Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) ora fa parte di Sensitive Data Protection. Il nome dell'API rimane invariato: API Cloud Data Loss Prevention (API DLP). Per informazioni sui servizi che compongono Sensitive Data Protection, consulta la panoramica di Sensitive Data Protection.

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Creazione e pianificazione dei job di ispezione di Sensitive Data Protection

Questo argomento descrive in dettaglio come creare un job di ispezione di Sensitive Data Protection e come pianificare job di ispezione ricorrenti creando un trigger del job. Per una rapida procedura dettagliata su come creare un nuovo trigger di job utilizzando la UI di Sensitive Data Protection, consulta Guida rapida: creazione di un trigger di job di Sensitive Data Protection.

Informazioni sui job di ispezione e sui trigger dei job

Quando Sensitive Data Protection esegue una scansione di ispezione per identificare i dati sensibili, ogni scansione viene eseguita come un job. Sensitive Data Protection crea ed esegue una risorsa job ogni volta che gli chiedi di ispezionare i tuoi repository di archiviazione Google Cloud , inclusi bucket Cloud Storage, tabelle BigQuery, tipi di Datastore e dati esterni.

Pianifica i job di scansione per l'ispezione di Sensitive Data Protection creando trigger di job. Un trigger di job automatizza la creazione di job di Sensitive Data Protection su base periodica e può essere eseguito anche on demand.

Per scoprire di più sui job e sui trigger di job in Sensitive Data Protection, consulta la pagina dei concetti Job e trigger di job.

Crea un nuovo job di ispezione

Per creare un nuovo job di ispezione di Sensitive Data Protection:

Console

Nella sezione Sensitive Data Protection della console Google Cloud , vai alla pagina Crea job o trigger di job.

Vai a Crea job o trigger di job

La pagina Crea job o trigger di job contiene le seguenti sezioni:

Scegli dati di input
Configura il rilevamento
Aggiungi azioni
Review

Scegli dati di input

Nome

Inserisci un nome per il job. Puoi utilizzare lettere, numeri e trattini. Assegnare un nome al job è facoltativo. Se non inserisci un nome, Sensitive Data Protection assegnerà al job un identificatore numerico univoco.

Località

Dal menu Tipo di archiviazione, scegli il tipo di repository in cui sono archiviati i dati che vuoi scansionare:

Cloud Storage: inserisci l'URL del bucket che vuoi scansionare o scegli Includi/escludi dal menu Tipo di località, quindi fai clic su Sfoglia per accedere al bucket o alla sottocartella che vuoi scansionare. Seleziona la casella di controllo Scansiona la cartella in modo ricorsivo per scansionare la directory specificata e tutte le directory contenute. Lascia l'opzione deselezionata per eseguire la scansione solo della directory specificata e non di quelle più profonde.
BigQuery: inserisci gli identificatori del progetto, del set di dati e della tabella che vuoi scansionare.
Datastore: inserisci gli identificatori del progetto, dello spazio dei nomi (facoltativo) e del tipo che vuoi scansionare.
Ibrido: puoi aggiungere etichette obbligatorie, etichette facoltative e opzioni per la gestione dei dati tabulari. Per saperne di più, consulta Tipi di metadati che puoi fornire.

Campionamento

Il campionamento è un modo facoltativo per risparmiare risorse se hai una quantità molto elevata di dati.

In Campionamento, puoi scegliere se analizzare tutti i dati selezionati o se campionarli analizzando una determinata percentuale. Il campionamento funziona in modo diverso a seconda del tipo di repository di archiviazione che stai scansionando:

Per BigQuery, puoi campionare un sottoinsieme delle righe selezionate totali, corrispondente alla percentuale di file che specifichi di includere nell'analisi.
Per Cloud Storage, se un file supera le dimensioni specificate in Dimensione massima in byte da scansionare per file, Sensitive Data Protection lo scansiona fino a quella dimensione massima e poi passa al file successivo.

