InfoType e rilevatori di infoType

Sensitive Data Protection utilizza i tipi di informazioni, o infoType, per definire gli elementi da analizzare. Un infoType è un tipo di dati sensibili, ad esempio un nome, un indirizzo email, un numero di telefono, un numero di identificazione, un numero di carta di credito e così via. Un rilevatore di infoType è il meccanismo di rilevamento corrispondente che trova corrispondenze in base ai criteri di corrispondenza di un infoType.

Nota: se cerchi un elenco aggiornato di tutti i rilevatori di infoType integrati, consulta Riferimento per i rilevatori di infoType.

Best practice per la selezione degli infoType

Comprendere i tuoi dati è uno dei primi passaggi fondamentali per proteggerli. Come best practice, devi raccogliere, archiviare ed elaborare solo le informazioni di cui hai bisogno per la tua attività. Identificando i dati che gestisci, puoi prendere decisioni consapevoli per la tua attività, i tuoi utenti e la tua strategia di sicurezza e privacy dei dati.

Alcuni dei tuoi casi d'uso aziendali potrebbero richiedere determinate informazioni sensibili, mentre altri no. Non esiste un'unica soluzione che supporti tutti i casi d'uso. Per questo motivo, Sensitive Data Protection offre un controllo flessibile sui tipi di dati da analizzare. Se utilizzi gli infoType per l'anonimizzazione o il mascheramento, hai anche il controllo su quando e come vengono trasformati i dati.

Importante: i rilevatori di infoType integrati non sono un metodo di rilevamento perfettamente accurato. Ad esempio, non possono garantire la conformità ai requisiti normativi. Devi stabilire quali sono i dati sensibili e le migliori modalità per proteggerli. Google consiglia di testare le impostazioni per assicurarti che la configurazione soddisfi i tuoi requisiti.

Linee guida generali

Quando selezioni gli infoType, tieni presente le seguenti linee guida generali.

Utilizza infoType generali anziché infoType specifici

Se non hai bisogno che i risultati della scansione mostrino gli infoType specifici rilevati, valuta la possibilità di utilizzare infoType generali anziché infoType specifici nelle configurazioni di ispezione. Per informazioni sui vantaggi dell'utilizzo di rilevatori di infoType generali nelle tue richieste, consulta Rilevatori di infoType generali e specifici in questa pagina.

Per un elenco completo degli infoType generali e degli infoType specifici che includono, consulta InfoType generali.

Informazioni sensibili che non è necessario raccogliere

Ogni servizio della tua attività deve raccogliere solo i dati di cui ha bisogno. Ad esempio, alcuni servizi della tua attività non devono raccogliere informazioni finanziarie. Per questi servizi, valuta la possibilità di attivare rilevatori di infoType come CREDIT_CARD_NUMBER, FINANCIAL_ACCOUNT_NUMBER e altri infoType nella categoria di settore FINANCE.

Informazioni che devi raccogliere, ma che non vuoi condividere ampiamente con il tuo team

Potrebbero esserci casi d'uso validi per la raccolta di informazioni personali, ma non dovresti condividerle ampiamente con il tuo team. Ad esempio, un cliente che invia un ticket di assistenza potrebbe fornirti i dati di contatto in modo che tu possa contattarlo per risolvere eventuali problemi. Non vuoi che tutti i membri del team che visualizzano il ticket vedano le informazioni che consentono l'identificazione personale (PII). Valuta la possibilità di attivare rilevatori di infoType come PHONE_NUMBER, EMAIL_ADDRESS e altri infoType nella categoria di tipo PII.

Categorie di dati sensibili soggetti a normative di settore, sulla privacy dei dati o giurisdizionali

Alcuni tipi di informazioni sono considerati sensibili per il modo in cui vengono emessi o per l'uso che se ne può fare. In altri casi, le informazioni contestuali e demografiche sono considerate una categoria protetta. Questi tipi di informazioni potrebbero essere soggetti a ulteriori limitazioni in merito alle modalità di raccolta, utilizzo e gestione. Valuta la possibilità di attivare i rilevatori di infoType nelle seguenti categorie:

• Categoria di tipo SPII, GOVERNMENT_ID e DEMOGRAPHIC
• Categoria di settore HEALTH

Scelta tra infoType simili

Quando scegli tra rilevatori di infoType simili, tieni presente quanto segue.

Passaporti

Se non hai bisogno di scansionare gli identificatori dei passaporti di un paese specifico, scegli il rilevatore generalizzato: PASSPORT.

