Die integrierten infoType-Detektoren von Sensitive Data Protection sind effektiv beim Auffinden gängiger Arten sensibler Daten. Mit den benutzerdefinierten infoType-Detektoren können Sie Ihren eigenen Detektor für vertrauliche Daten vollständig anpassen. Mit Prüfungsregeln können Sie die Scanergebnisse, die Sensitive Data Protection zurückgibt, optimieren, indem Sie den Erkennungsmechanismus eines bestimmten infoType-Detektors ändern.
Wenn Sie weitere Werte aus den Ergebnissen eines integrierten infoType-Detektors ausschließen oder einschließen möchten, können Sie einen neuen benutzerdefinierten infoType erstellen und alle Kriterien definieren, nach denen Sensitive Data Protection suchen soll. Alternativ können Sie die Ergebnisse, die die integrierten oder benutzerdefinierten Detektoren von Sensitive Data Protection zurückgeben, nach von Ihnen festgelegten Kriterien verfeinern. Zu diesem Zweck fügen Sie Inspektionsregeln hinzu, die dazu beitragen können, falsch positive Meldungen zu reduzieren, die Genauigkeit und Trefferquote zu erhöhen oder die Wahrscheinlichkeit bzw. Sicherheit der Scanergebnisse anzupassen.
In diesem Thema wird erläutert, wie Sie mithilfe der beiden Arten von Inspektionsregeln bestimmte Ergebnisse ausschließen oder zusätzliche Ergebnisse hinzufügen können, und zwar anhand von benutzerdefinierten Kriterien, die Sie angeben. Es werden verschiedene Szenarien vorgestellt, in denen Sie möglicherweise einen der vorhandenen infoType-Detektoren ändern möchten.
Die folgenden Arten von Prüfregeln sind verfügbar:
- Ausschlussregeln, die helfen, falsche oder unerwünschte Ergebnisse auszuschließen.
- Hotword-Regeln, mit denen zusätzliche Ergebnisse in Textinhalten erkannt werden können.
- Anpassungsregeln, mit denen die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen basierend auf dem Kontext, in dem sie auftreten, angepasst werden kann.
Ziel- und Kontext-infoTypes
In diesem Dokument werden die folgenden Begriffe verwendet, um sich auf infoTypes in einem Regelsatz zu beziehen.
- Ziel-infoType: Ein infoType, den Sensitive Data Protection ausschließt oder anpasst, wenn die im Regelsatz definierten Bedingungen erfüllt sind.
- Kontext-infoType: Ein infoType, der, wenn er erkannt wird, Kontext zu einem Ziel-infoType liefert. Sensitive Data Protection verwendet Kontext-infoTypes, um zu bestimmen, ob ein Ziel-infoType ausgeschlossen oder angepasst werden muss.
Regelreihenfolge und -verkettung
Sensitive Data Protection wendet die Regeln in der Reihenfolge an, in der Sie sie im Regelsatz angeben. Daher kann die Reihenfolge der Regeln die Ergebnisse des Sensitive Data Protection-Vorgangs beeinflussen. Ein Beispiel finden Sie in diesem Dokument unter Wahrscheinlichkeit eines Personennamens in einem Gesundheitsdokument erhöhen und das Gesundheitsdokument ausschließen.
Ausschlussregeln
Ausschlussregeln sind in folgenden Situationen nützlich:
- Sie möchten doppelte Scanübereinstimmungen in Ergebnissen ausschließen, die durch überlappende infoType-Detektoren verursacht werden. Angenommen, Sie suchen nach E-Mail-Adressen und Telefonnummern, aber Sie erhalten zwei Treffer für E-Mail-Adressen mit Telefonnummern, z. B. "206-555-0764@example.org".
- In den Scanergebnissen sind Störgeräusche zu hören. Beispielsweise stellen Sie fest, dass die gleiche Pseudo-E-Mail-Adresse (z. B. "example@example.com") oder Pseudo-Domain (z. B. "example.com") ungewöhnlich oft bei einer Suche nach zulässigen E-Mail-Adressen zurückgegeben wurde.
- Sie haben eine Liste mit Begriffen, Wortgruppen oder Zeichenkombinationen, die Sie aus den Ergebnissen ausschließen möchten.
- Sie möchten eine ganze Datenspalte aus den Ergebnissen ausschließen.
- Sie möchten Ergebnisse ausschließen, die sich in der Nähe eines Strings befinden, der mit einem regulären Ausdruck übereinstimmt.
