Cet article explique comment créer et recompiler de grands dictionnaires personnalisés. Elle couvre également plusieurs scénarios d'erreur.
Quand choisir un dictionnaire personnalisé de grande taille plutôt qu'un dictionnaire personnalisé standard
Les détecteurs de dictionnaires personnalisés standards suffisent lorsque vous souhaitez analyser vos contenus pour identifier les éléments d'une liste contenant jusqu'à plusieurs dizaines de milliers de mots ou d'expressions sensibles. Si vous avez plus de termes ou si votre liste change fréquemment, envisagez de créer un dictionnaire personnalisé de grande taille, qui peut contenir plusieurs dizaines de millions de termes.
Différences entre les dictionnaires personnalisés de grande taille et les autres infoTypes personnalisés
Les dictionnaires personnalisés stockés sont différents des autres infoTypes personnalisés, dans le sens où chaque dictionnaire personnalisé stocké possède deux composants :
- Une liste d'expressions que vous créez et définissez. Cette liste est stockée sous forme de fichier texte dans Cloud Storage ou de colonne dans une table BigQuery.
- Fichiers de dictionnaire générés et stockés par la protection des données sensibles dans Cloud Storage. Les fichiers de dictionnaire sont composés d'une copie de votre liste de termes ainsi que de filtres de Bloom, qui facilitent la recherche et la correspondance.
Créer un dictionnaire personnalisé de grande taille
Cette section explique comment créer, modifier et recompiler un grand dictionnaire personnalisé.
Créer une liste de termes
Créez une liste contenant tous les mots et expressions que le nouveau détecteur d'infoTypes doit rechercher. Effectuez l'une des opérations suivantes :
- Vous pouvez placer dans un bucket Cloud Storage un fichier texte où chaque mot ou expression figure sur une ligne individuelle.
- Vous pouvez désigner une colonne d'une table BigQuery comme conteneur pour les mots et expressions. Attribuez à chaque entrée sa propre ligne dans la colonne. Vous pouvez utiliser une table BigQuery existante, à condition que tous les mots et expressions du dictionnaire figurent dans une même colonne.
Il est possible d'assembler une liste de termes trop longue pour que Sensitive Data Protection la traite. Si un message d'erreur s'affiche, reportez-vous à la section Résoudre les erreurs un peu plus loin sur cette page.
Créer un infoType stocké
Une fois que vous avez créé votre liste de termes, utilisez la protection des données sensibles pour créer un dictionnaire :
Console
Dans un bucket Cloud Storage, créez un dossier dans lequel la protection des données sensibles stockera le dictionnaire généré.
Sensitive Data Protection crée des dossiers contenant les fichiers de dictionnaire à l'emplacement que vous spécifiez.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page Créer un infoType.
Pour Type, sélectionnez Grand dictionnaire personnalisé.
Pour ID de l'infoType, saisissez un identifiant pour l'infoType stocké.
Vous utiliserez cet identifiant lors de la configuration de vos tâches d'inspection et d'anonymisation. Vous pouvez utiliser des lettres, des chiffres, des traits d'union et des traits de soulignement.
Dans le champ Nom à afficher pour l'infoType, saisissez un nom pour votre infoType stocké.
Vous pouvez utiliser des espaces et des signes de ponctuation.
Dans le champ Description, saisissez une description qui mentionne les éléments détectés par votre infoType stocké.
Pour Type de stockage, sélectionnez l'emplacement de votre liste de termes :
- BigQuery : saisissez l'ID du projet, de l'ensemble de données et de la table. Dans le champ Nom du champ, saisissez l'identifiant de la colonne. Vous ne pouvez désigner qu'une colonne de table maximum.
- Google Cloud Storage : saisissez le chemin d'accès au fichier.
Dans le champ Bucket ou dossier de sortie, saisissez l'emplacement Cloud Storage du dossier que vous avez créé à l'étape 1.
Cliquez sur Créer.
Un récapitulatif de l'infoType stocké s'affiche. Lorsque le dictionnaire est généré et que le nouvel infoType stocké est prêt à être utilisé, l'état de l'infoType affiche Prêt.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
- Créez un dossier pour le dictionnaire dans un bucket Cloud Storage. La protection des données sensibles crée des dossiers contenant les fichiers de dictionnaire à l'emplacement que vous spécifiez.
