모든 Sensitive Data Protection 코드 샘플
이 페이지에는 Sensitive Data Protection용 코드 샘플이 포함되어 있습니다. 다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저를 참고하세요.
샘플링으로 BigQuery에서 민감한 정보 검사
다음 예시에서는 Cloud Data Loss Prevention API를 사용하여 BigQuery 테이블의 1000행 하위 집합을 스캔하는 방법을 보여줍니다. 스캔은 무작위 행부터 시작됩니다.
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숫자 통계 계산
개별 BigQuery 열의 최소, 최대, 백분위수 값을 확인할 수 있습니다. 이러한 값을 계산하려면 NumericalStatsConfig 개인정보 보호 측정항목을 스캔 대상 열의 이름으로 설정하여 DlpJob을 구성합니다. 작업을 실행하면 Cloud DLP가 지정된 열의 통계를 계산하고 결과를 NumericalStatsResult 객체에 반환합니다.
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infoType을 사용하여 이미지에서 특정 민감한 정보만 수정
이미지에서 민감한 일부 정보만 수정합니다.
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작업 트리거 만들기
예약된 Cloud Data Loss Prevention API 작업 트리거를 만듭니다.
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이미지 파일에서 민감한 정보 검사
Cloud DLP를 사용하여 민감한 정보에 대한 이미지를 검사합니다.
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Cloud Storage 데이터의 익명화된 사본 만들기
이 샘플은 Cloud Storage 리소스를 검사하고 파일의 익명화된 사본을 만드는 방법을 보여줍니다.
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I-다양성 계산
Cloud DLP로 l-다양성을 계산합니다. k-익명성의 확장 프로그램인 L-다양성은 해당 값이 발생하는 각 열에서 민감한 값의 다양성을 추가로 측정합니다. 동일한 유사 식별자를 가진 모든 행 집합에 민감한 각 속성의 고유 값이 l개 이상 있으면 데이터 세트가 l-다양성을 가집니다.
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카테고리의 정보 유형 나열
카테고리의 정보 유형을 나열하는 방법을 보여줍니다.
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하이브리드 작업 트리거 만들기 및 예시 데이터 검사
이 샘플은 하이브리드 작업 트리거를 만들고 검사를 위해 예시 데이터를 전송합니다.
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확정적 암호화로 암호화된 콘텐츠 재식별
확정적 암호화를 통해 이전에 익명화된 콘텐츠를 재식별합니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고 사용자와 이메일 간에 중복되는 일치 항목을 생략
PERSON_NAME 감지기의 일치 항목이 EMAIL_ADDRESS 감지기에서도 일치하는 경우 생략합니다.
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트리거 삭제
DLP 트리거를 삭제합니다.
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작업 트리거 업데이트
이 샘플은 작업 트리거의 infoType 및 최소 가능성을 업데이트합니다.
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저장된 infoType 만들기
이 샘플은 저장된 infoType을 만듭니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고, 도메인과 이메일 간에 중복되는 일치 항목 생략
DOMAIN_NAME 감지기 스캔의 이메일 주소에 포함된 도메인 이름에 대한 일치 항목을 생략합니다.
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이미지에서 감지된 모든 텍스트 수정
이미지에서 감지된 모든 텍스트를 수정합니다.
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Computing k-anonymity
K-익명성은 레코드의 재식별성을 나타내는 데이터 세트의 속성입니다. 데이터 세트에 있는 각 개인의 유사 식별자가 동일한 데이터 세트에 있는 최소 k – 1명의 다른 사람과 동일한 경우 해당 데이터 세트는 k-익명성을 가집니다. 이 샘플은 Cloud DLP를 사용하여 k-익명성 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.
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이미지 수정
이미지에서 민감한 정보를 수정하는 것을 보여줍니다.
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샘플링으로 스토리지 검사
다음 예시는 Cloud DLP API를 사용하여 사용자 이름에 대한 Cloud Storage 버킷의 90% 하위 집합을 스캔하는 방법을 보여줍니다. 스캔은 데이터 세트에서 무작위 위치부터 시작되며 200바이트 미만의 텍스트 파일만 포함합니다.