- Sie möchten Ergebnisse in Bildern basierend auf ihrer räumlichen Beziehung zu anderen erkannten Ergebnissen im Bild ausschließen.
Ausschlussregeln – API-Übersicht
Sensitive Data Protection definiert eine Ausschlussregel im Objekt ExclusionRule. In ExclusionRule geben Sie eine der folgenden Optionen an:
- Ein
Dictionary-Objekt, das eine Liste von Strings enthält, die aus den Ergebnissen ausgeschlossen werden sollen. - Ein
Regex-Objekt, das ein Muster für einen regulären Ausdruck definiert. Strings, die dem Muster entsprechen, werden aus den Ergebnissen ausgeschlossen. - Ein
ExcludeInfoTypes-Objekt, das ein Array von infoType-Detektoren enthält. Wenn ein Ergebnis mit einem der hier aufgeführten infoType-Detektoren übereinstimmt, wird es aus den Ergebnissen ausgeschlossen. Ein
ExcludeByHotword-Objekt, das Folgendes enthält:- Ein regulärer Ausdruck, der das Hotword definiert.
- Ein Proximity-Wert, der definiert, wie nah das Hotword am Ergebnis sein muss.
Wenn sich das Ergebnis innerhalb der festgelegten Nähe befindet, wird es aus den Ergebnissen ausgeschlossen. Bei Tabellen können Sie mit diesem Ausschlussregeltyp eine ganze Datenspalte aus den Ergebnissen ausschließen.
Ein
ExcludeByImageFindings-Objekt, das Folgendes enthält:Eine Liste von Kontext-infoTypes, die verwendet werden, um zu bestimmen, ob ein Ziel-infoType-Ergebnis ausgeschlossen werden soll.
Ein
ImageContainmentType-Objekt, das die erforderliche räumliche Beziehung zwischen den Begrenzungsrahmen der Ziel- und Kontext-Ergebnisse angibt. Wenn diese Anforderung nicht erfüllt ist, schließt Sensitive Data Protection das Ziel-infoType-Ergebnis nicht aus.
Sensitive Data Protection schließt ein Ziel-infoType-Ergebnis aus, wenn der Begrenzungsrahmen eines Kontext-infoTypes die angegebene Beziehung zum Ziel-infoType-Ergebnis hat. Wenn Sie
ExcludeByImageFindingsverwenden, müssen Sie das FeldmatchingTypeaufMATCHING_TYPE_RULE_SPECIFICsetzen.ExcludeByImageFindingswird für TIFF-Bilder nicht unterstützt. Einecontent.inspect-Anfrage, die diese Regel für ein TIFF-Bild enthält, schlägt fehl.
Beispielszenarien für Ausschlussregeln
In den folgenden JSON-Snippets wird gezeigt, wie Sensitive Data Protection für das jeweilige Szenario konfiguriert wird.
Bestimmte E-Mail-Adresse beim EMAIL_ADDRESS-Detektorscan auslassen
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass bei einem Scan mit dem infoType-Detektor EMAIL_ADDRESS keine Übereinstimmung mit „example@example.com“ gefunden werden soll:
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"example@example.com"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Mit einer bestimmten Domain endende E-Mail-Adressen aus dem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan auslassen
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass bei einem Scan mit dem infoType-Detektor EMAIL_ADDRESS keine E-Mail-Adressen abgeglichen werden sollen, die auf „@example.com“ enden:
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":".+@example.com"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Scanübereinstimmungen auslassen, die den Teilstring "TEST" enthalten
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass alle Ergebnisse, die das Token „TEST“ enthalten, aus der angegebenen Liste von InfoTypes ausgeschlossen werden sollen.
Beachten Sie, dass hier für "TEST" als Token und nicht als Teilstring gesucht wird. Eine Übereinstimmung gibt es für etwas wie "TEST@email.com" jedoch nicht für "TESTER@email.com". Wenn eine Teilstring-Übereinstimmung gefunden werden soll, verwenden Sie in der Ausschlussregel anstelle eines Wörterbuchs einen regulären Ausdruck.
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"TEST"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Scanübereinstimmungen auslassen, die den Teilstring "Jimmy" aus einem benutzerdefinierten infoType-Detektorscan enthalten
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass der Name „Jimmy“ bei einem Scan, der den angegebenen benutzerdefinierten Regex-Detektor verwendet, nicht abgeglichen werden soll:
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.