Sono disponibili alcuni rilevatori di passaporti specifici per paese, come UK_PASSPORT. Tuttavia, alcuni rilevatori di passaporti specifici per paese possono identificare solo passaporti con formati specifici o con la presenza di indizi contestuali.

Nomi di persone

Quando esegui la scansione dei nomi delle persone, utilizza PERSON_NAME per la maggior parte dei casi d'uso anziché FIRST_NAME o LAST_NAME.

PERSON_NAME è un rilevatore di nomi di persone. Sono inclusi i nomi di una sola parola e i nomi completi. Questo rilevatore tenta di rilevare, ad esempio, nomi come Jane, Jane Smith e Jane Marie Smith utilizzando varie tecnologie, tra cui la comprensione del linguaggio naturale. FIRST_NAME e LAST_NAME sono sottoinsiemi di questo rilevatore che tentano di identificare parti di un nome. I risultati di questi rilevatori sono sempre sottoinsiemi dei risultati di PERSON_NAME.

Date e ore

Se non hai bisogno di eseguire la scansione di tutte le date, valuta la possibilità di utilizzare un rilevatore di date mirato come DATE_OF_BIRTH. Questo rilevatore tenta di identificare il contesto che indica che la data è correlata alla nascita di una persona.

Il rilevatore DATE tenta di trovare tutte le date indipendentemente dal contesto. Inoltre, segnala le date relative, come oggi o ieri. Analogamente, TIME tenta di trovare tutti i timestamp.

Località

Se non hai bisogno di eseguire la scansione di tutte le località, valuta l'utilizzo di STREET_ADDRESS anziché del rilevatore LOCATION. Il rilevatore STREET_ADDRESS tenta di trovare indirizzi completi, che di solito sono più precisi delle posizioni generiche e possono essere considerati più sensibili.

Il rilevatore di infoType LOCATION tenta di trovare qualsiasi località indipendentemente dal contesto, ad esempio Parigi o Canada.

Rilevatori di infoType che richiedono un contesto

Molti rilevatori di infoType richiedono la presenza di indizi contestuali prima di identificare una corrispondenza. Se un rilevatore infoType integrato non segnala elementi che ti aspetti vengano segnalati, perché non si verificano indizi contestuali nelle immediate vicinanze di questi elementi, valuta la possibilità di utilizzare GENERIC_ID o un rilevatore infoType personalizzato.

Tipi di informazioni privi di una definizione comune nel settore

Alcuni tipi di informazioni non hanno una definizione comune nel settore. Alcuni esempi sono i numeri di cartelle cliniche, i numeri di conto bancario, i PIN e i codici di sicurezza. Per questi tipi, valuta la possibilità di utilizzare infoType come GENERIC_ID, FINANCIAL_ACCOUNT_NUMBER e MEDICAL_RECORD_NUMBER. Questi rilevatori utilizzano una combinazione di rilevamento delle entità e contesto per trovare elementi potenzialmente sensibili.

Nota: se imposti il livello di probabilità minima di GENERIC_ID su un valore inferiore a POSSIBLE, potresti contrassegnare la maggior parte delle entità numeriche e alfanumeriche nei tuoi dati.

Rilevatori di infoType con latenza più elevata

• Evita di attivare i rilevatori di infoType non necessari. Sebbene i seguenti infoType siano utili in determinati scenari, possono rallentare notevolmente l'esecuzione delle richieste rispetto a quelle che non li includono:

  • PERSON_NAME
  • FEMALE_NAME
  • MALE_NAME
  • FIRST_NAME
  • LAST_NAME
  • DATE_OF_BIRTH
  • LOCATION
  • STREET_ADDRESS
  • ORGANIZATION_NAME

• Specifica sempre i rilevatori di infoType in modo esplicito. Non utilizzare un elenco infoTypes vuoto.

Come utilizzare gli infoType

Sensitive Data Protection utilizza i rilevatori di infoType nella configurazione per le sue scansioni per determinare cosa ispezionare e come trasformare i risultati. I nomi degli infoType vengono utilizzati anche per visualizzare o segnalare i risultati della scansione.

Ad esempio, se vuoi cercare indirizzi email in un blocco di testo, devi specificare il rilevatore infoType EMAIL_ADDRESS nella configurazione dell'ispezione. Se vuoi oscurare gli indirizzi email dal blocco di testo, devi specificare EMAIL_ADDRESS sia nella configurazione di ispezione sia nella configurazione di anonimizzazione per indicare come oscurare o trasformare quel tipo.

