Utilizzo di Sensitive Data Protection per scansionare i dati di BigQuery

Sapere dove si trovano i dati sensibili è spesso il primo passo per garantire che siano protetti e gestiti correttamente. Queste conoscenze possono contribuire a ridurre il rischio di esposizione di dettagli sensibili come numeri carta, informazioni mediche, numeri di previdenza sociale, numeri di patenti di guida, indirizzi, nomi completi e segreti aziendali. La scansione periodica dei dati può anche aiutarti a soddisfare i requisiti di conformità e garantire che vengano seguite le best practice man mano che i dati crescono e cambiano con l'utilizzo. Per soddisfare i requisiti di conformità, utilizza Sensitive Data Protection per ispezionare le tabelle BigQuery e proteggere i dati sensibili.

Esistono due modi per analizzare i dati di BigQuery:

  • Profilazione dei dati sensibili. Sensitive Data Protection può generare profili sui dati BigQuery di un'organizzazione, una cartella o un progetto. I profili di dati contengono metriche e metadati sulle tabelle e ti aiutano a determinare dove si trovano i dati sensibili e ad alto rischio. Sensitive Data Protection riporta queste metriche a livello di progetto, tabella e colonna. Per saperne di più, consulta Profili dati per i dati BigQuery.

  • Ispezione on demand. Sensitive Data Protection può eseguire un'ispezione approfondita di una singola tabella o di un sottoinsieme di colonne e segnalare i risultati fino al livello di cella. Questo tipo di ispezione può aiutarti a identificare singole istanze di tipi di dati specifici, ad esempio la posizione esatta di un numero di carta di credito all'interno di una cella di una tabella. Puoi eseguire un'ispezione on demand tramite la pagina Sensitive Data Protection nella consoleGoogle Cloud , la pagina BigQuery nella console Google Cloud o in modo programmatico tramite l'API DLP.

Questa pagina descrive come eseguire un'ispezione on demand tramite la pagina BigQuery nella console Google Cloud .

Sensitive Data Protection è un servizio completamente gestito che consente ai clienti Google Cloud di identificare e proteggere i dati sensibili su larga scala. Sensitive Data Protection utilizza oltre 150 rilevatori predefiniti per identificare pattern, formati e checksum. Sensitive Data Protection fornisce anche una serie di strumenti per anonimizzare i dati, tra cui mascheramento, tokenizzazione, pseudonimizzazione, spostamento delle date e altro ancora, il tutto senza replicare i dati dei clienti.

Per scoprire di più su Sensitive Data Protection, consulta la documentazione di Sensitive Data Protection.

Prima di iniziare

  1. Acquisisci familiarità con i prezzi di Sensitive Data Protection e con come tenere sotto controllo i costi di Sensitive Data Protection.

  2. Abilita l'API DLP.

    Abilitare l'API

  3. Assicurati che all'utente che crea i job di Sensitive Data Protection sia stato concesso un ruolo IAM di Sensitive Data Protection predefinito appropriato o autorizzazioni sufficienti per eseguire i job di Sensitive Data Protection.

Scansione dei dati BigQuery utilizzando la console Google Cloud

Per scansionare i dati di BigQuery, devi creare un job di Sensitive Data Protection che analizzi una tabella. Puoi scansionare rapidamente una tabella BigQuery utilizzando l'opzione Scansiona con Sensitive Data Protection nella console BigQuery Google Cloud .

Per scansionare una tabella BigQuery utilizzando Sensitive Data Protection:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Spazio di esplorazione:

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

    Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro sinistro per aprirlo.

  3. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto, fai clic su Set di dati, quindi sul set di dati.

  4. Fai clic su Panoramica > Tabelle, quindi seleziona la tabella.

  5. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Altro > Analizza con Sensitive Data Protection. La pagina di creazione del job di Sensitive Data Protection si apre in una nuova scheda.

  6. In Passaggio 1: scegli i dati di input, inserisci un ID job. I valori nella sezione Località vengono generati automaticamente. Inoltre, la sezione Campionamento è configurata automaticamente per eseguire una scansione di esempio sui tuoi dati, ma puoi modificare le impostazioni in base alle tue esigenze.

  7. Fai clic su Continua.

  8. (Facoltativo) Per il Passaggio 2: configura il rilevamento, puoi configurare i tipi di dati da cercare, chiamati infoTypes.

    Esegui una delle seguenti operazioni:

    • Per selezionare dall'elenco di infoTypes predefiniti, fai clic su Gestisci infoType. Poi, seleziona gli infoType che vuoi cercare.
    • Per utilizzare un template di ispezione esistente, inserisci il nome risorsa completo del template nel campo Nome template.

    Per ulteriori informazioni su infoTypes, consulta InfoType e rilevatori di infoType nella documentazione di Sensitive Data Protection.

  9. Fai clic su Continua.

  10. (Facoltativo) Per il Passaggio 3: aggiungi azioni, attiva Salva in BigQuery per pubblicare i risultati di Sensitive Data Protection in una tabella BigQuery. Se non archivi i risultati, il job completato contiene solo statistiche sul numero di risultati e sui relativi infoTypes. Il salvataggio dei risultati in BigQuery salva i dettagli sulla posizione esatta e sull'affidabilità di ogni singolo risultato.

  11. (Facoltativo) Se hai attivato Salva in BigQuery, nella sezione Salva in BigQuery, inserisci le seguenti informazioni:

    • ID progetto: l'ID progetto in cui sono archiviati i risultati.
    • ID set di dati: il nome del set di dati in cui vengono archiviati i risultati.
    • (Facoltativo) ID tabella: il nome della tabella in cui vengono archiviati i risultati. Se non viene specificato alcun ID tabella, alla nuova tabella viene assegnato un nome predefinito simile al seguente: dlp_googleapis_date_1234567890. Se specifichi una tabella esistente, i risultati vengono aggiunti alla tabella.

    Per includere i contenuti effettivi rilevati, attiva Includi citazione.

  12. Fai clic su Continua.

  13. (Facoltativo) Per il Passaggio 4: pianificazione, configura un intervallo di tempo o una pianificazione selezionando Specifica intervallo di tempo o Crea un trigger per eseguire il job su base periodica.

  14. Fai clic su Continua.

  15. (Facoltativo) Nella pagina Rivedi, esamina i dettagli del job. Se necessario, modifica le impostazioni precedenti.

  16. Fai clic su Crea.

  17. Al termine del job di Sensitive Data Protection, viene visualizzata la pagina dei dettagli del job e ricevi una notifica via email. Puoi visualizzare i risultati della scansione nella pagina dei dettagli del job o fare clic sul link alla pagina dei dettagli del job di Sensitive Data Protection nell'email di completamento del job.

  18. Se hai scelto di pubblicare i risultati di Sensitive Data Protection su BigQuery, nella pagina Dettagli job, fai clic su Visualizza i risultati in BigQuery per aprire la tabella nella console Google Cloud . Puoi quindi eseguire query sulla tabella e analizzare i risultati. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query sui risultati in BigQuery, consulta Esecuzione di query sui risultati di Sensitive Data Protection in BigQuery nella documentazione di Sensitive Data Protection.

Passaggi successivi

Se vuoi oscurare o anonimizzare in altro modo i dati sensibili trovati dalla scansione di Sensitive Data Protection, consulta quanto segue: