Puoi utilizzare i modelli per creare e mantenere le informazioni di configurazione da utilizzare con Sensitive Data Protection. I modelli sono utili per separare la configurazione, ad esempio cosa ispezionare e come anonimizzarlo, dall'implementazione delle richieste. I modelli offrono un modo efficace per riutilizzare la configurazione e garantire la coerenza tra utenti e set di dati.
Sensitive Data Protection supporta due tipi di modelli:
- Modelli di anonimizzazione: modelli per salvare le informazioni di configurazione per i job di anonimizzazione, incluse le trasformazioni di infoType e record (set di dati strutturato).
- Modelli di ispezione: modelli per archiviare le informazioni di configurazione per i job di scansione di ispezione, inclusi i rilevatori predefiniti o personalizzati da utilizzare. Per saperne di più sui modelli di ispezione, vedi Creazione di modelli di ispezione di Sensitive Data Protection.
Per informazioni concettuali sui modelli in Sensitive Data Protection, vedi Modelli.
Il resto di questo argomento mostra come creare modelli di anonimizzazione da utilizzare con Sensitive Data Protection.
Creare un modello di anonimizzazione
Console
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Crea modello.
Le sezioni seguenti descrivono come compilare la pagina Crea modello.
Definisci modello
Nella sezione Definisci modello, compila i campi come segue:
- Per Tipo di modello, seleziona Anonimizza (rimuovi dati sensibili).
Per Tipo di trasformazione dati, seleziona il tipo di trasformazione da applicare:
InfoType. Sensitive Data Protection applica ogni trasformazione solo al valore identificato come infoType specifico. Questo tipo di trasformazione è utile per il testo non strutturato.
Record. Sensitive Data Protection considera il formato strutturato dei dati quando applica una trasformazione. Questo tipo di trasformazione è utile per i dati tabulari.
Immagine. Sensitive Data Protection oscura tutto il testo rilevato in un'immagine o solo il testo che corrisponde a un infoType specifico.
In ID modello, inserisci un identificatore univoco per il modello.
In Nome visualizzato, inserisci un nome per il modello.
In Descrizione, descrivi il modello.
Per Località della risorsa, seleziona Globale o la posizione dei dati che vuoi de-identificare.
Fai clic su Continua.
Configura anonimizzazione
La selezione dei campi visualizzati in Configura deidentificazione si basa sul tipo di trasformazione dei dati scelto.
InfoType
Se hai selezionato InfoType come tipo di trasformazione dei dati, procedi nel seguente modo:
Nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare ai risultati.
In base alla tua selezione, vengono visualizzati altri campi. Compila i campi come necessario. Per saperne di più, consulta Riferimento per la trasformazione.
Nella sezione InfoType da trasformare, specifica se vuoi applicare la trasformazione a tutti gli infoType rilevati definiti nella configurazione dell'ispezione.
Se selezioni Specifica infoType, seleziona gli infoType a cui vuoi applicare il metodo di trasformazione.
Se vuoi aggiungere regole di trasformazione per i tipi di informazioni non coperti dalla regola di trasformazione, fai clic su Aggiungi regola di trasformazione. Poi, compila i campi in base alle necessità. Ripeti questo passaggio finché non hai configurato una regola di trasformazione per tutti gli infoType che vuoi trasformare.
Fai clic su Crea.
Registra
Se hai selezionato Record come tipo di trasformazione dei dati, procedi nel seguente modo:
- In Campi o colonne da trasformare, digita il nome della colonna
della tabella contenente i dati da trasformare. Poi premi
ENTER
. Ripeti questo passaggio per ogni colonna contenente i dati che vuoi trasformare. Specifica il tipo di trasformazione:
Corrispondenza in base a infoType. Sensitive Data Protection tratta ogni cella come testo non strutturato e applica la trasformazione solo agli infoType che trova nella cella. Sensitive Data Protection non trasforma i dati che circondano un infoType.
Se selezioni questa opzione, procedi nel seguente modo:
- Fai clic su Aggiungi trasformazione. Nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare ai risultati.
Specifica se vuoi applicare la trasformazione a tutti gli infoType rilevati definiti nella configurazione dell'ispezione.
Se selezioni Specifica InfoType, seleziona gli InfoType a cui vuoi applicare la regola di trasformazione.
Se vuoi assegnare determinate regole di trasformazione a determinati infoType, puoi aggiungere altre trasformazioni, se necessario.
Trasformazione dei campi primitivi. Sensitive Data Protection trasforma sempre l'intera cella in base a un metodo di trasformazione che scegli. Questa opzione è utile se vuoi trasformare intere colonne di dati, indipendentemente dal fatto che le celle di queste colonne abbiano rilevato infoType.
Se selezioni questa opzione, nel campo Trasformazione, seleziona un metodo di trasformazione da applicare alle colonne che hai specificato.
In entrambi i casi, vengono visualizzati più campi in base al metodo di trasformazione selezionato. Compila i campi in base alle tue esigenze. Per saperne di più, consulta Riferimento per la trasformazione.
