Calcolo di l-diversity per un set di dati

La L-diversity è una proprietà di un set di dati e un'estensione della k-anonymity che misura la diversità dei valori sensibili per ogni colonna in cui si presentano. Un set di dati ha l-diversity se, per ogni insieme di righe con quasi-identificatori identici, esistono almeno l valori distinti per ciascun attributo sensibile.

Puoi calcolare il valore di l-diversità in base a una o più colonne o campi di un set di dati. Questo argomento mostra come calcolare i valori di l-diversity per un set di dati utilizzando Sensitive Data Protection. Per saperne di più sulla l-diversity o sull'analisi dei rischi in generale, consulta l'argomento relativo ai concetti di analisi dei rischi prima di continuare.

Nota: annullare prematuramente un'operazione durante l'esecuzione di un job causerà comunque un addebito dei costi per la parte del job che è stata completata. Per ulteriori informazioni sulla fatturazione, consulta Prezzi di Sensitive Data Protection.

Prima di iniziare

Prima di continuare, assicurati di aver eseguito le seguenti operazioni:

1. Accedi al tuo Account Google.
2. Nella console Google Cloud , nella pagina di selezione del progetto, seleziona o crea un progetto Google Cloud .
Vai al selettore di progetti
3. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud . Scopri come verificare che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto.
4. Abilita Sensitive Data Protection.
Abilita Sensitive Data Protection
5. Seleziona un set di dati BigQuery da analizzare. Sensitive Data Protection calcola la metrica di l-diversity eseguendo la scansione di una tabella BigQuery.
6. Determina un identificatore di campo sensibile (se applicabile) e almeno un quasi-identificatore nel set di dati. Per saperne di più, consulta Termini e tecniche di analisi dei rischi.

Calcola l-diversity

Sensitive Data Protection esegue l'analisi dei rischi ogni volta che viene eseguito un job di analisi dei rischi. Devi prima creare il job utilizzando la consoleGoogle Cloud , inviando una richiesta API DLP o utilizzando una libreria client di Sensitive Data Protection.

Importante: il codice in questa pagina richiede prima la configurazione di un client Sensitive Data Protection. Per saperne di più sull'installazione e sulla creazione di un client Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection. (L'invio di JSON agli endpoint REST di Sensitive Data Protection non richiede una libreria client).

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Crea analisi dei rischi.

   Vai a Crea analisi dei rischi

2. Nella sezione Scegli i dati di input, specifica la tabella BigQuery da analizzare inserendo l'ID progetto del progetto contenente la tabella, l'ID set di dati della tabella e il nome della tabella.

3. In Metrica di privacy da calcolare, seleziona l-diversity.

4. Nella sezione ID job, puoi facoltativamente assegnare al job un identificatore personalizzato e selezionare una località delle risorse in cui Sensitive Data Protection elaborerà i tuoi dati. Al termine, fai clic su Continua.

5. Nella sezione Definisci campi, specifica i campi sensibili e i quasi-identificatori per il job di rischio di l-diversitàl. Sensitive Data Protection accede ai metadati della tabella BigQuery specificata nel passaggio precedente e tenta di compilare l'elenco dei campi.

   1. Seleziona la casella di controllo appropriata per specificare un campo come sensibile (S) o quasi-identificatore (QI). Devi selezionare 1 campo sensibile e almeno 1 quasi-identificatore.
   2. Se Sensitive Data Protection non è in grado di compilare i campi, fai clic su Inserisci nome campo per inserire manualmente uno o più campi e impostare ciascuno come campo sensibile o quasi identificatore. Al termine, fai clic su Continua.

6. Nella sezione Aggiungi azioni, puoi aggiungere azioni facoltative da eseguire al termine del job di rischio. Le opzioni disponibili sono:

   Importante: tieni presente che l'esecuzione di un job di analisi dei rischi potrebbe mantenere alcuni dei valori delle citazioni dei quasi-identificatori selezionati nei risultati del job di analisi dei rischi. Questi valori di preventivo vengono utilizzati per creare l'istogramma e le tabelle di output.
   • Salva in BigQuery: salva i risultati dell'analisi dei rischi in una tabella BigQuery.

   • Pubblica in Pub/Sub: pubblica una notifica in un argomento Pub/Sub.

     Nota: se si verificano problemi di configurazione o autorizzazione con l'argomento Pub/Sub, Sensitive Data Protection riprova a inviare la notifica Pub/Sub per un massimo di due settimane. Dopo due settimane, la notifica viene eliminata.

   • Notifica via email: ti invia un'email con i risultati. Al termine, fai clic su Crea.