Inoltre, puoi utilizzare una combinazione di rilevatori infoType integrati e rilevatori infoType personalizzati per escludere un sottoinsieme di indirizzi email dai risultati della scansione. Innanzitutto, crea un infoType personalizzato denominato INTERNAL_EMAIL_ADDRESS e configuralo in modo da escludere gli indirizzi email di test interni. Puoi quindi configurare l'analisi in modo da includere i risultati per EMAIL_ADDRESS, ma includere una regola di esclusione che escluda tutti i risultati corrispondenti a INTERNAL_EMAIL_ADDRESS. Per saperne di più sulle regole di esclusione e su altre funzionalità dei rilevatori infoType personalizzati, consulta Creazione di rilevatori infoType personalizzati.

Sensitive Data Protection fornisce un set di rilevatori di infoType integrati che puoi specificare per nome, ognuno dei quali è elencato nel Riferimento dei rilevatori di infoType. Questi rilevatori utilizzano una serie di tecniche per scoprire e classificare ogni tipo. Ad esempio, alcuni tipi richiedono una corrispondenza di pattern, altri possono avere checksum matematici, altri ancora hanno restrizioni speciali per le cifre e altri possono avere prefissi o contesti specifici relativi ai risultati.

Esempi

Quando configuri Sensitive Data Protection per scansionare i tuoi contenuti, includi i rilevatori di infoType da utilizzare nella configurazione della scansione.

Ad esempio, i seguenti esempi di JSON e codice mostrano una semplice richiesta di scansione all'API DLP. Tieni presente che il rilevatore PHONE_NUMBER è specificato in inspectConfig, che indica a Sensitive Data Protection di scansionare la stringa specificata per trovare un numero di telefono.

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 System;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class InspectPhoneNumber
{
    public static InspectContentResponse Inspect(
        string projectId,
        string text,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Possible)
    {
        // Instantiate a client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Set content item.
        var contentItem = new ContentItem { Value = text };

        // Construct inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" } },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = minLikelihood
        };

        // Construct a request.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectConfig = inspectConfig,
            Item = contentItem,
        };

        // Call the API.
        var response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the results.
        var resultFindings = response.Result.Findings;

        Console.WriteLine($"Findings: {resultFindings.Count}");

        foreach (var f in resultFindings)
        {
            Console.WriteLine("\tQuote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("\tInfo type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("\tLikelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

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"

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

// inspectPhoneNumber demonstrates a simple scan request to the Cloud DLP API.
// Notice that the PHONE_NUMBER detector is specified in inspectConfig,
// which instructs Cloud DLP to scan the given string for a phone number.
func inspectPhoneNumber(w io.Writer, projectID, textToInspect string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// textToInspect := "My phone number is [phone]"

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Create and send the request.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item: &dlppb.ContentItem{
			DataItem: &dlppb.ContentItem_Value{
				Value: textToInspect,
			},
		},
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			// Specify the type of info the inspection will look for.
			// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference
			// for complete list of info types
			InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
				{Name: "PHONE_NUMBER"},
			},
			IncludeQuote: true,
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.InspectContent(ctx, req)
	if err != nil {
		fmt.Fprintf(w, "receive: %v", err)
		return err
	}

	// Process the results.
	result := resp.Result
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %d\n", len(result.Findings))
	for _, f := range result.Findings {
		fmt.Fprintf(w, "\tQuote: %s\n", f.Quote)
		fmt.Fprintf(w, "\tInfo type: %s\n", f.InfoType.Name)
		fmt.Fprintf(w, "\tLikelihood: %s\n", f.Likelihood)
	}
	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.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import java.io.IOException;

public class InspectPhoneNumber {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToInspect = "My name is Gary and my email is [e-mail]";
    inspectString(projectId, textToInspect);
  }

  // Inspects the provided text.
  public static void inspectString(String projectId, String textToInspect) throws 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.
    try (DlpServiceClient dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the type and content to be inspected.
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setValue(textToInspect).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("PHONE_NUMBER").build();

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(Likelihood.POSSIBLE)
              .addInfoTypes(infoType)
              .build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      InspectContentRequest request =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(request);

      // Parse the response and process results
      System.out.println("Findings: " + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfo type: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood());
      }
    }
  }
}

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.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

