Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) ahora forma parte de Protección de Datos Sensibles. El nombre de la API sigue siendo el mismo: API Cloud Data Loss Prevention (API DLP). Para obtener información sobre los servicios que componen Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo Información general sobre Protección de Datos Sensibles.

Esta página se ha traducido con Cloud Translation API.

Enviar los resultados de las tareas de inspección de Protección de Datos Sensibles a Security Command Center

En esta guía se explica cómo inspeccionar datos en Cloud Storage, Firestore en modo Datastore (Datastore) o BigQuery, y cómo enviar los resultados de la inspección a Security Command Center.

Para usar esta función, tu proyecto debe pertenecer a una organización y Security Command Center debe estar activado a nivel de organización. De lo contrario, los resultados de Protección de Datos Sensibles no aparecerán en Security Command Center. Para obtener más información, consulta Comprobar el nivel de activación de Security Command Center.

En el caso de los datos de BigQuery, también puedes realizar perfiles, que es diferente de una operación de inspección. También puede enviar perfiles de datos a Security Command Center. Para obtener más información, consulta el artículo Publicar perfiles de datos en Security Command Center.

Información general

Security Command Center te permite recopilar datos sobre las amenazas de seguridad, identificarlas y tomar medidas antes de que puedan causar daños o pérdidas en tu empresa. Con Security Command Center, puedes realizar varias acciones relacionadas con la seguridad desde un único panel de control centralizado.

Protección de Datos Sensibles tiene una integración integrada con Security Command Center. Cuando usas una acción de Protección de Datos Sensibles para inspeccionar tus repositorios de almacenamiento en busca de datos sensibles, puedes enviar los resultados directamente al panel de control de Security Command Center.Google Cloud Se muestran junto a otras métricas de seguridad.

Si sigues los pasos que se indican en esta guía, podrás hacer lo siguiente:

Habilita Security Command Center y Protección de Datos Sensibles.
Configura Protección de Datos Sensibles para inspeccionar un repositorio de almacenamiento: un segmento de Cloud Storage, una tabla de BigQuery o un tipo de Datastore. Google Cloud
Configura un análisis de Protección de Datos Sensibles para enviar los resultados de la tarea de inspección a Security Command Center.

Para obtener más información sobre Security Command Center, consulta la documentación de Security Command Center.

Si quieres enviar los resultados de los análisis de descubrimiento (no de los trabajos de inspección) a Security Command Center, consulta la documentación sobre cómo crear perfiles de una organización, una carpeta o un proyecto.

Costes

En este documento, se utilizan los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Sensitive Data Protection
Cloud Storage
BigQuery
Datastore

Para generar una estimación de costes basada en el uso previsto, utiliza la calculadora de precios.

Los usuarios nuevos Google Cloud pueden disfrutar de una prueba gratuita.

Antes de empezar

Para poder enviar los resultados de los análisis de Protección de Datos Sensibles a Security Command Center, debe hacer lo siguiente:

Paso 1: Define los Google Cloud repositorios de almacenamiento.
Paso 2: Define los roles de Gestión de Identidades y Accesos (IAM).
Paso 3: Habilita Security Command Center.
Paso 4: Habilita Protección de Datos Sensibles.
Paso 5: Habilita Protección de Datos Sensibles como fuente de seguridad para Security Command Center.

Los pasos para configurar estos componentes se describen en las siguientes secciones.

Paso 1: Configura los Google Cloud repositorios de almacenamiento

Elige si quieres analizar tu propio Google Cloud repositorio de almacenamiento o uno de ejemplo. En este tema se proporcionan instrucciones para ambos casos.

Analizar tus propios datos

Si quieres analizar tu propio segmento de Cloud Storage, tabla de BigQuery o tipo de Datastore, primero abre el proyecto en el que se encuentra el repositorio. En los pasos siguientes, habilitarás Security Command Center y Protección de Datos Sensibles en este proyecto y en su organización.

Cuando hayas abierto el proyecto que quieras usar, ve al paso 2 para configurar algunos roles de gestión de identidades y accesos.

Analizar datos de muestra

Si quiere analizar un conjunto de datos de prueba, primero asegúrese de que tiene configurada una cuenta de facturación y, a continuación, cree un proyecto. Para completar este paso, debes tener el rol de gestión de identidades y accesos Creador de proyectos. Consulta más información sobre los roles de gestión de identidades y accesos.

Si aún no has configurado la facturación, crea una cuenta de facturación.
Descubre cómo habilitar la facturación.
Ve a la página Nuevo proyecto de la Google Cloud consola.
Ir a Nuevo proyecto
En la lista desplegable Cuenta de facturación, selecciona la cuenta a la que se debe facturar el proyecto.
En la lista desplegable Organización, selecciona la organización en la que quieras crear el proyecto.
En la lista desplegable Ubicación, selecciona la organización o la carpeta en la que quieras crear el proyecto.

A continuación, descarga y almacena los datos de ejemplo:

Ve al repositorio de tutoriales de funciones de Cloud Run en GitHub.
Haz clic en Clonar o descargar y, a continuación, en Descargar ZIP.
Descomprime el archivo ZIP que has descargado.
Ve a la página Navegador de almacenamiento de la consola de Google Cloud .
Ir a Cloud Storage
Haz clic en Crear segmento.
En la página Crear un contenedor, asigna un nombre único al contenedor y, a continuación, haz clic en Crear.
En la página Detalles del segmento, haz clic en Subir carpeta.
Ve a la carpeta dlp-cloud-functions-tutorials-master que has extraído, ábrela y selecciona la carpeta sample_data. Haz clic en Subir para subir el contenido de la carpeta a Cloud Storage.

Anota el nombre que le has dado al segmento de Cloud Storage para más adelante. Cuando se haya completado la subida del archivo, podrás continuar.

Paso 2: Define los roles de gestión de identidades y accesos

Para usar Protección de Datos Sensibles y enviar los resultados de los análisis a Security Command Center, necesitas los roles de gestión de identidades y accesos Administrador del centro de seguridad y Editor de trabajos de Protección de Datos Sensibles. En esta sección se describe cómo añadir los roles. Para completar esta sección, debes tener el rol de gestión de identidades y accesos Administrador de la organización.

Ve a la página de gestión de identidades y accesos.

Ir a IAM
En la pestaña Ver por principales, busca tu cuenta de Google y haz clic en Editar principal.

Nota: Si no encuentras tu cuenta, asegúrate de que estás buscando una organización y no un proyecto. Para seleccionar la organización correcta, usa la lista desplegable del selector de proyectos.

Si aparece un mensaje de alerta que indica que no tienes permisos suficientes para ver esta página, asegúrate de que tienes el rol de administrador de la organización de IAM. Para obtener más información, consulta la documentación de gestión de identidades y accesos.
Añade los roles Administrador del Centro de Seguridad y Editor de tareas de Protección de Datos Sensibles:
1. En el panel Editar acceso, haz clic en Añadir otro rol.
2. En la lista Selecciona un rol, busca Administrador del Centro de Seguridad y selecciónalo.
3. Haz clic en Añadir otro rol.
4. En la lista Selecciona un rol, busca Editor de trabajos de DLP y selecciónalo.
5. Haz clic en Guardar.