Il job di analisi dei rischi di l-diversity viene avviato immediatamente.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Cloud.PubSub.V1;
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.Action.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.PrivacyMetric.Types;

public class RiskAnalysisCreateLDiversity
{
    public static object LDiversity(
        string callingProjectId,
        string tableProjectId,
        string datasetId,
        string tableId,
        string topicId,
        string subscriptionId,
        IEnumerable<FieldId> quasiIds,
        string sensitiveAttribute)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct + submit the job
        var ldiversityConfig = new LDiversityConfig
        {
            SensitiveAttribute = new FieldId { Name = sensitiveAttribute },
            QuasiIds = { quasiIds }
        };

        var config = new RiskAnalysisJobConfig
        {
            PrivacyMetric = new PrivacyMetric
            {
                LDiversityConfig = ldiversityConfig
            },
            SourceTable = new BigQueryTable
            {
                ProjectId = tableProjectId,
                DatasetId = datasetId,
                TableId = tableId
            },
            Actions =
            {
                new Google.Cloud.Dlp.V2.Action
                {
                    PubSub = new PublishToPubSub
                    {
                        Topic = $"projects/{callingProjectId}/topics/{topicId}"
                    }
                }
            }
        };

        var submittedJob = dlp.CreateDlpJob(
            new CreateDlpJobRequest
            {
                ParentAsProjectName = new ProjectName(callingProjectId),
                RiskJob = config
            });

        // Listen to pub/sub for the job
        var subscriptionName = new SubscriptionName(callingProjectId, subscriptionId);
        var subscriber = SubscriberClient.CreateAsync(subscriptionName).Result;

        // SimpleSubscriber runs your message handle function on multiple
        // threads to maximize throughput.
        var done = new ManualResetEventSlim(false);
        subscriber.StartAsync((PubsubMessage message, CancellationToken cancel) =>
        {
            if (message.Attributes["DlpJobName"] == submittedJob.Name)
            {
                Thread.Sleep(500); // Wait for DLP API results to become consistent
                done.Set();
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Ack);
            }
            else
            {
                return Task.FromResult(SubscriberClient.Reply.Nack);
            }
        });

        done.Wait(TimeSpan.FromMinutes(10)); // 10 minute timeout; may not work for large jobs
        subscriber.StopAsync(CancellationToken.None).Wait();

        // Process results
        var resultJob = dlp.GetDlpJob(
            new GetDlpJobRequest
            {
                DlpJobName = DlpJobName.Parse(submittedJob.Name)
            });

        var result = resultJob.RiskDetails.LDiversityResult;

        for (var bucketIdx = 0; bucketIdx < result.SensitiveValueFrequencyHistogramBuckets.Count; bucketIdx++)
        {
            var bucket = result.SensitiveValueFrequencyHistogramBuckets[bucketIdx];
            Console.WriteLine($"Bucket {bucketIdx}");
            Console.WriteLine($"  Bucket size range: [{bucket.SensitiveValueFrequencyLowerBound}, {bucket.SensitiveValueFrequencyUpperBound}].");
            Console.WriteLine($"  {bucket.BucketSize} unique value(s) total.");

            foreach (var bucketValue in bucket.BucketValues)
            {
                // 'UnpackValue(x)' is a prettier version of 'x.toString()'
                Console.WriteLine($"    Quasi-ID values: [{String.Join(',', bucketValue.QuasiIdsValues.Select(x => UnpackValue(x)))}]");
                Console.WriteLine($"    Class size: {bucketValue.EquivalenceClassSize}");

                foreach (var topValue in bucketValue.TopSensitiveValues)
                {
                    Console.WriteLine($"    Sensitive value {UnpackValue(topValue.Value)} occurs {topValue.Count} time(s).");
                }
            }
        }

        return result;
    }

    public static string UnpackValue(Value protoValue)
    {
        var jsonValue = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(protoValue.ToString());
        return jsonValue.Values.ElementAt(0).ToString();
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strings"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"cloud.google.com/go/pubsub"
)

// riskLDiversity computes the L Diversity of the given columns.
func riskLDiversity(w io.Writer, projectID, dataProject, pubSubTopic, pubSubSub, datasetID, tableID, sensitiveAttribute string, columnNames ...string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// dataProject := "bigquery-public-data"
	// pubSubTopic := "dlp-risk-sample-topic"
	// pubSubSub := "dlp-risk-sample-sub"
	// datasetID := "nhtsa_traffic_fatalities"
	// tableID := "accident_2015"
	// sensitiveAttribute := "city"
	// columnNames := "state_number", "county"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Create a PubSub Client used to listen for when the inspect job finishes.
	pubsubClient, err := pubsub.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer pubsubClient.Close()

	// Create a PubSub subscription we can use to listen for messages.
	// Create the Topic if it doesn't exist.
	t := pubsubClient.Topic(pubSubTopic)
	topicExists, err := t.Exists(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if !topicExists {
		if t, err = pubsubClient.CreateTopic(ctx, pubSubTopic); err != nil {
			return err
		}
	}

	// Create the Subscription if it doesn't exist.
	s := pubsubClient.Subscription(pubSubSub)
	subExists, err := s.Exists(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	if !subExists {
		if s, err = pubsubClient.CreateSubscription(ctx, pubSubSub, pubsub.SubscriptionConfig{Topic: t}); err != nil {
			return err
		}
	}

	// topic is the PubSub topic string where messages should be sent.
	topic := "projects/" + projectID + "/topics/" + pubSubTopic

