I rilevatori di infoType integrati di Sensitive Data Protection sono efficaci per trovare i tipi comuni di dati sensibili. I rilevatori infoType personalizzati ti consentono di personalizzare completamente il tuo rilevatore di dati sensibili. Le regole di ispezione consentono di perfezionare i risultati della scansione restituiti da Sensitive Data Protection modificando il meccanismo di rilevamento di un determinato rilevatore di infoType.
Se vuoi escludere o includere più valori dai risultati restituiti da un rilevatore di infoType integrato, puoi creare un nuovo infoType personalizzato da zero e definire tutti i criteri che Sensitive Data Protection deve cercare. In alternativa, puoi perfezionare i risultati restituiti dai rilevatori integrati o personalizzati di Sensitive Data Protection in base ai criteri che specifichi. A questo scopo, puoi aggiungere regole di ispezione che possono contribuire a ridurre il rumore, aumentare la precisione e il richiamo o regolare la certezza della probabilità dei risultati della scansione.
Questo argomento spiega come utilizzare i due tipi di regole di ispezione per escludere determinati risultati o aggiungerne altri, in base ai criteri personalizzati che specifichi. In questo argomento vengono presentati diversi scenari in cui potresti voler modificare un detector di infoType esistente.
Sono disponibili i seguenti tipi di regole di ispezione:
- Regole di esclusione, che aiutano a escludere risultati falsi o indesiderati.
- Regole hotword, che aiutano a rilevare ulteriori risultati nei contenuti di testo.
- Regole di aggiustamento, che aiutano a regolare la probabilità dei risultati in base al contesto in cui vengono visualizzati.
InfoType target e di contesto
Questo documento utilizza i seguenti termini per fare riferimento agli infoType in un set di regole.
- InfoType target: un infoType che Sensitive Data Protection esclude o modifica quando vengono soddisfatte le condizioni definite nel set di regole.
- InfoType di contesto: un infoType che, se rilevato, fornisce il contesto di un infoType target. Sensitive Data Protection utilizza gli infoType di contesto per determinare se deve escludere o modificare un infoType target.
Ordine e concatenamento delle regole
Sensitive Data Protection applica le regole nell'ordine in cui le specifichi nel set di regole. Pertanto, l'ordine delle regole può influire sui risultati dell'operazione di Sensitive Data Protection. Per un esempio, consulta Aumenta la probabilità del nome di una persona in un documento sanitario ed escludi il documento sanitario in questo documento.
Regole di esclusione
Le regole di esclusione sono utili in situazioni come le seguenti:
- Vuoi escludere le corrispondenze di scansione duplicate nei risultati causate da rilevatori infoType sovrapposti. Ad esempio, stai cercando indirizzi email e numeri di telefono, ma ricevi due risultati per indirizzi email con numeri di telefono, ad esempio "206-555-0764@example.org".
- I risultati della scansione sono disturbati. Ad esempio, se vedi lo stesso indirizzo email fittizio (ad esempio example@example.com) o dominio (ad esempio "example.com") restituito un numero eccessivo di volte da una scansione per indirizzi email legittimi.
- Hai un elenco di termini, frasi o combinazioni di caratteri che vuoi escludere dai risultati.
- Vuoi escludere un'intera colonna di dati dai risultati.
- Vuoi escludere i risultati vicini a una stringa che corrisponde a un'espressione regolare.
- Vuoi escludere i risultati nelle immagini in base alla loro relazione spaziale con altri risultati rilevati nell'immagine.
Panoramica dell'API per le regole di esclusione
Sensitive Data Protection definisce una regola esclusiva nell'oggetto ExclusionRule. All'interno di ExclusionRule, specifica una delle seguenti opzioni:
- Un oggetto
Dictionary, che contiene un elenco di stringhe da escludere dai risultati. - Un oggetto
Regex, che definisce un pattern di espressione regolare. Le stringhe che corrispondono al pattern vengono escluse dai risultati. - Un oggetto
ExcludeInfoTypes, che contiene un array di rilevatori di infoType. Se un risultato corrisponde a uno dei rilevatori di infoType elencati qui, viene escluso dai risultati. Un oggetto
ExcludeByHotword, che contiene quanto segue:- Un'espressione regolare che definisce la hotword.