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

// The string to inspect
// const string = 'My email is [e-mail] and my phone number is [phone].';

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

// The infoTypes of information to match
// See https://cloud.google.com/dlp/docs/concepts-infotypes for more information
// about supported infoTypes.
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }];

// The customInfoTypes of information to match
// const customInfoTypes = [{ infoType: { name: 'DICT_TYPE' }, dictionary: { wordList: { words: ['foo', 'bar', 'baz']}}},
//   { infoType: { name: 'REGEX_TYPE' }, regex: {pattern: '\\(\\d{3}\\) \\d{3}-\\d{4}'}}];

// Whether to include the matching string
// const includeQuote = true;

async function inspectPhoneNumber() {
  // Construct item to inspect
  const item = {value: string};

  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectConfig: {
      infoTypes: infoTypes,
      customInfoTypes: customInfoTypes,
      minLikelihood: minLikelihood,
      includeQuote: includeQuote,
      limits: {
        maxFindingsPerRequest: maxFindings,
      },
    },
    item: item,
  };

  // Run request
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log('Findings:');
    findings.forEach(finding => {
      if (includeQuote) {
        console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      }
      console.log(`\tInfo type: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood}`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
inspectPhoneNumber();

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\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;

/**
 * Inspect data for phone numbers
 * Demonstrates a simple scan request to the Cloud DLP API. Notice that the PHONE_NUMBER detector is specified in inspectConfig, which instructs Cloud DLP to scan the given string for a phone number.
 *
 * @param string $projectId         The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $textToInspect     The string to inspect.
 */
function inspect_phone_number(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $projectId,
    string $textToInspect = 'My name is Gary and my phone number is [phone]'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    $parent = "projects/$projectId/locations/global";

    // Specify what content you want the service to Inspect.
    $item = (new ContentItem())
        ->setValue($textToInspect);

    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        // The infoTypes of information to match
        ->setInfoTypes([
            (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER'),
        ])
        // Whether to include the matching string
        ->setIncludeQuote(true)
        ->setMinLikelihood(Likelihood::POSSIBLE);

    // Run request
    $inspectContentRequest = (new InspectContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->inspectContent($inspectContentRequest);

    // Print the results
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        printf('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        printf('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            printf('  Quote: %s' . PHP_EOL, $finding->getQuote());
            printf('  Info type: %s' . PHP_EOL, $finding->getInfoType()->getName());
            printf('  Likelihood: %s' . PHP_EOL, Likelihood::name($finding->getLikelihood()));
        }
    }
}

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 google.cloud.dlp


def inspect_phone_number(
    project: str,
    content_string: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze strings for protected data.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        content_string: The string to inspect phone number from.
    """

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

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    info_types = [{"name": "PHONE_NUMBER"}]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "include_quote": True,
    }

    # Construct the `item`.
    item = {"value": content_string}

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={"parent": parent, "inspect_config": inspect_config, "item": item}
    )

    # Print out the results.
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood}")
    else:
        print("No findings.")

REST

Input JSON:

POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}

{
  "item":{
    "value":"My phone number is [phone]"
  },
  "inspectConfig":{
    "includeQuote":true,
    "minLikelihood":"POSSIBLE",
    "infoTypes":{
      "name":"PHONE_NUMBER"
    }
  }
}

Quando invii la richiesta precedente all'endpoint specificato, Sensitive Data Protection restituisce quanto segue:

Output JSON:

{
  "result":{
    "findings":[
      {
        "quote":"[phone]",
        "infoType":{
          "name":"PHONE_NUMBER"
        },
        "likelihood":"VERY_LIKELY",
        "location":{
          "byteRange":{
            "start":"19",
            "end":"33"
          },
          "codepointRange":{
            "start":"19",
            "end":"33"
          }
        },
        "createTime":"2018-10-29T23:46:34.535Z"
      }
    ]
  }
}

Devi specificare infoType particolari elencati nel riferimento nella configurazione dell'ispezione. Se non specifichi alcun infoType, Sensitive Data Protection utilizza un elenco di infoType predefinito destinato esclusivamente a scopi di test. L'elenco predefinito potrebbe non essere adatto ai tuoi casi d'uso.

Per saperne di più su come utilizzare i rilevatori di infoType per scansionare i tuoi contenuti, consulta uno degli argomenti di istruzioni relativi all'ispezione, all'oscuramento o all'anonimizzazione.