...
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"[A-Z][a-z]{1,15}, [A-Z][a-z]{1,15}"
}
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Jimmy"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Scanübereinstimmungen aus einem PERSON_NAME-Detektorscan auslassen, die sich mit einem benutzerdefinierten Detektor überschneiden
In diesem Szenario möchte der Nutzer keine Übereinstimmung aus einem Sensitive Data Protection-Scan mit dem integrierten Detektor PERSON_NAME zurückgegeben bekommen, wenn die Übereinstimmung auch in einem Scan mit dem benutzerdefinierten Regex-Detektor übereinstimmen würde, der im ersten Teil des Snippets definiert ist.
Das folgende JSON-Snippet der folgende Code in mehreren Sprachen geben sowohl einen benutzerdefinierten Regex-Detektor als auch eine Ausschlussregel im InspectConfig an.
Der benutzerdefinierte Regex-Detektor gibt die Namen an, die aus den Ergebnissen ausgeschlossen werden sollen. Die Ausschlussregel gibt an, dass Ergebnisse, die von einem Scan nach PERSON_NAME zurückgegeben würden, aber auch vom benutzerdefinierten Regex-Detektor als Übereinstimmungen gefunden würden, ausgelassen werden. Beachten Sie, dass VIP_DETECTOR in diesem Fall als EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE markiert ist, sodass er selbst keine Ergebnisse liefert. Er wirkt sich lediglich auf Ergebnisse aus, die der PERSON_NAME-Detektor liefert.
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"VIP_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"Dana Williams|Quinn Garcia"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"VIP_DETECTOR"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Übereinstimmungen beim PERSON_NAME-Detektorscan auslassen, die auch bei dem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan gefunden werden
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass nur eine Übereinstimmung zurückgegeben werden soll, wenn sich Übereinstimmungen für den Detektor PERSON_NAME mit Übereinstimmungen für den Detektor EMAIL_ADDRESS überschneiden.
Dadurch vermeiden Sie, dass eine E-Mail-Adresse wie "james@example.com" sowohl mit dem Detektor PERSON_NAME als auch mit dem Detektor EMAIL_ADDRESS als Übereinstimmung gemeldet wird.
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Übereinstimmungen bei Domainnamen auslassen, die Teil von E-Mail-Adressen in einem DOMAIN_NAME-Detektorscan sind
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection mithilfe eines InspectConfig mitteilen, dass nur Übereinstimmungen für einen DOMAIN_NAME-Detektorscan zurückgegeben werden sollen, wenn sich die Übereinstimmung nicht mit einer Übereinstimmung in einem EMAIL_ADDRESS-Detektorscan überschneidet. In diesem Szenario ist der Hauptscan ein DOMAIN_NAME-Detektorscan. Der Nutzer möchte keine Übereinstimmung des Domainnamens in den Suchergebnissen gemeldet bekommen, wenn der Domainname in einer E-Mail-Adresse verwendet wird:
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Übereinstimmungen weglassen, wenn sie sich in der Nähe eines Strings befinden
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie Übereinstimmungen im infoType-Detektor US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER ausschließen, wenn das Wort „SKU“ innerhalb von 10 Zeichen vor oder 10 Zeichen nach dem Ergebnis liegt.
Aufgrund der Ausschlussregel wird 222-22-2222 in diesem Beispiel nicht als mögliche US-Sozialversicherungsnummer klassifiziert.
{
"item": {
"value": "The customer sent the product SKU 222-22-2222"
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(SKU)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 10,
"windowAfter": 10
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"includeQuote": true
}
}
Ergebnisse in einer gesamten Datenspalte weglassen
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie Ergebnisse in einer gesamten Spalte tabellarischer Daten ausschließen, wenn der Name dieser Spalte mit einem regulären Ausdruck übereinstimmt. Hier wird jedes Ergebnis, das mit dem infoType-Detektor US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER übereinstimmt, aus den Ergebnissen ausgeschlossen, wenn es sich in der Spalte Fake Social Security Number befindet.
In diesem Beispiel wird nur 222-22-2222 zurückgegeben, da sich 111-11-1111 in der Spalte Fake Sozialversicherungsnummer befindet.