- Un valore di prossimità che definisce quanto l'hotword deve essere vicina al risultato.
Se il risultato rientra nella prossimità impostata, viene escluso dai risultati. Per le tabelle, questo tipo di regola di esclusione consente di escludere un'intera colonna di dati dai risultati.
Un oggetto
ExcludeByImageFindings, che contiene quanto segue:Un elenco di infoType di contesto, utilizzati per determinare se escludere un risultato dell'infoType target.
Un oggetto
ImageContainmentTypeche specifica la relazione spaziale richiesta tra i riquadri di delimitazione dei risultati target e di contesto. Se questo requisito non viene soddisfatto, Sensitive Data Protection non esclude il risultato infoType target.
Sensitive Data Protection esclude un risultato di un infoType target se il riquadro di delimitazione di un infoType di contesto ha la relazione specificata con il risultato dell'infoType target. Quando utilizzi
ExcludeByImageFindings, devi impostare il campomatchingTypesuMATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC.ExcludeByImageFindingsnon è supportato per le immagini TIFF. Una richiestacontent.inspectche include questa regola per un'immagine TIFF non va a buon fine.
Scenari di esempio di regole di esclusione
Ognuno dei seguenti snippet JSON illustra come configurare Sensitive Data Protection per lo scenario specificato.
Ometti un indirizzo email specifico dalla scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diversi linguaggi illustrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, che deve evitare la corrispondenza con "example@example.com" in una scansione che utilizza il rilevatore infoType EMAIL_ADDRESS:
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"example@example.com"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti gli indirizzi email che terminano con un dominio specifico dalla scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS
Il seguente snippet JSON e il codice in diversi linguaggi mostrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, di evitare la corrispondenza con gli indirizzi email che terminano con "@example.com" in una scansione che utilizza il rilevatore di infoType EMAIL_ADDRESS:
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":".+@example.com"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze di scansione che includono la sottostringa "TEST"
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diversi linguaggi mostrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, di escludere i risultati che includono il token "TEST" dall'elenco specificato di infoType.
Tieni presente che la corrispondenza viene trovata con "TEST" come token, non come sottostringa, quindi, anche se un indirizzo come "TEST@email.com" corrisponderà, "TESTER@email.com" non corrisponderà. Se vuoi trovare una corrispondenza con una sottostringa, utilizza un'espressione regolare nella regola esclusiva anziché un dizionario.
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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PHP
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze della scansione che includono la sottostringa "Jimmy" da una scansione del rilevatore infoType personalizzato
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diverse lingue mostrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, di evitare la corrispondenza con il nome "Jimmy" in una scansione che utilizza il rilevatore di espressioni regolari personalizzate specificato:
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze di una scansione del rilevatore PERSON_NAME che si sovrappongono a un rilevatore personalizzato
In questo scenario, l'utente non vuole che venga restituita una corrispondenza da una scansione di Sensitive Data Protection che utilizza il rilevatore integrato PERSON_NAME se la corrispondenza viene trovata anche in una scansione che utilizza il rilevatore di espressioni regolari personalizzate definito nella prima parte dello snippet.
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diversi linguaggi specificano sia un rilevatore regex personalizzato sia una regola di esclusione in InspectConfig.
Il rilevatore di espressioni regolari personalizzate specifica i nomi da escludere dai risultati. La regola di esclusione specifica che se i risultati restituiti da una scansione per PERSON_NAME corrispondono anche al rilevatore di espressioni regolari personalizzate, vengono omessi. Tieni presente che in questo caso VIP_DETECTOR è contrassegnato come EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE, quindi non produrrà risultati. Verranno interessati solo i risultati generati dal rilevatore PERSON_NAME.