	// Build the QuasiID slice.
	var q []*dlppb.FieldId
	for _, c := range columnNames {
		q = append(q, &dlppb.FieldId{Name: c})
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_RiskJob{
			RiskJob: &dlppb.RiskAnalysisJobConfig{
				// PrivacyMetric configures what to compute.
				PrivacyMetric: &dlppb.PrivacyMetric{
					Type: &dlppb.PrivacyMetric_LDiversityConfig_{
						LDiversityConfig: &dlppb.PrivacyMetric_LDiversityConfig{
							QuasiIds: q,
							SensitiveAttribute: &dlppb.FieldId{
								Name: sensitiveAttribute,
							},
						},
					},
				},
				// SourceTable describes where to find the data.
				SourceTable: &dlppb.BigQueryTable{
					ProjectId: dataProject,
					DatasetId: datasetID,
					TableId:   tableID,
				},
				// Send a message to PubSub using Actions.
				Actions: []*dlppb.Action{
					{
						Action: &dlppb.Action_PubSub{
							PubSub: &dlppb.Action_PublishToPubSub{
								Topic: topic,
							},
						},
					},
				},
			},
		},
	}
	// Create the risk job.
	j, err := client.CreateDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created job: %v\n", j.GetName())
	// Wait for the risk job to finish by waiting for a PubSub message.
	// This only waits for 10 minutes. For long jobs, consider using a truly
	// asynchronous execution model such as Cloud Functions.
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Minute)
	defer cancel()
	err = s.Receive(ctx, func(ctx context.Context, msg *pubsub.Message) {
		// If this is the wrong job, do not process the result.
		if msg.Attributes["DlpJobName"] != j.GetName() {
			msg.Nack()
			return
		}
		msg.Ack()
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
		j, err := client.GetDlpJob(ctx, &dlppb.GetDlpJobRequest{
			Name: j.GetName(),
		})
		if err != nil {
			fmt.Fprintf(w, "GetDlpJob: %v", err)
			return
		}
		h := j.GetRiskDetails().GetLDiversityResult().GetSensitiveValueFrequencyHistogramBuckets()
		for i, b := range h {
			fmt.Fprintf(w, "Histogram bucket %v\n", i)
			fmt.Fprintf(w, "  Size range: [%v,%v]\n", b.GetSensitiveValueFrequencyLowerBound(), b.GetSensitiveValueFrequencyUpperBound())
			fmt.Fprintf(w, "  %v unique values total\n", b.GetBucketSize())
			for _, v := range b.GetBucketValues() {
				var qvs []string
				for _, qv := range v.GetQuasiIdsValues() {
					qvs = append(qvs, qv.String())
				}
				fmt.Fprintf(w, "    QuasiID values: %s\n", strings.Join(qvs, ", "))
				fmt.Fprintf(w, "    Class size: %v\n", v.GetEquivalenceClassSize())
				for _, sv := range v.GetTopSensitiveValues() {
					fmt.Fprintf(w, "    Sensitive value %v occurs %v times\n", sv.GetValue(), sv.GetCount())
				}
			}
		}
		// Stop listening for more messages.
		cancel()
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Recieve: %w", err)
	}
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.api.core.SettableApiFuture;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceSettings;
import com.google.cloud.pubsub.v1.AckReplyConsumer;
import com.google.cloud.pubsub.v1.MessageReceiver;
import com.google.cloud.pubsub.v1.Subscriber;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action.PublishToPubSub;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.LDiversityResult;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.LDiversityResult.LDiversityEquivalenceClass;
import com.google.privacy.dlp.v2.AnalyzeDataSourceRiskDetails.LDiversityResult.LDiversityHistogramBucket;
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.FieldId;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric;
import com.google.privacy.dlp.v2.PrivacyMetric.LDiversityConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.RiskAnalysisJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Value;
import com.google.privacy.dlp.v2.ValueFrequency;
import com.google.pubsub.v1.ProjectSubscriptionName;
import com.google.pubsub.v1.ProjectTopicName;
import com.google.pubsub.v1.PubsubMessage;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;
import org.threeten.bp.Duration;

@SuppressWarnings("checkstyle:AbbreviationAsWordInName")
class RiskAnalysisLDiversity {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String datasetId = "your-bigquery-dataset-id";
    String tableId = "your-bigquery-table-id";
    String topicId = "pub-sub-topic";
    String subscriptionId = "pub-sub-subscription";
    calculateLDiversity(projectId, datasetId, tableId, topicId, subscriptionId);
  }

  public static void calculateLDiversity(
      String projectId, String datasetId, String tableId, String topicId, String subscriptionId)
      throws ExecutionException, InterruptedException, IOException {

    // 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.
    DlpServiceSettings.Builder dlpServiceSettingsBuilder = DlpServiceSettings.newBuilder();
    dlpServiceSettingsBuilder
        .getDlpJobSettings()
        .setRetrySettings(
            dlpServiceSettingsBuilder
                .getDlpJobSettings()
                .getRetrySettings()
                .toBuilder()
                .setTotalTimeout(Duration.ofSeconds(600))
                .build());
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient =
        DlpServiceClient.create(dlpServiceSettingsBuilder.build())) {
      // Specify the BigQuery table to analyze
      BigQueryTable bigQueryTable =
          BigQueryTable.newBuilder()
              .setProjectId(projectId)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTableId(tableId)
              .build();

