formato.
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Migliorare un rilevatore di infoType integrato
Questo esempio mostra come aggiungere termini per trovare una corrispondenza con un rilevatore di infoType esistente.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili utilizzando una hotword personalizzata
Aumenta la probabilità di una corrispondenza di PERSON_NAME se nelle vicinanze è presente la hotword "paziente". Illustra l'utilizzo della proprietà InspectConfig allo scopo di eseguire la scansione di un database medico per trovare i nomi dei pazienti. Puoi utilizzare il rilevatore di infoType PERSON_NAME integrato di Cloud DLP, ma in questo modo Cloud DLP effettuerà la corrispondenza su tutti i nomi delle persone, non solo sui nomi dei pazienti. Per risolvere il problema, puoi includere una regola hotword che cerchi la parola "paziente" entro una certa distanza dal primo carattere delle potenziali corrispondenze. Poi puoi assegnare ai risultati corrispondenti a questo modello una probabilità di "molto probabile", poiché corrispondono ai tuoi criteri speciali. L'impostazione della probabilità minima su MOLTO_PROBABILE in InspectConfig garantisce che nei risultati vengano restituite solo le corrispondenze a questa configurazione.
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Ispeziona i dati con una regola hotword
Questo esempio utilizza un'espressione regolare personalizzata con una regola hotword per aumentare la probabilità di corrispondenza.
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Aggiornare un attivatore di job
Questo esempio aggiorna gli infoType e la probabilità minima di un attivatore di job.
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Anonimizza i dati sensibili con un semplice elenco di parole
Corrispondenze con un semplice elenco di parole personalizzato per anonimizzare i dati sensibili.
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Calcola le statistiche numeriche
Puoi determinare i valori minimo, massimo e di quantili per una singola colonna BigQuery. Per calcolare questi valori, configura un DlpJob impostando la metrica della privacy NumericalStatsConfig sul nome della colonna da analizzare. Quando esegui il job, Cloud DLP calcola le statistiche per la colonna specificata e restituisce i risultati nell'oggetto NumericalStatsResult.
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Oscura i dati sensibili in un'immagine utilizzando infoType predefiniti
Oscura gli infoType predefiniti da questa immagine.
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Reidentifica i dati delle tabelle con FPE
Reidentifica i dati delle tabelle con la crittografia con protezione del formato.
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Crea un job di ispezione
Crea un job di ispezione con l'API Cloud Data Loss Prevention.
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Reidentifica testo libero con FPE utilizzando un surrogato
Utilizza l'API Cloud Data Loss Prevention per reidentificare i dati sensibili in una stringa criptata con crittografia con protezione del formato (FPE) con un tipo sostitutivo. La crittografia viene eseguita con una chiave senza wrapping.
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Calcolo k-anonymity
K-anonymity è una proprietà di un set di dati che indica la reidentificabilità dei suoi record. Un set di dati è caratterizzato da k-anonymity se i quasi-identificatori per ogni persona nel set di dati sono identici ad almeno k-1 altre persone presenti nel set di dati. Questo esempio mostra come utilizzare Cloud DLP per calcolare un valore di k-anonimità.
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Ispeziona una stringa
Mostra come trovare dati sensibili in una stringa.
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Ispeziona l'archiviazione con il campionamento
I seguenti esempi mostrano come utilizzare l'API Cloud DLP per cercare nomi di persone in un sottoinsieme del 90% di un bucket Cloud Storage. La ricerca inizia da una posizione casuale nel set di dati e include solo file di testo di dimensioni inferiori a 200 byte.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo le corrispondenze sovrapposte su persona ed email
Ometti le corrispondenze in un rilevatore PERSON_NAME se corrispondono anche a un rilevatore EMAIL_ADDRESS.
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Oscura solo alcuni dati sensibili in un'immagine utilizzando infoType
Oscura solo alcuni dati sensibili in un'immagine.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, escludendo una sottostringa personalizzata
Illustra come utilizzare un oggetto InspectConfig per indicare a Cloud DLP di evitare la corrispondenza al nome "Jimmy" in una scansione che utilizza il rilevatore di espressioni regolari personalizzate specificato.
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Date shifting di un file CSV
Mostra il ribaltamento delle date di un file CSV.
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Reidentifica i contenuti criptati da FPE
Mostra la reidentificazione dei contenuti anonimizzati.