Certezza e test

I risultati vengono segnalati con un punteggio di certezza chiamato probabilità. Il punteggio di probabilità indica la probabilità che un risultato corrisponda al tipo corrispondente. Ad esempio, un tipo potrebbe restituire una probabilità inferiore se corrisponde solo al pattern e una probabilità superiore se corrisponde al pattern e ha un contesto positivo. Per questo motivo, potresti notare che un singolo risultato potrebbe corrispondere a diversi tipi con una probabilità inferiore. Inoltre, un risultato potrebbe non essere visualizzato o avere una certezza inferiore se non corrisponde correttamente o se ha un contesto negativo. Ad esempio, un risultato potrebbe non essere segnalato se corrisponde alla struttura dell'infoType specificato, ma non supera il checksum dell'infoType. In alternativa, un risultato potrebbe corrispondere a più di un infoType, ma avere un contesto che ne potenzia uno, per cui viene segnalato solo per quel tipo.

Nota: il contesto positivo si verifica quando l'inclusione di determinati caratteri, parole o frasi in prossimità di un pattern potenzialmente corrispondente indica a Sensitive Data Protection che è più probabile una corrispondenza con il pattern. Analogamente, il contesto negativo si verifica quando l'inclusione di determinati caratteri, parole o frasi in prossimità di un pattern indica che una corrispondenza è meno probabile.

Se stai testando vari rilevatori, potresti notare che i dati fittizi o i dati campionati non vengono segnalati perché non superano un numero sufficiente di controlli per la segnalazione.

Tipi di rilevatori di infoType

Sensitive Data Protection include diversi tipi di rilevatori di infoType, tutti riassunti di seguito:

• I rilevatori di infoType integrati sono integrati in Sensitive Data Protection. Includono rilevatori per tipi di dati sensibili specifici per paese o regione, nonché tipi di dati applicabili a livello globale. Sono disponibili anche infoType generali per semplificare le configurazioni.
• I rilevatori infoType personalizzati sono rilevatori che crei tu. Esistono tre tipi di rilevatori infoType personalizzati:
  • I rilevatori di dizionari personalizzati di piccole dimensioni sono semplici elenchi di parole con cui Sensitive Data Protection esegue la corrispondenza. Utilizza rilevatori di dizionari personalizzati di piccole dimensioni se hai un elenco di un massimo di diverse decine di migliaia di parole o frasi. I rilevatori di dizionari personalizzati di piccole dimensioni sono preferibili se non prevedi che l'elenco di parole cambi in modo significativo.
  • I rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni vengono generati da Sensitive Data Protection utilizzando elenchi di parole o frasi di grandi dimensioni archiviati in Cloud Storage o BigQuery. Utilizza i rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni quando hai un elenco di parole o frasi di grandi dimensioni, fino a decine di milioni.
  • I rilevatori di espressioni regolari (regex) consentono a Sensitive Data Protection di rilevare le corrispondenze in base a un pattern di espressione regolare.

Per perfezionare i risultati della scansione, puoi creare regole di ispezione.

Rilevatori di infoType integrati

I rilevatori di infoType integrati sono integrati in Sensitive Data Protection e includono rilevatori per tipi di dati sensibili specifici per paese o regione, come il Numéro d'Inscription au Répertoire (NIR) francese (FRANCE_NIR), il numero di patente di guida del Regno Unito (UK_DRIVERS_LICENSE_NUMBER) e il numero di previdenza sociale degli Stati Uniti (US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER). Includono anche tipi di dati applicabili a livello globale, come il nome di una persona (PERSON_NAME), i numeri di telefono (PHONE_NUMBER), gli indirizzi email (EMAIL_ADDRESS) e i numeri di carta di credito (CREDIT_CARD_NUMBER).

L'elenco dei rilevatori di infoType integrati viene aggiornato costantemente. Per un elenco completo dei rilevatori di infoType integrati attualmente supportati, consulta Riferimento ai rilevatori di infoType.

Puoi anche visualizzare un elenco completo di tutti i rilevatori di infoType integrati chiamando il metodo infoTypes.list di Sensitive Data Protection.

Tecniche di rilevamento

Per rilevare i contenuti che corrispondono agli infoType integrati, Sensitive Data Protection utilizza varie tecniche, tra cui la corrispondenza di pattern, la convalida del checksum, il machine learning e l'analisi del contesto. Ad esempio, per rilevare l'infoType CREDIT_CARD_NUMBER, Sensitive Data Protection verifica i prefissi degli emittenti noti, convalida i checksum, analizza le lunghezze dei caratteri e considera il contesto in cui appare il potenziale numero carta.