Per attivare il campionamento, scegli una delle seguenti opzioni dal primo menu:

Inizia il campionamento dall'inizio: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale all'inizio dei dati. Per BigQuery, l'analisi inizia dalla prima riga. Per Cloud Storage, la scansione inizia all'inizio di ogni file e si interrompe una volta che Sensitive Data Protection ha scansionato fino alla dimensione massima del file specificata.
Inizia il campionamento da un punto casuale: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale in una posizione casuale all'interno dei dati. Per BigQuery, la scansione inizia da una riga casuale. Per Cloud Storage, questa impostazione si applica solo ai file che superano le dimensioni massime specificate. Sensitive Data Protection analizza i file di dimensioni inferiori a quelle massime nella loro interezza e i file di dimensioni superiori a quelle massime fino al limite massimo.

Per eseguire una scansione parziale, devi anche scegliere la percentuale di dati che vuoi scansionare. Utilizza il cursore per impostare la percentuale.

Puoi anche restringere i file o i record da scansionare in base alla data. Per scoprire come fare, consulta la sezione Pianificazione più avanti in questo argomento.

Configurazione avanzata

Quando crei un job per l'analisi di bucket Cloud Storage o tabelle BigQuery, puoi restringere la ricerca specificando una configurazione avanzata. In particolare, puoi configurare:

File (solo Cloud Storage): i tipi di file da analizzare, che includono file di testo, binari e file immagine.
Campi di identificazione (solo BigQuery): identificatori di riga univoci all'interno della tabella.
Per Cloud Storage, se un file supera le dimensioni specificate in Dimensione massima in byte da scansionare per file, Sensitive Data Protection lo scansiona fino a quella dimensione massima e poi passa al file successivo.

Per attivare il campionamento, scegli la percentuale di dati che vuoi analizzare. Utilizza il cursore per impostare la percentuale. Poi, scegli una delle seguenti opzioni dal primo menu:

Inizia il campionamento dall'inizio: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale all'inizio dei dati. Per BigQuery, l'analisi inizia dalla prima riga. Per Cloud Storage, la scansione inizia all'inizio di ogni file e si interrompe una volta che Sensitive Data Protection ha scansionato fino alla dimensione massima del file specificata (vedi sopra).
Inizia il campionamento da un punto casuale: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale in una posizione casuale all'interno dei dati. Per BigQuery, la scansione inizia da una riga casuale. Per Cloud Storage, questa impostazione si applica solo ai file che superano le dimensioni massime specificate. Sensitive Data Protection analizza i file di dimensioni inferiori a quelle massime nella loro interezza e i file di dimensioni superiori a quelle massime fino al limite massimo.

File

Per i file archiviati in Cloud Storage, puoi specificare i tipi da includere nella scansione in File.

Puoi scegliere tra file binari, di testo, di immagini, CSV, TSV, Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, PDF e Apache Avro. Per un elenco completo delle estensioni file che Sensitive Data Protection può scansionare nei bucket Cloud Storage, consulta FileType. Se scegli Binario, Sensitive Data Protection esegue la scansione dei file di tipi non riconosciuti.

Campi identificativi

Per le tabelle in BigQuery, nel campo Campi di identificazione, puoi indicare a Sensitive Data Protection di includere nei risultati i valori delle colonne della chiave primaria della tabella. In questo modo, puoi ricollegare i risultati alle righe della tabella che li contengono.

Inserisci i nomi delle colonne che identificano in modo univoco ogni riga della tabella. Se necessario, utilizza la notazione con punto per specificare i campi nidificati. Puoi aggiungere tutti i campi che vuoi.

Devi anche attivare l'azione Salva in BigQuery per esportare i risultati in BigQuery. Quando i risultati vengono esportati in BigQuery, ogni risultato contiene i valori corrispondenti dei campi identificativi. Per saperne di più, consulta identifyingFields.

Configura il rilevamento

Nella sezione Configura rilevamento puoi specificare i tipi di dati sensibili che vuoi scansionare. La compilazione di questa sezione è facoltativa. Se salti questa sezione, Sensitive Data Protection analizzerà i tuoi dati alla ricerca di un set predefinito di infoTypes.

Modello

Se vuoi, puoi utilizzare un modello di Sensitive Data Protection per riutilizzare le informazioni di configurazione che hai specificato in precedenza.

