Sensitive Data Protection contient de nombreux détecteurs d'infoTypes intégrés, mais vous pouvez également créer les vôtres. Vous pouvez personnaliser le comportement de détection en définissant vos propres détecteurs d'infoTypes personnalisés, de sorte que Sensitive Data Protection inspecte ou anonymise les données sensibles correspondant aux modèles que vous spécifiez. Voici les types de détecteurs d'infoTypes personnalisés :
- Les détecteurs de dictionnaires personnalisés standards sont des listes de mots et d'expressions simples que Sensitive Data Protection met en correspondance. Utilisez-les lorsque vous disposez tout au plus de quelques centaines de milliers de mots.
- Les détecteurs de dictionnaires personnalisés volumineux sont générés par Sensitive Data Protection à l'aide de listes volumineuses de mots ou d'expressions stockées dans Cloud Storage ou BigQuery. Utilisez des détecteurs de dictionnaire personnalisé de grande taille lorsque vous disposez d'une longue liste de mots ou d'expressions (jusqu'à plusieurs dizaines de millions).
- Les détecteurs d'expressions régulières (regex) permettent à Sensitive Data Protection de détecter les correspondances en fonction d'un modèle d'expression régulière.
- Les détecteurs d'étiquettes de métadonnées permettent à Sensitive Data Protection de détecter les correspondances en fonction de la présence de métadonnées spécifiques. Il existe deux types de détecteurs d'étiquettes de métadonnées :
- Les détecteurs d'expressions clé-valeur de métadonnées recherchent des paires clé-valeur spécifiques dans les métadonnées de contenu.
- Les détecteurs de libellés de fichiers correspondent à des libellés de fichiers spécifiques, qui peuvent représenter des libellés Google Drive ou des libellés de sensibilité Microsoft.
- Les détecteurs d'infoTypes de substitution détectent les résultats de la transformation d'anonymisation de Sensitive Data Protection
CryptoReplaceFfxFpeConfig. Ce détecteur d'infoTypes personnalisé n'est utilisé qu'avec la méthodecontent:reidentifypour annuler l'anonymisation à l'aide du chiffrement préservant le format (FPE) en mode FFX. C'est pourquoi les proxys ne sont pas décrits en détail dans ces rubriques. Pour en savoir plus sur l'utilisation des détecteurs d'infoTypes personnalisés de substitution, consultez Pseudonymisation.
Pour affiner les résultats d'analyse, vous pouvez créer des règles d'inspection.
Pour en savoir plus sur les détecteurs d'infoTypes personnalisés, consultez la page de présentation des concepts liés aux InfoTypes et détecteurs d'InfoTypes. Pour obtenir des exemples que vous pouvez utiliser ou modifier à votre guise, consultez la page Exemples de détecteurs d'infoTypes personnalisés. Le reste de cet article explique comment utiliser Sensitive Data Protection pour créer vos propres détecteurs d'infoTypes personnalisés.
Où utiliser les détecteurs d'infoTypes personnalisés
Les détecteurs d'infoTypes personnalisés sont définis dans l'objet CustomInfoType. Vous spécifiez un infoType CustomInfoType dans l'objet InspectConfig lors de la configuration des éléments suivants :
- Inspection à l'aide de
projects.content.inspect - Jobs d'inspection dans
InspectJobConfig. - Modèles d'inspection dans
InspectTemplate - Anonymisation à l'aide de
projects.content.deidentify - Modèles d'anonymisation dans
DeidentifyTemplate - Restauration, dans le contenu, des caractéristiques d'identification anonymisées par chiffrement FPE en mode Firefox à l'aide de
projects.content.reidentify. Ce scénario est spécifique aux détecteurs d'infoTypes personnalisés de type substituts.
Présentation de l'API
L'objet CustomInfoType vous permet de créer un détecteur d'infoType personnalisé pour analyser un nouveau contenu ou affiner les résultats renvoyés par les détecteurs d'infoTypes prédéfinis.