      // These values represent the column names of quasi-identifiers to analyze
      List<String> quasiIds = Arrays.asList("Age", "Mystery");

      // This value represents the column name to compare the quasi-identifiers against
      String sensitiveAttribute = "Name";

      // Configure the privacy metric for the job
      FieldId sensitiveAttributeField = FieldId.newBuilder().setName(sensitiveAttribute).build();
      List<FieldId> quasiIdFields =
          quasiIds.stream()
              .map(columnName -> FieldId.newBuilder().setName(columnName).build())
              .collect(Collectors.toList());
      LDiversityConfig ldiversityConfig =
          LDiversityConfig.newBuilder()
              .addAllQuasiIds(quasiIdFields)
              .setSensitiveAttribute(sensitiveAttributeField)
              .build();
      PrivacyMetric privacyMetric =
          PrivacyMetric.newBuilder().setLDiversityConfig(ldiversityConfig).build();

      // Create action to publish job status notifications over Google Cloud Pub/
      ProjectTopicName topicName = ProjectTopicName.of(projectId, topicId);
      PublishToPubSub publishToPubSub =
          PublishToPubSub.newBuilder().setTopic(topicName.toString()).build();
      Action action = Action.newBuilder().setPubSub(publishToPubSub).build();

      // Configure the risk analysis job to perform
      RiskAnalysisJobConfig riskAnalysisJobConfig =
          RiskAnalysisJobConfig.newBuilder()
              .setSourceTable(bigQueryTable)
              .setPrivacyMetric(privacyMetric)
              .addActions(action)
              .build();

      // Build the request to be sent by the client
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setRiskJob(riskAnalysisJobConfig)
              .build();

      // Send the request to the API using the client
      DlpJob dlpJob = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);

      // Set up a Pub/Sub subscriber to listen on the job completion status
      final SettableApiFuture<Boolean> done = SettableApiFuture.create();

      ProjectSubscriptionName subscriptionName =
          ProjectSubscriptionName.of(projectId, subscriptionId);

      MessageReceiver messageHandler =
          (PubsubMessage pubsubMessage, AckReplyConsumer ackReplyConsumer) -> {
            handleMessage(dlpJob, done, pubsubMessage, ackReplyConsumer);
          };
      Subscriber subscriber = Subscriber.newBuilder(subscriptionName, messageHandler).build();
      subscriber.startAsync();

      // Wait for job completion semi-synchronously
      // For long jobs, consider using a truly asynchronous execution model such as Cloud Functions
      try {
        done.get(15, TimeUnit.MINUTES);
      } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("Job was not completed after 15 minutes.");
        return;
      } finally {
        subscriber.stopAsync();
        subscriber.awaitTerminated();
      }

      // Build a request to get the completed job
      GetDlpJobRequest getDlpJobRequest =
          GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(dlpJob.getName()).build();

      // Retrieve completed job status
      DlpJob completedJob = dlpServiceClient.getDlpJob(getDlpJobRequest);
      System.out.println("Job status: " + completedJob.getState());
      System.out.println("Job name: " + dlpJob.getName());

      // Get the result and parse through and process the information
      LDiversityResult ldiversityResult = completedJob.getRiskDetails().getLDiversityResult();
      List<LDiversityHistogramBucket> histogramBucketList =
          ldiversityResult.getSensitiveValueFrequencyHistogramBucketsList();
      for (LDiversityHistogramBucket result : histogramBucketList) {
        for (LDiversityEquivalenceClass bucket : result.getBucketValuesList()) {
          List<String> quasiIdValues =
              bucket.getQuasiIdsValuesList().stream()
                  .map(Value::toString)
                  .collect(Collectors.toList());

          System.out.println("\tQuasi-ID values: " + String.join(", ", quasiIdValues));
          System.out.println("\tClass size: " + bucket.getEquivalenceClassSize());

          for (ValueFrequency valueFrequency : bucket.getTopSensitiveValuesList()) {
            System.out.printf(
                "\t\tSensitive value %s occurs %d time(s).\n",
                valueFrequency.getValue().toString(), valueFrequency.getCount());
          }
        }
      }
    }
  }

  // handleMessage injects the job and settableFuture into the message reciever interface
  private static void handleMessage(
      DlpJob job,
      SettableApiFuture<Boolean> done,
      PubsubMessage pubsubMessage,
      AckReplyConsumer ackReplyConsumer) {
    String messageAttribute = pubsubMessage.getAttributesMap().get("DlpJobName");
    if (job.getName().equals(messageAttribute)) {
      done.set(true);
      ackReplyConsumer.ack();
    } else {
      ackReplyConsumer.nack();
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Import the Google Cloud client libraries
const DLP = require('@google-cloud/dlp');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');

