Mit einem benutzerdefinierten infoType-Detektor für reguläre Ausdrücke (Regex) können Sie eigene Detektoren erstellen, mit denen Sensitive Data Protection Übereinstimmungen anhand eines Regex-Musters erkennen kann. Nehmen wir beispielsweise an, Sie hätten Krankenaktennummern im Format ###-#-#####. Sie könnten ein Regex-Muster wie das Folgende definieren:
[0-9]{3}-[0-9]{1}-[0-9]{5}
Sensitive Data Protection würde dann Elemente wie die folgenden abgleichen:
012-4-56789
Aufbau eines benutzerdefinierten infoType-Detektors mit regulärem Ausdruck
Wie in der API-Übersicht zusammengefasst, definieren Sie zum Erstellen eines benutzerdefinierten Regex-infoType-Detektors ein CustomInfoType-Objekt, das Folgendes enthält:
- Der Name, den Sie dem benutzerdefinierten infoType-Detektor innerhalb eines
InfoType-Objekts geben möchten. - Einen optionalen Wert
Likelihood. Wenn Sie dieses Feld weglassen, geben Regex-Übereinstimmungen eine Standardwahrscheinlichkeit vonVERY_LIKELYzurück. Wenn Sie feststellen, dass ein benutzerdefinierter infoType-Detektor mit regulärem Ausdruck zu viele falsch positive Ergebnisse liefert, versuchen Sie, die Basiswahrscheinlichkeit zu verringern und Erkennungsregeln zu verwenden, um die Wahrscheinlichkeit mithilfe von Kontextinformationen zu erhöhen. Weitere Informationen finden Sie unter Ergebnis-Wahrscheinlichkeit anpassen. - Optionale
DetectionRuleoder Hotword-Regeln. Diese Regeln passen die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen innerhalb einer gegebenen Nähe von angegebenen Hotwords an. Weitere Informationen zu Hotword-Regeln finden Sie unter Ergebnis-Wahrscheinlichkeit anpassen. Einen optionalen Wert
SensitivityScore. Wenn Sie dieses Feld weglassen, wird für Übereinstimmungen mit dem regulären Ausdruck die Standard-VertraulichkeitsstufeHIGHzurückgegeben.Sensitivitätswerte werden in Datenprofilen verwendet. Beim Profiling Ihrer Daten verwendet Sensitive Data Protection die Vertraulichkeitswerte der infoTypes, um die Vertraulichkeitsstufe zu berechnen.
Ein
Regex-Objekt, das aus einem einzelnen Muster besteht, das den regulären Ausdruck definiert.
Als JSON-Objekt sieht ein benutzerdefinierter Regex-infoType-Detektor, der alle optionalen Komponenten enthält, so aus:
{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_INFOTYPE_NAME"
},
"likelihood":"LIKELIHOOD_LEVEL",
"detectionRules":[
{
"hotwordRule":{
HOTWORD_RULE
}
},
"sensitivityScore":{
"score": "SENSITIVITY_SCORE"
},
],
"regex":{
"pattern":"REGULAR_EXPRESSION_PATTERN"
}
}
],
...
}
Regex-Beispiel: Krankenaktennummern abgleichen
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen zeigen einen benutzerdefinierten infoType-Detektor für reguläre Ausdrücke, der Sensitive Data Protection anweist, eine Krankenaktennummer (MRN) im Eingabetext „Patient's MRN 444-5-22222“ abzugleichen und jeder Übereinstimmung eine Wahrscheinlichkeit von POSSIBLE zuzuweisen.
C#
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Go
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Java
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Node.js
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
PHP
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Python
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für Sensitive Data Protection finden Sie unter Sensitive Data Protection-Clientbibliotheken.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
REST
Weitere Informationen zur Verwendung der DLP API mit JSON finden Sie im JSON-Schnellstart.
JSON-Eingabe:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"value":"Patients MRN 444-5-22222"
},
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"regex":{
"pattern":"[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
},
"likelihood":"POSSIBLE"
}
]
}
}
JSON-Ausgabe:
{
"result":{
"findings":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"likelihood":"POSSIBLE",
"location":{
"byteRange":{
"start":"13",
"end":"24"
},
"codepointRange":{
"start":"13",
"end":"24"
}
},
"createTime":"2018-11-30T01:29:37.799Z"
}
]
}
}
Die Ausgabe zeigt, dass Sensitive Data Protection mit dem benutzerdefinierten infoType-Detektor, den wir C_MRN genannt haben, und seinem benutzerdefinierten regulären Ausdruck die Krankenaktennummer korrekt identifiziert und ihr eine Sicherheit von POSSIBLE zugewiesen hat, wie wir angegeben haben.
Wenn Sie die Übereinstimmungswahrscheinlichkeit anpassen möchten, bauen Sie auf diesem Beispiel auf, um Kontextwörter einzubeziehen.