Enviar resultados do job de inspeção de proteção de dados sensíveis para o Security Command Center

Neste guia, você verá como inspecionar dados no Cloud Storage, no Firestore no modo Datastore (Datastore) ou no BigQuery e enviar os resultados da inspeção ao Security Command Center.

Para dados do BigQuery, também é possível realizar a criação de perfil, o que é diferente de uma operação de inspeção. Também é possível enviar perfis de dados para o Security Command Center. Para mais informações, consulte Publicar perfis de dados no Security Command Center.

Visão geral

O Security Command Center permite coletar dados sobre, identificar e agir sobre ameaças de segurança antes que elas possam causar danos ou perdas aos negócios. Com o Security Command Center, é possível executar várias ações relacionadas à segurança em um único painel centralizado.

A proteção de dados sensíveis tem integração integrada com o Security Command Center. Quando você usa uma ação de proteção de dados sensíveis para inspecionar dados sensíveis nos repositórios do Google Cloud, ela pode enviar os resultados diretamente para o painel do Security Command Center. Eles são exibidos ao lado de outras métricas de segurança.

Ao concluir as etapas deste guia, você realiza as seguintes ações:

  • Ative o Security Command Center e a proteção de dados sensíveis.
  • Configure a proteção de dados confidenciais para inspecionar um repositório do Google Cloud Storage, que pode ser um bucket do Cloud Storage, uma tabela do BigQuery ou um tipo do Datastore.
  • Configure uma verificação de proteção de dados sensíveis para enviar os resultados do job de inspeção ao Security Command Center.

Para mais informações sobre o Security Command Center, consulte a documentação do Security Command Center.

Se você quiser enviar os resultados das verificações de descoberta, e não os jobs de inspeção, para o Security Command Center, consulte a documentação para criar perfis de uma organização, pasta ou projeto.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

  • Proteção de dados sensíveis
  • Cloud Storage
  • BigQuery
  • Datastore

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Antes de enviar os resultados da verificação da proteção de dados sensíveis para o Security Command Center, você precisa seguir um destes procedimentos:

  • Etapa 1: definir repositórios de armazenamento do Google Cloud
  • Etapa 2: definir papéis de gerenciamento de identidade e acesso (IAM, na sigla em inglês)
  • Etapa 3: ativar o Security Command Center
  • Etapa 4: ative a proteção de dados sensíveis
  • Etapa 5: ative a proteção de dados sensíveis como uma fonte de segurança para o Security Command Center.

As etapas para configurar esses componentes estão descritas nas seções a seguir.

Etapa 1: definir repositórios de armazenamento do Google Cloud

Escolha se você quer verificar seu próprio repositório de armazenamento do Google Cloud ou algum outro exemplo. Esse tópico fornece instruções para ambos os cenários.

Verificar seus próprios dados

Se quiser verificar um bucket do Cloud Storage, uma tabela do BigQuery ou um tipo do Datastore que você já tem, primeiro abra o projeto onde está o repositório. Nas etapas subsequentes, você vai ativar o Security Command Center e a proteção de dados sensíveis para esse projeto e a organização dele.

Depois de abrir o projeto desejado, prossiga para a Etapa 2 para definir alguns papéis do IAM.

Verificar os dados de amostra

Se você quiser verificar um conjunto de dados de teste, primeiro verifique se tem uma conta de faturamento configurada e crie um novo projeto. Para concluir essa etapa, você precisa ter o papel de Criador de projetos do IAM. Saiba mais sobre papéis do IAM.

  1. Se você ainda não tiver configurado o faturamento, configure uma conta de faturamento.

    Saiba como ativar o faturamento

  2. Acesse a página Novo projeto no console do Google Cloud.

    Acesse o novo projeto

  3. Na lista suspensa Conta de faturamento, selecione a conta de faturamento em que o projeto será cobrado.
  4. Na lista suspensa Organização, selecione a organização em que você quer criar o projeto.
  5. Na lista suspensa Local, selecione a organização ou a pasta em que você quer criar o projeto.

Em seguida, faça o download dos dados de amostra e armazene-os:

  1. Acesse o repositório de tutoriais do Cloud Functions no GitHub.
  2. Clique em Clonar ou fazer o download e, em seguida, clique em Fazer o download do ZIP.
  3. Extraia o arquivo ZIP que você salvou.
  4. Acesse a página Navegador do Storage no console do Google Cloud.