Se hai già creato un template che vuoi utilizzare, fai clic nel campo Nome template per visualizzare un elenco dei template di ispezione esistenti. Scegli o digita il nome del modello che vuoi utilizzare.

Per saperne di più sulla creazione di modelli, consulta Creazione di modelli di ispezione di Sensitive Data Protection.

InfoType

I rilevatori di infoType trovano dati sensibili di un determinato tipo. Ad esempio, il rilevatore di infoType integrato US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER di Sensitive Data Protection trova i codici fiscali degli Stati Uniti. Oltre ai rilevatori di infoType integrati, puoi creare rilevatori di infoType personalizzati.

In InfoTypes, scegli il rilevatore di infoType corrispondente a un tipo di dati che vuoi scansionare. Ti consigliamo di non lasciare vuota questa sezione. In questo modo, Sensitive Data Protection esegue la scansione dei dati con un set predefinito di infoType, che potrebbe includere infoType non necessari. Per saperne di più su ciascun rilevatore, consulta il Riferimento dei rilevatori di infoType.

Per saperne di più su come gestire gli infoType integrati e personalizzati in questa sezione, consulta Gestisci gli infoType tramite la console Google Cloud .

Set di regole di ispezione

I set di regole di ispezione ti consentono di personalizzare i rilevatori infoType integrati e i rilevatori infoType personalizzati utilizzando le regole di contesto. I tipi di regole di ispezione sono:

Regole di esclusione, che aiutano a escludere risultati falsi o indesiderati.
Regole hotword, che aiutano a rilevare risultati aggiuntivi.
Regole di aggiustamento, che modificano la probabilità dei risultati in base al contesto in cui vengono visualizzati.

Per aggiungere un nuovo set di regole, specifica prima uno o più rilevatori infoType integrati o personalizzati nella sezione InfoTypes. Seleziona tutti i rilevatori di infoType modificati dai tuoi set di regole (gli infoType target) o utilizzati per la valutazione (gli infoType di contesto). Poi:

Fai clic su Aggiungi un set di regole.
Nel campo Scegli gli infoType di destinazione, seleziona gli infoType che il set di regole modifica se le regole vengono soddisfatte.
Fai clic su Aggiungi una regola per aprire un menu con opzioni, tra cui Regola hotword, Regola esclusiva e Regola di aggiustamento.

Per creare una regola hotword, seleziona Regola hotword. Quindi:

Nel campo Hotword, inserisci un'espressione regolare che Sensitive Data Protection cerca.
Dal menu Prossimità hotword, seleziona se l'hotword inserita si trova prima o dopo l'infoType scelto.
In Distanza hotword da infoType, inserisci il numero approssimativo di caratteri tra l'hotword e l'infoType scelto.
In Regolazione del livello di confidenza, seleziona se assegnare alle corrispondenze un livello di probabilità fisso o se aumentare o diminuire il livello di probabilità predefinito di un determinato importo.

Per creare una regola di esclusione, seleziona Regola di esclusione e il tipo di regola di esclusione da creare, ad esempio Espressione regolare. Quindi:

A seconda del tipo di regola di esclusione selezionato, inserisci l'espressione regolare, la frase, l'hotword o l'infoType di contesto che deve essere trovato per l'applicazione della regola.
A seconda del tipo di regola di esclusione selezionato, imposta il tipo di corrispondenza o il tipo di contenimento dell'immagine:

Se hai selezionato una regola di esclusione basata su testo, seleziona uno dei seguenti tipi di corrispondenza:

Corrispondenza esatta: il risultato deve corrispondere completamente all'infoType di testo o contesto che hai fornito.
Corrispondenza parziale: una sottostringa del risultato deve corrispondere all'infoType di testo o di contesto fornito.
Corrispondenza inversa: il risultato non deve corrispondere al testo o all'infoType di contesto che hai fornito.

Se hai selezionato una regola di esclusione basata su immagini, seleziona la relazione spaziale richiesta tra gli infoType target e di contesto. Ad esempio, se selezioni Racchiude, il risultato di contesto deve racchiudere il risultato target affinché la regola venga applicata.