- Créez le dictionnaire à l'aide de la méthode
storedInfoTypes.create
. La méthodecreate
utilise les paramètres suivants :- Un objet
StoredInfoTypeConfig
, qui contient la configuration de l'infoType stocké. Il inclut les éléments suivants :description
: la description du dictionnaire.displayName
: le nom que vous souhaitez donner au dictionnaire.LargeCustomDictionaryConfig
: contient la configuration du grand dictionnaire personnalisé. Il inclut les éléments suivants :BigQueryField
: spécifié si la liste de termes est stockée dans BigQuery. Comprend une référence à la table hébergeant votre liste, ainsi que le champ contenant chaque expression du dictionnaire.CloudStorageFileSet
: spécifié si la liste de termes est stockée dans Cloud Storage. Comprend l'URL de l'emplacement source dans Cloud Storage, au format suivant :"gs://[PATH_TO_GS]"
. Les caractères génériques sont acceptés.outputPath
: chemin de l'emplacement au sein d'un bucket Cloud Storage où sera stocké le dictionnaire créé.
storedInfoTypeId
: identifiant de l'infoType stocké. Vous utilisez cet identifiant pour faire référence à l'infoType stocké lorsque vous le recompilez, le supprimez ou l'utilisez dans une tâche d'inspection ou d'anonymisation. Si vous laissez ce champ vide, le système génère un identifiant pour vous.
- Un objet
Voici un exemple de code JSON qui, lorsqu'il est envoyé à la méthode storedInfoTypes.create
, crée un infoType stocké, plus précisément un détecteur de dictionnaire personnalisé volumineux. Cet exemple crée un infoType stocké à partir d'une liste de termes enregistrée dans une base de données BigQuery publique (bigquery-public-data.samples.github_nested
). La base de données contient tous les noms d'utilisateur GitHub utilisés dans les commits. Le chemin de sortie du dictionnaire généré est défini sur un bucket Cloud Storage appelé dlptesting
, et l'infoType stocké s'intitule github-usernames
.
Entrée JSON
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes
{
"config":{
"displayName":"GitHub usernames",
"description":"Dictionary of GitHub usernames used in commits",
"largeCustomDictionary":{
"outputPath":{
"path":"gs://[PATH_TO_GS]"
},
"bigQueryField":{
"table":{
"datasetId":"samples",
"projectId":"bigquery-public-data",
"tableId":"github_nested"
}
}
}
},
"storedInfoTypeId":"github-usernames"
}
Recompiler le dictionnaire
Si vous souhaitez mettre à jour votre dictionnaire, vous devez d'abord mettre à jour votre liste source de termes, puis demander à la protection des données sensibles de recompiler l'infoType stocké.
Mettez à jour la liste source de termes existante dans Cloud Storage ou BigQuery.
Ajoutez, supprimez ou modifiez les termes ou les expressions selon vos besoins.
Créez une version de l'infoType stocké en le "recompilant" à l'aide de la console Google Cloud ou de la méthode
storedInfoTypes.patch
.Cette opération crée une version du dictionnaire qui remplace l'ancien.
Lorsque vous recompilez un infoType stocké vers une nouvelle version, l'ancienne version est supprimée. Pendant que la protection des données sensibles met à jour l'infoType stocké, son état est "en attente". Pendant cette période, l'ancienne version de l'infoType stocké existe toujours. Toutes les analyses exécutées lorsque l'infoType stocké est à l'état "En attente" sont réalisées à l'aide de l'ancienne version de l'infoType stocké.
Pour recompiler l'infoType stocké :
Console
- Mettez à jour et enregistrez votre liste de termes dans Cloud Storage ou BigQuery.
Dans la console Google Cloud , accédez à la liste des infoTypes stockés.
Cliquez sur l'ID de l'infoType stocké que vous souhaitez mettre à jour.
Sur la page Détails de l'infoType, cliquez sur Recompiler les données.