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제외 사전을 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
제외 사전을 사용하여 EMAIL_ADDRESS 감지기 스캔에서 특정 이메일 주소를 생략합니다.
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CSV 파일의 날짜 이동
CSV 파일의 날짜 이동을 보여줍니다.
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BigQuery에서 민감한 정보 검사
BigQuery에 저장된 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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나열된 infoType으로 이미지에서 민감한 정보 검사
이미지에서 특정 민감한 정보 유형만 검사하려면 해당하는 기본 제공 infoType을 지정합니다.
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데이터에서 전화번호 검사
Cloud DLP API에 대한 간단한 스캔 요청을 보여줍니다. PHONE_NUMBER 감지기는 inspectConfig에 지정되며, Cloud DLP가 지정된 문자열에서 전화번호를 스캔하도록 지시합니다.
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검사 작업 가져오기
DLP 검사 작업을 가져옵니다.
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대형 커스텀 사전 감지기를 사용한 콘텐츠 스캔
이 샘플은 지정된 저장된 infoType 감지기를 사용하여 지정된 텍스트를 스캔합니다.
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커스텀 정규식으로 데이터 검사
정규 표현식 예시: 의료 레코드 번호 대조 다음 샘플은 Cloud DLP가 입력 텍스트 'Patient's MRN 444-5-22222'에서 의료 레코드 번호 (MRN)를 일치 항목을 확인하고 각 일치 항목에 POSSIBLE 확률을 할당하도록 지시하는 정규 표현식 커스텀 infoType 감지기를 사용합니다.
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마스킹 및 조건부 로직을 사용하여 테이블 데이터 익명화
다른 열의 값에 따라 열 변환
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infoType으로 민감한 정보에 대한 이미지 검사
민감한 정보에 대한 이미지를 검사하려면 base64 인코딩 이미지를 Cloud DLP API의 content.inspect 메서드에 제출합니다. 검색할 정보 유형(infoType)을 지정하지 않으면 Cloud DLP가 가장 일반적인 infoType을 검색합니다.
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조건부 로직을 사용하여 테이블 데이터 익명화 및 infoType으로 교체
다른 필드에서 특정 조건이 충족될 떄만 발견 항목을 변환합니다.
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검사 템플릿 삭제
Cloud DLP에서 검사 템플릿을 삭제합니다.
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형식 보존 암호화로 테이블 데이터 익명화
형식을 유지하면서 테이블 내의 민감한 정보를 암호화하는 방법을 보여줍니다.
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핫워드 규칙으로 데이터 검사
이 샘플은 핫워드 규칙이 있는 커스텀 정규식을 사용하여 일치 가능성을 높입니다.
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FPE로 암호화된 콘텐츠 재식별
익명화된 콘텐츠를 재식별하는 방법을 보여줍니다.
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익명화에 예외 목록 만들기
일반 커스텀 사전 감지기의 예외 목록을 만듭니다.
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트리거 나열
현재 프로젝트의 모든 작업 트리거를 나열하려면 다음 안내를 따르세요.
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검사 템플릿 만들기
템플릿을 사용하여 Cloud DLP에서 사용할 구성 정보를 만들고 유지합니다. 템플릿은 검사 대상 및 익명화 방법과 같은 구성 정보를 요청 구현에서 분리하는 데 유용합니다. 구성을 재사용할 수 있는 방법을 제공하고 사용자와 데이터 세트 전반에서 일관성을 유지할 수 있게 해줍니다. 또한 템플릿을 업데이트할 때마다 템플릿을 사용하는 모든 작업 트리거에 대해 업데이트됩니다.
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위험 분석 수행
Data Loss Prevention API를 사용하여 BigQuery 테이블에서 범주형 데이터 열의 위험 측정항목을 계산합니다.