{
"item": {
"table": {
"headers": [
{
"name": "Fake Social Security Number"
},
{
"name": "Real Social Security Number"
}
],
"rows": [
{
"values": [
{
"stringValue": "111-11-1111"
},
{
"stringValue": "222-22-2222"
}
]
}
]
}
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"includeQuote": true,
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(Fake Social Security Number)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 1
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"minLikelihood": "POSSIBLE"
}
}
Ergebnisse in Bildern basierend auf räumlichen Beziehungen weglassen
Die folgenden JSON-Snippets veranschaulichen, wie Sie Sensitive Data Protection so konfigurieren, dass Ergebnisse in Bildern basierend auf ihrer räumlichen Beziehung zu anderen erkannten Objekten ausgeschlossen werden.
Personenfund ausschließen, wenn er Teil eines Reisepasses ist
Diese Regel schließt Personenergebnisse (OBJECT_TYPE/PERSON) aus, wenn sie in einem Pass-Ergebnis (OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT) enthalten sind.
{
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
},
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"imageContainmentType": {
"encloses": {}
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC"
}
}
]
}
]
}
}
Kfz-Kennzeichen-Ergebnis ausschließen, wenn es eine FIN enthält
Diese Regel schließt ein Ergebnis für ein Kfz-Kennzeichen (OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE) aus, wenn ein VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER-Ergebnis vollständig darin enthalten ist.
{
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE"
},
{
"name": "VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER"
}
],
"imageContainmentType": {
"fullyInside": {}
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC"
}
}
]
}
]
}
}
Hotword-Regeln
Hotword-Regeln sind in folgenden Situationen nützlich:
- Sie möchten die Wahrscheinlichkeitswerte ändern, die Scanübereinstimmungen basierend auf der Nähe der Übereinstimmung zu einem Hotword zugewiesen sind. Beispiel: Sie möchten den Wahrscheinlichkeitswert für Übereinstimmungen mit Namen von Patienten abhängig von der Nähe des Namens zum Wort "Patienten" erhöhen.
- Wenn Sie strukturierte, tabellarische Daten prüfen, möchten Sie die Wahrscheinlichkeitswerte ändern, die Übereinstimmungen basierend auf Spaltenüberschriften zugeordnet sind. Beispiel: Sie möchten den Wahrscheinlichkeitswert für
US_SOCIAL_SECURITY_NUMBERerhöhen, wenn sich dieser in einer Spalte mit dem HeaderACCOUNT_IDfindet.
Hotword-Regeln – API-Übersicht
Im InspectionRule-Objekt von Sensitive Data Protection geben Sie ein HotwordRule-Objekt an, das die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen in einer bestimmten Nähe von Hotwords anpasst.
InspectionRule-Objekte werden als "Regelsatz" in einem InspectionRuleSet-Objekt gruppiert, zusammen mit einer Liste von infoType-Detektoren, für die der Regelsatz gilt. Regeln innerhalb eines Regelsatzes werden in der angegebenen Reihenfolge angewendet.
Hotword-Regel – Beispielszenarien
Das folgende Code-Snippet zeigt, wie eine Hotword-Regel konfiguriert wird.
Wahrscheinlichkeit einer PERSON_NAME-Übereinstimmung erhöhen, wenn sich das Hotword "Patient" in der Nähe befindet
Das folgende JSON-Snippet und der Code in mehreren Sprachen veranschaulichen die Verwendung des Attributs InspectConfig, um in einer medizinische Datenbank nach Patientennamen zu suchen. Sie können den integrierten infoType-Detektor PERSON_NAME von Sensitive Data Protection verwenden. Dadurch werden jedoch alle Namen von Personen und nicht nur die Namen von Patienten abgeglichen. Zur Behebung dieses Problems können Sie eine Hotword-Regel einfügen, die in einem bestimmten Zeichenabstand vom ersten Zeichen möglicher Übereinstimmungen nach dem Wort "Patient" sucht. Ergebnissen, die diesem Muster entsprechen, können Sie dann eine Wahrscheinlichkeit von "sehr wahrscheinlich" zuweisen, da sie Ihren speziellen Kriterien entsprechen. Wenn Sie die minimale Likelihood (Mindestwahrscheinlichkeit) innerhalb von InspectConfig auf VERY_LIKELY (sehr wahrscheinlich) festlegen, ist sichergestellt, dass nur Übereinstimmungen mit genau dieser Konfiguration als Ergebnisse geliefert werden.
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":50
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
],
"minLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
...
Weitere Informationen zu Hotwords finden Sie unter Übereinstimmungswahrscheinlichkeit anpassen.