La protection des données sensibles recompile l'infoType stocké en appliquant les modifications apportées à la liste source de termes. Une fois que l'infoType stocké affiche l'état "Prêt", vous pouvez l'utiliser. Tous les modèles ou déclencheurs de tâche qui utilisent l'infoType stocké exploiteront automatiquement la version recompilée.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Mettre à jour la liste des termes
Si vous ne mettez à jour que la liste des termes du grand dictionnaire personnalisé, votre requête storedInfoTypes.patch
ne nécessite que le champ name
. Indiquez le nom complet de la ressource de l'infoType stocké que vous souhaitez reconstruire.
Les schémas suivants représentent des saisies valides pour le champ name
:
organizations/ORGANIZATION_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID
projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID
Remplacez STORED_INFOTYPE_ID par l'identifiant de l'infoType stocké que vous souhaitez recréer.
Si vous ne connaissez pas l'identifiant de l'infoType stocké, appelez la méthode storedInfoTypes.list
pour afficher la liste de tous les infoTypes stockés actuels.
Exemple
PATCH https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/STORED_INFOTYPE_ID
Dans ce cas, aucun corps de requête n'est requis.
Changer de liste de termes sources
Vous pouvez modifier le type de liste source de termes d'un info-type stocké pour passer d'un stockage dans BigQuery à un stockage dans Cloud Storage. Exécutez la méthode storedInfoTypes.patch
, mais incluez un objet CloudStorageFileSet
dans LargeCustomDictionaryConfig
, à l'emplacement auquel vous auriez auparavant utilisé un objet BigQueryField
. Définissez ensuite le paramètre updateMask
sur le paramètre d'infoType stocké que vous avez recompilé, au format FieldMask
. Par exemple, le code JSON suivant indique dans le paramètre updateMask
que l'URL du chemin Cloud Storage a été mise à jour (large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url
) :
Exemple
PATCH https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/github-usernames
{
"config":{
"largeCustomDictionary":{
"cloudStorageFileSet":{
"url":"gs://[BUCKET_NAME]/[PATH_TO_FILE]"
}
}
},
"updateMask":"large_custom_dictionary.cloud_storage_file_set.url"
}
De même, vous pouvez passer d'une liste de termes stockée dans une table BigQuery à une liste stockée dans un bucket Cloud Storage.
Analyser du contenu à l'aide d'un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille
L'analyse de contenu à l'aide d'un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille est semblable à l'analyse de contenu via n'importe quel autre détecteur d'infoType personnalisé.
Cette procédure suppose que vous disposez déjà d'un infoType stocké. Pour en savoir plus, consultez la section Créer un infoType stocké sur cette page.
Console
Vous pouvez appliquer un détecteur de dictionnaire personnalisé de grande taille lorsque vous effectuez les opérations suivantes :
- Créer un job
- Créer ou modifier un déclencheur de tâche
- Créer ou modifier un modèle
- Configurer le profilage des données
Dans la section Configurer la détection de la page, dans la sous-section InfoTypes, vous pouvez spécifier votre infoType de dictionnaire personnalisé volumineux.
- Cliquez sur Gérer les infoTypes.
- Dans le volet InfoTypes, cliquez sur l'onglet Personnalisé.
- Cliquez sur Ajouter un infoType personnalisé.
Dans le volet Ajouter un infoType personnalisé, procédez comme suit :
- Dans le champ Type, sélectionnez InfoType stocké.
- Pour InfoType, saisissez un nom pour l'infoType personnalisé. Vous pouvez utiliser des lettres, des chiffres et des traits de soulignement.
Pour Probabilité, sélectionnez le niveau de probabilité par défaut que vous souhaitez attribuer à tous les résultats correspondant à cet infoType personnalisé. Vous pouvez affiner davantage le niveau de probabilité des résultats individuels à l'aide des règles de mots clés.