// Instantiates clients
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();
const pubsub = new PubSub();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The project ID the table is stored under
// This may or (for public datasets) may not equal the calling project ID
// const tableProjectId = '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';

// The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
// TODO(developer): create a Pub/Sub topic to use for this
// const topicId = 'MY-PUBSUB-TOPIC'

// The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
// completion notifications
// TODO(developer): create a Pub/Sub subscription to use for this
// const subscriptionId = 'MY-PUBSUB-SUBSCRIPTION'

// The column to measure l-diversity relative to, e.g. 'firstName'
// const sensitiveAttribute = 'name';

// A set of columns that form a composite key ('quasi-identifiers')
// const quasiIds = [{ name: 'age' }, { name: 'city' }];

async function lDiversityAnalysis() {
  const sourceTable = {
    projectId: tableProjectId,
    datasetId: datasetId,
    tableId: tableId,
  };

  // Construct request for creating a risk analysis job
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    riskJob: {
      privacyMetric: {
        lDiversityConfig: {
          quasiIds: quasiIds,
          sensitiveAttribute: {
            name: sensitiveAttribute,
          },
        },
      },
      sourceTable: sourceTable,
      actions: [
        {
          pubSub: {
            topic: `projects/${projectId}/topics/${topicId}`,
          },
        },
      ],
    },
  };

  // Create helper function for unpacking values
  const getValue = obj => obj[Object.keys(obj)[0]];

  // Run risk analysis job
  const [topicResponse] = await pubsub.topic(topicId).get();
  const subscription = await topicResponse.subscription(subscriptionId);
  const [jobsResponse] = await dlp.createDlpJob(request);
  const jobName = jobsResponse.name;
  console.log(`Job created. Job name: ${jobName}`);
  // Watch the Pub/Sub topic until the DLP job finishes
  await new Promise((resolve, reject) => {
    const messageHandler = message => {
      if (message.attributes && message.attributes.DlpJobName === jobName) {
        message.ack();
        subscription.removeListener('message', messageHandler);
        subscription.removeListener('error', errorHandler);
        resolve(jobName);
      } else {
        message.nack();
      }
    };

    const errorHandler = err => {
      subscription.removeListener('message', messageHandler);
      subscription.removeListener('error', errorHandler);
      reject(err);
    };

    subscription.on('message', messageHandler);
    subscription.on('error', errorHandler);
  });
  setTimeout(() => {
    console.log(' Waiting for DLP job to fully complete');
  }, 500);
  const [job] = await dlp.getDlpJob({name: jobName});
  const histogramBuckets =
    job.riskDetails.lDiversityResult.sensitiveValueFrequencyHistogramBuckets;

  histogramBuckets.forEach((histogramBucket, histogramBucketIdx) => {
    console.log(`Bucket ${histogramBucketIdx}:`);

    console.log(
      `Bucket size range: [${histogramBucket.sensitiveValueFrequencyLowerBound}, ${histogramBucket.sensitiveValueFrequencyUpperBound}]`
    );
    histogramBucket.bucketValues.forEach(valueBucket => {
      const quasiIdValues = valueBucket.quasiIdsValues
        .map(getValue)
        .join(', ');
      console.log(`  Quasi-ID values: {${quasiIdValues}}`);
      console.log(`  Class size: ${valueBucket.equivalenceClassSize}`);
      valueBucket.topSensitiveValues.forEach(valueObj => {
        console.log(
          `    Sensitive value ${getValue(valueObj.value)} occurs ${
            valueObj.count
          } time(s).`
        );
      });
    });
  });
}

await lDiversityAnalysis();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishToPubSub;
use Google\Cloud\Dlp\V2\BigQueryTable;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\FieldId;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric;
use Google\Cloud\Dlp\V2\PrivacyMetric\LDiversityConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\RiskAnalysisJobConfig;
use Google\Cloud\PubSub\PubSubClient;

/**
 * Computes the l-diversity of a column set in a Google BigQuery table.
 *
 * @param string    $callingProjectId    The project ID to run the API call under
 * @param string    $dataProjectId       The project ID containing the target Datastore
 * @param string    $topicId             The name of the Pub/Sub topic to notify once the job completes
 * @param string    $subscriptionId      The name of the Pub/Sub subscription to use when listening for job
 * @param string    $datasetId           The ID of the dataset to inspect
 * @param string    $tableId             The ID of the table to inspect
 * @param string    $sensitiveAttribute  The column to measure l-diversity relative to, e.g. "firstName"
 * @param string[]  $quasiIdNames        Array columns that form a composite key (quasi-identifiers)
 */
function l_diversity(
    string $callingProjectId,
    string $dataProjectId,
    string $topicId,
    string $subscriptionId,
    string $datasetId,
    string $tableId,
    string $sensitiveAttribute,
    array $quasiIdNames
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    $pubsub = new PubSubClient();
    $topic = $pubsub->topic($topicId);

    // Construct risk analysis config
    $quasiIds = array_map(
        function ($id) {
            return (new FieldId())->setName($id);
        },
        $quasiIdNames
    );