Ahora tienes los roles Editor de tareas de Protección de Datos Sensibles y Administrador del centro de seguridad en tu organización. Estos roles te permiten completar las tareas que se indican en el resto de este tema.

Paso 3: Habilita Security Command Center

Ve a la página Security Command Center de la Google Cloud consola.

Ir a Security Command Center
En la lista desplegable Organización, selecciona la organización en la que quieras habilitar Protección de Datos Sensibles y, a continuación, haz clic en Seleccionar.
En la página Habilitar detección de recursos que aparece, selecciona Todos los proyectos actuales y futuros y, a continuación, haz clic en Habilitar. Debería aparecer un mensaje que indique que Protección de Datos Sensibles está empezando a detectar recursos.

Una vez que se haya completado la detección de recursos, Protección de Datos Sensibles mostrará los recursos compatibles. Google Cloud El descubrimiento de recursos puede tardar unos minutos, por lo que es posible que tengas que actualizar la página para que se muestren los recursos.

Para obtener más información sobre cómo habilitar Security Command Center, consulta la documentación de Security Command Center.

Paso 4: Habilita la protección de datos sensibles

Habilita Protección de Datos Sensibles en el proyecto que quieras analizar. El proyecto debe pertenecer a la misma organización en la que hayas habilitado Security Command Center. Para habilitar Protección de Datos Sensibles con la consolaGoogle Cloud , sigue estos pasos:

En la Google Cloud consola, ve a la página Habilitar acceso a la API.
Activar la API
En la barra de herramientas, selecciona el proyecto del paso 1 de esta guía. El proyecto debe contener el bucket de Cloud Storage, la tabla de BigQuery o el tipo de Datastore que quieras analizar.
Haz clic en Siguiente.
Haz clic en Enable (Habilitar).

Protección de Datos Sensibles ya está habilitada en tu proyecto.

Paso 5: Habilita Protección de Datos Sensibles como servicio integrado de Security Command Center

Para ver los resultados de los análisis de Protección de Datos Sensibles en Security Command Center, habilita Protección de Datos Sensibles como servicio integrado. Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo añadir un servicio integrado en la documentación de Security Command Center. Google Cloud

Los resultados de Protección de Datos Sensibles se muestran en la página Resultados de Security Command Center.

Configurar y ejecutar un análisis de inspección de Protección de Datos Sensibles

En esta sección, configurará y ejecutará un trabajo de inspección de Protección de Datos Sensibles.

El trabajo de inspección que configure aquí indica a Protección de Datos Sensibles que analice los datos de muestra almacenados en Cloud Storage o sus propios datos almacenados en Cloud Storage, Datastore o BigQuery. En la configuración de la tarea que especifiques también se indica a Protección de Datos Sensibles que guarde los resultados del análisis en Security Command Center.

Paso 1: Anota el identificador de tu proyecto

Ve a la Google Cloud consola.
Ir a la Google Cloud consola
Haz clic en Seleccionar.
En la lista desplegable Seleccionar de, elige la organización en la que hayas habilitado Security Command Center.
En ID, copia el ID del proyecto que contiene los datos que quieres analizar.
En Nombre, haga clic en el proyecto para seleccionarlo.

Paso 2: Abre APIs Explorer y configura el trabajo

Ve al Explorador de APIs en la página de referencia del método dlpJobs.create haciendo clic en el siguiente botón:
Explorador de APIs abiertas
En el cuadro parent (principal), introduce lo siguiente, donde PROJECT_ID es el ID del proyecto que has anotado en el paso 1:
```
projects/PROJECT_ID
```

Sustituye el contenido del campo Cuerpo de la solicitud por el siguiente JSON para el tipo de datos que quieras usar: datos de ejemplo en un segmento de Cloud Storage o tus propios datos almacenados en Cloud Storage, Datastore o BigQuery.

Datos de ejemplo

Si has creado un segmento de Cloud Storage para almacenar datos de muestra, copia el siguiente JSON y pégalo en el campo Cuerpo de la solicitud. Sustituye BUCKET_NAME por el nombre que le hayas dado a tu segmento de Cloud Storage:

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://BUCKET_NAME/**"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        {
          "name":"PERSON_NAME"
        },
        {
          "name": "LOCATION"
        },
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"UNLIKELY",
      "limits":{
        "maxFindingsPerRequest":100
      }
    },
    "actions":[
      {
        "publishSummaryToCscc":{

        }
      }
    ]
  }
}

Datos de Cloud Storage

Para analizar tu propio segmento de Cloud Storage, copia el siguiente JSON y pégalo en el campo Cuerpo de la solicitud.

Sustituye PATH_NAME por la ruta a la ubicación que quieras analizar. Para analizar periódicamente, termina la ruta con dos asteriscos, por ejemplo, gs://path_to_files/**. Para analizar un directorio específico y no profundizar más, termina la ruta con un asterisco. Por ejemplo, gs://path_to_files/*.

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://PATH_NAME"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        {
          "name":"PERSON_NAME"
        },
        {
          "name": "LOCATION"
        },
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"UNLIKELY",
      "limits":{
        "maxFindingsPerRequest":100
      }
    },
    "actions":[
      {
        "publishSummaryToCscc":{

        }
      }
    ]
  }
}

Para obtener más información sobre las opciones de análisis disponibles, consulta Buscar datos sensibles en el almacenamiento y las bases de datos.

Datos de Datastore

Para analizar tus propios datos almacenados en Datastore, copia el siguiente JSON y pégalo en el campo Cuerpo de la solicitud.

Sustituye DATASTORE_KIND por el nombre del tipo de Datastore. También puede sustituir NAMESPACE_ID y PROJECT_ID por el espacio de nombres y los identificadores del proyecto, respectivamente, o quitar "partitionID" por completo si quiere.

{
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "datastoreOptions":{
        "kind":{
          "name":"DATASTORE_KIND"
        },
        "partitionId":{
          "namespaceId":"NAMESPACE_ID",
          "projectId":"PROJECT_ID"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"EMAIL_ADDRESS"
        },
        {
          "name":"PERSON_NAME"
        },
        {
          "name": "LOCATION"
        },
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "includeQuote":true,
      "minLikelihood":"UNLIKELY",
      "limits":{
        "maxFindingsPerRequest":100
      }
    },
    "actions":[
      {
        "publishSummaryToCscc":{

        }
      }
    ]
  }
}

Para obtener más información sobre las opciones de análisis disponibles, consulta Buscar datos sensibles en el almacenamiento y las bases de datos.

Datos de BigQuery

Para analizar tu propia tabla de BigQuery, copia el siguiente JSON y pégalo en el campo Cuerpo de la solicitud.

Sustituye PROJECT_ID, BIGQUERY_DATASET_NAME y BIGQUERY_TABLE_NAME por el ID del proyecto y los nombres del conjunto de datos y de la tabla de BigQuery, respectivamente.