Per creare una regola di aggiustamento, seleziona Regola di aggiustamento e il tipo di regola di aggiustamento, ad esempio Aggiusta in base ai risultati delle immagini. Quindi:

Nel campo InfoType di contesto, seleziona i rilevatori di infoType che forniscono il contesto per il risultato target. Sensitive Data Protection utilizza gli infoType di contesto per valutare se deve modificare l'infoType di destinazione.
Nel campo Probabilità minima, seleziona il livello di probabilità più basso che gli infoType di contesto possono avere e che attiva comunque la regola di aggiustamento. 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.
Per i risultati delle immagini, nel campo Tipo di contenimento dell'immagine, seleziona la relazione spaziale richiesta tra gli infoType target e di contesto. Ad esempio, se selezioni Racchiude, il risultato di contesto deve racchiudere il risultato target affinché la regola venga applicata.
Nel campo Probabilità, seleziona il nuovo livello di probabilità da assegnare al risultato target.

Puoi aggiungere altri set di regole per perfezionare ulteriormente i risultati della scansione.

Soglia di confidenza

Ogni volta che Sensitive Data Protection rileva una potenziale corrispondenza per i dati sensibili, assegna un valore di probabilità su una scala da "Molto improbabile" a "Molto probabile". Quando imposti un valore di probabilità qui, indichi a Sensitive Data Protection di trovare corrispondenze solo con i dati che corrispondono a quel valore di probabilità o a un valore superiore.

Il valore predefinito "Possible" è sufficiente per la maggior parte degli scopi. Se ricevi regolarmente corrispondenze troppo ampie, sposta il cursore verso l'alto. Se ottieni troppe poche corrispondenze, sposta il cursore verso il basso.

Al termine, fai clic su Continua.

Aggiungi azioni

In Aggiungi azioni, seleziona una o più azioni che Sensitive Data Protection deve eseguire al termine del job. Per saperne di più, consulta Abilita le azioni di ispezione o analisi dei rischi.

Dopo aver selezionato le azioni, fai clic su Continua.

Rivedi

La sezione Rivedi contiene un riepilogo in formato JSON delle impostazioni del job che hai appena specificato.

Fai clic su Crea per creare il job (se non hai specificato una pianificazione) ed eseguirlo una volta. Viene visualizzata la pagina delle informazioni del job, che contiene lo stato e altre informazioni. Se il job è attualmente in esecuzione, puoi fare clic sul pulsante Annulla per interromperlo. Puoi anche eliminare il job facendo clic su Elimina.

Per tornare alla pagina principale di Sensitive Data Protection, fai clic sulla freccia Indietro nella console Google Cloud .

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.


using System;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.StorageConfig.Types;

public class JobsCreate
{
    public static DlpJob CreateJob(string projectId, string gcsPath)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        var storageConfig = new StorageConfig
        {
            CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
            {
                FileSet = new CloudStorageOptions.Types.FileSet()
                {
                    Url = gcsPath
                }
            },
            TimespanConfig = new TimespanConfig
            {
                EnableAutoPopulationOfTimespanConfig = true
            }
        };

        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { new[] { "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER" }.Select(it => new InfoType() { Name = it }) },
            IncludeQuote = true,
            MinLikelihood = Likelihood.Unlikely,
            Limits = new InspectConfig.Types.FindingLimits() { MaxFindingsPerItem = 100 }
        };

        var response = dlp.CreateDlpJob(new CreateDlpJobRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            InspectJob = new InspectJobConfig
            {
                InspectConfig = inspectConfig,
                StorageConfig = storageConfig,
            }
        });

        Console.WriteLine($"Job: {response.Name} status: {response.State}");

        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// createJob creates an inspection job
func createJob(w io.Writer, projectID, gcsPath string, infoTypeNames []string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// gcsPath := "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/file.txt";
	// infoTypeNames := []string{"EMAIL_ADDRESS", "PERSON_NAME", "LOCATION", "PHONE_NUMBER"}

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify the GCS file to be inspected.
	storageConfig := &dlppb.StorageConfig{
		Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
			CloudStorageOptions: &dlppb.CloudStorageOptions{
				FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
					Url: gcsPath,
				},
			},
		},