Anpassungsregeln
Mit Anpassungsregeln können Sie die Genauigkeit der Erkennung optimieren, indem Sie die Wahrscheinlichkeitswerte von Ergebnissen basierend auf dem Kontext, in dem sie auftreten, erhöhen (auch als Boosting bezeichnet) oder verringern.
Anpassungsregeln sind in folgenden Situationen nützlich:
Sie möchten den Wahrscheinlichkeitswert eines Ziel-infoType-Ergebnisses ändern, wenn sich das Ergebnis mit einem Kontext-infoType-Ergebnis überschneidet. Sie können beispielsweise die Wahrscheinlichkeitswerte von
PERSON_NAME-Ergebnissen erhöhen, die in Dokumenten erkannt werden, die mitDOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTHübereinstimmen.Sie möchten den Wahrscheinlichkeitswert eines Ziel-InfoType-Ergebnisses basierend auf seiner räumlichen Beziehung zu anderen erkannten Ergebnissen im Bild ändern. Erhöhen Sie beispielsweise die Wahrscheinlichkeitswerte von
GENERIC_ID-Ergebnissen, die in Bildern erkannt werden, die mitOBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARDübereinstimmen.
Übersicht über die Adjustment Rules API
Sensitive Data Protection definiert eine Anpassungsregel im Objekt AdjustmentRule. In AdjustmentRule geben Sie Folgendes an:
Eines der folgenden Betriebssysteme:
Ein
AdjustByMatchingInfoTypes-Objekt, das den Wahrscheinlichkeitswert eines Ziel-infoType-Ergebnisses anpasst, wenn sich dieses Ergebnis mit dem Ergebnis eines Kontext-infoType überschneidet. Dieses Objekt enthält Folgendes:- Eine Liste von Kontext-infoTypes, die verwendet werden, um zu bestimmen, ob das Ziel-infoType-Ergebnis angepasst werden soll.
- Ein
min_likelihood-Wert für die Kontext-infoTypes. Wenn der Wahrscheinlichkeitswert eines erkannten Kontextergebnisses unter diesem Wert liegt, passt Sensitive Data Protection die Wahrscheinlichkeit des Zielergebnisses nicht an. - Ein
matching_type-Wert, der aufMATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCHfestgelegt werden muss.
Ein
AdjustByImageFindings-Objekt, das den Wahrscheinlichkeitswert eines Ziel-infoType-Ergebnisses anpasst, wenn der Begrenzungsrahmen eines Kontext-infoType die angegebene Beziehung zum Ziel-infoType-Ergebnis hat. Dieses Objekt enthält Folgendes:Eine Liste von Kontext-infoTypes, die verwendet werden, um zu bestimmen, ob das Ziel-infoType-Ergebnis angepasst werden soll.
Ein
ImageContainmentType-Objekt, das die erforderliche räumliche Beziehung zwischen den Begrenzungsrahmen der Ziel- und Kontextbefunde angibt. Wenn diese Anforderung nicht erfüllt ist, passt Sensitive Data Protection die Wahrscheinlichkeit des Ziel-infoType-Ergebnisses nicht an.Ein
min_likelihood-Wert für die Kontext-infoTypes. Wenn der Wahrscheinlichkeitswert eines erkannten Kontextergebnisses unter diesem Wert liegt, passt Sensitive Data Protection die Wahrscheinlichkeit des Zielergebnisses nicht an.
AdjustByImageFindingswird für TIFF-Bilder nicht unterstützt. Einecontent.inspect-Anfrage, die diese Regel für ein TIFF-Bild enthält, schlägt fehl.
Ein
likelihood_adjustment-Objekt, das die neue Wahrscheinlichkeit entweder als festen Wert oder als relative Anpassung angibt.
Beispielszenarien für Anpassungsregeln
In den folgenden JSON-Snippets wird gezeigt, wie Anpassungsregeln für verschiedene Szenarien konfiguriert werden.
Wahrscheinlichkeit des Personennamens bei Verwendung in einem Gesundheitsdokument erhöhen
Im folgenden Beispiel wird der Wahrscheinlichkeitswert eines PERSON_NAME-Ergebnisses auf VERY_LIKELY erhöht, wenn sich das Ergebnis mit einem DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH-Ergebnis überschneidet.