La demo di Sensitive Data Protection è un'applicazione basata sul web che puoi utilizzare per testare i rilevatori di infoType integrati.

Importante: i rilevatori di infoType integrati non sono un metodo di rilevamento perfettamente accurato. Ad esempio, non possono garantire la conformità ai requisiti normativi. Devi stabilire quali sono i dati sensibili e le migliori modalità per proteggerli. Google consiglia di testare le impostazioni per assicurarti che la configurazione soddisfi i tuoi requisiti.

Supporto dei linguaggi

Gli infoType specifici per paese supportano la lingua inglese e le lingue del rispettivo paese. La maggior parte degli infoType globali funziona con più lingue. Testa Sensitive Data Protection con i tuoi dati per verificare che soddisfi i tuoi requisiti.

Rilevatori di infotype generali e specifici

Un rilevatore di infoType generale è un rilevatore definito in modo più ampio rispetto ai tipici rilevatori di infoType e può corrispondere a un'ampia gamma di tipi di informazioni potenzialmente sensibili. I rilevatori di infoType generali sono superset di rilevatori di infoType specifici che condividono un attributo o uno scopo comune. Ad esempio, il rilevatore infoType DRIVERS_LICENSE_NUMBER può rilevare contenuti che corrispondono agli infoType GERMANY_DRIVERS_LICENSE_NUMBER e CANADA_DRIVERS_LICENSE_NUMBER.

In molti casi, i rilevatori di infoType generali possono anche trovare corrispondenze che i rilevatori di infoType specifici non riescono a trovare. Ad esempio, il rilevatore PASSPORT è più efficace nell'individuare i numeri di passaporto rispetto ai rilevatori di passaporti specifici per paese, che a volte richiedono la presenza di indizi contestuali o di contenuti formattati in modo specifico.

Nella configurazione dell'ispezione, puoi utilizzare un rilevatore di infoType generale al posto di un rilevatore di infoType specifico. Sensitive Data Protection presenta i risultati in base al rilevatore specificato nella richiesta. Ad esempio, se una stringa che ispezioni corrisponde all'infoType GERMANY_DRIVERS_LICENSE_NUMBER e hai eseguito la scansione sia di DRIVERS_LICENSE_NUMBER che di GERMANY_DRIVERS_LICENSE_NUMBER nella richiesta, riceverai due risultati per la stessa stringa: uno per DRIVERS_LICENSE_NUMBER e uno per GERMANY_DRIVERS_LICENSE_NUMBER. Tuttavia, se hai eseguito la scansione solo per DRIVERS_LICENSE_NUMBER nella tua richiesta, il risultato dell'ispezione mostra solo il risultato per DRIVERS_LICENSE_NUMBER.

L'utilizzo di un rilevatore di infoType generico offre i seguenti vantaggi:

• In molti casi, i rilevatori di infoType generali hanno un recall più elevato rispetto ai rilevatori di infoType specifici. Il richiamo è il numero di istanze di veri positivi rispetto al numero totale di istanze pertinenti.

• Puoi semplificare le richieste di Sensitive Data Protection perché non devi specificare ogni singolo infoType da analizzare. Ad esempio, il rilevatore di infoType GOVERNMENT_ID da solo include più di 100 rilevatori di infoType diversi.

• È meno probabile che tu raggiunga il limite di 150 rilevatori di infoType per richiesta.

• Se Sensitive Data Protection rilascia un nuovo infoType e lo aggiunge a un infoType generale già specificato nelle configurazioni esistenti, Sensitive Data Protection include automaticamente il nuovo infoType nelle sue scansioni. Non è necessario aggiungere manualmente gli infoType appena rilasciati alle configurazioni esistenti.

Gli infoType generali e specifici hanno una relazione many-to-many. In altre parole, un infoType generale può includere molti infoType specifici e un infoType specifico può appartenere a molti infoType generali. Per un elenco completo degli infoType generali e degli infoType specifici che includono, consulta InfoType generali.

Rilevatori infoType personalizzati

Esistono tre tipi di rilevatori infoType personalizzati:

• Rilevatori di dizionari personalizzati piccoli
• Rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni
• Espressioni regolari (regex)

Per perfezionare i risultati della scansione, puoi creare regole di ispezione.