    Acesse o Cloud Storage

  5. Clique em Create bucket.
  6. Na página Criar um bucket, atribua um nome exclusivo ao bucket e clique em Criar.
  7. Na página Detalhes do bucket, clique em Fazer upload da pasta.
  8. Acesse a pasta dlp-cloud-functions-tutorials-master que você extraiu, abra-a e selecione a pasta sample_data. Clique em Fazer upload para fazer upload do conteúdo da pasta no Cloud Storage.

Anote o nome que você atribuiu ao bucket do Cloud Storage para uso posterior. Quando o upload do arquivo for concluído, você estará pronto para continuar.

Etapa 2: definir papéis do IAM

Para usar a proteção de dados sensíveis e enviar resultados de verificação ao Security Command Center, é necessário ter os papéis do IAM de Administrador da Central de segurança e de Editor de jobs de proteção de dados sensíveis. Nesta seção, você aprenderá como adicionar os papéis. Para concluir esta seção, é preciso ter o papel de Administrador da organização do IAM.

  1. Acesse a página do IAM

    Acessar IAM

  2. Na guia Visualizar por principais, encontre sua Conta do Google e clique em Editar principal.

  3. Adicione os papéis Administrador da Central de segurança e Editor de jobs de proteção de dados sensíveis:

    1. No painel Acesso para editar, clique em Adicionar outro papel.
    2. Na lista Selecionar um papel, pesquise Administrador da Central de segurança e selecione-o.
    3. Clique em Adicionar outro papel.
    4. Na lista Selecionar um papel, procure e selecione Editor de jobs do DLP.
    5. Clique em Save.

Agora você tem os papéis de editor de jobs de proteção de dados sensíveis e de administrador da Central de segurança na sua organização. Esses papéis permitem concluir as tarefas no restante deste tópico.

Etapa 3: ativar o Security Command Center

  1. Acesse a página Security Command Center no console do Google Cloud.

    Acesse Security Command Center

  2. Na lista suspensa Organização, selecione uma organização para ativar a proteção de dados sensíveis e clique em Selecionar.

  3. Na página Ativar descoberta de recursos exibida, selecione Todos os projetos atuais e futuros e clique em Ativar. Uma mensagem precisa mostrar que a proteção de dados sensíveis está começando a descoberta de recursos.

Depois que a descoberta de recursos for concluída, a proteção de dados sensíveis exibirá seus recursos compatíveis do Google Cloud. A descoberta de recursos pode levar alguns minutos e talvez seja necessário atualizar a página para exibi-los.

Para mais informações sobre como ativar o Security Command Center, consulte a documentação do Security Command Center.

Etapa 4: ativar a proteção de dados sensíveis

Ative a proteção de dados sensíveis para o projeto que você quer verificar. O projeto precisa estar na mesma organização para a qual você ativou o Security Command Center. Para ativar a proteção de dados sensíveis usando o Console do Google Cloud:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Ativar acesso à API.

    Ativar a API

  2. Na barra de ferramentas, selecione o projeto na Etapa 1 deste guia. O projeto precisa conter o bucket do Cloud Storage, a tabela do BigQuery ou o tipo do Datastore que você quer verificar.
  3. Clique em Próxima.
  4. Selecione Ativar.

A proteção de dados sensíveis agora está ativada no seu projeto.

Etapa 5: ativar a proteção de dados sensíveis como um serviço integrado do Security Command Center

Para acessar as descobertas da verificação de proteção de dados sensíveis no Security Command Center, ative a Proteção de dados sensíveis como um serviço integrado. Para mais informações, consulte Adicionar um serviço integrado do Google Cloud na documentação do Security Command Center.

As descobertas da proteção de dados sensíveis são exibidas na página Descobertas no Security Command Center.

Configure e faça uma verificação de inspeção de proteção de dados sensíveis

Nesta seção, você vai configurar e executar um job de inspeção de proteção de dados sensíveis.

O job de inspeção configurado aqui instrui a proteção de dados sensíveis a verificar os dados de amostra armazenados no Cloud Storage ou seus próprios dados armazenados no Cloud Storage, no Datastore ou no BigQuery. Na configuração do job especificada, você também instrui a proteção de dados sensíveis a salvar os resultados da verificação no Security Command Center.

