Detectores de Infotipo personalizados

Sensitive Data Protection contiene muchos detectores de infoType integrados, pero también puedes crear los tuyos. Puedes personalizar el comportamiento de detección definiendo tus propios detectores de Infotipo personalizados, de modo que Sensitive Data Protection inspeccione o desidentifique los datos sensibles que coincidan con los patrones que especifiques. Los siguientes son los tipos de detectores de Infotipo personalizados:

• Los detectores de diccionarios personalizados normales son listas simples de palabras y frases con las que Sensitive Data Protection coincide. Usa los detectores de diccionarios personalizados regulares cuando tengas como máximo varios cientos de miles de palabras.
• Los detectores de diccionarios personalizados grandes se generan con Sensitive Data Protection a través de listas grandes de palabras o frases almacenadas en Cloud Storage o BigQuery. Usa detectores de diccionarios personalizados grandes cuando tengas una lista extensa de palabras o frases, de hasta decenas de millones.
• Los detectores de expresiones regulares (regex) permiten que Sensitive Data Protection detecte coincidencias según un patrón de expresión regular.
• Los detectores de etiquetas de metadatos permiten que Sensitive Data Protection detecte coincidencias en función de la presencia de metadatos específicos. Existen dos tipos de detectores de etiquetas de metadatos:
  • Los detectores de expresiones de pares clave-valor de metadatos coinciden con pares clave-valor específicos en los metadatos de contenido.
  • Los detectores de etiquetas de archivos coinciden con etiquetas de archivos específicas, que pueden representar etiquetas de Google Drive o etiquetas de sensibilidad de Microsoft.
• Los detectores de Infotipo sustitutos detectan el resultado de la transformación de desidentificación de Sensitive Data Protection CryptoReplaceFfxFpeConfig. Este detector de Infotipo personalizado solo se usa con el método content:reidentify para revertir la desidentificación con la encriptación de preservación de formato (FPE) en el modo FFX. Por este motivo, los sustitutos no se describen de forma exhaustiva en estos temas. Para obtener más información sobre cómo y cuándo usar detectores de Infotipo personalizados subrogados, consulta Seudonimización.

Para definir mejor los resultados del análisis, puedes crear reglas de inspección.

Si quieres obtener más información sobre los detectores de Infotipos personalizados, consulta la página de conceptos de Infotipos y detectores de Infotipos. Para ver varios ejemplos que puedes usar o modificar según tus necesidades, consulta Ejemplos de detectores de Infotipos personalizados. En el resto de este tema, se describe cómo usar Sensitive Data Protection para crear tus propios detectores de Infotipo personalizados.

Dónde usar los detectores de Infotipo personalizados

Los detectores de Infotipos personalizados se definen en el objeto CustomInfoType. Debes especificar un CustomInfoType en el objeto InspectConfig cuando configuras lo siguiente:

• Inspección mediante projects.content.inspect
• Trabajos de inspección en InspectJobConfig
• Plantillas de inspección dentro de InspectTemplate
• Desidentificación mediante projects.content.deidentify
• Plantillas de desidentificación dentro de DeidentifyTemplate
• Reidentificación del contenido que se desidentificó con FPE en modo FFX mediante projects.content.reidentify. Esta situación es específica para subrogar los detectores de Infotipos personalizados

Descripción general de la API

El objeto CustomInfoType te permite crear un detector de Infotipos personalizado para contenido nuevo o ajustar los resultados que muestran los detectores de Infotipos predefinidos.

El objeto CustomInfoType consta de los siguientes campos, que se establecen como se describe:

• "infotype": Es el nombre del detector de Infotipos personalizado, contenido en un objeto InfoType.
• "likelihood": Es el valor Likelihood predeterminado que se mostrará para este detector de Infotipos personalizado. Puedes especificar valores alternativos de Likelihood en "detectionRules" que reemplazarán este Likelihood base si el hallazgo cumple con los criterios especificados por la regla. Si no incluyes el campo "likelihood", el detector de Infotipos personalizado será VERY_LIKELY de forma predeterminada. Para obtener más información sobre la probabilidad, consulta la página del concepto Probabilidad.
• "detectionRules": Es un conjunto de objetos DetectionRule para aplicar de manera adicional a todos los resultados de este detector de Infotipos personalizado. Aquí es donde se especifican las reglas de palabra clave, como objetos HotwordRule. Las reglas se aplican en el orden en que se especifican. Este campo no se aplica a los objetos SurrogateType.

• "sensitivityScore": Es el valor SensitivityScore que se devolverá para este detector de Infotipo personalizado. Si no incluyes el campo "sensitivityScore", el detector de Infotipo personalizado se establece de forma predeterminada en VERY_LIKELY.

  Las puntuaciones de sensibilidad se usan en los perfiles de datos. Cuando se genera un perfil de tus datos, Sensitive Data Protection usa las puntuaciones de sensibilidad de los infotipos para calcular el nivel de sensibilidad.

• Uno de los siguientes campos, según el tipo de detector de Infotipo personalizados que creas:

  • "dictionary": Es un objeto Dictionary que contiene una lista de palabras o frases para buscar.
  • "regex": Es un objeto Regex que contiene un patrón único que define la expresión regular.
  • "surrogateType": Es un objeto SurrogateType; si está presente, indica que el detector de Infotipos personalizado es un subrogado. Para obtener más información sobre cómo usar los detectores de Infotipos personalizados subrogados, consulta Seudonimización.
  • "storedType": Es una referencia a un objeto StoredInfoType existente. Este campo es obligatorio cuando se crea un detector de diccionario personalizado grande. Aunque puedes crear detectores de diccionarios normales o detectores de expresiones regulares definiendo este campo, es más sencillo crearlos definiendo el campo dictionary o el campo regex, respectivamente.
  • "metadataKeyValueExpression": Es un objeto MetadataKeyValueExpression que define expresiones regulares para la clave y el valor que se buscarán en los metadatos de contenido.
  • "fileLabelInfoType": Es un objeto FileLabelInfoType que define una etiqueta de archivo de Google Drive o una etiqueta de sensibilidad de Microsoft para buscar.

Próximos pasos

Obtén más información sobre cómo crear un Infotipo personalizado a partir de los siguientes temas:

• Crea un detector de diccionario personalizado normal: Aprende a crear un detector de tipo de Infotipo personalizado para que coincida con los hallazgos en una lista de palabras y frases.
• Crea un detector de diccionario personalizado grande: Aprende a hacer coincidir los hallazgos en una lista muy grande de palabras y frases. Los detectores de Infotipos personalizados almacenados pueden coincidir con hasta decenas de millones de palabras.
• Crea un detector de regex personalizado: Obtén información para crear un detector de tipo de Infotipo personalizado que coincida con los hallazgos de una expresión regular.
• Crea un detector de etiquetas de metadatos personalizado: Obtén información para crear un detector de tipo de Infotipo personalizado que coincida con los hallazgos en los metadatos de contenido.
• Modifica los detectores de Infotipo para definir mejor los resultados del análisis: Obtén información para crear modificadores para los detectores de Infotipo integrados y personalizados que pueden ajustar los resultados del análisis.
• Personaliza la probabilidad de coincidencia: aprende cómo usar las reglas de detección y palabras clave para personalizar los valores de probabilidad que se asignan a las coincidencias del detector personalizado.
• Ejemplos de detectores de Infotipos personalizados: varios ejemplos de definiciones de detectores de Infotipos personalizados JSON que puedes usar o modificar de acuerdo a tus necesidades.