{
  "inspectJob":
  {
    "storageConfig":
    {
      "bigQueryOptions":
      {
        "tableReference":
        {
          "projectId": "PROJECT_ID",
          "datasetId": "BIGQUERY_DATASET_NAME",
          "tableId": "BIGQUERY_TABLE_NAME"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":
    {
      "infoTypes":
      [
        {
          "name": "EMAIL_ADDRESS"
        },
        {
          "name": "PERSON_NAME"
        },
        {
          "name": "LOCATION"
        },
        {
          "name": "PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "includeQuote": true,
      "minLikelihood": "UNLIKELY",
      "limits":
      {
        "maxFindingsPerRequest": 100
      }
    },
    "actions":
    [
      {
        "publishSummaryToCscc":
        {
        }
      }
    ]
  }
}

Para obtener más información sobre las opciones de análisis disponibles, consulta Buscar datos sensibles en el almacenamiento y las bases de datos.

Paso 3: Ejecuta la solicitud para iniciar el trabajo de inspección

Después de configurar el trabajo siguiendo los pasos anteriores, haga clic en Ejecutar para enviar la solicitud. Si la solicitud se realiza correctamente, aparecerá una respuesta debajo de la solicitud con un código de éxito y un objeto JSON que indica el estado del trabajo de protección de datos sensibles que has creado.

Comprobar el estado del análisis de inspección de Protección de Datos Sensibles

La respuesta a tu solicitud de análisis incluye el ID de trabajo de tu trabajo de análisis de inspección como clave "name" y el estado actual del trabajo de inspección como clave "state". Inmediatamente después de enviar la solicitud, el estado del trabajo será "PENDING".

Una vez que envíes la solicitud de análisis, este comenzará inmediatamente.

Para comprobar el estado del trabajo de inspección, sigue estos pasos:

Ve al Explorador de APIs en la página de referencia del método dlpJobs.get haciendo clic en el siguiente botón:
Explorador de APIs abiertas
En el cuadro name, escribe el nombre del trabajo de la respuesta JSON a la solicitud de análisis con el siguiente formato:
```
projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
```
El ID de empleo tiene el formato i-1234567890123456789.
Para enviar la solicitud, haz clic en Ejecutar.

Si la clave "state" del objeto JSON de respuesta indica que el trabajo es "DONE", significa que el trabajo de inspección ha finalizado.

Para ver el resto de la respuesta JSON, desplázate hacia abajo en la página. En "result" > "infoTypeStats", cada tipo de información de la lista debe tener un "count" correspondiente. Si no es así, asegúrese de que ha introducido el JSON correctamente y de que la ruta o la ubicación de sus datos son correctas.

Una vez que se haya completado el trabajo de inspección, puedes pasar a la siguiente sección de esta guía para ver los resultados del análisis en Security Command Center.

Ejemplos de código: inspeccionar un segmento de Cloud Storage

En este ejemplo se muestra cómo usar la API DLP para crear un trabajo de inspección que inspeccione un segmento de Cloud Storage y envíe los resultados a Security Command Center.

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

Para autenticarte en Protección de Datos Sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectStorageWithSCCIntegration
{
    public static DlpJob SendGcsData(
        string projectId,
        string gcsPath,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Unlikely,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Specify the GCS file to be inspected.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
            {
                FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet
                {
                    Url = gcsPath
                }
            }
        };

        // Specify the type of info to be inspected and construct the inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[]
                {
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                    new InfoType { Name = "PERSON_NAME" },
                    new InfoType { Name = "LOCATION" },
                    new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" }
                }
            },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood,
            Limits = new FindingLimits
            {
                MaxFindingsPerRequest = 100
            }
        };

        // Construct the SCC action which will be performed after inspecting the storage.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PublishSummaryToCscc = new Action.Types.PublishSummaryToCscc()
            }
        };

        // Construct the inspect job config using storage config, inspect config and action.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Construct the request.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectJob = inspectJob
        };

        // Call the API.
        DlpJob response = dlp.CreateDlpJob(request);

        return response;
    }
}

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// inspectGCSFileSendToScc inspects sensitive data in a Google Cloud Storage (GCS) file
// and sends the inspection results to Google Cloud Security Command Center (SCC) for further analysis.
func inspectGCSFileSendToScc(w io.Writer, projectID, gcsPath string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// gcsPath := "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/file.txt"

	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()

	// Specify the GCS file to be inspected.
	cloudStorageOptions := &dlppb.CloudStorageOptions{
		FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
			Url: gcsPath,
		},
	}

	// storageCfg represents the configuration for data inspection in various storage types.
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
			CloudStorageOptions: cloudStorageOptions,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
		{Name: "PERSON_NAME"},
		{Name: "LOCATION"},
		{Name: "PHONE_NUMBER"},
	}

	// The minimum likelihood required before returning a match.
	minLikelihood := dlppb.Likelihood_UNLIKELY

	// The maximum number of findings to report (0 = server maximum).
	findingLimits := &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
		MaxFindingsPerItem: 100,
	}

	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:     infoTypes,
		MinLikelihood: minLikelihood,
		Limits:        findingLimits,
		IncludeQuote:  true,
	}

	// Specify the action that is triggered when the job completes.
	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc_{
			PublishSummaryToCscc: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc{},
		},
	}

	// Configure the inspection job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

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

	// Print the result.
	fmt.Fprintf(w, "Job created successfully: %v", resp.Name)
	return nil
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectGcsFileSendToScc {

  private static final int TIMEOUT_MINUTES = 15;

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The name of the file in the Google Cloud Storage bucket.
    String gcsPath = "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/file.txt";
    createJobSendToScc(projectId, gcsPath);
  }

  // Creates a DLP Job to scan the sample data stored in a Cloud Storage and save its scan results
  // to Security Command Center.
  public static void createJobSendToScc(String projectId, String gcsPath)
      throws IOException, InterruptedException {
    // 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 dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the GCS file to be inspected.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(CloudStorageOptions.FileSet.newBuilder().setUrl(gcsPath))
              .build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder()
              .setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions)
              .build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("EMAIL_ADDRESS", "PERSON_NAME", "LOCATION", "PHONE_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // The minimum likelihood required before returning a match.
      // See: https://cloud.google.com/dlp/docs/likelihood
      Likelihood minLikelihood = Likelihood.UNLIKELY;

      // The maximum number of findings to report (0 = server maximum)
      InspectConfig.FindingLimits findingLimits =
          InspectConfig.FindingLimits.newBuilder().setMaxFindingsPerItem(100).build();

      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(infoTypes)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(minLikelihood)
              .setLimits(findingLimits)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      Action.PublishSummaryToCscc publishSummaryToCscc =
          Action.PublishSummaryToCscc.getDefaultInstance();
      Action action = Action.newBuilder().setPublishSummaryToCscc(publishSummaryToCscc).build();