Etapa 1: anotar o identificador de projeto

  1. Acesse o console do Google Cloud.

    Acesse o console do Google Cloud

  2. Clique em Selecionar.
  3. Na lista suspensa Selecionar a partir de, selecione a organização para a qual você ativou o Security Command Center.
  4. Em ID, copie o ID do projeto para o projeto que contém os dados que você quer verificar.
  5. Em Nome, clique no projeto para selecioná-lo.

Etapa 2: abrir o APIs Explorer do Google e configurar o job

  1. Acesse as APIs Explorer na página de referência do método dlpJobs.create clicando no botão a seguir:

    Abra o APIs Explorer

  2. Na caixa parent, digite o seguinte, em que PROJECT_ID é o ID do projeto que você anotou na Etapa 1: 
    projects/PROJECT_ID

Substitua o conteúdo do campo Corpo da solicitação pelo JSON a seguir para o tipo de dado que você quer usar: dados de amostra em um bucket do Cloud Storage ou seus próprios dados armazenados no Cloud Storage, Datastore ou BigQuery.

Dados de amostra

Se você criou um bucket do Cloud Storage para armazenar dados de amostra, copie o seguinte JSON e cole-o no campo Corpo da solicitação. Substitua BUCKET_NAME pelo nome dado ao bucket do 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":{

        }
      }
    ]
  }
}

Dados do Cloud Storage

Para verificar o bucket do Cloud Storage, copie o JSON a seguir e cole-o no campo Corpo da solicitação.

Substitua PATH_NAME pelo caminho do local que você quer verificar. Para verificar de maneira recursiva, insira dois asteriscos no final do caminho, por exemplo, gs://path_to_files/**. Para verificar apenas um diretório específico sem se aprofundar, finalize o caminho com um asterisco, por exemplo, 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 saber mais sobre as opções de verificação disponíveis, consulte Como inspecionar dados confidenciais em armazenamento e bancos de dados.

Dados do Datastore

Para verificar seus próprios dados mantidos no Datastore, copie o JSON a seguir e cole-o no campo Corpo da solicitação.

Substitua DATASTORE_KIND pelo nome do tipo do Datastore. Também é possível substituir NAMESPACE_ID e PROJECT_ID pelos identificadores de namespace e de projeto, respectivamente, ou remover "partitionID" completamente, se preferir.

{
  "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 saber mais sobre as opções de verificação disponíveis, consulte Como inspecionar dados confidenciais em armazenamento e bancos de dados.

Dados do BigQuery

Para verificar sua própria tabela do BigQuery, copie o JSON a seguir e cole-o no campo Corpo da solicitação.

Substitua PROJECT_ID, BIGQUERY_DATASET_NAME e BIGQUERY_TABLE_NAME pelo ID do projeto e pelos nomes do conjunto de dados e da tabela do 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 saber mais sobre as opções de verificação disponíveis, consulte Como inspecionar dados confidenciais em armazenamento e bancos de dados.

Etapa 3: executar a solicitação para iniciar o job de inspeção

Depois de configurar o job seguindo as etapas anteriores, clique em Executar para enviar a solicitação. Se a solicitação for bem-sucedida, uma resposta será exibida abaixo dela com um código de sucesso e um objeto JSON que indica o status do job de proteção de dados sensíveis que você criou.

Conferir o status da verificação da inspeção de proteção de dados sensíveis

A resposta à solicitação de verificação inclui o ID do job de verificação de inspeção como a chave "name" e o estado atual do job de inspeção como a chave "state". Imediatamente após o envio da solicitação, o estado do job é "PENDING".

A verificação do conteúdo começa logo após o envio da solicitação.

Para verificar o status do job de inspeção:

  1. Acesse as APIs Explorer na página de referência do método dlpJobs.get clicando no botão a seguir:

    Abra o APIs Explorer

  2. Na caixa nome, digite o nome do job no JSON de resposta para a solicitação de verificação no seguinte formato: 
    projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
     O ID do job está na forma de i-1234567890123456789.
  3. Para enviar a solicitação, clique em Executar.

Se a chave "state" do objeto JSON de resposta indicar que o job é "DONE", o job de inspeção foi concluído.

Para ver o restante do JSON de resposta, role a página para baixo. Em "result" > "infoTypeStats", cada tipo de informação listado precisa ter um "count" correspondente. Caso contrário, verifique se você digitou o JSON com precisão e se o caminho ou o local dos dados está correto.

Depois que o job de inspeção for concluído, prossiga para a próxima seção deste guia para ver os resultados da verificação no Security Command Center.