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여러 규칙을 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
제외 및 핫워드 규칙을 모두 적용하는 방법을 보여줍니다. 이 스니펫의 규칙 집합에는 핫워드 규칙과 사전 및 정규식 제외 규칙이 모두 포함됩니다. rules 요소의 배열 내에 4개의 규칙이 지정되어 있습니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고 커스텀 일치 항목 생략
PERSON_NAME 감지기 스캔에서 커스텀 감지기와 겹치는 스캔 일치 항목을 생략합니다.
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infoType으로 테이블 데이터 익명화
열에서 확인된 발견 항목 변환 셀 콘텐츠의 일부 또는 전체를 구성하는 발견 항목을 변환할 수 있습니다. 이 예시에서 PERSON_NAME의 모든 인스턴스는 익명으로 처리됩니다.
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단순 단어 목록으로 민감한 정보 익명화
커스텀 단순 단어 목록과 비교하여 민감한 정보 익명화
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기본 infoType을 사용하여 이미지에서 민감한 정보 수정
이 이미지의 기본 infoType 수정
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데이터 익명화: 일치하는 입력 값으로 수정
Data Loss Prevention API를 사용해 일치하는 입력 값을 수정하여 문자열의 민감한 정보를 익명화합니다.
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테이블에서 민감한 콘텐츠 검사
데이터 테이블에서 민감한 콘텐츠를 확인합니다.
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제외 사전 하위 문자열로 문자열 검사
하위 문자열 'TEST'가 포함된 스캔 일치 항목을 생략합니다.
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테이블 데이터 익명화: 열의 콘텐츠에 따라 행 표시 제한
열의 콘텐츠에 따라 행 표시 제한 열에 표시되는 콘텐츠를 기반으로 행을 완전히 삭제할 수 있습니다. 이 예시는 환자가 만 89세 이상이므로 '찰스 디킨스'의 레코드를 표시하지 않습니다.
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민감한 정보를 infoType으로 교체하여 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 infoType으로 바꿔서 익명화합니다.
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FPE로 테이블 데이터 재식별
형식 보존 암호화를 사용하여 테이블 데이터를 재식별합니다.
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작업 표시
현재 프로젝트의 모든 Cloud DLP 작업을 나열합니다.
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서로게이트를 사용하여 FPE로 자유 텍스트 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하여 형식 보존 암호화(FPE)를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화합니다. 암호화는 래핑되지 않은 키로 수행됩니다.
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저장된 infoType 업데이트
이 샘플은 저장된 infoType의 소스 용어 목록을 업데이트하고 사전을 다시 빌드하는 방법을 보여줍니다.
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문자열 검사
문자열에서 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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정규식 일치를 제외한 문자열 검사
EMAIL_ADDRESS 감지기 스캔에서 특정 도메인으로 끝나는 이메일 주소 생략
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색상으로 구분된 infoType을 사용하여 이미지의 데이터 수정
색상 코딩을 사용하여 이미지에서 infoType 수정
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형식 보존 암호화(FPE)
형식을 유지하면서 민감한 문자를 암호화하는 방법을 보여줍니다.
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확정적 암호화를 통해 콘텐츠 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하면 되돌릴 수 있는 암호화 방법인 확정적 암호화를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화할 수 있습니다. 암호화는 래핑된 키로 수행됩니다.
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서로게이트를 사용하여 FPE로 자유 텍스트 재식별
Cloud Data Loss Prevention API를 사용하여 서로게이트 유형으로 형식 보존 암호화(FPE)로 암호화된 문자열에서 민감한 정보를 재식별합니다. 암호화는 래핑되지 않은 키로 수행됩니다.
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테이블 열의 일치 가능성 설정
전체 데이터 열의 일치 가능성을 설정합니다. 예를 들어 검사 결과에서 데이터 열을 제외하려면 이 접근 방법이 유용합니다.
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클라이언트 라이브러리 빠른 시작
Cloud DLP API로 문자열 검사를 보여줍니다.