		// Set autoPopulateTimespan to true to scan only new content.
		TimespanConfig: &dlppb.StorageConfig_TimespanConfig{
			EnableAutoPopulationOfTimespanConfig: true,
		},
	}

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, c := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: c})
	}

	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes:    infoTypes,
		IncludeQuote: true,

		// The minimum likelihood required before returning a match:
		// See: https://cloud.google.com/dlp/docs/likelihood
		MinLikelihood: dlppb.Likelihood_UNLIKELY,

		// The maximum number of findings to report (0 = server maximum)
		Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
			MaxFindingsPerItem: 100,
		},
	}

	// Create and send the request.
	req := dlppb.CreateDlpJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Job: &dlppb.CreateDlpJobRequest_InspectJob{
			InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
				InspectConfig: inspectConfig,
				StorageConfig: storageConfig,
			},
		},
	}

	// Send the request.
	response, err := client.CreateDlpJob(ctx, &req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the results.
	fmt.Fprintf(w, "Created a Dlp Job %v and Status is: %v", response.Name, response.State)
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.Action;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig.TimespanConfig;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class JobsCreate {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsPath = "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/file.txt";
    createJobs(projectId, gcsPath);
  }

  // Creates a DLP Job
  public static void createJobs(String projectId, String gcsPath) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Set autoPopulateTimespan to true to scan only new content
      boolean autoPopulateTimespan = true;
      TimespanConfig timespanConfig =
          TimespanConfig.newBuilder()
              .setEnableAutoPopulationOfTimespanConfig(autoPopulateTimespan)
              .build();

      // Specify the GCS file to be inspected.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(CloudStorageOptions.FileSet.newBuilder().setUrl(gcsPath))
              .build();
      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder()
              .setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions)
              .setTimespanConfig(timespanConfig)
              .build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("EMAIL_ADDRESS", "PERSON_NAME", "LOCATION", "PHONE_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());
      // The minimum likelihood required before returning a match:
      // See: https://cloud.google.com/dlp/docs/likelihood
      Likelihood minLikelihood = Likelihood.UNLIKELY;

      // The maximum number of findings to report (0 = server maximum)
      InspectConfig.FindingLimits findingLimits =
          InspectConfig.FindingLimits.newBuilder().setMaxFindingsPerItem(100).build();

      InspectConfig inspectConfig =
          InspectConfig.newBuilder()
              .addAllInfoTypes(infoTypes)
              .setIncludeQuote(true)
              .setMinLikelihood(minLikelihood)
              .setLimits(findingLimits)
              .build();

      // Specify the action that is triggered when the job completes.
      Action.PublishSummaryToCscc publishSummaryToCscc =
          Action.PublishSummaryToCscc.getDefaultInstance();
      Action action = Action.newBuilder().setPublishSummaryToCscc(publishSummaryToCscc).build();

      // Configure the inspection job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .addActions(action)
              .build();

      // Construct the job creation request to be sent by the client.
      CreateDlpJobRequest createDlpJobRequest =
          CreateDlpJobRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Send the job creation request and process the response.
      DlpJob createdDlpJob = dlpServiceClient.createDlpJob(createDlpJobRequest);
      System.out.println("Job created successfully: " + createdDlpJob.getName());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Initialize google DLP Client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

async function jobsCreate() {
  // Construct cloud storage configuration
  const cloudStorageConfig = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {
        url: cloudFileUrl,
      },
    },
    timespanConfig: {
      enableAutoPopulationOfTimespanConfig: true,
    },
  };

  // Construct inspect job configuration
  const inspectJob = {
    storageConfig: cloudStorageConfig,
  };

  // Construct inspect configuration
  const inspectConfig = {
    infoTypes: [
      {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
      {name: 'PERSON_NAME'},
      {name: 'LOCATION'},
      {name: 'PHONE_NUMBER'},
    ],
    includeQuote: true,
    minLikelihood: DLP.protos.google.privacy.dlp.v2.Likelihood.LIKELY,
    excludeInfoTypes: false,
  };

  // Combine configurations into a request for the service.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    inspectJob: inspectJob,
    inspectConfig: inspectConfig,
  };