Si vous ne spécifiez pas de valeur par défaut, le niveau de probabilité par défaut est défini sur
VERY_LIKELY
. Pour en savoir plus, consultez Probabilité de correspondance.Pour Sensibilité, sélectionnez le niveau de sensibilité que vous souhaitez attribuer à tous les résultats correspondant à cet infoType personnalisé. Si vous ne spécifiez pas de valeur, le niveau de sensibilité de ces résultats est défini sur
HIGH
.Les scores de sensibilité sont utilisés dans les profils de données. Lorsque vous profilez vos données, la protection des données sensibles utilise les scores de sensibilité des infoTypes pour calculer le niveau de sensibilité.
Pour Nom de l'infoType stocké, sélectionnez l'infoType stocké sur lequel vous souhaitez baser le nouvel infoType personnalisé.
Cliquez sur Terminé pour fermer le volet Ajouter un infoType personnalisé.
Facultatif : Dans l'onglet Intégré, modifiez votre sélection d'infoTypes intégrés.
Cliquez sur OK pour fermer le volet InfoTypes.
L'infoType personnalisé est ajouté à la liste des infoTypes que la protection des données sensibles analyse. Toutefois, cette sélection n'est pas définitive tant que vous n'avez pas enregistré la tâche, le déclencheur de tâche, le modèle ou la configuration d'analyse.
Une fois la configuration créée ou modifiée, cliquez sur Enregistrer.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
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Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour la protection des données sensibles, consultez la page Bibliothèques clientes de la protection des données sensibles.
Pour vous authentifier auprès de la protection des données sensibles, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Lorsqu'il est envoyé à la méthode content.inspect
, l'exemple suivant analyse le texte fourni à l'aide du détecteur infoType stocké spécifié. Le paramètre infoType
est requis, car tous les infoTypes personnalisés doivent avoir un nom qui n'entre pas en conflit avec ceux des infoTypes intégrés ni des autres infoTypes personnalisés. Le paramètre storedType
contient le chemin d'accès complet à la ressource pour l'infoType stocké.
Entrée JSON
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/content:inspect
{
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"GITHUB_LOGINS"
},
"storedType":{
"name":"projects/PROJECT_ID/storedInfoTypes/github-logins"
}
}
]
},
"item":{
"value":"The commit was made by githubuser."
}
}
Résoudre les erreurs
Si vous obtenez une erreur lorsque vous essayez de créer un infoType stocké à partir d'une liste de termes stockée dans Cloud Storage, voici les causes possibles :
- Vous avez atteint une limite supérieure pour les infoTypes stockés. Selon le problème, il existe plusieurs solutions de contournement :
- Si vous avez atteint la limite supérieure pour un seul fichier d'entrée dans Cloud Storage (200 Mo), essayez de diviser le fichier en plusieurs fichiers. Vous pouvez utiliser plusieurs fichiers pour assembler un seul dictionnaire personnalisé, à condition que la taille combinée de tous les fichiers ne dépasse pas 1 Go.
- BigQuery ne présente pas les mêmes limites que Cloud Storage. Vous pouvez envisager de transférer les termes dans une table BigQuery. La taille maximale d'une colonne de dictionnaire personnalisé dans BigQuery est de 1 Go, et le nombre maximal de lignes est de 5 000 000.
- Si votre fichier de liste de termes dépasse toutes les limites applicables pour les listes de termes sources, vous devez le diviser en plusieurs fichiers et créer un dictionnaire pour chacun d'eux. Créez ensuite une tâche d'analyse distincte pour chaque dictionnaire.
- Un ou plusieurs de vos termes ne contiennent pas au moins une lettre ou un chiffre. La protection des données sensibles ne peut pas rechercher des termes composés uniquement d'espaces ou de symboles. Un terme doit comporter au moins une lettre ou un chiffre. Vérifiez si votre liste inclut de tels termes. Le cas échéant, corrigez-les ou supprimez-les.
- Votre liste de termes contient une expression avec trop de "composants". Dans ce contexte, un composant est une séquence continue ne contenant que des lettres, que des chiffres, ou que des caractères autres que des lettres et des chiffres, tels que des espaces ou des symboles. Vérifiez si votre liste inclut de tels termes. Le cas échéant, corrigez-les ou supprimez-les.