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Datastore 검사
Datastore에 저장된 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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로컬 파일 검사
로컬 텍스트 또는 이미지 파일에서 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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민감한 정보 익명화: 일치하는 입력 값 교체
일치하는 입력 값을 지정한 값으로 바꿔서 Data Loss Prevention API를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화합니다.
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FPE로 텍스트 데이터 재식별
형식 보존 암호화로 텍스트 데이터 재식별
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템플릿 나열
검사 또는 익명화 템플릿을 나열합니다.
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k-맵 추정값 계산
통계 모델을 사용하여 재식별 데이터 세트를 추정하는 Cloud DLP를 사용하여 k-맵 값을 추정할 수 있습니다.
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기본 제공 infotype 감지기 보강
이 샘플은 기존 infoType 감지기와 일치하도록 용어를 추가하는 방법을 보여줍니다.
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버킷팅을 통해 테이블 형식 데이터 익명화
이 샘플은 각 버킷에 속한 값을 사전 정의된 대체 값으로 바꿉니다.
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테이블 버케팅을 사용하여 데이터 익명화
검사 없이 열 변환 콘텐츠가 이미 알려진 열을 변환하려면 검사를 건너 뛰고 변환을 직접 지정할 수 있습니다.
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문자열에서 커스텀 하위 문자열을 제외한 민감한 정보 검사
Cloud DLP에서 InspectConfig를 사용하여 지정된 커스텀 정규 표현식 감지기를 사용하는 스캔에서 이름 'Jimmy'와 일치하는 항목이 검색되지 않도록 지정하는 방법을 보여줍니다.
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커스텀 핫워드를 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
핫워드 '환자'가 근접한 위치에 있는 경우 PERSON_NAME 일치의 가능성을 높임 의료 데이터베이스에서 환자 이름을 스캔하기 위한 InspectConfig 속성 사용을 보여줍니다. Cloud DLP의 기본 제공 PERSON_NAME infoType 감지기를 사용할 수 있지만, 이 경우 Cloud DLP가 환자 이름뿐만 아니라 모든 사람의 이름에서 일치하는 항목을 찾습니다. 이 문제를 해결하려면 잠재적인 일치 항목의 첫 글자로부터 특정 문자 수 만큼의 근접도 내에서 '환자'라는 단어를 찾는 핫워드 규칙을 포함할 수 있습니다. 이는 특수한 기준에 해당하므로 이 패턴과 일치하는 결과에 'very likely' 가능성을 할당할 수 있습니다. InspectConfig 내에서 최소 가능성을 VERY_LIKELY로 설정하면 이 구성과 일치하는 항목만 검색 결과에 반환되도록 보장할 수 있습니다.
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검사 작업 만들기
Cloud Data Loss Prevention API로 검사 작업을 만듭니다.
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Cloud Storage 파일 검사
Cloud Storage에 있는 파일에서 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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암호화 해시 변환을 사용하여 발견 항목 변환
이 샘플은 암호화 해시 변환을 통해 테이블 형식 데이터를 변환합니다.
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색상으로 구분된 infoType을 사용하여 이미지의 데이터 수정
색상 코딩을 사용하여 이미지에서 infoType 수정
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기본 infoType을 사용하여 이미지에서 민감한 정보 수정
이 이미지의 기본 infoType 수정
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저장된 infoType 업데이트
이 샘플은 저장된 infoType의 소스 용어 목록을 업데이트하고 사전을 다시 빌드하는 방법을 보여줍니다.
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로컬 파일 검사
로컬 텍스트 또는 이미지 파일에서 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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서로게이트를 사용하여 FPE로 자유 텍스트 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하여 형식 보존 암호화(FPE)를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화합니다. 암호화는 래핑되지 않은 키로 수행됩니다.
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Cloud Storage 파일 검사
Cloud Storage에 있는 파일에서 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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작업 트리거 업데이트
이 샘플은 작업 트리거의 infoType 및 최소 가능성을 업데이트합니다.