      // Configure the inspection job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Send the job creation request and process the response.
      DlpJob response = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      // Get the current time.
      long startTime = System.currentTimeMillis();

      // Check if the job state is DONE.
      while (response.getState() != DlpJob.JobState.DONE) {
        // Sleep for 30 second.
        Thread.sleep(30000);

        // Get the updated job status.
        response = dlpServiceClient.getDlpJob(response.getName());

        // Check if the timeout duration has exceeded.
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        if (TimeUnit.MILLISECONDS.toMinutes(elapsedTime) >= TIMEOUT_MINUTES) {
          System.out.printf("Job did not complete within %d minutes.%n", TIMEOUT_MINUTES);
          break;
        }
      }
      // Print the results.
      System.out.println("Job status: " + response.getState());
      System.out.println("Job name: " + response.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = response.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

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

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

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

// The name of the file in the bucket
// const gcsPath = 'gcs-file-path';

async function inspectGCSSendToScc() {
  // Specify the storage configuration object with GCS URL.
  const storageConfig = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {
        url: gcsPath,
      },
    },
  };

  // Construct the info types to look for in the GCS file.
  const infoTypes = [
    {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
    {name: 'PERSON_NAME'},
    {name: 'LOCATION'},
    {name: 'PHONE_NUMBER'},
  ];

  // Construct the inspection configuration.
  const inspectConfig = {
    infoTypes,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.UNLIKELY,
    limits: {
      maxFindingsPerItem: 100,
    },
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const action = {
    publishSummaryToCscc: {},
  };

  // Configure the inspection job we want the service to perform.
  const jobConfig = {
    inspectConfig,
    storageConfig,
    actions: [action],
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: jobConfig,
  };

  // Send the job creation request and process the response.
  const [jobsResponse] = await dlpClient.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;

  // Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
  let job;
  let numOfAttempts = 30;
  while (numOfAttempts > 0) {
    // Fetch DLP Job status
    [job] = await dlpClient.getDlpJob({name: jobName});

    // Check if the job has completed.
    if (job.state === 'DONE') {
      break;
    }
    if (job.state === 'FAILED') {
      console.log('Job Failed, Please check the configuration.');
      return;
    }
    // Sleep for a short duration before checking the job status again.
    await new Promise(resolve => {
      setTimeout(() => resolve(), 30000);
    });
    numOfAttempts -= 1;
  }

  // Print out the results.
  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectGCSSendToScc();

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishSummaryToCscc;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;

/**
 * (GCS) Send Cloud DLP scan results to Security Command Center.
 * Using Cloud Data Loss Prevention to scan specific Google Cloud resources and send data to Security Command Center.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $gcsUri            GCS file to be inspected.
 */
function inspect_gcs_send_to_scc(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $gcsUri = 'gs://GOOGLE_STORAGE_BUCKET_NAME/dlp_sample.csv'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Construct the items to be inspected.
    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet((new FileSet())
            ->setUrl($gcsUri));

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions(($cloudStorageOptions));

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $infoTypes = [
        (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS'),
        (new InfoType())->setName('PERSON_NAME'),
        (new InfoType())->setName('LOCATION'),
        (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER')
    ];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood(likelihood::UNLIKELY)
        ->setLimits((new FindingLimits())
            ->setMaxFindingsPerRequest(100))
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPublishSummaryToCscc(new PublishSummaryToCscc());

    // Construct inspect job config to run.
    $inspectJobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Send the job creation request and process the response.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJobConfig);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
            ->setName($job->getName());
        $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            break;
        }
        $numOfAttempts--;
    } while ($numOfAttempts > 0);

    // Print finding counts.
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import time
from typing import List

import google.cloud.dlp


def inspect_gcs_send_to_scc(
    project: str,
    bucket: str,
    info_types: List[str],
    max_findings: int = 100,
) -> None:
    """
    Uses the Data Loss Prevention API to inspect Google Cloud Storage
    data and send the results to Google Security Command Center.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket containing the file, as a string.
        info_types: A list of strings representing infoTypes to inspect for.
            A full list of infoType categories can be fetched from the API.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
    """
    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "min_likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.UNLIKELY,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    url = f"gs://{bucket}"
    storage_config = {"cloud_storage_options": {"file_set": {"url": url}}}

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"publish_summary_to_cscc": {}}]

    # Construct the job definition.
    job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call the API.
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_job": job,
        }
    )
    print(f"Inspection Job started : {response.name}")

    job_name = response.name

    # Waiting for maximum 15 minutes for the job to get complete.
    no_of_attempts = 30
    while no_of_attempts > 0:
        # Get the DLP job status.
        job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})
        # Check if the job has completed.
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
            break
        elif job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.FAILED:
            print("Job Failed, Please check the configuration.")
            return

        # Sleep for a short duration before checking the job status again.
        time.sleep(30)
        no_of_attempts -= 1

    # Print out the results.
    print(f"Job name: {job.name}")
    result = job.inspect_details.result
    print("Processed Bytes: ", result.processed_bytes)
    if result.info_type_stats:
        for stats in result.info_type_stats:
            print(f"Info type: {stats.info_type.name}")
            print(f"Count: {stats.count}")
    else:
        print("No findings.")

Ejemplos de código: inspeccionar una tabla de BigQuery

En este ejemplo se muestra cómo usar la API DLP para crear una tarea de inspección que inspeccione una tabla de BigQuery y envíe los resultados a Security Command Center.

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.


using System.Collections.Generic;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectBigQueryWithSCCIntegration
{
    public static DlpJob SendBigQueryData(
        string projectId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Unlikely,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the storage config by providing the table to be inspected.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            BigQueryOptions = new BigQueryOptions
            {
                TableReference = new BigQueryTable
                {
                    ProjectId = "bigquery-public-data",
                    DatasetId = "usa_names",
                    TableId = "usa_1910_current",
                }
            }
        };

        // Construct the inspect config by specifying the type of info to be inspected.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[]
                {
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                    new InfoType { Name = "PERSON_NAME" }
                }
            },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood,
            Limits = new FindingLimits
            {
                MaxFindingsPerRequest = 100
            }
        };

        // Construct the SCC action which will be performed after inspecting the source.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PublishSummaryToCscc = new Action.Types.PublishSummaryToCscc()
            }
        };

        // Construct the inspect job config using storage config, inspect config and action.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Construct the request.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectJob = inspectJob
        };

        // Call the API.
        DlpJob response = dlp.CreateDlpJob(request);

        System.Console.WriteLine($"Job created successfully. Job name: {response.Name}");

        return response;
    }
}

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// inspectBigQuerySendToScc configures the inspection job that instructs Cloud DLP to scan data stored in BigQuery,
// and also instructs Cloud DLP to save its scan results to Security Command Center.
func inspectBigQuerySendToScc(w io.Writer, projectID, bigQueryDatasetId, bigQueryTableId string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// bigQueryDatasetId := "your-project-bigquery-dataset"
	// bigQueryTableId := "your-project-bigquery_table"

	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()