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Anonimizza i dati delle tabelle con mascheramento e logica condizionale
Trasforma una colonna in base al valore di un'altra colonna.
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Recupera un job di ispezione
Recupera il job di ispezione DLP.
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Crea un elenco di eccezioni per l'anonimizzazione
Crea un elenco di eccezioni per un normale rilevatore di dizionari personalizzati.
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Crea un modello di ispezione
Utilizza i modelli per creare e mantenere le informazioni di configurazione da utilizzare con Cloud DLP. I modelli sono utili per disaccoppiare le informazioni di configurazione, ad esempio gli elementi da ispezionare e le modalità di anonimizzazione, dall'implementazione delle richieste. I modelli consentono di riutilizzare la configurazione e di garantire la coerenza tra utenti e set di dati. Inoltre, ogni volta che aggiorni un modello, questo viene aggiornato per qualsiasi attivatore di job che lo utilizza.
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Anonimizza i contenuti tramite crittografia deterministica
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa utilizzando la crittografia deterministica, un metodo crittografico reversibile. La crittografia viene eseguita con una chiave con wrapping.
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Elenca i tipi di informazioni per una categoria
Mostra i tipi di informazioni per una categoria.
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Anonimizza i dati delle tabelle con la logica condizionale e sostituiscili con infoType
Trasforma i risultati solo quando vengono soddisfatte condizioni specifiche in un altro campo.
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Reidentifica i contenuti criptati con crittografia deterministica
Reidentifica i contenuti che sono stati precedentemente anonimizzati tramite crittografia deterministica.
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Creare un infoType archiviato
Questo esempio crea un infoType archiviato.
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Ispeziona i dati con un'espressione regolare personalizzata
Esempio di regex: corrispondenza dei numeri di cartelle cliniche. L'esempio seguente utilizza un rilevatore di infoType personalizzato con espressioni regolari che indica a Cloud DLP di associare un numero di record medico (MRN) nel testo di input"MRN del paziente 444-5-22222" e assegna a ogni corrispondenza una probabilità di POSSIBILE.
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Anonimizza i dati delle tabelle: elimina una riga in base al contenuto di una colonna
Elimina una riga in base al contenuto di una colonna. Puoi rimuovere una riga interamente in base ai contenuti visualizzati in qualsiasi colonna. Questo esempio elimina il record di "Charles Dickens" perché questo paziente ha più di 89 anni.
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Esegui l'analisi del rischio
Utilizza l'API Data Loss Prevention per calcolare le metriche di rischio di una colonna di dati categorici in una tabella BigQuery.
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Calcola l-diversity
Calcola l-diversity con Cloud DLP. L-diversity, un'estensione di k-anonymity, misura la diversità dei valori sensibili per ogni colonna in cui si presentano. Un set di dati ha l-diversity se, per ogni insieme di righe con quasi-identificatori identici, esistono almeno l valori distinti per ciascun attributo sensibile.
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Mascheramento caratteri
Mostra come mascherare i caratteri.
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Ispeziona un file locale
Mostra come trovare dati sensibili in un file di testo o immagine locale.
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Oscura un'immagine
Mostra l'oscuramento dei dati sensibili in un'immagine.
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Crea un attivatore di job ibrido e ispeziona i dati di esempio
Questo esempio crea un attivatore di job ibrida e invia dati di esempio per l'ispezione.
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Calcolo delle stime k-map
Puoi stimare i valori della mappa k utilizzando Cloud DLP, che utilizza un modello statistico per stimare un set di dati di reidentificazione.
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Ispeziona una stringa con una sottostringa del dizionario di esclusione
Ometti le corrispondenze di scansione che includono la sottostringa "TEST".
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Anonimizza i dati sensibili: sostituzione dei valori di input corrispondenti
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa sostituendo i valori di input corrispondenti con un valore specificato da te.
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Anonimizza il testo libero con FPE utilizzando un surrogato
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa utilizzando la crittografia con protezione del formato (FPE). La crittografia viene eseguita con una chiave senza wrapping.
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Ispeziona BigQuery per l'individuazione di dati sensibili
Mostra come trovare dati sensibili archiviati in BigQuery.
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Anonimizza i dati tabulari tramite il bucketing
Questo esempio sostituisce i valori all'interno di ogni bucket con valori di sostituzione predefiniti.