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검사 템플릿 만들기
템플릿을 사용하여 Cloud DLP에서 사용할 구성 정보를 만들고 유지합니다. 템플릿은 검사 대상 및 익명화 방법과 같은 구성 정보를 요청 구현에서 분리하는 데 유용합니다. 구성을 재사용할 수 있는 방법을 제공하고 사용자와 데이터 세트 전반에서 일관성을 유지할 수 있게 해줍니다. 또한 템플릿을 업데이트할 때마다 템플릿을 사용하는 모든 작업 트리거에 대해 업데이트됩니다.
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데이터에서 전화번호 검사
Cloud DLP API에 대한 간단한 스캔 요청을 보여줍니다. PHONE_NUMBER 감지기는 inspectConfig에 지정되며, Cloud DLP가 지정된 문자열에서 전화번호를 스캔하도록 지시합니다.
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마스킹 및 조건부 로직을 사용하여 테이블 데이터 익명화
다른 열의 값에 따라 열 변환
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제외 사전을 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
제외 사전을 사용하여 EMAIL_ADDRESS 감지기 스캔에서 특정 이메일 주소를 생략합니다.
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커스텀 핫워드를 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
핫워드 '환자'가 근접한 위치에 있는 경우 PERSON_NAME 일치의 가능성을 높임 의료 데이터베이스에서 환자 이름을 스캔하기 위한 InspectConfig 속성 사용을 보여줍니다. Cloud DLP의 기본 제공 PERSON_NAME infoType 감지기를 사용할 수 있지만, 이 경우 Cloud DLP가 환자 이름뿐만 아니라 모든 사람의 이름에서 일치하는 항목을 찾습니다. 이 문제를 해결하려면 잠재적인 일치 항목의 첫 글자로부터 특정 문자 수 만큼의 근접도 내에서 '환자'라는 단어를 찾는 핫워드 규칙을 포함할 수 있습니다. 이는 특수한 기준에 해당하므로 이 패턴과 일치하는 결과에 'very likely' 가능성을 할당할 수 있습니다. InspectConfig 내에서 최소 가능성을 VERY_LIKELY로 설정하면 이 구성과 일치하는 항목만 검색 결과에 반환되도록 보장할 수 있습니다.
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FPE로 테이블 데이터 재식별
형식 보존 암호화를 사용하여 테이블 데이터를 재식별합니다.
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제외 사전 하위 문자열로 문자열 검사
하위 문자열 'TEST'가 포함된 스캔 일치 항목을 생략합니다.
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테이블 열의 일치 가능성 설정
전체 데이터 열의 일치 가능성을 설정합니다. 예를 들어 검사 결과에서 데이터 열을 제외하려면 이 접근 방법이 유용합니다.
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이미지 파일에서 민감한 정보 검사
Cloud DLP를 사용하여 민감한 정보에 대한 이미지를 검사합니다.
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숫자 통계 계산
개별 BigQuery 열의 최소, 최대, 백분위수 값을 확인할 수 있습니다. 이러한 값을 계산하려면 NumericalStatsConfig 개인정보 보호 측정항목을 스캔 대상 열의 이름으로 설정하여 DlpJob을 구성합니다. 작업을 실행하면 Cloud DLP가 지정된 열의 통계를 계산하고 결과를 NumericalStatsResult 객체에 반환합니다.
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샘플링으로 BigQuery에서 민감한 정보 검사
다음 예시에서는 Cloud Data Loss Prevention API를 사용하여 BigQuery 테이블의 1000행 하위 집합을 스캔하는 방법을 보여줍니다. 스캔은 무작위 행부터 시작됩니다.
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하이브리드 작업 트리거 만들기 및 예시 데이터 검사
이 샘플은 하이브리드 작업 트리거를 만들고 검사를 위해 예시 데이터를 전송합니다.
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조건부 로직을 사용하여 테이블 데이터 익명화 및 infoType으로 교체
다른 필드에서 특정 조건이 충족될 떄만 발견 항목을 변환합니다.