{
"parent": "projects/PROJECT_ID",
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByMatchingInfoTypes": {
"infoTypes": [
{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}
],
"minLikelihood": "POSSIBLE",
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
},
"item": {
"value": "My name is John and my arm is broken."
}
}
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die ID des Projekts, das mit Ihrer Anfrage verknüpft ist.
Wahrscheinlichkeit des Personennamens in einem Gesundheitsdokument erhöhen und das Gesundheitsdokument ausschließen
Im folgenden Beispiel wird der Wahrscheinlichkeitswert eines PERSON_NAME-Ergebnisses auf VERY_LIKELY erhöht, wenn sich das Ergebnis mit einem DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH-Ergebnis überschneidet. Um das Rauschen zu reduzieren, wird in diesem Beispiel eine zweite Regel angegeben, die DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH-Ergebnisse aus den Prüfergebnissen ausschließt.
Die Reihenfolge, in der die Regeln in einem Regelsatz angegeben werden, ist wichtig. In diesem Beispiel wird die Anpassungsregel vor der Ausschlussregel angegeben, damit die DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH-Ergebnisse verwendet werden können, um Kontext für die Anpassungsregel bereitzustellen. Wenn Sie zuerst die Ausschlussregel angeben, werden die DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH-Ergebnisse aus dem Ergebnissatz ausgeschlossen, bevor sie verwendet werden können, um Kontext für die Anpassungsregel bereitzustellen.
{
"parent": "projects/PROJECT_ID",
"inspectConfig": {
"infoTypes": [{
"name": "PERSON_NAME"
}, {
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"minLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"ruleSet": [{
"infoTypes": [{
"name": "PERSON_NAME"
}],
"rules": [{
"adjustmentRule": {
"adjustByMatchingInfoTypes": {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"minLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}]
}, {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"rules": [{
"exclusionRule": {
"excludeInfoTypes": {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}]
}]
},
"item": {
"value": "My name is John and my arm is broken."
}
}
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die ID des Projekts, das mit Ihrer Anfrage verknüpft ist.
Wahrscheinlichkeit einer Person auf einem Lichtbildausweis erhöhen
Im folgenden Beispiel wird der Wahrscheinlichkeitswert eines OBJECT_TYPE/PERSON-Ergebnisses auf VERY_LIKELY erhöht, wenn es im Begrenzungsrahmen eines OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD-Ergebnisses erscheint.
...
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
},
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD"
}
],
"imageContainmentType": {
"encloses": {}
},
"minLikelihood": "POSSIBLE"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
}
...
Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Reisepass personenbezogene Kennungen enthält
Im folgenden Beispiel wird der Wahrscheinlichkeitswert eines OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT-Ergebnisses auf VERY_LIKELY erhöht, wenn ein PERSON_NAME- oder DATE_OF_BIRTH-Ergebnis vollständig darin enthalten ist.
...
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
},
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DATE_OF_BIRTH"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DATE_OF_BIRTH"
}
],
"imageContainmentType": {
"fullyInside": {}
},
"minLikelihood": "POSSIBLE"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
}
...
Szenario mit mehreren Prüfregeln
Das folgende JSON-Snippet InspectConfig und Code in mehreren Sprachen veranschaulicht die Anwendung von Ausschluss- und Hotword-Regeln. Der Regelsatz dieses Snippets enthält sowohl Hotword-Regeln als auch Ausschlussregeln für Wörterbücher und reguläre Ausdrücke. Beachten Sie, dass die vier Regeln in einem Array innerhalb des rules-Elements angegeben sind.
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.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
},
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"doctor"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"UNLIKELY"
}
}
},
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Quasimodo"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
},
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":"REDACTED"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Überlappende infoType-Detektoren
Es ist möglich, einen benutzerdefinierten infoType-Detektor zu definieren, der denselben Namen wie ein integrierter infoType-Detektor hat. Wie in dem Beispiel im Abschnitt "Hotword-Regel – Beispielszenarien" gezeigt, werden beim Erstellen eines benutzerdefinierten infoType-Detektors mit demselben Namen wie ein integrierter infoType alle vom neuen infoType-Detektor erkannten Ergebnisse zu denen vom integrierten Detektor hinzugefügt. Dies gilt nur, solange der integrierte infoType in der Liste der infoTypes im InspectConfig-Objekt angegeben ist.
Wenn Sie neue benutzerdefinierte infoType-Detektoren erstellen, testen Sie sie gründlich auf Beispielinhalt, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren.