Les détecteurs d'infoTypes intégrés de Sensitive Data Protection sont efficaces pour identifier les types courants de données sensibles. Les détecteurs d'infoTypes personnalisés vous permettent de personnaliser entièrement vos propres détecteurs de données sensibles. Les règles d'inspection permettent d'affiner les résultats d'analyse renvoyés par Sensitive Data Protection en modifiant le mécanisme de détection d'un détecteur d'infoType donné.
Si vous souhaitez exclure ou inclure d'autres valeurs dans les résultats renvoyés par un détecteur d'infoTypes intégré, vous pouvez créer un infoType personnalisé à partir de zéro et définir tous les critères que Sensitive Data Protection doit rechercher. Vous pouvez également affiner les résultats renvoyés par les détecteurs intégrés ou personnalisés de Sensitive Data Protection en fonction des critères que vous spécifiez. Pour ce faire, vous pouvez ajouter des règles d'inspection permettant de réduire le bruit, d'accroître la précision et le rappel ou d'ajuster le niveau de probabilité des résultats de l'analyse.
Sur cette page, nous vous expliquons comment vous servir des deux types de règles d'inspection pour exclure certains résultats ou en ajouter d'autres, le tout selon des critères personnalisés que vous spécifiez. Vous trouverez également plusieurs scénarios dans lesquels vous pourriez être amené à modifier un détecteur d'infoType existant.
Les types de règles d'inspection suivants sont disponibles :
- Les règles d'exclusion, qui permettent d'exclure des résultats faux ou indésirables
- Règles relatives aux mots clés, qui permettent de détecter des résultats supplémentaires dans le contenu textuel.
- Règles d'ajustement, qui permettent d'ajuster la probabilité des résultats en fonction du contexte dans lequel ils apparaissent.
InfoTypes cibles et contextuels
Ce document utilise les termes suivants pour désigner les infoTypes d'un ensemble de règles.
- InfoType cible : infoType que Sensitive Data Protection exclut ou ajuste lorsque les conditions définies dans l'ensemble de règles sont remplies.
- InfoType contextuel : infoType qui, s'il est détecté, fournit un contexte sur un infoType cible. Sensitive Data Protection utilise des infoTypes de contexte pour déterminer s'il doit exclure ou ajuster un infoType cible.
Ordre et enchaînement des règles
La protection des données sensibles applique les règles dans l'ordre que vous spécifiez dans l'ensemble de règles. Par conséquent, l'ordre de vos règles peut affecter les résultats de l'opération Sensitive Data Protection. Pour obtenir un exemple, consultez la section Augmenter la probabilité d'un nom de personne dans un document de santé et exclure le document de santé de ce document.
Règles d'exclusion
Les règles d'exclusion sont utiles dans les situations suivantes :
- Vous souhaitez exclure les doubles dans les correspondances identifiées, qui surviennent en cas de chevauchement de détecteurs d'infoTypes. Par exemple, vous recherchez des adresses e-mail et des numéros de téléphone, mais vous obtenez deux correspondances pour les adresses e-mail contenant des numéros de téléphone, telles que "256-555-0764@example.org".
- Vous constatez du bruit dans les résultats de l'analyse. Par exemple, vous constatez que la recherche d'adresses e-mail légitimes renvoie la même adresse e-mail factice (example@example.com) ou le même domaine (example.com) à plusieurs reprises.
- Vous disposez d'une liste de termes, d'expressions ou de combinaisons de caractères que vous souhaitez exclure des résultats.
- Vous souhaitez exclure une colonne entière de données des résultats.
- Vous souhaitez exclure les résultats proches d'une chaîne correspondant à une expression régulière.
- Vous souhaitez exclure les résultats dans les images en fonction de leur relation spatiale avec d'autres résultats détectés dans l'image.
