Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) 现已成为敏感数据保护功能的一部分。API 名称保持不变：Cloud Data Loss Prevention API (DLP API)。如需了解构成敏感数据保护的服务，请参阅敏感数据保护概览。

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

יצירת מזהה מותאם אישית של ביטוי רגולרי

כלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType באמצעות ביטוי רגולרי (regex) מאפשר לכם ליצור גלאים משלכם, שמאפשרים ל-Sensitive Data Protection לזהות התאמות על סמך דפוס של ביטוי רגולרי. לדוגמה, נניח שיש לכם מספרי תיקים רפואיים בפורמט ###-#-#####. אפשר להגדיר תבנית של ביטוי רגולרי כמו זו:

[0-9]{3}-[0-9]{1}-[0-9]{5}

במקרה כזה, Sensitive Data Protection יתאים פריטים כמו:

012-4-56789

המבנה של כלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType באמצעות ביטויים רגולריים

כפי שמסוכם בסקירה הכללית של ה-API, כדי ליצור גלאי infoType בהתאמה אישית באמצעות ביטויים רגולריים, מגדירים אובייקט CustomInfoType שמכיל את הפרטים הבאים:

השם שרוצים לתת לכלל המותאם אישית לבדיקת נתוני infoType, בתוך אובייקט InfoType.
ערך Likelihood אופציונלי. אם משמיטים את השדה הזה, התאמות של ביטויים רגולריים יחזירו סבירות של VERY_LIKELY כברירת מחדל. אם אתם מבחינים שכלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType של ביטוי רגולרי מחזיר יותר מדי תוצאות חיוביות מוטעות, נסו להפחית את הסבירות הבסיסית ולהשתמש בכללי זיהוי כדי להגביר את הסבירות באמצעות מידע לפי הקשר. מידע נוסף זמין במאמר התאמה אישית של הסבירות לממצאים.
אופציונלי DetectionRule, או כללי הרחבה (Hotword). הכללים האלה משנים את הסבירות לממצאים בקרבה מסוימת למילות מפתח ספציפיות. מידע נוסף על כללי הרחבה (Hotword) זמין במאמר התאמה אישית של הסבירות לממצאים.
ערך SensitivityScore אופציונלי. אם משמיטים את השדה הזה, התאמות לביטוי הרגולרי יחזירו רמת רגישות שמוגדרת כברירת מחדל של HIGH.

ציוני רגישות משמשים בפרופילי נתונים. כשמגדירים פרופיל לנתונים, Sensitive Data Protection משתמש בציוני הרגישות של ה-infoTypes כדי לחשב את רמת הרגישות.
אובייקט Regex שמורכב מתבנית אחת שמגדירה את הביטוי הרגולרי.

כאובייקט JSON, כלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType באמצעות ביטוי רגולרי שכולל את כל הרכיבים האופציונליים נראה כך:

{
  "customInfoTypes":[
    {
      "infoType":{
        "name":"CUSTOM_INFOTYPE_NAME"
      },
      "likelihood":"LIKELIHOOD_LEVEL",
      "detectionRules":[
        {
          "hotwordRule":{
            HOTWORD_RULE
          }
        },
      "sensitivityScore":{
          "score": "SENSITIVITY_SCORE"
        },
      ],
      "regex":{
        "pattern":"REGULAR_EXPRESSION_PATTERN"
      }
    }
  ],
  ...
}

דוגמה לביטוי רגולרי: התאמה של מספרי תיקים רפואיים

קטע הקוד ב-JSON והקוד בכמה שפות שמופיעים בהמשך מציגים כלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType באמצעות ביטוי רגולרי, שמורה ל-Sensitive Data Protection להתאים מספר תיק רפואי (MRN) בטקסט הקלט "Patient's MRN 444-5-22222", ולהקצות לכל התאמה סבירות של POSSIBLE.

C#

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.

כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.


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

public class InspectDataWithCustomRegex
{
    public static InspectContentResponse InspectDataCustomRegex(
        string projectId,
        string text,
        string customRegex,
        InfoType infoType = null)
    {
        // Instantiate a client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct content item by setting the text.
        var contentItem = new ContentItem { Value = text };

        // Construct the custom regex detector.
        var customInfoType = new CustomInfoType
        {
            InfoType = infoType ?? new InfoType { Name = "C_MRN" },
            Regex = new CustomInfoType.Types.Regex { Pattern = customRegex }
        };

        // Construct Inspect Config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            CustomInfoTypes = { customInfoType },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = Likelihood.Possible
        };

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

        // 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("Quote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("Info type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("Likelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

Go

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// inspectWithCustomRegex inspect a data with custom regex pattern
func inspectWithCustomRegex(w io.Writer, projectID, textToInspect, customRegexPattern, infoTypeName string) error {
	//projectID := "my-project-id"
	//textToInspect := "Patients MRN 444-5-22222"
	//customRegexPattern := "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
	//infoTypeName := "C_MRN"

	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()

	// Specify the type and content to be inspected.
	contentItem := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_ByteItem{
			ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
				Type: dlppb.ByteContentItem_TEXT_UTF8,
				Data: []byte(textToInspect),
			},
		},
	}