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze sul rilevatore PERSON_NAME se corrispondono anche al rilevatore EMAIL_ADDRESS
Il seguente snippet JSON e il codice in diversi linguaggi mostrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, che deve restituire una sola corrispondenza nel caso in cui le corrispondenze per il rilevatore PERSON_NAME si sovrappongano alle corrispondenze per il rilevatore EMAIL_ADDRESS.
In questo modo si evita che un indirizzo email come "james@example.com" corrisponda sia ai rilevatori PERSON_NAME sia ai rilevatori EMAIL_ADDRESS.
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze sui nomi di dominio che fanno parte di indirizzi email in una scansione del rilevatore DOMAIN_NAME
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diversi linguaggi mostrano come indicare a Sensitive Data Protection, utilizzando un InspectConfig, che deve restituire solo le corrispondenze per una scansione del rilevatore DOMAIN_NAME se la corrispondenza non si sovrappone a una corrispondenza in una scansione del rilevatore EMAIL_ADDRESS. In questo scenario, la scansione principale è una scansione del rilevatore DOMAIN_NAME. L'utente non vuole che nei risultati venga restituita una corrispondenza del nome di dominio se questo viene utilizzato in un indirizzo email:
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Ometti le corrispondenze se si trovano vicino a una stringa
L'esempio seguente illustra come escludere le corrispondenze nel rilevatore di infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER se la parola "SKU" si trova entro 10 caratteri prima o 10 caratteri dopo il risultato.
A causa della regola di esclusione, questo esempio non classifica 222-22-2222 come un possibile numero di previdenza sociale degli Stati Uniti.
{
"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
}
}
Ometti i risultati in un'intera colonna di dati
L'esempio seguente illustra come escludere i risultati in un'intera colonna di dati tabulari se il nome della colonna corrisponde a un'espressione regolare. In questo caso, qualsiasi risultato che corrisponde al rilevatore di infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER viene escluso dai risultati se si trova nella colonna Numero di previdenza sociale fittizio.
Questo esempio restituisce solo 222-22-2222, perché 111-11-1111 si trova nella colonna Fake
Social Security Number.
{
"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"
}
}
Ometti i risultati nelle immagini in base alle relazioni spaziali
I seguenti snippet JSON illustrano come configurare Sensitive Data Protection per escludere i risultati nelle immagini in base alla loro relazione spaziale con altri oggetti rilevati.
Escludi un risultato relativo a una persona se fa parte di un passaporto
Questa regola esclude i risultati relativi alle persone (OBJECT_TYPE/PERSON) quando sono contenuti in un risultato relativo ai passaporti (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"
}
}
]
}
]
}
}
Escludi un risultato relativo alla targa se contiene un VIN
Questa regola esclude un risultato di una targa (OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE) se un risultato VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER è completamente al suo interno.
{
"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"
}
}
]
}
]
}
}
Regole hotword
Le regole hotword sono utili in situazioni come le seguenti:
- Vuoi modificare i valori di probabilità assegnati alle corrispondenze di scansione in base alla vicinanza della corrispondenza a una hotword. Ad esempio, vuoi impostare un valore di probabilità più elevato per le corrispondenze con i nomi dei pazienti in base alla vicinanza dei nomi alla parola "paziente".
- Quando esamini dati tabulari strutturati, vuoi modificare i valori di probabilità assegnati alle corrispondenze in base al nome di un'intestazione di colonna. Ad esempio, vuoi impostare un valore di probabilità più elevato per
US_SOCIAL_SECURITY_NUMBERquando viene trovato in una colonna con intestazioneACCOUNT_ID.
Panoramica dell'API Hotword Rules
All'interno dell'oggetto InspectionRule di Sensitive Data Protection, specifichi un oggetto HotwordRule, che regola la probabilità dei risultati entro una determinata prossimità delle hotword.