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서로게이트를 사용하여 FPE로 자유 텍스트 재식별
Cloud Data Loss Prevention API를 사용하여 서로게이트 유형으로 형식 보존 암호화(FPE)로 암호화된 문자열에서 민감한 정보를 재식별합니다. 암호화는 래핑되지 않은 키로 수행됩니다.
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데이터 익명화: 일치하는 입력 값으로 수정
Data Loss Prevention API를 사용해 일치하는 입력 값을 수정하여 문자열의 민감한 정보를 익명화합니다.
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민감한 정보를 infoType으로 교체하여 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 infoType으로 바꿔서 익명화합니다.
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확정적 암호화로 암호화된 콘텐츠 재식별
확정적 암호화를 통해 이전에 익명화된 콘텐츠를 재식별합니다.
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클라이언트 라이브러리 빠른 시작
Cloud DLP API로 문자열 검사를 보여줍니다.
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위험 분석 수행
Data Loss Prevention API를 사용하여 BigQuery 테이블에서 범주형 데이터 열의 위험 측정항목을 계산합니다.
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확정적 암호화를 통해 콘텐츠 익명화
Data Loss Prevention API를 사용하면 되돌릴 수 있는 암호화 방법인 확정적 암호화를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화할 수 있습니다. 암호화는 래핑된 키로 수행됩니다.
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핫워드 규칙으로 데이터 검사
이 샘플은 핫워드 규칙이 있는 커스텀 정규식을 사용하여 일치 가능성을 높입니다.
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테이블 데이터 익명화: 열의 콘텐츠에 따라 행 표시 제한
열의 콘텐츠에 따라 행 표시 제한 열에 표시되는 콘텐츠를 기반으로 행을 완전히 삭제할 수 있습니다. 이 예시는 환자가 만 89세 이상이므로 '찰스 디킨스'의 레코드를 표시하지 않습니다.
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Computing k-anonymity
K-익명성은 레코드의 재식별성을 나타내는 데이터 세트의 속성입니다. 데이터 세트에 있는 각 개인의 유사 식별자가 동일한 데이터 세트에 있는 최소 k – 1명의 다른 사람과 동일한 경우 해당 데이터 세트는 k-익명성을 가집니다. 이 샘플은 Cloud DLP를 사용하여 k-익명성 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.
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여러 규칙을 사용하여 문자열에서 민감한 정보 검사
제외 및 핫워드 규칙을 모두 적용하는 방법을 보여줍니다. 이 스니펫 규칙 집합에는 핫워드 규칙과 사전 및 정규식 제외 규칙이 모두 포함됩니다. rules 요소의 배열 내에 4개의 규칙이 지정되어 있습니다.
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버킷팅을 통해 테이블 형식 데이터 익명화
이 샘플은 각 버킷에 속한 값을 사전 정의된 대체 값으로 바꿉니다.
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형식 보존 암호화(FPE)
형식을 유지하면서 민감한 문자를 암호화하는 방법을 보여줍니다.
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커스텀 정규식으로 데이터 검사
정규식 예시: 의료 레코드 번호 대조 다음 샘플은 Cloud DLP가 입력 텍스트 'Patient's MRN 444-5-22222'에서 의료 레코드 번호(MRN)를 일치 항목을 확인하고 각 일치 항목에 POSSIBLE 확률을 할당하도록 지시하는 정규 표현식 커스텀 infoType 감지기를 사용합니다.
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정규식 일치를 제외한 문자열 검사
EMAIL_ADDRESS 감지기 스캔에서 특정 도메인으로 끝나는 이메일 주소 생략
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Cloud Storage 데이터의 익명화된 사본 만들기
이 샘플은 Cloud Storage 리소스를 검사하고 파일의 익명화된 사본을 만드는 방법을 보여줍니다.
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검사 작업 만들기
Cloud Data Loss Prevention API로 검사 작업을 만듭니다.