    $sensitiveField = (new FieldId())
        ->setName($sensitiveAttribute);

    $statsConfig = (new LDiversityConfig())
        ->setQuasiIds($quasiIds)
        ->setSensitiveAttribute($sensitiveField);

    $privacyMetric = (new PrivacyMetric())
        ->setLDiversityConfig($statsConfig);

    // Construct items to be analyzed
    $bigqueryTable = (new BigQueryTable())
        ->setProjectId($dataProjectId)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setTableId($tableId);

    // Construct the action to run when job completes
    $pubSubAction = (new PublishToPubSub())
        ->setTopic($topic->name());

    $action = (new Action())
        ->setPubSub($pubSubAction);

    // Construct risk analysis job config to run
    $riskJob = (new RiskAnalysisJobConfig())
        ->setPrivacyMetric($privacyMetric)
        ->setSourceTable($bigqueryTable)
        ->setActions([$action]);

    // Listen for job notifications via an existing topic/subscription.
    $subscription = $topic->subscription($subscriptionId);

    // Submit request
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setRiskJob($riskJob);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Poll Pub/Sub using exponential backoff until job finishes
    // Consider using an asynchronous execution model such as Cloud Functions
    $attempt = 1;
    $startTime = time();
    do {
        foreach ($subscription->pull() as $message) {
            if (
                isset($message->attributes()['DlpJobName']) &&
                $message->attributes()['DlpJobName'] === $job->getName()
            ) {
                $subscription->acknowledge($message);
                // Get the updated job. Loop to avoid race condition with DLP API.
                do {
                    $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
                        ->setName($job->getName());
                    $job = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
                } while ($job->getState() == JobState::RUNNING);
                break 2; // break from parent do while
            }
        }
        print('Waiting for job to complete' . PHP_EOL);
        // Exponential backoff with max delay of 60 seconds
        sleep(min(60, pow(2, ++$attempt)));
    } while (time() - $startTime < 600); // 10 minute timeout

    // Print finding counts
    printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), JobState::name($job->getState()));
    switch ($job->getState()) {
        case JobState::DONE:
            $histBuckets = $job->getRiskDetails()->getLDiversityResult()->getSensitiveValueFrequencyHistogramBuckets();

            foreach ($histBuckets as $bucketIndex => $histBucket) {
                // Print bucket stats
                printf('Bucket %s:' . PHP_EOL, $bucketIndex);
                printf(
                    '  Bucket size range: [%s, %s]' . PHP_EOL,
                    $histBucket->getSensitiveValueFrequencyLowerBound(),
                    $histBucket->getSensitiveValueFrequencyUpperBound()
                );

                // Print bucket values
                foreach ($histBucket->getBucketValues() as $percent => $valueBucket) {
                    printf(
                        '  Class size: %s' . PHP_EOL,
                        $valueBucket->getEquivalenceClassSize()
                    );

                    // Pretty-print quasi-ID values
                    print('  Quasi-ID values:' . PHP_EOL);
                    foreach ($valueBucket->getQuasiIdsValues() as $index => $value) {
                        print('    ' . $value->serializeToJsonString() . PHP_EOL);
                    }

                    // Pretty-print sensitive values
                    $topValues = $valueBucket->getTopSensitiveValues();
                    foreach ($topValues as $topValue) {
                        printf(
                            '  Sensitive value %s occurs %s time(s).' . PHP_EOL,
                            $topValue->getValue()->serializeToJsonString(),
                            $topValue->getCount()
                        );
                    }
                }
            }
            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:
            print('Job has not completed. Consider a longer timeout or an asynchronous execution model' . PHP_EOL);
            break;
        default:
            print('Unexpected job state. Most likely, the job is either running or has not yet started.');
    }
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import concurrent.futures
from typing import List

import google.cloud.dlp
from google.cloud.dlp_v2 import types
import google.cloud.pubsub


def l_diversity_analysis(
    project: str,
    table_project_id: str,
    dataset_id: str,
    table_id: str,
    topic_id: str,
    subscription_id: str,
    sensitive_attribute: str,
    quasi_ids: List[str],
    timeout: int = 300,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to compute the l-diversity of a
        column set in a Google BigQuery table.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        table_project_id: The Google Cloud project id where the BigQuery table
            is stored.
        dataset_id: The id of the dataset to inspect.
        table_id: The id of the table to inspect.
        topic_id: The name of the Pub/Sub topic to notify once the job
            completes.
        subscription_id: The name of the Pub/Sub subscription to use when
            listening for job completion notifications.
        sensitive_attribute: The column to measure l-diversity relative to.
        quasi_ids: A set of columns that form a composite key.
        timeout: The number of seconds to wait for a response from the API.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Create helper function for unpacking values
    def get_values(obj: types.Value) -> int:
        return int(obj.integer_value)

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    topic = google.cloud.pubsub.PublisherClient.topic_path(project, topic_id)
    parent = f"projects/{project}/locations/global"

