חישוב של δ-נוכחות עבור מערך נתונים

נוכחות דלתא (δ-presence) היא מדד שמכמת את ההסתברות שאדם מסוים שייך למערך נתונים מנותח. כמו ב-k-map, אפשר להעריך את ערכי δ-presence באמצעות Sensitive Data Protection, שמשתמש במודל סטטיסטי כדי להעריך את קבוצת הנתונים של המתקפה.

השיטה δ-presence שונה משיטות אחרות לניתוח סיכונים, שבהן קבוצת הנתונים של המתקפה ידועה באופן מפורש. בהתאם לסוג הנתונים, Sensitive Data Protection משתמש במערכי נתונים שזמינים באופן ציבורי (לדוגמה, ממפקד האוכלוסין של ארה"ב) או במודל סטטיסטי מותאם אישית (לדוגמה, טבלה אחת או יותר ב-BigQuery שאתם מציינים), או שהוא מבצע אקסטרפולציה מהתפלגות הערכים במערך נתוני הקלט.

בנושא הזה נסביר איך לחשב ערכי נוכחות δ של מערך נתונים באמצעות Sensitive Data Protection. למידע נוסף על δ-presence או על ניתוח סיכונים באופן כללי, קראו את הנושא העקרוני של ניתוח סיכונים לפני שתמשיכו.

לפני שמתחילים

לפני שממשיכים, חשוב לוודא שביצעתם את הפעולות הבאות:

  1. נכנסים לחשבון Google.
  2. בדף לבחירת הפרויקט במסוף Google Cloud , בוחרים פרויקט ב- Google Cloud או יוצרים אותו.
    3. כניסה לדף לבחירת הפרויקט
  3. מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט ב- Google Cloud . איך מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט?
  4. מפעילים את Sensitive Data Protection.
    5. הפעלת Sensitive Data Protection

  5. בוחרים מערך נתונים ב-BigQuery לניתוח. כדי להעריך את המדד "נוכחות δ", המערכת של Sensitive Data Protection סורקת טבלה ב-BigQuery.
  6. קובעים את סוגי קבוצות הנתונים שבהם רוצים להשתמש כדי ליצור מודל של קבוצת הנתונים של המתקפה. למידע נוסף, קראו את דף העזרה של האובייקט DeltaPresenceEstimationConfig ואת המאמר מונחים ושיטות לניתוח סיכונים.

חישוב מדדי נוכחות δ

כדי לחשב אומדן של נוכחות δ באמצעות Sensitive Data Protection, שולחים בקשה לכתובת ה-URL הבאה, כאשר PROJECT_ID מציין את מזהה הפרויקט:

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs

הבקשה מכילה אובייקט RiskAnalysisJobConfig, שמורכב מהרכיבים הבאים:

  • אובייקט PrivacyMetric. כאן מציינים שרוצים לחשב את δ-presence, על ידי ציון אובייקט DeltaPresenceEstimationConfig שמכיל את הפרטים הבאים:

    • ‫quasiIds[]: חובה. שדות (אובייקטים מסוג QuasiId) שנחשבים למזהים חלקיים, שצריך לסרוק ולהשתמש בהם כדי לחשב את הנוכחות של δ. אי אפשר להוסיף את אותו תג לשתי עמודות. אלה יכולים להיות:

      • infoType: גורם ל-Sensitive Data Protection להשתמש במערך הנתונים הציבורי הרלוונטי כמודל סטטיסטי של אוכלוסייה, כולל מיקודים בארה"ב, קודי אזורים, גילאים ומגדרים.
      • סוג infoType מותאם אישית: תג מותאם אישית שבו מציינים טבלת עזר (אובייקט AuxiliaryTable) שמכילה מידע סטטיסטי על הערכים האפשריים של העמודה הזו.
      • התג inferred: אם לא מצוין תג סמנטי, צריך לציין את inferred. ‫Sensitive Data Protection מסיק את המודל הסטטיסטי מהתפלגות הערכים בנתוני הקלט.

    • ‫regionCode: קוד אזור לפי תקן ISO 3166-1 alpha-2, שמשמש את Sensitive Data Protection למודלים סטטיסטיים. הערך הזה נדרש אם אין עמודה שמתויגת עם infoType ספציפי לאזור (לדוגמה, מיקוד בארה"ב) או קוד אזור.

    • ‫auxiliaryTables[]: טבלאות עזר (אובייקטים מסוג StatisticalTable) לשימוש בניתוח. כל תג מותאם אישית שמשמש לתיוג עמודה של מזהה חלקי (מ-quasiIds[]) חייב להופיע בדיוק בעמודה אחת של טבלת עזר אחת.

  • אובייקט BigQueryTable. כדי לציין את הטבלה ב-BigQuery שרוצים לסרוק, צריך לכלול את כל הפרטים הבאים:

    • ‫projectId: מזהה הפרויקט שמכיל את הטבלה.
    • ‫datasetId: מזהה מערך הנתונים של הטבלה.
    • ‫tableId: שם הטבלה.

  • קבוצה של אובייקט Action אחד או יותר, שמייצגים פעולות להרצה בסדר שצוין, בסיום המשימה. כל אובייקט Action יכול להכיל אחת מהפעולות הבאות:

צפייה בתוצאות של משימות עם נוכחות δ

כדי לאחזר את התוצאות של משימת ניתוח הסיכונים של נוכחות δ באמצעות ה-API בארכיטקטורת REST, שולחים את בקשת ה-GET הבאה למשאב projects.dlpJobs. מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ואת JOB_ID במזהה המשימה שרוצים לקבל את התוצאות שלה. מזהה המשימה הוחזר כשהתחלתם את המשימה, ואפשר גם לאחזר אותו על ידי הצגת רשימה של כל המשימות.

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID

הבקשה מחזירה אובייקט JSON שמכיל מופע של המשימה. תוצאות הניתוח נמצאות במפתח "riskDetails", באובייקט AnalyzeDataSourceRiskDetails. למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של ה-API בנושא המשאב DlpJob.

המאמרים הבאים