- L'agent de service Protection des données sensibles n'a pas accès aux données sources du dictionnaire ni au bucket Cloud Storage pour y stocker les fichiers du dictionnaire. Pour résoudre ce problème, accordez à l'agent de service Protection des données sensibles le rôle Administrateur Storage (
roles/storage.admin
) ou les rôles Propriétaire de données BigQuery (roles/bigquery.dataOwner
) et Utilisateur de job BigQuery (roles/bigquery.jobUser
).
Présentation de l'API
La création d'un infoType stocké est obligatoire si vous créez un détecteur de dictionnaire personnalisé volumineux.
Un infoType stocké est représenté dans la protection des données sensibles par l'objet StoredInfoType
. Il comprend les objets associés suivants :
StoredInfoTypeVersion
inclut la date et l'heure de création, ainsi que les cinq derniers messages d'erreur affichés lors de la création de la version actuelle.StoredInfoTypeConfig
contient la configuration de l'infoType stocké, y compris son nom et sa description. Pour un dictionnaire personnalisé de grande taille, letype
doit être unLargeCustomDictionaryConfig
.LargeCustomDictionaryConfig
spécifie les deux éléments suivants :- L'emplacement dans Cloud Storage ou BigQuery où votre liste d'expressions est stockée
- L'emplacement dans Cloud Storage qui sert à stocker les fichiers de dictionnaire générés
StoredInfoTypeState
contient l'état de la version la plus récente de l'infoType stocké, ainsi que toutes ses versions en attente. Les informations d'état indiquent si l'infoType stocké est en cours de recompilation, prêt à être utilisé ou non valide.
Caractéristiques des correspondances avec le dictionnaire
Vous trouverez ci-dessous des indications sur la manière dont Sensitive Data Protection identifie des correspondances avec les mots et les expressions du dictionnaire. Ces points s'appliquent aux dictionnaires personnalisés standards et volumineux :
- Les mots du dictionnaire sont insensibles à la casse. Si votre dictionnaire inclut le nom
Abby
, il y aura correspondance avec les nomsabby
,ABBY
,Abby
, etc. - Tous les caractères (dans les dictionnaires ou dans les contenus à analyser) autres que les lettres, les chiffres et les autres caractères alphabétiques figurant dans le plan multilingue de base d'Unicode sont considérés comme des espaces lors de la recherche de correspondances. Si votre dictionnaire recherche le nom
Abby Abernathy
, il y aura correspondance avecabby abernathy
,Abby, Abernathy
,Abby (ABERNATHY)
, etc. - Les caractères entourant une correspondance doivent être d'un type différent (lettres ou chiffres) des caractères adjacents au sein du mot. Si votre dictionnaire recherche le nom
Abi
, il y aura correspondance avec les trois premiers caractères deAbi904
, mais pas deAbigail
. - Les mots du dictionnaire contenant des caractères du plan multilingue supplémentaire de la norme Unicode peuvent générer des résultats inattendus. Il peut s'agir, par exemple, d'emoji, de symboles scientifiques ou d'écritures historiques.
Les lettres, les chiffres et les autres caractères alphabétiques sont définis comme suit :
- Lettres : caractères dont les catégories générales sont
Lu
,Ll
,Lt
,Lm
ouLo
dans la spécification Unicode - Chiffres : caractères de la catégorie générale
Nd
dans la spécification Unicode - Autres caractères alphabétiques : caractères de la catégorie générale
Nl
dans la spécification Unicode ou avec la propriété contributiveOther_Alphabetic
telle que définie par la norme Unicode
Pour créer, modifier ou supprimer un infoType stocké, servez-vous des méthodes suivantes :
storedInfoTypes.create
: crée un infoType stocké en fonction de la configurationStoredInfoTypeConfig
spécifiée.storedInfoTypes.patch
: recompile l'infoType stocké avec le nouvel objetStoredInfoTypeConfig
que vous spécifiez. Si aucune n'est spécifiée, cette méthode crée une version de l'infoType stocké avec leStoredInfoTypeConfig
existant.storedInfoTypes.get
: récupère l'objetStoredInfoTypeConfig
et toutes les versions en attente de l'infoType stocké spécifié.storedInfoTypes.list
: répertorie tous les infoTypes stockés actuels.storedInfoTypes.delete
: supprime l'infoType stocké spécifié.