Présentation de l'API des règles d'exclusion
Sensitive Data Protection définit une règle d'exclusion dans l'objet ExclusionRule. Dans ExclusionRule, vous spécifiez l'un des éléments suivants :
- Un objet
Dictionary, qui contient une liste de chaînes à exclure des résultats. - Un objet
Regex, qui définit un modèle d'expression régulière. Les chaînes correspondant au modèle sont exclues des résultats. - Un objet
ExcludeInfoTypes, qui contient un tableau de détecteurs d'infoTypes. Si un résultat correspond à l'un des détecteurs d'infoTypes listés ici, il est exclu des résultats. Un objet
ExcludeByHotword, qui contient les éléments suivants :- Expression régulière qui définit le mot clé.
- Une valeur de proximité qui définit la distance maximale entre le mot clé et le résultat.
Si le résultat se trouve dans la proximité définie, il est exclu des résultats. Pour les tableaux, ce type de règle d'exclusion vous permet d'exclure une colonne entière de données des résultats.
Un objet
ExcludeByImageFindings, qui contient les éléments suivants :Liste des infoTypes de contexte, qui permettent de déterminer s'il faut exclure un résultat d'infoType cible.
Objet
ImageContainmentTypequi spécifie la relation spatiale requise entre les cadres de délimitation des résultats de la cible et du contexte. Si cette condition n'est pas remplie, Sensitive Data Protection n'exclut pas le résultat de l'infoType cible.
Sensitive Data Protection exclut un résultat d'infoType cible si le cadre de délimitation d'un infoType de contexte présente la relation spécifiée avec le résultat d'infoType cible. Lorsque vous utilisez
ExcludeByImageFindings, vous devez définir le champmatchingTypesurMATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC.ExcludeByImageFindingsn'est pas compatible avec les images TIFF. Une requêtecontent.inspectqui inclut cette règle pour une image TIFF échoue.
Scénarios d'exemples avec les règles d'exclusion
Chacun des extraits JSON suivants illustre comment configurer Sensitive Data Protection pour le scénario donné.
Exclure des adresses e-mail spécifiques lors de l'analyse réalisée par le détecteur EMAIL_ADDRESS
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il doit éviter de faire correspondre "example@example.com" dans une analyse qui utilise le détecteur d'infoType EMAIL_ADDRESS :
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"example@example.com"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure les adresses e-mail associées à un domaine spécifique lors de l'analyse réalisée par le détecteur EMAIL_ADDRESS
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il doit éviter de faire correspondre les adresses e-mail se terminant par "@example.com" dans une analyse qui utilise le détecteur d'infoType EMAIL_ADDRESS :
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":".+@example.com"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure toutes les correspondances incluant la sous-chaîne "TEST"
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages montrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il doit exclure de la liste spécifiée d'infoTypes tous les résultats incluant le jeton "TEST".
Notez que la correspondance est établie sur "TEST" en tant que jeton, et non en tant que sous-chaîne. Par conséquent, même si quelque chose comme "TEST@email.com" correspond, "TESTER@email.com" ne correspondra pas. Si vous souhaitez mettre en correspondance une sous-chaîne, utilisez une expression régulière dans la règle d'exclusion au lieu d'un dictionnaire.
C#
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure toutes les correspondances incluant la sous-chaîne "Jimmy" lors d'une analyse utilisant un détecteur d'infoType personnalisé
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il doit éviter de faire correspondre le nom "Jimmy" dans une analyse qui utilise le détecteur d'expression régulière personnalisé spécifié :
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure les correspondances lors d'une analyse utilisant le détecteur PERSON_NAME s'il y a chevauchement avec un détecteur personnalisé
Dans ce scénario, l'utilisateur ne souhaite pas qu'une correspondance issue d'une analyse Sensitive Data Protection à l'aide du détecteur intégré PERSON_NAME soit renvoyée si la correspondance est également détectée lors d'une analyse à l'aide du détecteur d'expression régulière personnalisé défini dans la première partie de l'extrait de code.
L'extrait de code JSON et le code suivants dans plusieurs langages spécifient à la fois
un détecteur d'expression régulière personnalisé et une règle d'exclusion dans le
InspectConfig.
Le détecteur d'expression régulière personnalisé spécifie les noms à exclure des résultats. La
règle d'exclusion indique que tout résultat renvoyé par une analyse sur
PERSON_NAME et qui correspond également avec le détecteur d'expression régulière, est
exclu. Notez que, dans ce cas, le détecteur VIP_DETECTOR est identifié comme
EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE, de sorte qu'il ne produise aucun résultat lui-même. Il ne fait
qu'affecter les résultats obtenus par le détecteur PERSON_NAME.