  // Send the request and receive response from the service
  const [response] = await dlp.createDlpJob(request);
  // Print the results
  console.log(`Job created successfully: ${response.name}`);
}

jobsCreate();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Action;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Action\PublishSummaryToCscc;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateDlpJobRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig\TimespanConfig;

/**
 * Creates an inspection job with the Cloud Data Loss Prevention API.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under.
 * @param string $gcsPath           GCS file to be inspected. Example : gs://GOOGLE_STORAGE_BUCKET_NAME/dlp_sample.csv
 */
function create_job(
    string $callingProjectId,
    string $gcsPath
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Set autoPopulateTimespan to true to scan only new content.
    $timespanConfig = (new TimespanConfig())
        ->setEnableAutoPopulationOfTimespanConfig(true);

    // Specify the GCS file to be inspected.
    $cloudStorageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet((new FileSet())
            ->setUrl($gcsPath));
    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions(($cloudStorageOptions))
        ->setTimespanConfig($timespanConfig);

    // ----- Construct inspection config -----
    $emailAddressInfoType = (new InfoType())
        ->setName('EMAIL_ADDRESS');
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $locationInfoType = (new InfoType())
        ->setName('LOCATION');
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $infoTypes = [$emailAddressInfoType, $personNameInfoType, $locationInfoType, $phoneNumberInfoType];

    // Whether to include the matching string in the response.
    $includeQuote = true;
    // The minimum likelihood required before returning a match.
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // The maximum number of findings to report (0 = server maximum).
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest(100);

    // Create the Inspect configuration object.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes)
        ->setIncludeQuote($includeQuote);

    // Specify the action that is triggered when the job completes.
    $action = (new Action())
        ->setPublishSummaryToCscc(new PublishSummaryToCscc());

    // Configure the inspection job we want the service to perform.
    $inspectJobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig)
        ->setActions([$action]);

    // Send the job creation request and process the response.
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $createDlpJobRequest = (new CreateDlpJobRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectJob($inspectJobConfig);
    $job = $dlp->createDlpJob($createDlpJobRequest);

    // Print results.
    printf($job->getName());
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import google.cloud.dlp


def create_dlp_job(
    project: str,
    bucket: str,
    info_types: list[str],
    job_id: str = None,
    max_findings: int = 100,
    auto_populate_timespan: bool = True,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to create a DLP job.
    Args:
        project: The project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket to scan. This sample scans all
            files in the bucket.
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        job_id: The id of the job. If omitted, an id will be randomly generated.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        auto_populate_timespan: Automatically populates time span config start
            and end times in order to scan new content only.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "min_likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.UNLIKELY,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
        "include_quote": True,
    }

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    url = f"gs://{bucket}/*"
    storage_config = {
        "cloud_storage_options": {"file_set": {"url": url}},
        # Time-based configuration for each storage object.
        "timespan_config": {
            # Auto-populate start and end times in order to scan new objects
            # only.
            "enable_auto_population_of_timespan_config": auto_populate_timespan
        },
    }

    # Construct the job definition.
    job = {"inspect_config": inspect_config, "storage_config": storage_config}

    # Call the API.
    response = dlp.create_dlp_job(
        request={"parent": parent, "inspect_job": job, "job_id": job_id}
    )

    # Print out the result.
    print(f"Job : {response.name} status: {response.state}")

REST

Un job è rappresentato nell'API DLP dalla risorsa DlpJobs. Puoi creare un nuovo job utilizzando il metodo projects.dlpJobs.create della risorsa DlpJob.

Questo JSON di esempio può essere inviato in una richiesta POST all'endpoint REST di Sensitive Data Protection specificato. Questo esempio JSON mostra come creare un job in Sensitive Data Protection. Il job è una scansione di ispezione di Datastore.

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Tieni presente che una richiesta andata a buon fine, anche se creata in Explorer API, creerà un job. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida di JSON.