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Ispeziona i dati per l'individuazione di numeri di telefono
Mostra una semplice richiesta di scansione all'API Cloud DLP. Tieni presente che il rilevatore PHONE_NUMBER è specificato in inspectConfig, che indica a Cloud DLP di cercare un numero di telefono nella stringa specificata.
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Elenca job
Elenca tutti i job Cloud DLP per il progetto corrente.
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Oscura tutto il testo rilevato in un'immagine
Oscura tutto il testo rilevato in un'immagine.
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Eseguire la scansione dei contenuti utilizzando un rilevatore di dizionari personalizzati di grandi dimensioni
Questo esempio esegue la scansione del testo specificato utilizzando il rilevatore di infoType archiviato specificato.
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Ispeziona un'immagine per l'individuazione di dati sensibili con infoType
Per ispezionare un'immagine alla ricerca di dati sensibili, invia un'immagine con codifica base64 al metodo content.inspect dell'API Cloud DLP. A meno che non specifichi i tipi di informazioni (infoType) da cercare, Cloud DLP cerca gli infoType più comuni.
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- PHP
Elimina un job
Elimina un job DLP.
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Ispeziona un file immagine per l'individuazione di dati sensibili
Utilizza Cloud DLP per ispezionare un'immagine alla ricerca di dati sensibili.
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Ispeziona BigQuery per l'individuazione di dati sensibili con il campionamento
Gli esempi riportati di seguito mostrano come utilizzare l'API Cloud Data Loss Prevention per eseguire la scansione di un sottoinsieme di 1000 righe di una tabella BigQuery. La ricerca inizia da una riga casuale.
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Ispeziona un'immagine per l'individuazione di dati sensibili con gli infoType elencati
Se vuoi ispezionare un'immagine solo per determinati tipi di dati sensibili, specifica i relativi infoType integrati.
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Reidentifica i dati di testo con FPE
Reidentifica i dati di testo con la crittografia con protezione del formato.
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Creare copie anonimizzate dei file di Cloud Storage
Questo esempio mostra come ispezionare una risorsa Cloud Storage e creare copie anonimizzate dei file.
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Elimina un modello di ispezione
Elimina un modello di ispezione da Cloud DLP.
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Trasforma i risultati utilizzando una trasformazione di hash crittografica
Questo sample trasforma i dati tabulari tramite una trasformazione di hash crittografico.
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Elimina un trigger
Elimina un trigger DLP.
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Anonimizza i dati delle tabelle con infoType
Trasforma i risultati trovati nelle colonne. Puoi trasformare i risultati che costituiscono parte o tutti i contenuti di una cella. In questo esempio, tutte le istanze di PERSON_NAME sono anonimizzate.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo corrispondenze personalizzate
Ometti le corrispondenze della scansione di un rilevatore PERSON_NAME che si sovrappongono a un rilevatore personalizzato.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, utilizzando il dizionario di esclusione
Ometti un indirizzo email specifico da una scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS con un dizionario di esclusione.
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Anonimizza i dati delle tabelle con la crittografia con protezione del formato
Mostra la crittografia dei dati sensibili in una tabella mantenendo il formato.
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Aggiornare un infoType archiviato
Questo esempio mostra come aggiornare l'elenco dei termini di origine di un infoType archiviato e ricostruire il dizionario.
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Ispeziona una stringa, tranne le corrispondenze con espressione regolare personalizzata
Ometti gli indirizzi email che terminano con un dominio specifico da una scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS.
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Anonimizza i dati: oscuramento con i valori di input corrispondenti
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa oscurando i valori di input corrispondenti.
- Sensitive Data Protection
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- Python
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Guida rapida alla libreria client
Mostra l'ispezione di una stringa con l'API Cloud DLP.
- Sensitive Data Protection
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- Go
- Python
Ispeziona una tabella per l'individuazione di contenuti sensibili
Controlla una tabella di dati per individuare contenuti sensibili.
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Crea un trigger di job
Crea un trigger dei job dell'API Cloud Data Loss Prevention pianificato.
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Ispeziona una stringa
Dimostra la ricerca di dati sensibili in una stringa.
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Guida rapida alla libreria client
Mostra l'ispezione di una stringa con l'API Cloud DLP.
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- Ruby
- Python
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo le corrispondenze sovrapposte su persona ed email
Ometti le corrispondenze su un rilevatore di PERSON_NAME se trova corrispondenze anche con un rilevatore EMAIL_ADDRESS.