	// Specify the BigQuery table to be inspected.
	tableReference := &dlppb.BigQueryTable{
		ProjectId: projectID,
		DatasetId: bigQueryDatasetId,
		TableId:   bigQueryTableId,
	}

	bigQueryOptions := &dlppb.BigQueryOptions{
		TableReference: tableReference,
	}

	// Specify the type of storage that you have configured.
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_BigQueryOptions{
			BigQueryOptions: bigQueryOptions,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types.
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
		{Name: "PERSON_NAME"},
		{Name: "LOCATION"},
		{Name: "PHONE_NUMBER"},
	}

	// The minimum likelihood required before returning a match.
	minLikelihood := dlppb.Likelihood_UNLIKELY

	// The maximum number of findings to report (0 = server maximum).
	findingLimits := &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
		MaxFindingsPerItem: 100,
	}

	// Specify how the content should be inspected.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:     infoTypes,
		MinLikelihood: minLikelihood,
		Limits:        findingLimits,
		IncludeQuote:  true,
	}

	// Specify the action that is triggered when the job completes.
	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc_{
			PublishSummaryToCscc: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc{},
		},
	}

	// Configure the inspection job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

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

	// Print the result
	fmt.Fprintf(w, "Job created successfully: %v", resp.Name)
	return nil
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.BigQueryTable;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectBigQuerySendToScc {

  private static final int TIMEOUT_MINUTES = 15;

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The BigQuery dataset id to be used and the reference table name to be inspected.
    String bigQueryDatasetId = "your-project-bigquery-dataset";
    String bigQueryTableId = "your-project-bigquery_table";
    inspectBigQuerySendToScc(projectId, bigQueryDatasetId, bigQueryTableId);
  }

  // Inspects a BigQuery Table to send data to Security Command Center.
  public static void inspectBigQuerySendToScc(
      String projectId, String bigQueryDatasetId, String bigQueryTableId) throws Exception {
    // 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 dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the BigQuery table to be inspected.
      BigQueryTable tableReference =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(bigQueryDatasetId)
              .setTableId(bigQueryTableId)
              .build();

      BigQueryOptions bigQueryOptions =
          BigQueryOptions.newBuilder().setTableReference(tableReference).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setBigQueryOptions(bigQueryOptions).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("EMAIL_ADDRESS", "PERSON_NAME", "LOCATION", "PHONE_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // The minimum likelihood required before returning a match.
      Likelihood minLikelihood = Likelihood.UNLIKELY;

      // The maximum number of findings to report (0 = server maximum)
      InspectConfig.FindingLimits findingLimits =
          InspectConfig.FindingLimits.newBuilder().setMaxFindingsPerItem(100).build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(infoTypes)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(minLikelihood)
              .setLimits(findingLimits)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      Action.PublishSummaryToCscc publishSummaryToCscc =
          Action.PublishSummaryToCscc.getDefaultInstance();
      Action action = Action.newBuilder().setPublishSummaryToCscc(publishSummaryToCscc).build();

      // Configure the inspection job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Send the job creation request and process the response.
      DlpJob response = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // Get the current time.
      long startTime = System.currentTimeMillis();

      // Check if the job state is DONE.
      while (response.getState() != DlpJob.JobState.DONE) {
        // Sleep for 30 second.
        Thread.sleep(30000);

        // Get the updated job status.
        response = dlpServiceClient.getDlpJob(response.getName());

        // Check if the timeout duration has exceeded.
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        if (TimeUnit.MILLISECONDS.toMinutes(elapsedTime) >= TIMEOUT_MINUTES) {
          System.out.printf("Job did not complete within %d minutes.%n", TIMEOUT_MINUTES);
          break;
        }
      }
      // Print the results.
      System.out.println("Job status: " + response.getState());
      System.out.println("Job name: " + response.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = response.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

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

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

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = "your-project-id";

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const dataProjectId = 'my-project';

// The ID of the dataset to inspect, e.g. 'my_dataset'
// const datasetId = 'my_dataset';

// The ID of the table to inspect, e.g. 'my_table'
// const tableId = 'my_table';

async function inspectBigQuerySendToScc() {
  // Specify the storage configuration object with big query table.
  const storageItem = {
    bigQueryOptions: {
      tableReference: {
        projectId: dataProjectId,
        datasetId: datasetId,
        tableId: tableId,
      },
    },
  };

  // Specify the type of info the inspection will look for.
  const infoTypes = [
    {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
    {name: 'PERSON_NAME'},
    {name: 'LOCATION'},
    {name: 'PHONE_NUMBER'},
  ];

  // Construct inspect configuration.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    includeQuote: true,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.UNLIKELY,
    limits: {
      maxFindingsPerItem: 100,
    },
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes.
  const action = {
    publishSummaryToCscc: {
      enable: true,
    },
  };

  // Configure the inspection job we want the service to perform.
  const inspectJobConfig = {
    inspectConfig: inspectConfig,
    storageConfig: storageItem,
    actions: [action],
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: inspectJobConfig,
  };

  // Send the job creation request and process the response.
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;

  // Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
  let job;
  let numOfAttempts = 30;
  while (numOfAttempts > 0) {
    // Fetch DLP Job status
    [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});

    // Check if the job has completed.
    if (job.state === 'DONE') {
      break;
    }
    if (job.state === 'FAILED') {
      console.log('Job Failed, Please check the configuration.');
      return;
    }
    // Sleep for a short duration before checking the job status again.
    await new Promise(resolve => {
      setTimeout(() => resolve(), 30000);
    });
    numOfAttempts -= 1;
  }

  // Print out the results.
  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `  Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectBigQuerySendToScc();

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishSummaryToCscc;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;

/**
 * (BIGQUERY) Send Cloud DLP scan results to Security Command Center.
 * Using Cloud Data Loss Prevention to scan specific Google Cloud resources and send data to Security Command Center.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $projectId         The ID of the Project.
 * @param string $datasetId         The ID of the BigQuery Dataset.
 * @param string $tableId           The ID of the BigQuery Table to be inspected.
 */
function inspect_bigquery_send_to_scc(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $callingProjectId,
    string $projectId,
    string $datasetId,
    string $tableId
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Construct the items to be inspected.
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($projectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);
    $bigQueryOptions = (new BigQueryOptions())
        ->setTableReference($bigqueryTable);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setBigQueryOptions(($bigQueryOptions));

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $infoTypes = [
        (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS'),
        (new InfoType())->setName('PERSON_NAME'),
        (new InfoType())->setName('LOCATION'),
        (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER')
    ];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood(likelihood::UNLIKELY)
        ->setLimits((new FindingLimits())
            ->setMaxFindingsPerRequest(100))
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPublishSummaryToCscc(new PublishSummaryToCscc());

    // Configure the inspection job we want the service to perform.
    $inspectJobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Send the job creation request and process the response.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJobConfig);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
            ->setName($job->getName());
        $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            break;
        }
        $numOfAttempts--;
    } while ($numOfAttempts > 0);