Amostras de código: inspecionar um bucket do Cloud Storage

Neste exemplo, demonstramos como usar a API DLP para criar um job de inspeção que inspeciona um bucket do Cloud Storage e envia descobertas para o Security Command Center.

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

/**
 * (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";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJobConfig
    ]);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
        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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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.")

Amostras de código: inspecionar uma tabela do BigQuery

Neste exemplo, mostramos como usar a API DLP para criar um job de inspeção que inspeciona uma tabela do BigQuery e envia as descobertas ao Security Command Center.

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
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\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;

/**
 * (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";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJobConfig
    ]);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
        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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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.")

Amostras de código: inspecionar um tipo do Datastore

Neste exemplo, demonstramos como usar a API DLP para criar um job de inspeção que inspeciona um tipo do Datastore e envia descobertas para o Security Command Center.

C#

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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 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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

// 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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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

/**
 * (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";
    $job = $dlp->createDlpJob($parent, [
        'inspectJob' => $inspectJobConfig
    ]);

    $numOfAttempts = 10;
    do {
        printf('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        sleep(10);
        $job = $dlp->getDlpJob($job->getName());
        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 como instalar e usar a biblioteca de cliente para proteção de dados sensíveis, consulte Bibliotecas de cliente de proteção de dados sensíveis.

Para usar a proteção de dados sensíveis, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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.")

Confira os resultados da verificação da proteção de dados sensíveis no Security Command Center

Como você instruiu a proteção de dados sensíveis a enviar os resultados do job de inspeção para o Security Command Center, agora é possível ver os resultados do job de inspeção no Security Command Center:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Descobertas do Security Command Center.

    Acesse Descobertas

  2. Selecione a organização para a qual você ativou o Security Command Center anteriormente.

  3. No campo Editor de consultas, digite o seguinte para consultar descobertas da Proteção de dados sensíveis.

    state="ACTIVE"
AND NOT mute="MUTED"
AND (parent_display_name="Sensitive Data Protection" OR parent_display_name="Cloud Data Loss Prevention")

    Para mais informações sobre o editor de consultas, acesse Editar uma consulta de descobertas no Console do Google Cloud.

    Se alguma descoberta tiver sido enviada da proteção de dados sensíveis, ela vai aparecer na lista de descobertas. A lista inclui todas as descobertas da proteção de dados sensíveis, que podem incluir descobertas de jobs de inspeção e operações de descoberta (criação de perfil de dados).

As instruções fornecidas neste guia ativam apenas alguns dos detectores integrados da proteção de dados sensíveis.

Limpar

Para evitar cobranças dos recursos usados neste tópico na conta do Google Cloud, siga estas etapas:

Excluir o projeto

A maneira mais fácil de eliminar o faturamento é excluir o projeto que você criou seguindo as instruções fornecidas neste tópico.

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Se você excluir seu projeto usando esse método, o job de proteção de dados sensíveis e o bucket do Cloud Storage que você criou também serão excluídos. Não é necessário executar as instruções exibidas nas seções a seguir.

Excluir o job de proteção de dados sensíveis

Se você verificou seus próprios dados, exclua apenas o job de inspeção criado:

  1. Acesse as APIs Explorer na página de referência do método dlpJobs.delete clicando no botão a seguir:

    Abra o APIs Explorer

  2. Na caixa nome, digite o nome do job no JSON de resposta para a solicitação de verificação, que tem o seguinte formato: 
    projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
     O ID do job está na forma de i-1234567890123456789.

Se você criou outros jobs de inspeção ou quer ter certeza de que ele foi excluído corretamente, liste todos os jobs atuais:

  1. Acesse as APIs Explorer na página de referência do método dlpJobs.list clicando no botão a seguir:

    Abra o APIs Explorer

  2. Na caixa parent, digite o identificador do projeto no seguinte formato: 
    projects/PROJECT_ID
  3. Clique em Executar.

Se não houver jobs listados na resposta, isso significa que você excluiu todos os jobs. Se os jobs estiverem listados na resposta, repita o procedimento de exclusão para esses jobs.

Excluir o bucket do Cloud Storage

Se você tiver criado um novo bucket do Cloud Storage para armazenar dados de amostra, exclua-o:

  1. Abra o navegador do Cloud Storage.

    Abrir o Cloud Storage

  2. No navegador do Cloud Storage, marque a caixa de seleção ao lado do nome do bucket que você criou e clique em Excluir.

A seguir