Gli oggetti InspectionRule sono raggruppati come "set di regole" in un oggetto InspectionRuleSet, insieme a un elenco di rilevatori di infoType a cui si applica il set di regole. Le regole
all'interno di un set di regole vengono applicate nell'ordine specificato.
Scenari di esempio di regole hotword
Il seguente snippet di codice illustra come configurare una regola hotword.
Aumenta la probabilità di una corrispondenza di PERSON_NAME se nelle vicinanze è presente la hotword "paziente"
Lo snippet JSON e il codice seguenti in diverse lingue illustrano l'utilizzo della proprietà InspectConfig allo scopo di analizzare un database medico per trovare i nomi dei pazienti. Puoi utilizzare il rilevatore di infoType PERSON_NAME integrato di Sensitive Data Protection, ma in questo modo Sensitive Data Protection troverà corrispondenze con tutti i nomi delle persone, non solo con i nomi dei pazienti. Per risolvere il problema, puoi includere una regola hotword che cerca la parola "paziente" entro una determinata prossimità di caratteri dal primo carattere delle potenziali corrispondenze. Puoi quindi assegnare ai risultati corrispondenti a questo pattern una probabilità "Molto probabile", poiché corrispondono ai tuoi criteri speciali. Se imposti il valore minimo di Likelihood su VERY_LIKELY all'interno di InspectConfig, ti assicuri che nei risultati vengano restituite solo le corrispondenze con questa configurazione.
C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Node.js
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PHP
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
...
Per informazioni più dettagliate sulle hotword, consulta Personalizzazione della probabilità di corrispondenza.
Regole di aggiustamento
Le regole di aggiustamento possono aiutarti a perfezionare l'accuratezza del rilevamento aumentando (un'operazione chiamata anche boosting) o diminuendo i valori di probabilità dei risultati in base al contesto in cui vengono visualizzati.
Le regole di aggiustamento sono utili in situazioni come le seguenti:
Vuoi modificare il valore della probabilità di un risultato di un infoType target se il risultato si sovrappone a un risultato di un infoType di contesto. Ad esempio, aumenta i valori di probabilità dei risultati
PERSON_NAMErilevati nei documenti che corrispondono aDOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH.Vuoi modificare il valore della probabilità di un risultato infoType target in base alla sua relazione spaziale con altri risultati rilevati nell'immagine. Ad esempio, aumenta i valori di probabilità dei risultati
GENERIC_IDrilevati all'interno delle immagini che corrispondono aOBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD.
Panoramica dell'API Adjustment Rules
Sensitive Data Protection definisce una regola di aggiustamento nell'oggetto AdjustmentRule. All'interno di AdjustmentRule, specifica quanto segue:
Il valore sarà uno dei seguenti:
Un oggetto
AdjustByMatchingInfoTypes, che regola il valore della probabilità di un risultato di un infoType target se questo si sovrappone a un risultato di un infoType di contesto. Questo oggetto contiene:- Un elenco di infoType di contesto, utilizzati per determinare se modificare il risultato dell'infoType di destinazione.
- Un valore
min_likelihoodper gli infoType di contesto. Se il valore della probabilità di un risultato di contesto rilevato è inferiore a questo valore, Sensitive Data Protection non modifica la probabilità del risultato target. - Un valore
matching_typeche deve essere impostato suMATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH.
Un oggetto
AdjustByImageFindings, che regola il valore della probabilità di un risultato di un infoType target se il riquadro di delimitazione di un infoType di contesto ha la relazione specificata con il risultato dell'infoType target. Questo oggetto contiene:Un elenco di infoType di contesto, utilizzati per determinare se modificare il risultato dell'infoType di destinazione.