    // Print finding counts.
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import time
from typing import List

import google.cloud.dlp


def inspect_bigquery_send_to_scc(
    project: str,
    info_types: List[str],
    max_findings: int = 100,
) -> None:
    """
    Uses the Data Loss Prevention API to inspect public bigquery dataset
    and send the results to Google Security Command Center.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        info_types: A list of strings representing infoTypes to inspect for.
            A full list of infoType categories can be fetched from the API.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum
    """
    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "min_likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.UNLIKELY,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Construct a Cloud Storage Options dictionary with the big query options.
    storage_config = {
        "big_query_options": {
            "table_reference": {
                "project_id": "bigquery-public-data",
                "dataset_id": "usa_names",
                "table_id": "usa_1910_current",
            }
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"publish_summary_to_cscc": {}}]

    # Construct the job definition.
    job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call the API.
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_job": job,
        }
    )
    print(f"Inspection Job started : {response.name}")

    job_name = response.name

    # Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
    no_of_attempts = 30
    while no_of_attempts > 0:
        # Get the DLP job status.
        job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})
        # Check if the job has completed.
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
            break
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.FAILED:
            print("Job Failed, Please check the configuration.")
            return

        # Sleep for a short duration before checking the job status again.
        time.sleep(30)
        no_of_attempts -= 1

    # Print out the results.
    print(f"Job name: {job.name}")
    result = job.inspect_details.result
    if result.info_type_stats:
        for stats in result.info_type_stats:
            print(f"Info type: {stats.info_type.name}")
            print(f"Count: {stats.count}")
    else:
        print("No findings.")

Ejemplos de código: inspeccionar un tipo de Datastore

En este ejemplo se muestra cómo usar la API DLP para crear un trabajo de inspección que inspeccione un tipo de Datastore y envíe los resultados a Security Command Center.

C#

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.


using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;

public class InspectDataStoreJobWithSCCIntegration
{
    public static DlpJob SendInspectDatastoreToSCC(
        string projectId,
        string kindName,
        string namespaceId,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Unlikely,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate the dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Specify the Datastore entity to be inspected and construct the storage
        // config. The NamespaceId is to be used for partition entity and the datastore kind defining
        // a data set.
        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            DatastoreOptions = new DatastoreOptions
            {
                Kind = new KindExpression { Name = kindName },
                PartitionId = new PartitionId
                {
                    NamespaceId = namespaceId,
                    ProjectId = projectId
                }
            }
        };

        // Specify the type of info to be inspected and construct the inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[]
                {
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                    new InfoType { Name = "PERSON_NAME" },
                    new InfoType { Name = "LOCATION" },
                    new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" }
                }
            },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood,
            Limits = new FindingLimits
            {
                MaxFindingsPerRequest = 100
            }
        };

        // Construct the SCC action which will be performed after inspecting the datastore.
        var actions = new Action[]
        {
            new Action
            {
                PublishSummaryToCscc = new Action.Types.PublishSummaryToCscc()
            }
        };

        // Construct the inspect job config using storage config, inspect config and action.
        var inspectJob = new InspectJobConfig
        {
            StorageConfig = storageConfig,
            InspectConfig = inspectConfig,
            Actions = { actions }
        };

        // Construct the request.
        var request = new CreateDlpJobRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectJob = inspectJob
        };

        // Call the API.
        DlpJob response = dlp.CreateDlpJob(request);

        return response;
    }
}

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// inspectDataStoreSendToScc inspects sensitive data in a Datastore
// and sends the results to Google Cloud Security Command Center (SCC).
func inspectDataStoreSendToScc(w io.Writer, projectID, datastoreNamespace, datastoreKind string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datastoreNamespace := "your-datastore-namespace"
	// datastoreKind := "your-datastore-kind"

	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()

	// Specify the Datastore entity to be inspected.
	partitionId := &dlppb.PartitionId{
		ProjectId:   projectID,
		NamespaceId: datastoreNamespace,
	}

	// kindExpr represents an expression specifying a kind or range of kinds for data inspection in DLP.
	kindExpression := &dlppb.KindExpression{
		Name: datastoreKind,
	}

	// Specify datastoreOptions so that It holds the configuration options for inspecting data in
	// Google Cloud Datastore.
	datastoreOptions := &dlppb.DatastoreOptions{
		PartitionId: partitionId,
		Kind:        kindExpression,
	}

	// Specify the storageConfig to represents the configuration settings for inspecting data
	// in different storage types, such as BigQuery and Cloud Storage.
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_DatastoreOptions{
			DatastoreOptions: datastoreOptions,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	infoTypes := []*dlppb.InfoType{
		{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
		{Name: "PERSON_NAME"},
		{Name: "LOCATION"},
		{Name: "PHONE_NUMBER"},
	}

	// The minimum likelihood required before returning a match.
	minLikelihood := dlppb.Likelihood_UNLIKELY

	// The maximum number of findings to report (0 = server maximum).
	findingLimits := &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
		MaxFindingsPerItem: 100,
	}

	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:     infoTypes,
		MinLikelihood: minLikelihood,
		Limits:        findingLimits,
		IncludeQuote:  true,
	}

	// Specify the action that is triggered when the job completes.
	action := &dlppb.Action{
		Action: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc_{
			PublishSummaryToCscc: &dlppb.Action_PublishSummaryToCscc{},
		},
	}

	// Configure the inspection job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		StorageConfig: storageConfig,
		InspectConfig: inspectConfig,
		Actions: []*dlppb.Action{
			action,
		},
	}

	// Create the request for the job configured above.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

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

	// Print the result
	fmt.Fprintf(w, "Job created successfully: %v", resp.Name)
	return nil
}

Java

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DatastoreOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoTypeStats;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectDataSourceDetails;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.KindExpression;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PartitionId;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class InspectDatastoreSendToScc {

  private static final int TIMEOUT_MINUTES = 15;

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The namespace specifier to be used for the partition entity.
    String datastoreNamespace = "your-datastore-namespace";
    // The datastore kind defining a data set.
    String datastoreKind = "your-datastore-kind";
    inspectDatastoreSendToScc(projectId, datastoreNamespace, datastoreKind);
  }

  // Creates a DLP Job to scan the sample data stored in a DataStore table and save its scan results
  // to Security Command Center.
  public static void inspectDatastoreSendToScc(
      String projectId, String datastoreNamespace, String datastoreKind)
      throws IOException, InterruptedException {
    // 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 dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the Datastore entity to be inspected.
      PartitionId partitionId =
          PartitionId.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setNamespaceId(datastoreNamespace)
              .build();

      KindExpression kindExpression = KindExpression.newBuilder().setName(datastoreKind).build();

      DatastoreOptions datastoreOptions =
          DatastoreOptions.newBuilder().setKind(kindExpression).setPartitionId(partitionId).build();

      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder().setDatastoreOptions(datastoreOptions).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("EMAIL_ADDRESS", "PERSON_NAME", "LOCATION", "PHONE_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      // The minimum likelihood required before returning a match.
      Likelihood minLikelihood = Likelihood.UNLIKELY;