Input JSON:

{
  "inspectJob": {
    "storageConfig": {
      "bigQueryOptions": {
        "tableReference": {
          "projectId": "bigquery-public-data",
          "datasetId": "san_francisco_sfpd_incidents",
          "tableId": "sfpd_incidents"
        }
      },
      "timespanConfig": {
        "startTime": "2020-01-01T00:00:01Z",
        "endTime": "2020-01-31T23:59:59Z",
        "timestampField": {
          "name": "timestamp"
        }
      }
    },
    "inspectConfig": {
      "infoTypes": [
        {
          "name": "PERSON_NAME"
        },
        {
          "name": "STREET_ADDRESS"
        }
      ],
      "excludeInfoTypes": false,
      "includeQuote": true,
      "minLikelihood": "LIKELY"
    },
    "actions": [
      {
        "saveFindings": {
          "outputConfig": {
            "table": {
              "projectId": "[PROJECT-ID]",
              "datasetId": "[DATASET-ID]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Output JSON:

L'output seguente indica che il job è stato creato correttamente.

{
  "name": "projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-ID]",
  "type": "INSPECT_JOB",
  "state": "PENDING",
  "inspectDetails": {
    "requestedOptions": {
      "snapshotInspectTemplate": {},
      "jobConfig": {
        "storageConfig": {
          "bigQueryOptions": {
            "tableReference": {
              "projectId": "bigquery-public-data",
              "datasetId": "san_francisco_sfpd_incidents",
              "tableId": "sfpd_incidents"
            }
          },
          "timespanConfig": {
            "startTime": "2020-01-01T00:00:01Z",
            "endTime": "2020-01-31T23:59:59Z",
            "timestampField": {
              "name": "timestamp"
            }
          }
        },
        "inspectConfig": {
          "infoTypes": [
            {
              "name": "PERSON_NAME"
            },
            {
              "name": "STREET_ADDRESS"
            }
          ],
          "minLikelihood": "LIKELY",
          "limits": {},
          "includeQuote": true
        },
        "actions": [
          {
            "saveFindings": {
              "outputConfig": {
                "table": {
                  "projectId": "[PROJECT-ID]",
                  "datasetId": "[DATASET-ID]",
                  "tableId": "[TABLE-ID]"
                }
              }
            }
          }
        ]
      }
    },
    "result": {}
  },
  "createTime": "2020-07-10T07:26:33.643Z"
}

Crea un nuovo trigger di job

Per creare un nuovo trigger per un job di Sensitive Data Protection:

Console

Nella sezione Sensitive Data Protection della console Google Cloud , vai alla pagina Crea job o trigger di job.

Vai a Crea job o trigger di job

La pagina Crea job o trigger di job contiene le seguenti sezioni:

Scegli dati di input
Configura il rilevamento
Aggiungi azioni
Programmazione
Review

Scegli dati di input

Nome

Inserisci un nome per il trigger del job. Puoi utilizzare lettere, numeri e trattini. L'assegnazione di un nome al trigger del job è facoltativa. Se non inserisci un nome, Sensitive Data Protection assegnerà al trigger del job un identificatore numerico univoco.

Località

Dal menu Tipo di archiviazione, scegli il tipo di repository in cui sono archiviati i dati che vuoi scansionare:

Cloud Storage: inserisci l'URL del bucket che vuoi scansionare o scegli Includi/escludi dal menu Tipo di località, quindi fai clic su Sfoglia per accedere al bucket o alla sottocartella che vuoi scansionare. Seleziona la casella di controllo Scansiona la cartella in modo ricorsivo per scansionare la directory specificata e tutte le directory contenute. Lascia l'opzione deselezionata per eseguire la scansione solo della directory specificata e non di quelle più profonde.
BigQuery: inserisci gli identificatori del progetto, del set di dati e della tabella che vuoi scansionare.
Datastore: inserisci gli identificatori del progetto, dello spazio dei nomi (facoltativo) e del tipo che vuoi scansionare.

Campionamento

Il campionamento è un modo facoltativo per risparmiare risorse se hai una quantità molto elevata di dati.

Per BigQuery, puoi campionare un sottoinsieme delle righe selezionate totali, corrispondente alla percentuale di file che specifichi di includere nell'analisi.
Per Cloud Storage, se un file supera le dimensioni specificate in Dimensione massima in byte da scansionare per file, Sensitive Data Protection lo scansiona fino a quella dimensione massima e poi passa al file successivo.