Fai clic su Crea.
Immagine
Se hai selezionato Immagine come tipo di trasformazione dei dati, procedi nel seguente modo:
(Facoltativo) Per cambiare il colore della casella che copre il testo oscurato, fai clic sulla casella nera nel campo Colore oscuramento e scegli un colore diverso.
Nella sezione InfoType da trasformare, specifica cosa vuoi oscurare: tutto il testo rilevato, tutti gli infoType definiti nella configurazione di ispezione o solo infoType specifici.
Se selezioni Specifica InfoType, seleziona gli InfoType a cui vuoi applicare la regola di trasformazione.
Se vuoi aggiungere regole di trasformazione per i tipi di informazioni non coperti dalla regola di trasformazione, fai clic su Aggiungi regola di trasformazione. Poi, compila i campi in base alle necessità. Ripeti questo passaggio finché non hai configurato una regola di trasformazione per tutti gli infoType che vuoi trasformare.
Fai clic su Crea.
Protocollo
È utile notare che un modello di anonimizzazione è semplicemente una configurazione di anonimizzazione riutilizzabile più alcuni metadati. In termini di API, l'oggetto
DeidentifyTemplate
è effettivamente un oggetto
DeidentifyConfig
che include alcuni campi di metadati in più, come un nome visualizzato e
una descrizione. Pertanto, per creare un nuovo modello di anonimizzazione, i passaggi
di base sono:
- Inizia con un oggetto
DeidentifyConfig
. - Chiama o invia un POST al metodo
create
della risorsaprojects.deidentifyTemplates
, includendo nella richiesta un oggettoDeidentifyTemplate
che contiene un nome visualizzato, una descrizione e l'oggettoDeidentifyConfig
.
Il DeidentifyTemplate
restituito sarà utilizzabile immediatamente. Puoi
farvi riferimento in altre chiamate o altri lavori tramite il relativo name
. Puoi elencare i modelli
esistenti chiamando il metodo *.deidentifyTemplates.list
. Per visualizzare un
template specifico, chiama il metodo *.deidentifyTemplates.get
. Tieni presente che il limite per il numero di modelli che puoi creare è 1000.
Se hai già esperienza nell'anonimizzazione di dati sensibili da testo, immagini o contenuti strutturati utilizzando Sensitive Data Protection, hai già creato un oggetto
DeidentifyConfig
. Un passaggio aggiuntivo lo trasforma in un oggetto
DeidentifyTemplate
.
Esempio REST
Il seguente JSON è un esempio di ciò che potresti inviare al metodo
projects.deidentifyTemplates.create
. Questo JSON crea un nuovo modello con il nome visualizzato e la descrizione specificati e cerca corrispondenze per i tipi di informazioni EMAIL_ADDRESS
e GENERIC_ID
. Quando trova contenuti corrispondenti a questi infoType, maschera i primi tre caratteri con un asterisco (*
).
Metodo HTTP e URL
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates
Sostituisci PROJECT_ID
con l'ID progetto.
Input JSON
{
"deidentifyTemplate":{
"displayName":"Email and id masker",
"description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.",
"deidentifyConfig":{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"GENERIC_ID"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
},
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"charactersToIgnore":[
{
"charactersToSkip":"@"
}
],
"maskingCharacter":"*"
}
}
}
]
}
}
}
}
Output JSON
{ "name":"projects/PROJECT_ID/deidentifyTemplates/JOB-ID", "displayName":"Email and id masker", "description":"De-identifies emails and ids with a series of asterisks.", "createTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "updateTime":"2018-11-30T07:17:59.536022Z", "deidentifyConfig":{ "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"GENERIC_ID" } ], "primitiveTransformation":{ "replaceWithInfoTypeConfig":{ } } }, { "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "characterMaskConfig":{ "maskingCharacter":"*", "charactersToIgnore":[ { "charactersToSkip":"@" } ] } } } ] } } }
Per provare rapidamente questa funzionalità, puoi utilizzare l'Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLPP, consulta la guida rapida JSON.
Utilizzo dei modelli di anonimizzazione
Una volta creato un nuovo modello, puoi utilizzare il relativo identificatore name
ovunque sia accettato deidentifyTemplateName
, ad esempio:
projects.content.deidentify
: Anonimizza i dati potenzialmente sensibili nei contenuti utilizzando il modello come configurazione. Tieni presente che questo metodo può utilizzare un modello di ispezione o un modello di anonimizzazione.
Elenco dei modelli di anonimizzazione
Per elencare tutti i modelli di anonimizzazione creati, utilizza uno dei metodi *.*.list
:
Questa sezione mostra come utilizzare Sensitive Data Protection per elencare i modelli di ispezione. La procedura è identica a quella per elencare i modelli di anonimizzazione.
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Eliminazione di modelli di anonimizzazione
Per eliminare un modello di anonimizzazione specifico, utilizza uno dei metodi *.*.delete
:
Con ogni metodo *.*.delete
, includi il nome della risorsa del modello da eliminare.
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
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Python
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