      // The maximum number of findings to report (0 = server maximum)
      InspectConfig.FindingLimits findingLimits =
          InspectConfig.FindingLimits.newBuilder().setMaxFindingsPerItem(100).build();

      // Specify how the content should be inspected.
      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(infoTypes)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(minLikelihood)
              .setLimits(findingLimits)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      Action.PublishSummaryToCscc publishSummaryToCscc =
          Action.PublishSummaryToCscc.getDefaultInstance();
      Action action = Action.newBuilder().setPublishSummaryToCscc(publishSummaryToCscc).build();

      // Configure the inspection job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Send the job creation request and process the response.
      DlpJob response = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      // Get the current time.
      long startTime = System.currentTimeMillis();

      // Check if the job state is DONE.
      while (response.getState() != DlpJob.JobState.DONE) {
        // Sleep for 30 second.
        Thread.sleep(30000);

        // Get the updated job status.
        response = dlpServiceClient.getDlpJob(response.getName());

        // Check if the timeout duration has exceeded.
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        if (TimeUnit.MILLISECONDS.toMinutes(elapsedTime) >= TIMEOUT_MINUTES) {
          System.out.printf("Job did not complete within %d minutes.%n", TIMEOUT_MINUTES);
          break;
        }
      }
      // Print the results.
      System.out.println("Job status: " + response.getState());
      System.out.println("Job name: " + response.getName());
      InspectDataSourceDetails.Result result = response.getInspectDetails().getResult();
      System.out.println("Findings: ");
      for (InfoTypeStats infoTypeStat : result.getInfoTypeStatsList()) {
        System.out.print("\tInfo type: " + infoTypeStat.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tCount: " + infoTypeStat.getCount());
      }
    }
  }
}

Node.js

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

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

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

// The project ID to run the API call under.
// const projectId = "your-project-id";

// Datastore namespace
// const datastoreNamespace = 'datastore-namespace';

// Datastore kind
// const datastoreKind = 'datastore-kind';

async function inspectDatastoreSendToScc() {
  // Specify the storage configuration object with datastore.
  const storageConfig = {
    datastoreOptions: {
      kind: {
        name: datastoreKind,
      },
      partitionId: {
        projectId: projectId,
        namespaceId: datastoreNamespace,
      },
    },
  };

  // Construct the info types to look for in the datastore.
  const infoTypes = [
    {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
    {name: 'PERSON_NAME'},
    {name: 'LOCATION'},
    {name: 'PHONE_NUMBER'},
  ];

  // Construct the inspection configuration.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.UNLIKELY,
    limits: {
      maxFindingsPerItem: 100,
    },
    includeQuote: true,
  };

  // Specify the action that is triggered when the job completes
  const action = {
    publishSummaryToCscc: {enable: true},
  };

  // Configure the inspection job we want the service to perform.
  const inspectJobConfig = {
    inspectConfig: inspectConfig,
    storageConfig: storageConfig,
    actions: [action],
  };

  // Construct the job creation request to be sent by the client.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: inspectJobConfig,
  };

  // Send the job creation request and process the response.
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;

  // Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
  let job;
  let numOfAttempts = 30;
  while (numOfAttempts > 0) {
    // Fetch DLP Job status
    [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});

    // Check if the job has completed.
    if (job.state === 'DONE') {
      break;
    }
    if (job.state === 'FAILED') {
      console.log('Job Failed, Please check the configuration.');
      return;
    }
    // Sleep for a short duration before checking the job status again.
    await new Promise(resolve => {
      setTimeout(() => resolve(), 30000);
    });
    numOfAttempts -= 1;
  }

  // Print out the results.
  const infoTypeStats = job.inspectDetails.result.infoTypeStats;
  if (infoTypeStats.length > 0) {
    infoTypeStats.forEach(infoTypeStat => {
      console.log(
        `Found ${infoTypeStat.count} instance(s) of infoType ${infoTypeStat.infoType.name}.`
      );
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
await inspectDatastoreSendToScc();

PHP

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishSummaryToCscc;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DatastoreOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\KindExpression;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PartitionId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;

/**
 * (DATASTORE) Send Cloud DLP scan results to Security Command Center.
 * Using Cloud Data Loss Prevention to scan specific Google Cloud resources and send data to Security Command Center.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $kindName          Datastore kind name to be inspected.
 * @param string $namespaceId       Namespace Id to be inspected.
 */
function inspect_datastore_send_to_scc(
    string $callingProjectId,
    string $kindName,
    string $namespaceId
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Construct the items to be inspected.
    $datastoreOptions = (new DatastoreOptions())
        ->setKind((new KindExpression())
            ->setName($kindName))
        ->setPartitionId((new PartitionId())
            ->setNamespaceId($namespaceId)
            ->setProjectId($callingProjectId));

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setDatastoreOptions(($datastoreOptions));

    // Specify the type of info the inspection will look for.
    $infoTypes = [
        (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS'),
        (new InfoType())->setName('PERSON_NAME'),
        (new InfoType())->setName('LOCATION'),
        (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER')
    ];

    // Specify how the content should be inspected.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood(likelihood::UNLIKELY)
        ->setLimits((new FindingLimits())
            ->setMaxFindingsPerRequest(100))
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote(true);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPublishSummaryToCscc(new PublishSummaryToCscc());

    // Construct inspect job config to run.
    $inspectJobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Send the job creation request and process the response.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJobConfig);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
            ->setName($job->getName());
        $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            break;
        }
        $numOfAttempts--;
    } while ($numOfAttempts > 0);

    // Print finding counts.
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();
            if (count($infoTypeStats) === 0) {
                printf('No findings.' . PHP_EOL);
            } else {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of infoType %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            }
            break;
        case JobState::FAILED:
            printf('Job %s had errors:' . PHP_EOL, $job->getName());
            $errors = $job->getErrors();
            foreach ($errors as $error) {
                var_dump($error->getDetails());
            }
            break;
        case JobState::PENDING:
            printf('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            printf('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de Protección de Datos Sensibles, consulta el artículo sobre las bibliotecas de cliente de Protección de Datos Sensibles.

import time
from typing import List

import google.cloud.dlp


def inspect_datastore_send_to_scc(
    project: str,
    datastore_project: str,
    kind: str,
    info_types: List[str],
    namespace_id: str = None,
    max_findings: int = 100,
) -> None:
    """
    Uses the Data Loss Prevention API to inspect Datastore data and
    send the results to Google Security Command Center.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        datastore_project: The Google Cloud project id of the target Datastore.
        kind: The kind of the Datastore entity to inspect, e.g. 'Person'.
        info_types: A list of strings representing infoTypes to inspect for.
            A full list of infoType categories can be fetched from the API.
        namespace_id: The namespace of the Datastore document, if applicable.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "min_likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.UNLIKELY,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with datastore options.
    storage_config = {
        "datastore_options": {
            "partition_id": {
                "project_id": datastore_project,
                "namespace_id": namespace_id,
            },
            "kind": {"name": kind},
        }
    }