	// Construct the custom regex detectors
	customInfoType := &dlppb.CustomInfoType{
		InfoType: &dlppb.InfoType{
			Name: infoTypeName,
		},
		// Specify the regex pattern the inspection will look for.
		Type: &dlppb.CustomInfoType_Regex_{
			Regex: &dlppb.CustomInfoType_Regex{
				Pattern: customRegexPattern,
			},
		},
		Likelihood: dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item:   contentItem,
		// Construct the configuration for the Inspect request.
		InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
			CustomInfoTypes: []*dlppb.CustomInfoType{
				customInfoType,
			},
			IncludeQuote: true,
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.InspectContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Parse the response and process results
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %v\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, v := range resp.GetResult().Findings {
		fmt.Fprintf(w, "Quote: %v\n", v.GetQuote())
		fmt.Fprintf(w, "Infotype Name: %v\n", v.GetInfoType().GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Likelihood: %v\n", v.GetLikelihood())
	}
	return nil
}

Java

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.CustomInfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.CustomInfoType.Regex;
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 com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.IOException;

public class InspectWithCustomRegex {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String textToInspect = "Patients MRN 444-5-22222";
    String customRegexPattern = "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}";
    inspectWithCustomRegex(projectId, textToInspect, customRegexPattern);
  }

  // Inspects a BigQuery Table
  public static void inspectWithCustomRegex(
      String projectId, String textToInspect, String customRegexPattern) 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.
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder()
              .setType(BytesType.TEXT_UTF8)
              .setData(ByteString.copyFromUtf8(textToInspect))
              .build();
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build();

      // Specify the regex pattern the inspection will look for.
      Regex regex = Regex.newBuilder().setPattern(customRegexPattern).build();

      // Construct the custom regex detector.
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("C_MRN").build();
      CustomInfoType customInfoType =
          CustomInfoType.newBuilder().setInfoType(infoType).setRegex(regex).build();

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addCustomInfoTypes(customInfoType)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(Likelihood.POSSIBLE)
              .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

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.

// 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 = 'Patients MRN 444-5-22222';

// The regex pattern to match for
// const customRegex = '[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}';

async function inspectWithCustomRegex() {
  // Construct item to inspect
  const item = {
    byteItem: {
      type: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType
        .TEXT_UTF8,
      data: Buffer.from(string, 'utf-8'),
    },
  };

  // Construct the custom regex detector.
  const customInfoTypes = [
    {
      infoType: {
        name: 'C_MRN',
      },
      likelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.POSSIBLE,
      regex: {
        pattern: customRegex,
      },
    },
  ];

  // Construct request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectConfig: {
      customInfoTypes: customInfoTypes,
      includeQuote: true,
    },
    item: item,
  };

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

PHP

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CustomInfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CustomInfoType\Regex;
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 with a custom regex
 * Regex example: Matching medical record numbers. The following sample uses a regular expression custom infoType detector that instructs Cloud DLP to match a medical record number (MRN) in the input text "Patient's MRN 444-5-22222," and then assigns each match a likelihood of POSSIBLE.
 *
 * @param string $projectId         The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $textToInspect     The string to inspect.
 */
function inspect_custom_regex(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $projectId,
    string $textToInspect = 'Patients MRN 444-5-22222'
): 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);

    // Specify the regex pattern the inspection will look for.
    $customRegexPattern = '[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}';

    // Construct the custom regex detector.
    $cMrnDetector = (new InfoType())
        ->setName('C_MRN');
    $customInfoType = (new CustomInfoType())
        ->setInfoType($cMrnDetector)
        ->setRegex((new Regex())
            ->setPattern($customRegexPattern))
        ->setLikelihood(Likelihood::POSSIBLE);

    // Construct the configuration for the Inspect request.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setCustomInfoTypes([$customInfoType])
        ->setIncludeQuote(true);

    // 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

במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.

import google.cloud.dlp


def inspect_data_with_custom_regex_detector(
    project: str,
    content_string: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze string with medical record
       number custom regex detector

    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        content_string: The string to inspect.

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

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

    # Construct a custom regex detector info type called "C_MRN",
    # with ###-#-##### pattern, where each # represents a digit from 1 to 9.
    # The detector has a detection likelihood of POSSIBLE.
    custom_info_types = [
        {
            "info_type": {"name": "C_MRN"},
            "regex": {"pattern": "[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"},
            "likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.POSSIBLE,
        }
    ]

    # Construct the configuration dictionary with the custom regex info type.
    inspect_config = {
        "custom_info_types": custom_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

למידע נוסף על השימוש ב-DLP API עם JSON, קראו את המדריך למתחילים בנושא JSON.

קלט JSON:

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"
      }
    ]
  }
}

פלט מסוג JSON:

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

הפלט מראה שבאמצעות הכלל המותאם אישית לבדיקת נתוני infoType שנתנו לו את השם C_MRN והביטוי הרגולרי המותאם אישית שלו, Sensitive Data Protection זיהה נכון את מספר התיק הרפואי והקצה לו רמת ודאות של POSSIBLE, כפי שציינו.

התאמה אישית של סבירות ההתאמה מתבססת על הדוגמה הזו כדי לכלול מילים בהקשר.

יצירת מזהה מותאם אישית של ביטוי רגולרי קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

המבנה של כלל מותאם אישית לבדיקת נתוני infoType באמצעות ביטויים רגולריים

דוגמה לביטוי רגולרי: התאמה של מספרי תיקים רפואיים

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

REST

יצירת מזהה מותאם אישית של ביטוי רגולרי