Rilevatori di dizionari personalizzati piccoli

Utilizza i rilevatori di dizionari personalizzati di piccole dimensioni (noti anche come "rilevatori di dizionari personalizzati normali") per trovare corrispondenze con un elenco breve (fino a diverse decine di migliaia) di parole o frasi. Un piccolo dizionario personalizzato può fungere da rilevatore unico.

I rilevatori di dizionari personalizzati sono utili quando vuoi cercare un elenco di parole o frasi che non sono facilmente abbinabili a un'espressione regolare o a un rilevatore integrato. Ad esempio, supponiamo che tu voglia cercare sale conferenze che vengono comunemente chiamate con i nomi delle stanze assegnati anziché con i numeri delle stanze, come nomi di stati o regioni, punti di riferimento, personaggi di fantasia e così via. Puoi creare un piccolo rilevatore di dizionario personalizzato che contiene un elenco di questi nomi di stanze. Sensitive Data Protection può scansionare i tuoi contenuti per ciascuno dei nomi delle stanze e restituire una corrispondenza quando ne incontra uno nel contesto. Scopri di più su come Sensitive Data Protection trova corrispondenze con parole e frasi del dizionario nella sezione "Specifiche di corrispondenza del dizionario" di Creazione di un rilevatore di dizionario personalizzato normale.

Per maggiori dettagli sul funzionamento dei rilevatori infoType personalizzati di dizionari di piccole dimensioni, nonché per esempi in azione, consulta Creazione di un rilevatore di dizionari personalizzati normale.

Rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni

Utilizza i rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni (noti anche come "rilevatori di dizionari personalizzati archiviati") se hai più di qualche parola o frase da analizzare o se l'elenco di parole o frasi cambia di frequente. I rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni possono trovare corrispondenze con decine di milioni di parole o frasi.

I rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni vengono creati in modo diverso rispetto ai rilevatori personalizzati di espressioni regolari e ai rilevatori di dizionari personalizzati di piccole dimensioni. Ogni dizionario personalizzato di grandi dimensioni ha due componenti:

• Un elenco di frasi che crei e definisci. L'elenco viene archiviato come file di testo in Cloud Storage o come colonna in una tabella BigQuery.
• I file del dizionario generati, creati da Sensitive Data Protection in base al tuo elenco di frasi. I file del dizionario sono archiviati in Cloud Storage e includono una copia dei dati delle frasi di origine, oltre ai filtri Bloom, che facilitano la ricerca e la corrispondenza. Non puoi modificare questi file direttamente.

Dopo aver creato un elenco di parole e aver utilizzato Sensitive Data Protection per generare un dizionario personalizzato, avvia o pianifica una scansione utilizzando un rilevatore di dizionari personalizzati di grandi dimensioni in modo simile ad altri rilevatori di infoType.

Per maggiori dettagli sul funzionamento dei rilevatori di dizionari personalizzati di grandi dimensioni, nonché per esempi in azione, consulta Creazione di un rilevatore di dizionari personalizzati archiviati.

Espressioni regolari

Un rilevatore infoType personalizzato basato su espressioni regolari (regex) ti consente di creare i tuoi rilevatori infoType che consentono a Sensitive Data Protection di rilevare le corrispondenze in base a un pattern regex. Ad esempio, supponiamo che i numeri delle storie cliniche siano nel formato ###-#-#####. Puoi definire un pattern regex come il seguente:

[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}

Sensitive Data Protection trova quindi corrispondenze con elementi come questo:

123-4-56789

Puoi anche specificare una probabilità da assegnare a ogni corrispondenza di infoType personalizzato. In altre parole, quando Sensitive Data Protection trova una corrispondenza con la sequenza specificata, assegna la probabilità che hai indicato. Questo è utile perché se la tua espressione regolare personalizzata definisce una sequenza abbastanza comune da poter corrispondere facilmente a un'altra sequenza casuale, non vorrai che Sensitive Data Protection etichetti ogni corrispondenza come VERY_LIKELY. In questo modo, la fiducia nei risultati della scansione verrebbe meno e si potrebbe verificare l'abbinamento o l'anonimizzazione di informazioni errate.

Per saperne di più sui rilevatori infoType personalizzati di espressioni regolari e per vederli in azione, consulta Creazione di un rilevatore di espressioni regolari personalizzato.

Regole di ispezioni

Utilizza le regole di ispezione per perfezionare i risultati restituiti dai rilevatori di infoType esistenti, integrati o personalizzati. Le regole di ispezione possono essere utili quando i risultati restituiti da Sensitive Data Protection devono essere migliorati in qualche modo, aggiungendo o escludendo il rilevatore di infoType esistente.