- Cloud Data Loss Prevention
- Java
- Node.js
- PHP
- C#
- JavaScript
- Python
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo corrispondenze personalizzate
Ometti le corrispondenze di scansione di un rilevatore di PERSON_NAME che si sovrappongono a un rilevatore personalizzato.
- Cloud Data Loss Prevention
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- Java
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Reidentifica i dati di testo con FPE
Reidentifica i dati di testo con la crittografia con protezione del formato.
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- PHP
- Go
- C#
Ispeziona un'immagine per l'individuazione di dati sensibili con infoType
Per ispezionare un'immagine per individuare dati sensibili, invia un'immagine con codifica base64 al metodo content.inspect dell'API Cloud DLP. A meno che tu non specifichi tipi di informazioni (infoType) da cercare, Cloud DLP cerca gli infoType più comuni.
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Crea un trigger di job
Crea un trigger di job pianificato dell'API Cloud Data Loss Prevention.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, escludendo una sottostringa personalizzata
Illustrazione di come utilizzare InspectorConfig per indicare a Cloud DLP di evitare la corrispondenza con il nome
- Cloud Data Loss Prevention
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- JavaScript
Anonimizza i dati delle tabelle con infoType
Trasforma i risultati presenti nelle colonne. Puoi trasformare i risultati che costituiscono parte del contenuto di una cella o tutto il contenuto. In questo esempio, tutte le istanze di PERSON_NAME sono anonimizzate.
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Trasformare i risultati utilizzando una trasformazione di hash crittografica
Questo esempio trasforma i dati tabulari tramite una trasformazione di hash crittografica.
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Oscura un'immagine
Mostra l'oscuramento dei dati sensibili da un'immagine.
- Cloud Data Loss Prevention
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Elenco job
Elenca tutti i job Cloud DLP per il progetto attuale.
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Elenca trigger
Elenca tutti i trigger di job per il progetto corrente.
- Cloud Data Loss Prevention
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- PHP
- Java
- Python
- Node.js
- Go
Eliminazione di un job
Elimina un job DLP.
- Cloud Data Loss Prevention
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Date shifting di un file CSV
Mostra lo spostamento della data in un file CSV.
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- PHP
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Esegui l'analisi del rischio
Utilizza l'API Data Loss Prevention per calcolare le metriche di rischio di una colonna di dati categorici in una tabella BigQuery.
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Ispeziona una stringa, tranne le corrispondenze con espressione regolare personalizzata
Ometti gli indirizzi email che terminano con un dominio specifico dalla scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS.
- Cloud Data Loss Prevention
- C#
- Go
- Python
- Java
- JavaScript
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- Node.js
Recupera un job di ispezione
Ottieni job di ispezione DLP.
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Potenzia un rilevatore di infoType integrato
Questo esempio mostra come aggiungere termini per creare corrispondenze con un rilevatore infoType esistente.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili utilizzando più regole
Illustrazione dell'applicazione di regole di esclusione e hotword. Il set di regole di questo snippet include sia regole per hotword e regole di esclusione per dizionario e regex. Nota che le quattro regole sono specificate in un array all'interno dell'elemento delle regole.
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Elimina un trigger
Elimina un trigger DLP.
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Anonimizza i dati mediante il bucketing delle tabelle
Trasforma una colonna senza ispezione. Per trasformare una colonna in cui i contenuti sono già noti, puoi saltare l'ispezione e specificare direttamente una trasformazione.
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Elimina un modello di ispezione
Elimina un modello di ispezione da Cloud DLP.
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Calcolo k-anonymity
K-anonymity è una proprietà di un set di dati che indica la reidentificabilità dei suoi record. Un set di dati è k-anonymous se i quasi-identificatori per ogni persona nel set di dati sono identici ad almeno k - 1 altre persone anche nel set di dati. Questo esempio mostra come utilizzare Cloud DLP per calcolare un valore k-anonymity.
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Ispeziona i dati con un'espressione regolare personalizzata
Esempio di espressione regolare: corrispondenza dei numeri delle cartelle cliniche. L'esempio seguente utilizza un rilevatore infoType personalizzato di espressione regolare che indica a Cloud DLP di creare una corrispondenza con un numero di cartelle cliniche (MRN) nel testo di input
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Ispeziona Datastore
Illustra il rilevamento di dati sensibili archiviati in Datastore.