    # Location info of the BigQuery table.
    source_table = {
        "project_id": table_project_id,
        "dataset_id": dataset_id,
        "table_id": table_id,
    }

    # Convert quasi id list to Protobuf type
    def map_fields(field: str) -> dict:
        return {"name": field}

    quasi_ids = map(map_fields, quasi_ids)

    # Tell the API where to send a notification when the job is complete.
    actions = [{"pub_sub": {"topic": topic}}]

    # Configure risk analysis job
    # Give the name of the numeric column to compute risk metrics for
    risk_job = {
        "privacy_metric": {
            "l_diversity_config": {
                "quasi_ids": quasi_ids,
                "sensitive_attribute": {"name": sensitive_attribute},
            }
        },
        "source_table": source_table,
        "actions": actions,
    }

    # Call API to start risk analysis job
    operation = dlp.create_dlp_job(request={"parent": parent, "risk_job": risk_job})

    def callback(message: google.cloud.pubsub_v1.subscriber.message.Message) -> None:
        if message.attributes["DlpJobName"] == operation.name:
            # This is the message we're looking for, so acknowledge it.
            message.ack()

            # Now that the job is done, fetch the results and print them.
            job = dlp.get_dlp_job(request={"name": operation.name})
            print(f"Job name: {job.name}")
            histogram_buckets = (
                job.risk_details.l_diversity_result.sensitive_value_frequency_histogram_buckets  # noqa: E501
            )
            # Print bucket stats
            for i, bucket in enumerate(histogram_buckets):
                print(f"Bucket {i}:")
                print(
                    "   Bucket size range: [{}, {}]".format(
                        bucket.sensitive_value_frequency_lower_bound,
                        bucket.sensitive_value_frequency_upper_bound,
                    )
                )
                for value_bucket in bucket.bucket_values:
                    print(
                        "   Quasi-ID values: {}".format(
                            map(get_values, value_bucket.quasi_ids_values)
                        )
                    )
                    print(f"   Class size: {value_bucket.equivalence_class_size}")
                    for value in value_bucket.top_sensitive_values:
                        print(
                            "   Sensitive value {} occurs {} time(s)".format(
                                value.value, value.count
                            )
                        )
            subscription.set_result(None)
        else:
            # This is not the message we're looking for.
            message.drop()

    # Create a Pub/Sub client and find the subscription. The subscription is
    # expected to already be listening to the topic.
    subscriber = google.cloud.pubsub.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project, subscription_id)
    subscription = subscriber.subscribe(subscription_path, callback)

    try:
        subscription.result(timeout=timeout)
    except concurrent.futures.TimeoutError:
        print(
            "No event received before the timeout. Please verify that the "
            "subscription provided is subscribed to the topic provided."
        )
        subscription.close()

REST

Per eseguire un nuovo job di analisi dei rischi per calcolare la l-diversità, invia una richiesta alla risorsa projects.dlpJobs, dove PROJECT_ID indica l'identificatore del progetto:

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

La richiesta contiene un oggetto RiskAnalysisJobConfig, composto dai seguenti elementi:

• Un oggetto PrivacyMetric. In questo modo, specifichi che stai calcolando la l-diversità includendo un oggetto LDiversityConfig.

• Un oggetto BigQueryTable. Specifica la tabella BigQuery da analizzare includendo tutti i seguenti elementi:

  • projectId: l'ID progetto del progetto contenente la tabella.
  • datasetId: l'ID del set di dati della tabella.
  • tableId: il nome della tabella.

• Un insieme di uno o più oggetti Action, che rappresentano le azioni da eseguire, nell'ordine indicato, al completamento del job. Ogni oggetto Action può contenere una delle seguenti azioni:

  • SaveFindings oggetto: salva i risultati della scansione di analisi dei rischi in una tabella BigQuery.

  • Oggetto PublishToPubSub: pubblica una notifica in un argomento Pub/Sub.

    Nota: se si verificano problemi di configurazione o autorizzazione con l'argomento Pub/Sub, Sensitive Data Protection riprova a inviare la notifica Pub/Sub per un massimo di due settimane. Dopo due settimane, la notifica viene eliminata.

  • JobNotificationEmails object: ti invia un'email con i risultati.

  All'interno dell'oggetto LDiversityConfig, specifica quanto segue:

  Importante: Tieni presente che l'esecuzione di un'analisi del rischio potrebbe rendere persistenti alcuni dei valori quote dei quasi-identificatori selezionati nei risultati dell'analisi del rischio. Questi valori di preventivo vengono utilizzati per creare l'istogramma e le tabelle di output.
  • quasiIds[]: un insieme di quasi-identificatori (oggetti FieldId) che indicano come vengono definite le classi di equivalenza per il calcolo della l-diversity. Come per KAnonymityConfig, quando specifichi più campi, questi vengono considerati una singola chiave composita.
  • sensitiveAttribute: campo sensibile (oggetto FieldId ) per il calcolo del valore di l-diversity.

Non appena invii una richiesta all'API DLP, viene avviato il job di analisi dei rischi.