Per saperne di più sulle regole di ispezione, consulta Modifica dei rilevatori di infoType per perfezionare i risultati della scansione.

Regole di esclusione

Le regole di esclusione ti consentono di ridurre la quantità o la precisione dei risultati restituiti aggiungendo regole a un rilevatore infoType integrato o personalizzato. Le regole di esclusione possono aiutarti a ridurre il rumore o altri risultati indesiderati restituiti da un rilevatore di infoType.

Ad esempio, se analizzi un database per trovare indirizzi email, puoi aggiungere una regola di esclusione sotto forma di espressione regolare personalizzata che indica a Sensitive Data Protection di escludere tutti i risultati che terminano con "@example.com".

Per saperne di più sulle regole di esclusione, consulta Modifica dei rilevatori di infoType per perfezionare i risultati della scansione.

Regole hotword

Le regole per hotword ti consentono di aumentare la quantità o l'accuratezza dei risultati restituiti aggiungendo regole a un rilevatore infoType integrato o personalizzato. Le regole per hotword possono aiutarti efficacemente ad allentare le regole di un rilevatore infoType esistente.

Ad esempio, supponiamo che tu voglia scansionare un database medico alla ricerca di nomi di pazienti. Puoi utilizzare il rilevatore di infoType PERSON_NAME integrato di Sensitive Data Protection, ma in questo modo Sensitive Data Protection troverà corrispondenze con tutti i nomi delle persone, non solo con i nomi dei pazienti. Per risolvere il problema, puoi includere una regola hotword sotto forma di infoType personalizzato regex che cerca la parola "paziente" entro una determinata prossimità di caratteri rispetto al primo carattere delle potenziali corrispondenze. Puoi quindi assegnare ai risultati corrispondenti a questo pattern una probabilità "Molto probabile", poiché corrispondono ai tuoi criteri speciali.

Per saperne di più sulle regole hotword, consulta Modifica dei rilevatori di infoType per perfezionare i risultati della scansione.

Esempi

Per avere un'idea più chiara di come gli infoType corrispondono ai risultati, guarda i seguenti esempi di corrispondenza su una serie di cifre per determinare se costituiscono un numero di previdenza sociale statunitense o un numero di identificazione del contribuente individuale statunitense. Tieni presente che questi esempi riguardano i rilevatori di infoType integrati. Quando crei un rilevatore infoType personalizzato, specifichi i criteri che determinano la probabilità di una corrispondenza della scansione.

Esempio 1

"SSN 222-22-2222"

Segnala un punteggio di probabilità elevato di VERY_LIKELY per un US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER perché:

• È nel formato standard del numero di previdenza sociale, il che aumenta la certezza.
• Ha un contesto nelle vicinanze ("SSN") che aumenta la probabilità che si tratti di US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER.

Esempio 2

"999-99-9999"

Segnala un punteggio di probabilità basso di VERY_UNLIKELY per un US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER perché:

• È nel formato standard, il che aumenta la certezza.
• Inizia con un 9, che non è consentito nei codici fiscali e riduce la certezza.
• Manca il contesto, il che riduce la certezza.

Esempio 3

"999-98-9999"

Segnala un punteggio di probabilità di POSSIBLE per US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER e VERY_UNLIKELY per US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER perché:

• Il formato è standard sia per US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER sia per US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER.
• Inizia con un 9 e ha un altro controllo delle cifre, il che aumenta la certezza per US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER.
• Manca il contesto, il che riduce la certezza per entrambi.

Regole di aggiustamento

Le regole di aggiustamento possono aiutarti a perfezionare l'accuratezza del rilevamento aumentando (un'operazione chiamata anche boosting) o diminuendo i valori di probabilità dei risultati in base al contesto in cui vengono visualizzati.

Ad esempio, puoi utilizzare una regola di aggiustamento per aumentare i valori di probabilità dei risultati GENERIC_ID quando vengono visualizzati in documenti che corrispondono a DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/FINANCE.

Per saperne di più, consulta Regole di aggiustamento.

Passaggi successivi

Il team di Sensitive Data Protection rilascia periodicamente nuovi rilevatori e gruppi di infoType. Per scoprire come ottenere l'elenco più recente di infoType integrati, consulta Elenco dei rilevatori di infoType integrati.