Un oggetto
ImageContainmentType, che specifica la relazione spaziale richiesta tra i riquadri di delimitazione dei risultati target e di contesto. Se questo requisito non viene soddisfatto, Sensitive Data Protection non modifica la probabilità del risultato dell'infoType target.Un valore
min_likelihoodper gli infoType di contesto. Se il valore della probabilità di un risultato di contesto rilevato è inferiore a questo valore, Sensitive Data Protection non modifica la probabilità del risultato target.
AdjustByImageFindingsnon è supportato per le immagini TIFF. Una richiestacontent.inspectche include questa regola per un'immagine TIFF non va a buon fine.
Un oggetto
likelihood_adjustment, che specifica la nuova probabilità come valore fisso o aggiustamento relativo.
Scenari di esempio delle regole di aggiustamento
I seguenti snippet JSON illustrano come configurare le regole di aggiustamento per vari scenari.
Aumenta la probabilità che il nome di una persona venga utilizzato in un documento sanitario
L'esempio seguente aumenta il valore della probabilità di un risultato PERSON_NAME a
VERY_LIKELY se il risultato si sovrappone a un risultato
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."
}
}
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto associato alla tua richiesta.
Aumenta la probabilità che il nome di una persona sia presente in un documento sanitario ed escludi il documento sanitario
L'esempio seguente aumenta il valore della probabilità di un risultato PERSON_NAME a
VERY_LIKELY se il risultato si sovrappone a un risultato
DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH. Per ridurre il rumore, questo esempio specifica una seconda regola, che esclude i risultati di DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH dai risultati dell'ispezione.
L'ordine in cui vengono specificate le regole in un set di regole è importante. In questo esempio, la regola di aggiustamento viene specificata prima della regola di esclusione, in modo che i risultati di DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH possano essere utilizzati per fornire il contesto alla regola di aggiustamento. Se specifichi prima la regola di esclusione, i risultati di DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH vengono esclusi dal set di risultati prima di poter essere utilizzati per fornire il contesto alla regola di aggiustamento.
{
"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."
}
}
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del progetto associato alla tua richiesta.
Aumenta la probabilità di una persona su un documento di identità con foto
L'esempio seguente aumenta il valore di probabilità di un risultato OBJECT_TYPE/PERSON a VERY_LIKELY se viene visualizzato all'interno del riquadro di delimitazione di un risultato 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"
}
}
}
]
}
]
}
...
Aumenta la probabilità di un passaporto che contiene identificatori personali
L'esempio seguente aumenta il valore di probabilità di un risultato OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT a VERY_LIKELY se un risultato PERSON_NAME o DATE_OF_BIRTH è completamente al suo interno.
...
"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"
}
}
}
]
}
]
}
...
Scenario con più regole di ispezione
Lo snippet JSON e il codice InspectConfig riportati di seguito in diversi linguaggi illustrano l'applicazione delle regole di esclusione e delle regole hotword. Il set di regole di questo snippet include sia regole per hotword sia regole di esclusione per dizionari ed espressioni regolari. Tieni presente che le quattro regole sono specificate in un array all'interno dell'elemento rules.
C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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Java
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Node.js
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PHP
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
Per saperne di più sull'utilizzo dell'API DLP con JSON, consulta la guida rapida di 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"
}
}
]
}
]
}
...
Rilevatori di infoType sovrapposti
È possibile definire un rilevatore infoType personalizzato con lo stesso nome di un rilevatore infoType integrato. Come mostrato nell'esempio nella sezione "Scenari di esempio di regole hotword", quando crei un rilevatore infoType personalizzato con lo stesso nome di un infoType integrato, tutti i risultati rilevati dal nuovo rilevatore infoType vengono aggiunti a quelli rilevati dal rilevatore integrato. Questo è vero solo se l'infoType integrato è specificato nell'elenco di infoType nell'oggetto InspectConfig.
Quando crei nuovi rilevatori infoType personalizzati, testali accuratamente su contenuti di esempio per assicurarti che funzionino come previsto.