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Scansiona i contenuti utilizzando un rilevatore di dizionari personalizzato di grandi dimensioni
Questo esempio esegue la scansione del testo specificato utilizzando il rilevatore infoType archiviato specificato.
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Anonimizza i dati tabulari tramite bucket
Questo esempio sostituisce i valori all'interno di ciascun bucket con valori sostitutivi predefiniti.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, omettendo le corrispondenze sovrapposte su dominio ed email
Ometti le corrispondenze per i nomi di dominio che fanno parte degli indirizzi email in una scansione del rilevatore diDOMAIN_NAME.
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Anonimizza i dati delle tabelle: elimina una riga in base al contenuto di una colonna
Elimina una riga in base ai contenuti di una colonna. Puoi rimuovere una riga interamente in base ai contenuti visualizzati in qualsiasi colonna. Questo esempio sopprime il record di
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Anonimizza i dati sensibili: sostituzione dei valori di input corrispondenti
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa sostituendo i valori di input corrispondenti con un valore da te specificato.
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Ispeziona un'immagine per l'individuazione di dati sensibili con gli infoType elencati
Se vuoi ispezionare un'immagine solo per determinati tipi di dati sensibili, specifica gli infoType integrati corrispondenti.
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Crea copie anonimizzate dei file Cloud Storage
Questo esempio mostra come ispezionare una risorsa Cloud Storage e creare copie anonimizzate dei file.
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Mascheramento caratteri
Mostra il mascheramento dei caratteri.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili utilizzando una hotword personalizzata
Aumenta la probabilità di una corrispondenza di PERSON_NAME se nelle vicinanze è presente la hotword
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Anonimizza i dati: oscuramento con i valori di input corrispondenti
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa oscurando i valori di input corrispondenti.
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Reidentifica i contenuti criptati da FPE
Dimostra la reidentificazione di contenuti anonimizzati.
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Ispeziona un file locale
Dimostra la ricerca di dati sensibili in un file di testo o immagine locale.
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Ispeziona una tabella per l'individuazione di contenuti sensibili
Controlla la presenza di contenuti sensibili in una tabella di dati.
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Anonimizza i dati sensibili sostituendoli con infoType
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa sostituendoli con l'infoType.
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Crittografia con protezione del formato (FPE)
Dimostra la crittografia dei caratteri sensibili mantenendo il formato.
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Calcola l-diversity
Calcola l-diversity con Cloud DLP. L-diversity, che è un'estensione di k-anonymity, misura la diversità dei valori sensibili per ogni colonna in cui si presentano. Un set di dati ha l-diversity se, per ogni insieme di righe con quasi-identificatori identici, esistono almeno l valori distinti per ciascun attributo sensibile.
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Aggiorna un infoType archiviato
Questo esempio mostra come aggiornare l'elenco dei termini di origine di un infoType archiviato e ricreare il dizionario.
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Oscura tutto il testo rilevato in un'immagine
Oscura tutto il testo rilevato in un'immagine.
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Ispeziona i dati per l'individuazione di numeri di telefono
Mostra una semplice richiesta di scansione all'API Cloud DLP. Tieni presente che il rilevatore PHONE_NUMBER è specificato in inspectConfig, che indica a Cloud DLP di scansionare la stringa specificata per trovare un numero di telefono.
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Ispeziona i dati con una regola hotword
Questo esempio utilizza un'espressione regolare personalizzata con una regola hotword per aumentare la probabilità di corrispondenza.
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Anonimizza il testo libero con FPE utilizzando un surrogato
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa mediante la crittografia con protezione del formato (FPE). La crittografia viene eseguita con una chiave senza wrapping.
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Reidentifica testo libero con FPE utilizzando un surrogato
Utilizza l'API Cloud Data Loss Prevention per reidentificare i dati sensibili in una stringa che è stata criptata tramite crittografia con protezione del formato (FPE) con un tipo surrogato. La crittografia viene eseguita con una chiave senza wrapping.
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Ispeziona l'archiviazione con il campionamento
I seguenti esempi mostrano l'utilizzo dell'API Cloud DLP per eseguire la scansione di un sottoinsieme del 90% di un bucket Cloud Storage per trovare i nomi delle persone. La scansione inizia da una posizione casuale nel set di dati e include solo file di testo di dimensioni inferiori a 200 byte.