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"publish_summary_to_cscc": {}}]

    # Construct the job definition.
    job = {
        "inspect_config": inspect_config,
        "storage_config": storage_config,
        "actions": actions,
    }

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

    # Call the API
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_job": job,
        }
    )
    print(f"Inspection Job started : {response.name}")

    job_name = response.name

    # Waiting for a maximum of 15 minutes for the job to get complete.
    no_of_attempts = 30
    while no_of_attempts > 0:
        # Get the DLP job status.
        job = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})
        # Check if the job has completed.
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.DONE:
            break
        if job.state == google.cloud.dlp_v2.DlpJob.JobState.FAILED:
            print("Job Failed, Please check the configuration.")
            return

        # Sleep for a short duration before checking the job status again.
        time.sleep(30)
        no_of_attempts -= 1

    # Print out the results.
    print(f"Job name: {job.name}")
    result = job.inspect_details.result
    if result.info_type_stats:
        for stats in result.info_type_stats:
            print(f"Info type: {stats.info_type.name}")
            print(f"Count: {stats.count}")
    else:
        print("No findings.")

Ver los resultados de análisis de Protección de Datos Sensibles en Security Command Center

Como ha indicado a Protección de Datos Sensibles que envíe los resultados del trabajo de inspección a Security Command Center, ahora puede verlos en Security Command Center:

En la Google Cloud consola, ve a la página Resultados de Security Command Center.
Ir a Resultados
Selecciona la organización en la que has habilitado Security Command Center.
En el campo Editor de consultas, introduce lo siguiente para consultar las detecciones de Protección de Datos Sensibles.
```
state="ACTIVE"
AND NOT mute="MUTED"
AND (parent_display_name="Sensitive Data Protection" OR parent_display_name="Cloud Data Loss Prevention")
```
Para obtener más información sobre el editor de consultas, consulta el artículo Editar una consulta de resultados en laGoogle Cloud consola.

Si se ha enviado algún hallazgo desde Protección de Datos Sensibles, aparecerá en la lista de hallazgos. La lista incluye todos los hallazgos de Protección de Datos Sensibles, que pueden incluir hallazgos de trabajos de inspección y operaciones de descubrimiento (creación de perfiles de datos).

Las instrucciones de esta guía solo activan algunos de los detectores integrados de Protección de Datos Sensibles.

Para obtener más información sobre qué más puede detectar la protección de datos sensibles, consulta la referencia de InfoTypes.
Para obtener información sobre cómo configurar tus propios detectores de infoType personalizados, consulta el artículo Crear detectores de infoType personalizados.

Limpieza

Para evitar que se apliquen cargos en tu Google Cloud cuenta por los recursos utilizados en este tema, sigue estas instrucciones:

Eliminar el proyecto

La forma más fácil de evitar que te cobren es eliminar el proyecto que has creado siguiendo las instrucciones de este tema.

Precaución: Eliminar un proyecto tiene los siguientes efectos:

Se elimina todo el contenido del proyecto. Si has usado un proyecto que ya existía para las tareas de este documento, cuando lo elimines, también se eliminará cualquier otro trabajo que hayas realizado en él.
Se pierden los IDs de proyecto personalizados. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID de proyecto personalizado que quieras usar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, elimina los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de eliminar todo el proyecto.

Si tienes previsto consultar varias arquitecturas, tutoriales o guías de inicio rápido, reutilizar los proyectos puede ayudarte a no superar los límites de cuota de proyectos.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Si eliminas tu proyecto con este método, también se eliminarán el trabajo de Protección de Datos Sensibles y el segmento de Cloud Storage que hayas creado. No es necesario que sigas las instrucciones de las secciones siguientes.

Eliminar la tarea de Protección de Datos Sensibles

Si has escaneado tus propios datos, solo tienes que eliminar el trabajo de inspección que has creado:

Ve al Explorador de APIs en la página de referencia del método dlpJobs.delete haciendo clic en el siguiente botón:
Explorador de APIs abiertas
En el cuadro name, escribe el nombre del trabajo de la respuesta JSON a la solicitud de análisis, que tiene el siguiente formato:
```
projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
```
El ID de empleo tiene el formato i-1234567890123456789.

Si has creado trabajos de inspección adicionales o quieres asegurarte de que has eliminado el trabajo correctamente, puedes enumerar todos los trabajos:

Ve al Explorador de APIs en la página de referencia del método dlpJobs.list haciendo clic en el siguiente botón:
Explorador de APIs abiertas
En el cuadro Parent (Principal), escribe el identificador del proyecto con el siguiente formato:
```
projects/PROJECT_ID
```
Haz clic en la opción para ejecutar.

Si no hay ningún trabajo en la respuesta, significa que has eliminado todos los trabajos. Si se muestran trabajos en la respuesta, repite el procedimiento de eliminación para esos trabajos.

Eliminar el segmento de Cloud Storage

Si has creado un segmento de Cloud Storage para almacenar datos de muestra, elimínalo:

Abre el navegador de Cloud Storage.
Open Cloud Storage
En el navegador de Cloud Storage, marca la casilla situada junto al nombre del segmento que has creado y, a continuación, haz clic en Eliminar.

Siguientes pasos

Consulta más información sobre la publishSummaryToCsccacción de la protección de datos sensibles.
Consulta más información sobre cómo analizar repositorios de almacenamiento en busca de datos sensibles con Protección de Datos Sensibles.
Consulta cómo usar Security Command Center.

Enviar los resultados de las tareas de inspección de Protección de Datos Sensibles a Security Command Center Organízate con las colecciones Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.

Información general

Costes

Antes de empezar

Paso 1: Configura los Google Cloud repositorios de almacenamiento

Analizar tus propios datos

Analizar datos de muestra

Paso 2: Define los roles de gestión de identidades y accesos

Paso 3: Habilita Security Command Center

Paso 4: Habilita la protección de datos sensibles

Paso 5: Habilita Protección de Datos Sensibles como servicio integrado de Security Command Center

Configurar y ejecutar un análisis de inspección de Protección de Datos Sensibles

Paso 1: Anota el identificador de tu proyecto

Paso 2: Abre APIs Explorer y configura el trabajo

Datos de ejemplo

Datos de Cloud Storage

Datos de Datastore

Datos de BigQuery

Paso 3: Ejecuta la solicitud para iniciar el trabajo de inspección

Comprobar el estado del análisis de inspección de Protección de Datos Sensibles

Ejemplos de código: inspeccionar un segmento de Cloud Storage

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ejemplos de código: inspeccionar una tabla de BigQuery

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ejemplos de código: inspeccionar un tipo de Datastore

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

Ver los resultados de análisis de Protección de Datos Sensibles en Security Command Center

Limpieza

Eliminar el proyecto

Eliminar la tarea de Protección de Datos Sensibles

Eliminar el segmento de Cloud Storage

Siguientes pasos

Enviar los resultados de las tareas de inspección de Protección de Datos Sensibles a Security Command Center