Elenca i job di analisi dei rischi completati

Puoi visualizzare un elenco dei job di analisi dei rischi eseguiti nel progetto attuale.

Console

Per elencare i job di analisi dei rischi in esecuzione e quelli eseguiti in precedenza nella consoleGoogle Cloud , segui questi passaggi:

1. Nella console Google Cloud , apri Sensitive Data Protection.

   Vai a Sensitive Data Protection

2. Fai clic sulla scheda Job e trigger di job nella parte superiore della pagina.

3. Fai clic sulla scheda Job a rischio.

Viene visualizzato l'elenco dei job di analisi del rischio.

Protocollo

Per elencare i job di analisi dei rischi in esecuzione e quelli eseguiti in precedenza, invia una richiesta GET alla risorsa projects.dlpJobs. L'aggiunta di un filtro per il tipo di prestazione (?type=RISK_ANALYSIS_JOB) restringe la risposta solo ai job di analisi dei rischi.

https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs?type=RISK_ANALYSIS_JOB

La risposta che ricevi contiene una rappresentazione JSON di tutti i job di analisi dei rischi attuali e precedenti.

Visualizza i risultati del job l-diversity

Sensitive Data Protection nella console Google Cloud dispone di visualizzazioni integrate per i job di l-diversitàlcompletati. Dopo aver seguito le istruzioni della sezione precedente, nell'elenco dei job di analisi dei rischi, seleziona il job per cui vuoi visualizzare i risultati. Supponendo che il job sia stato eseguito correttamente, la parte superiore della pagina Dettagli analisi dei rischi ha il seguente aspetto:

Nella parte superiore della pagina sono riportate le informazioni sul job di rischio di l-diversity, tra cui l'ID job e, in Container, la località della risorsa.

Per visualizzare i risultati del calcolo della l-diversity, fai clic sulla scheda L-diversity. Per visualizzare la configurazione del job di analisi dei rischi, fai clic sulla scheda Configurazione.

La scheda L-diversity elenca innanzitutto il valore sensibile e i quasi-identificatori utilizzati per calcolare la l-diversity.

Grafico dei rischi

Il grafico Rischio di reidentificazione traccia, sull'asse y, la percentuale potenziale di perdita di dati sia per le righe univoche sia per le combinazioni univoche di quasi-identificatori per ottenere, sull'asse x, un valore di l-diversity l. Anche il colore del grafico indica il potenziale di rischio. Le tonalità di blu più scure indicano un rischio maggiore, mentre quelle più chiare indicano un rischio minore.

Valori di l-diversity più elevati indicano una minore diversità di valori, il che può rendere un set di dati meno reidentificabile e più sicuro. Tuttavia, per ottenere valori di l-diversity più elevati, dovresti rimuovere percentuali più elevate delle righe totali e combinazioni di quasi-identificatori univoci più elevate, il che potrebbe ridurre l'utilità dei dati. Per visualizzare un valore specifico della percentuale di perdita potenziale per un determinato valore di l-diversity, passa il cursore sopra il grafico. Come mostrato nello screenshot, nel grafico viene visualizzato un tooltip.

Per visualizzare maggiori dettagli su un valore di l-diversità specifico, fai clic sul punto dati corrispondente. Sotto il grafico viene visualizzata una spiegazione dettagliata e più in basso nella pagina viene visualizzata una tabella di dati campionati di esempio.

Tabella dati campionati per il rischio

Il secondo componente della pagina dei risultati del job di analisi del rischio è la tabella dei dati campionati. Mostra le combinazioni di quasi-identificatori per un determinato valore di l-diversity l target.

La prima colonna della tabella elenca i valori di k-anonymity. Fai clic su un valore di l-diversità per visualizzare i dati campionati corrispondenti che dovrebbero essere eliminati per ottenere quel valore.

La seconda colonna mostra la potenziale perdita di dati delle righe univoche e delle combinazioni di quasi-identificatori per ottenere il valore di l-diversity selezionato, nonché il numero di gruppi con almeno l attributi sensibili e il numero totale di record.

L'ultima colonna mostra un campione di gruppi che condividono una combinazione di quasi-identificatori, insieme al numero di record esistenti per quella combinazione.

Recupera i dettagli del job utilizzando REST

Per recuperare i risultati del job di analisi dei rischi di l-diversità utilizzando l'API REST, invia la seguente richiesta GET alla risorsa projects.dlpJobs . Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto e JOB_ID con l'identificatore del job per cui vuoi ottenere i risultati. L'ID job è stato restituito all'avvio del job e può essere recuperato anche elencando tutti i job.

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

La richiesta restituisce un oggetto JSON contenente un'istanza del job. I risultati dell'analisi si trovano all'interno della chiave "riskDetails", in un oggetto AnalyzeDataSourceRiskDetails. Per saperne di più, consulta il riferimento API per la risorsa DlpJob.

Passaggi successivi

• Scopri come calcolare il valore di k-anonymity per un set di dati.
• Scopri come calcolare il valore della mappa k per un set di dati.
• Scopri come calcolare il valore di presenza δ per un set di dati.