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Reidentifica i contenuti criptati con crittografia deterministica
Reidentifica i contenuti precedentemente anonimizzati tramite la crittografia deterministica.
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Ispeziona una stringa per l'individuazione di dati sensibili, utilizzando il dizionario di esclusione
Ometti un indirizzo email specifico dalla scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS con un dizionario di esclusione.
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Ispeziona un file Cloud Storage
Dimostra la ricerca di dati sensibili in un file che si trova in Cloud Storage.
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Anonimizza i dati sensibili con un semplice elenco di parole
Corrisponde a un semplice elenco di parole personalizzato per anonimizzare i dati sensibili.
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Ispeziona un file immagine per l'individuazione di dati sensibili
Utilizza Cloud DLP per ispezionare un'immagine per individuare dati sensibili.
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Oscura solo alcuni dati sensibili in un'immagine utilizzando infoType
Oscura solo alcuni dati sensibili in un'immagine.
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Calcola le statistiche numeriche
Puoi determinare i valori minimo, massimo e quantile per una singola colonna BigQuery. Per calcolare questi valori, devi configurare un DlpJob, impostando la metrica di privacy NumericalStatsConfig sul nome della colonna da scansionare. Quando esegui il job, Cloud DLP calcola le statistiche per la colonna specificata, restituendo i risultati nell'oggetto NumericalStatsResult.
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Reidentifica i dati delle tabelle con FPE
Reidentifica i dati delle tabelle con la crittografia con protezione del formato.
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Crea un modello di ispezione
Utilizza i modelli per creare e rendere persistenti le informazioni di configurazione da utilizzare con Cloud DLP. I modelli sono utili per disaccoppiare le informazioni di configurazione, ad esempio gli elementi sottoposti a controllo e la modalità di anonimizzazione, dall'implementazione delle richieste. I modelli consentono di riutilizzare la configurazione e garantire la coerenza tra utenti e set di dati. Inoltre, ogni volta che aggiorni un modello, questo viene aggiornato per qualsiasi trigger di job che lo utilizza.
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Anonimizza i dati delle tabelle con la logica condizionale e sostituiscili con infoType
Trasforma i risultati solo quando sono soddisfatte condizioni specifiche in un altro campo.
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Anonimizza i contenuti tramite la crittografia deterministica
Utilizza l'API Data Loss Prevention per anonimizzare i dati sensibili in una stringa utilizzando la crittografia deterministica, che è un metodo crittografico reversibile. La crittografia viene eseguita con una chiave con wrapping.
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Oscura i dati sensibili in un'immagine utilizzando infoType predefiniti
Oscura gli infoType predefiniti da questa immagine.
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Ispeziona BigQuery per l'individuazione di dati sensibili
Illustra il reperimento di dati sensibili archiviati in BigQuery.
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Elenca modelli
Elenca modelli di ispezione o anonimizzazione.
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Ispeziona BigQuery per l'individuazione di dati sensibili con il campionamento
I seguenti esempi mostrano l'utilizzo dell'API Cloud Data Loss Prevention per scansionare un sottoinsieme di 1000 righe di una tabella BigQuery. La scansione inizia da una riga casuale.
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Anonimizza i dati delle tabelle con la crittografia con protezione del formato
Dimostra la crittografia dei dati sensibili in una tabella, pur mantenendo il formato.
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Ispeziona una stringa con una sottostringa del dizionario di esclusione
Ometti le corrispondenze di scansione che includono la sottostringa
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Oscura i dati in un'immagine con infoType codificati per colore
Oscuramento degli infoType in un'immagine con codifica a colori.
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Anonimizza i dati delle tabelle con mascheramento e logica condizionale
Trasforma una colonna in base al valore di un'altra colonna.
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Elenca i tipi di informazioni per una categoria
Mostra i tipi di informazioni per una categoria.
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Impostare la probabilità di corrispondenza di una colonna della tabella
Imposta la probabilità di corrispondenza di un'intera colonna di dati. Questo approccio è utile, ad esempio, se vuoi escludere una colonna di dati dai risultati dell'ispezione.
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Crea un elenco di eccezioni per l'anonimizzazione
Crea un elenco di eccezioni per un normale rilevatore di dizionari personalizzato.
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Crea un trigger di job ibrido e analizza i dati di esempio
Questo esempio crea un trigger di job ibrido e invia dati di esempio per l'ispezione.
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