C#
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure les correspondances lors d'une analyse utilisant le détecteur PERSON_NAME s'il y a chevauchement avec le détecteur EMAIL_ADDRESS
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il ne doit renvoyer qu'une seule correspondance dans le cas où les correspondances pour le détecteur PERSON_NAME chevauchent les correspondances pour le détecteur EMAIL_ADDRESS.
Cela permet d'éviter les cas où une adresse e-mail telle que "james@example.com" génère une correspondance avec chacun des deux détecteurs PERSON_NAME et EMAIL_ADDRESS.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Exclure les correspondances sur les noms de domaines faisant partie d'adresses e-mail lors d'une analyse utilisant le détecteur DOMAIN_NAME
L'extrait JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent comment indiquer à Sensitive Data Protection, à l'aide d'un InspectConfig, qu'il ne doit renvoyer les correspondances pour une analyse de détecteur DOMAIN_NAME que si la correspondance ne chevauche pas une correspondance dans une analyse de détecteur EMAIL_ADDRESS. Dans ce scénario, l'analyse principale est une analyse réalisée avec le détecteur DOMAIN_NAME. L'utilisateur ne souhaite pas qu'une correspondance de nom de domaine apparaisse dans les résultats si le nom de domaine figure dans une adresse e-mail :
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Omettre les correspondances si elles se trouvent à proximité d'une chaîne
L'exemple suivant montre comment exclure les correspondances sur le détecteur d'infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER si le mot "SKU" se trouve dans les 10 caractères précédant ou suivant le résultat.
En raison de la règle d'exclusion, cet exemple ne classe pas 222-22-2222 comme un numéro de sécurité sociale américain possible.
{
"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
}
}
Omettre les résultats dans une colonne de données entière
L'exemple suivant montre comment exclure les résultats d'une colonne entière de données tabulaires si le nom de cette colonne correspond à une expression régulière. Ici, tout résultat correspondant au détecteur d'infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER est exclu des résultats s'il se trouve dans la colonne Faux numéro de sécurité sociale.
Cet exemple ne renvoie que 222-22-2222, car 111-11-1111 se trouve dans la colonne Faux numéro de sécurité sociale.
{
"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"
}
}
Omettre les résultats dans les images en fonction des relations spatiales
Les extraits JSON suivants montrent comment configurer Sensitive Data Protection pour exclure les résultats dans les images en fonction de leur relation spatiale avec d'autres objets détectés.
Exclure une détection de personne si elle fait partie d'un passeport
Cette règle exclut les résultats de type "personne" (OBJECT_TYPE/PERSON) lorsqu'ils sont contenus dans un résultat de type "passeport" (OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT).
{
"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"
}
}
]
}
]
}
}
Exclure une détection de plaque d'immatriculation si elle contient un VIN
Cette règle exclut un résultat de plaque d'immatriculation (OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE) si un résultat VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER se trouve entièrement à l'intérieur.
{
"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"
}
}
]
}
]
}
}
Règles relatives aux mots clés
Les règles relatives aux mots clés sont utiles dans les situations suivantes :
- Vous souhaitez modifier les valeurs de probabilité affectées aux résultats de l'analyse en fonction de leur proximité avec un mot clé. Par exemple, vous pourriez souhaiter augmenter la valeur de probabilité des correspondances de noms de patients selon la proximité de ces noms avec le mot "patient".
- Lors de l'inspection de données tabulaires structurées, vous souhaitez modifier les valeurs de probabilité attribuées aux correspondances en fonction d'un nom d'en-tête de colonne. Par exemple, vous souhaitez définir une valeur de probabilité supérieure pour le paramètre
US_SOCIAL_SECURITY_NUMBERlorsqu'il se trouve dans une colonne avec l'en-têteACCOUNT_ID.
Présentation de l'API des règles relatives aux mots clés
Dans l'objet InspectionRule de Sensitive Data Protection, vous spécifiez un objet HotwordRule, qui ajuste la probabilité des résultats à proximité de certains mots clés.