L'objet CustomInfoType comprend les champs ci-dessous définis comme suit :
"infotype": nom du détecteur d'infoType personnalisé, contenu dans un objetInfoType."likelihood": valeur de probabilité par défaut (Likelihood) à renvoyer pour ce détecteur d'infoType personnalisé. Vous pouvez spécifier d'autres valeursLikelihooddans les règles"detectionRules"qui remplaceront la valeurLikelihoodde base si le résultat répond aux critères spécifiés par la règle. Si vous omettez le champ"likelihood", le détecteur d'infoType personnalisé est définie surVERY_LIKELYpar défaut. Pour en savoir plus sur la probabilité, consultez la page consacrée au concept de probabilité."detectionRules": ensemble d'objetsDetectionRulesupplémentaires à appliquer à tous les résultats correspondant à ce détecteur d'infoType personnalisé. Il s'agit du champ dans lequel vous spécifiez des règles relatives aux mots clés, sous forme d'objetsHotwordRule. Les règles sont appliquées dans l'ordre dans lequel elles sont spécifiées. Ce champ ne s'applique pas aux objets de typeSurrogateType."sensitivityScore": valeurSensitivityScoreà renvoyer pour ce détecteur d'infoTypes personnalisé. Si vous n'incluez pas le champ"sensitivityScore", le détecteur d'infoTypes personnalisé est défini par défaut surVERY_LIKELY.Les scores de sensibilité sont utilisés dans les profils de données. Lors du profilage de vos données, Sensitive Data Protection utilise les scores de sensibilité des infoTypes pour calculer le niveau de sensibilité.
L'un des champs suivants, selon le type de détecteur d'infoTypes personnalisé que vous créez :
"dictionary": objetDictionarycontenant une liste de mots ou d'expressions à rechercher."regex": objetRegexcontenant un seul modèle définissant l'expression régulière."surrogateType": objetSurrogateTypequi, si il est présent, indique que le détecteur d'infoType personnalisé est un substitut. Pour plus d'informations sur l'utilisation des détecteurs d'infoTypes personnalisés de type substituts, consultez la page Pseudonymisation."storedType": référence à un objetStoredInfoTypeexistant. Ce champ est obligatoire lors de la création d'un détecteur de dictionnaire personnalisé volumineux. Bien que vous puissiez créer des détecteurs de dictionnaire ou d'expression régulière standards en définissant ce champ, il est plus simple de les créer en définissant respectivement le champdictionaryou le champregex."metadataKeyValueExpression": objetMetadataKeyValueExpressionqui définit des expressions régulières pour la clé et la valeur à rechercher dans les métadonnées de contenu."fileLabelInfoType": objetFileLabelInfoTypequi définit un libellé de fichier Google Drive ou un libellé de sensibilité Microsoft à rechercher.
Étapes suivantes
Vous pouvez en apprendre davantage sur la création d'infoTypes personnalisés dans les articles suivants :
- Créer un détecteur de dictionnaire personnalisé standard : découvrez comment créer un détecteur d'infoTypes personnalisé pour faire correspondre les résultats à une liste de mots et d'expressions.
- Créer un détecteur de dictionnaire personnalisé volumineux : découvrez comment faire correspondre les résultats sur une très grande liste de mots et d'expressions. Les détecteurs d'infoTypes personnalisés stockés peuvent rechercher des correspondances sur plusieurs dizaines de millions de mots.
- Créer un détecteur d'expression régulière personnalisé : découvrez comment créer un détecteur d'infoTypes personnalisé pour faire correspondre les résultats à une expression régulière.
- Créer un détecteur d'étiquettes de métadonnées personnalisé : découvrez comment créer un détecteur d'infoTypes personnalisé pour identifier les résultats dans les métadonnées de contenu.
- Modifier les détecteurs d'infoTypes pour affiner les résultats d'analyse : découvrez comment créer des modificateurs pour les détecteurs d'infoTypes intégrés et personnalisés afin d'affiner les résultats d'analyse.
- Personnaliser la probabilité de correspondance : découvrez comment utiliser les règles de détection et les mots clés pour personnaliser les valeurs de probabilité attribuées aux correspondances identifiées par un détecteur personnalisé.
- Exemples de détecteurs d'infoTypes personnalisés : plusieurs exemples de définitions JSON de détecteurs d'infoTypes personnalisés à utiliser ou modifier à votre guise.