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대형 커스텀 사전 감지기를 사용한 콘텐츠 스캔
이 샘플은 지정된 저장된 infoType 감지기를 사용하여 지정된 텍스트를 스캔합니다.
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BigQuery에서 민감한 정보 검사
BigQuery에 저장된 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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infoType으로 민감한 정보에 대한 이미지 검사
민감한 정보에 대한 이미지를 검사하려면 base64 인코딩 이미지를 Cloud DLP API의 content.inspect 메서드에 제출합니다. 검색할 정보 유형(infoType)을 지정하지 않으면 Cloud DLP가 가장 일반적인 infoType을 검색합니다.
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Datastore 검사
Datastore에 저장된 민감한 정보를 찾는 방법을 보여줍니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고, 도메인과 이메일 간에 중복되는 일치 항목 생략
DOMAIN_NAME 감지기 스캔의 이메일 주소에 포함된 도메인 이름에 대한 일치 항목을 생략합니다.
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샘플링으로 스토리지 검사
다음 예시는 Cloud DLP API를 사용하여 사용자 이름에 대한 Cloud Storage 버킷의 90% 하위 집합을 스캔하는 방법을 보여줍니다. 스캔은 데이터 세트에서 무작위 위치부터 시작되며 200바이트 미만의 텍스트 파일만 포함합니다.
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형식 보존 암호화로 테이블 데이터 익명화
형식을 유지하면서 테이블 내의 민감한 정보를 암호화하는 방법을 보여줍니다.
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infoType을 사용하여 이미지에서 특정 민감한 정보만 수정
이미지에서 민감한 일부 정보만 수정합니다.
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민감한 정보 익명화: 일치하는 입력 값 교체
일치하는 입력 값을 지정한 값으로 바꿔서 Data Loss Prevention API를 사용하여 문자열에서 민감한 정보를 익명화합니다.
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infoType으로 테이블 데이터 익명화
열에서 확인된 발견 항목 변환 셀 내용의 일부 또는 전체를 구성하는 발견 항목을 변환할 수 있습니다. 이 예시에서 PERSON_NAME의 모든 인스턴스는 익명으로 처리됩니다.
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암호화 해시 변환을 사용하여 발견 항목 변환
이 샘플은 암호화 해시 변환을 통해 테이블 형식 데이터를 변환합니다.
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문자열에서 커스텀 하위 문자열을 제외한 민감한 정보 검사
Cloud DLP에서 InspectConfig를 사용하여 지정된 커스텀 정규 표현식 감지기를 사용하는 스캔에서 이름 'Jimmy'와 일치하는 항목이 검색되지 않도록 지정하는 방법을 보여줍니다.
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테이블 버케팅을 사용하여 데이터 익명화
검사 없이 열 변환 콘텐츠가 이미 알려진 열을 변환하려면 검사를 건너 뛰고 변환을 직접 지정할 수 있습니다.
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기본 제공 infotype 감지기 보강
이 샘플은 기존 infoType 감지기와 일치하도록 용어를 추가하는 방법을 보여줍니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고 커스텀 일치 항목 생략
PERSON_NAME 감지기 스캔에서 커스텀 감지기와 겹치는 스캔 일치 항목을 생략합니다.
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작업 트리거 만들기
예약된 Cloud Data Loss Prevention API 작업 트리거를 만듭니다.
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나열된 infoType으로 이미지에서 민감한 정보 검사
이미지에서 특정 민감한 정보 유형만 검사하려면 해당하는 기본 제공 infoType을 지정합니다.
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문자열에서 민감한 정보가 있는지 검사하고 사용자와 이메일 간에 중복되는 일치 항목을 생략
PERSON_NAME 감지기의 일치 항목이 EMAIL_ADDRESS 감지기에서도 일치하는 경우 생략합니다.
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k-맵 추정값 계산
통계 모델을 사용하여 재식별 데이터 세트를 추정하는 Cloud DLP를 사용하여 k-맵 값을 추정할 수 있습니다.
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