Les objets InspectionRule sont regroupés en tant qu'ensemble de règles dans un objet InspectionRuleSet, comprenant la liste des détecteurs d'infoTypes auxquels elles s'appliquent. Les règles d'un ensemble de règles sont appliquées dans l'ordre spécifié.
Exemples de scénarios concernant les règles relatives aux mots clés
L'extrait de code suivant montre comment configurer une règle relative aux mots clés.
Augmenter la probabilité d'une correspondance avec PERSON_NAME si le mot clé "patient" figure à proximité
L'extrait de code JSON et le code suivants dans plusieurs langages illustrent l'utilisation de la
propriété InspectConfig
pour rechercher des noms de patients via l'analyse d'une base de données médicale. Vous pouvez utiliser le détecteur d'infoTypes PERSON_NAME intégré de Sensitive Data Protection, mais Sensitive Data Protection détectera alors tous les noms de personnes, et pas seulement les noms des patients. Pour résoudre ce problème, vous pouvez inclure une règle relative aux mots clés qui recherche le mot "patient" à proximité du premier caractère des correspondances potentielles. Vous pouvez ensuite attribuer aux résultats correspondant à ce modèle une valeur de probabilité "very_likely" (très probable), car ils répondent à vos critères spéciaux. Lorsque vous définissez la valeur minimale de Likelihood sur VERY_LIKELY dans InspectConfig, cela garantit que seules les correspondances atteignant ce niveau de probabilité figureront dans les résultats.
C#
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Sensitive Data Protection, consultez Bibliothèques clientes Sensitive Data Protection.
Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
...
Pour en savoir plus sur les mots clés, consultez la page Personnaliser la probabilité de correspondance.
Règles d'ajustement
Les règles d'ajustement peuvent vous aider à affiner la précision de la détection en augmentant (également appelé boosting) ou en diminuant les valeurs de probabilité des résultats en fonction du contexte dans lequel ils apparaissent.
Les règles d'ajustement sont utiles dans les situations suivantes :
Vous souhaitez modifier la valeur de probabilité d'un résultat d'infoType cible si ce résultat chevauche un résultat d'infoType de contexte. Par exemple, augmentez les valeurs de probabilité des résultats
PERSON_NAMEdétectés dans les documents correspondant àDOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH.Vous souhaitez modifier la valeur de probabilité d'un résultat d'infoType cible en fonction de sa relation spatiale avec d'autres résultats détectés dans l'image. Par exemple, augmentez les valeurs de probabilité des résultats
GENERIC_IDdétectés dans les images correspondant àOBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD.
Présentation de l'API des règles d'ajustement
La protection des données sensibles définit une règle d'ajustement dans l'objet AdjustmentRule. Dans AdjustmentRule, vous spécifiez les éléments suivants :
Choisissez l'une des options suivantes :
Un objet
AdjustByMatchingInfoTypes, qui ajuste la valeur de probabilité d'un résultat d'infoType cible si ce résultat chevauche un résultat d'infoType de contexte. Cet objet contient les éléments suivants :- Liste d'infoTypes contextuels, qui permettent de déterminer s'il faut ajuster le résultat de l'infoType cible.
- Une valeur
min_likelihoodpour les infoTypes contextuels. Si la valeur de probabilité d'un résultat de contexte détecté est inférieure à cette valeur, Sensitive Data Protection n'ajuste pas la probabilité du résultat cible. - Une valeur
matching_typequi doit être définie surMATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH.
Un objet
AdjustByImageFindings, qui ajuste la valeur de probabilité d'un résultat d'infoType cible si le cadre de délimitation d'un infoType de contexte présente la relation spécifiée avec le résultat d'infoType cible. Cet objet contient les éléments suivants :Liste d'infoTypes contextuels, qui permettent de déterminer s'il faut ajuster le résultat de l'infoType cible.
Un objet
ImageContainmentType, qui spécifie la relation spatiale requise entre les cadres de délimitation des résultats cibles et contextuels. Si cette exigence n'est pas remplie, Sensitive Data Protection n'ajuste pas la probabilité du résultat de l'infoType cible.Une valeur
min_likelihoodpour les infoTypes contextuels. Si la valeur de probabilité d'un résultat de contexte détecté est inférieure à cette valeur, Sensitive Data Protection n'ajuste pas la probabilité du résultat cible.
AdjustByImageFindingsn'est pas compatible avec les images TIFF. Une requêtecontent.inspectqui inclut cette règle pour une image TIFF échoue.
Un objet
likelihood_adjustment, qui spécifie la nouvelle probabilité sous la forme d'une valeur fixe ou d'un ajustement relatif.
Exemples de scénarios de règles d'ajustement
Les extraits JSON suivants montrent comment configurer des règles d'ajustement pour différents scénarios.
Augmenter la probabilité d'un nom de personne lorsqu'il est utilisé dans un document de santé
L'exemple suivant augmente la valeur de probabilité d'un résultat PERSON_NAME à VERY_LIKELY si le résultat chevauche un résultat DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH.
{
"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."
}
}
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet associé à votre demande.
Augmenter la probabilité d'un nom de personne dans un document de santé et exclure le document de santé
L'exemple suivant augmente la valeur de probabilité d'un résultat PERSON_NAME à VERY_LIKELY si le résultat chevauche un résultat DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH. Pour réduire le bruit, cet exemple spécifie une deuxième règle, qui exclut les résultats DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH des résultats d'inspection.
L'ordre dans lequel les règles d'un ensemble de règles sont spécifiées est important. Dans cet exemple, la règle d'ajustement est spécifiée avant la règle d'exclusion, de sorte que les résultats DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH puissent être utilisés pour fournir un contexte à la règle d'ajustement. Si vous spécifiez d'abord la règle d'exclusion, les résultats DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH sont exclus de l'ensemble de résultats avant de pouvoir être utilisés pour fournir un contexte à la règle d'ajustement.
{
"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."
}
}
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet associé à votre demande.
Augmenter la probabilité d'une personne sur une carte d'identité avec photo
L'exemple suivant augmente la valeur de probabilité d'un résultat OBJECT_TYPE/PERSON à VERY_LIKELY s'il apparaît dans le cadre de délimitation d'un résultat OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD.
...
"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"
}
}
}
]
}
]
}
...
Augmenter la probabilité d'un passeport contenant des identifiants personnels
L'exemple suivant augmente la valeur de probabilité d'un résultat OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT à VERY_LIKELY si un résultat PERSON_NAME ou DATE_OF_BIRTH se trouve entièrement à l'intérieur.
...
"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"
}
}
}
]
}
]
}
...
Scénario utilisant plusieurs règles d'inspection
L'extrait JSON InspectConfig et le code dans plusieurs langages suivants illustrent l'application des règles d'exclusion et des règles relatives aux mots clés. L'ensemble de règles de cet extrait inclut à la fois des règles relatives aux mots clés et
des règles d'exclusion basées sur un dictionnaire et des expressions régulières. Notez que les quatre règles sont spécifiées
dans un tableau au sein de l'élément rules.
C#
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
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Python
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Pour vous authentifier auprès de Sensitive Data Protection, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
REST
Pour découvrir comment utiliser le format JSON avec l'API DLP, consultez le démarrage rapide JSON.
...
"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"
}
}
]
}
]
}
...
Chevauchement de détecteurs d'infoTypes
Il est possible de définir un détecteur d'infoType personnalisé qui porte le même nom qu'un détecteur d'infoType intégré. Comme illustré dans l'exemple de la section Exemples de scénarios concernant les règles relatives aux mots clés, lorsque vous créez un détecteur d'infoType personnalisé portant le même nom qu'un infoType intégré, toutes les correspondances identifiées par le nouveau détecteur d'infoType sont ajoutées à celles identifiées par le détecteur intégré. Cela nécessite toutefois que l'infoType intégré soit spécifié dans la liste des infoTypes de l'objet InspectConfig.
Lorsque vous créez des détecteurs d'infoTypes personnalisés, testez-les minutieusement avec du contenu d'exemple pour vous assurer qu'ils fonctionnent comme prévu.