Per attivare il campionamento, scegli una delle seguenti opzioni dal primo menu:

Inizia il campionamento dall'inizio: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale all'inizio dei dati. Per BigQuery, l'analisi inizia dalla prima riga. Per Cloud Storage, la scansione inizia all'inizio di ogni file e si interrompe una volta che Sensitive Data Protection ha scansionato fino alla dimensione massima del file specificata (vedi sopra).
Inizia il campionamento da un punto casuale: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale in una posizione casuale all'interno dei dati. Per BigQuery, la scansione inizia da una riga casuale. Per Cloud Storage, questa impostazione si applica solo ai file che superano le dimensioni massime specificate. Sensitive Data Protection analizza i file di dimensioni inferiori a quelle massime nella loro interezza e i file di dimensioni superiori a quelle massime fino al limite massimo.

Per eseguire una scansione parziale, devi anche scegliere la percentuale di dati che vuoi scansionare. Utilizza il cursore per impostare la percentuale.

Configurazione avanzata

Quando crei un trigger di job per un'ispezione di bucket Cloud Storage o tabelle BigQuery, puoi restringere la ricerca specificando una configurazione avanzata. In particolare, puoi configurare:

File (solo Cloud Storage): i tipi di file da analizzare, che includono file di testo, binari e file immagine.
Campi di identificazione (solo BigQuery): identificatori di riga univoci all'interno della tabella.
Per Cloud Storage, se un file supera le dimensioni specificate in Dimensione massima in byte da scansionare per file, Sensitive Data Protection lo scansiona fino a quella dimensione massima e poi passa al file successivo.

Per attivare il campionamento, scegli la percentuale di dati che vuoi analizzare. Utilizza il cursore per impostare la percentuale. Poi, scegli una delle seguenti opzioni dal primo menu:

Inizia il campionamento dall'inizio: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale all'inizio dei dati. Per BigQuery, l'analisi inizia dalla prima riga. Per Cloud Storage, la scansione inizia all'inizio di ogni file e si interrompe una volta che Sensitive Data Protection ha scansionato fino alla dimensione massima del file specificata (vedi sopra).
Inizia il campionamento da un punto casuale: Sensitive Data Protection avvia la scansione parziale in una posizione casuale all'interno dei dati. Per BigQuery, la scansione inizia da una riga casuale. Per Cloud Storage, questa impostazione si applica solo ai file che superano le dimensioni massime specificate. Sensitive Data Protection analizza i file di dimensioni inferiori a quelle massime nella loro interezza e i file di dimensioni superiori a quelle massime fino al limite massimo.

File

Per i file archiviati in Cloud Storage, puoi specificare i tipi da includere nella scansione in File.

Puoi scegliere tra file binari, di testo, di immagini, Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, PDF e Apache Avro. Per un elenco completo delle estensioni del file che Sensitive Data Protection può scansionare nei bucket Cloud Storage, consulta FileType. Se scegli Binario, Sensitive Data Protection esegue la scansione dei file di tipi non riconosciuti.

Campi identificativi

Configura il rilevamento

Modello

Se vuoi, puoi utilizzare un modello di Sensitive Data Protection per riutilizzare le informazioni di configurazione che hai specificato in precedenza.

Per saperne di più sulla creazione di modelli, consulta Creazione di modelli di ispezione di Sensitive Data Protection.

InfoType

I rilevatori di infoType trovano dati sensibili di un determinato tipo. Ad esempio, il rilevatore di infoType integrato US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER di Sensitive Data Protection trova i codici fiscali degli Stati Uniti. Oltre ai rilevatori infoType integrati, puoi creare i tuoi rilevatori infoType personalizzati.

In InfoTypes, scegli il rilevatore di infoType corrispondente a un tipo di dati che vuoi scansionare. Puoi anche lasciare vuoto questo campo per eseguire la scansione di tutti gli infoType predefiniti. Per saperne di più su ciascun rilevatore, consulta il Riferimento per i rilevatori di infoType.

Puoi anche aggiungere rilevatori infoType personalizzati nella sezione InfoType personalizzati e personalizzare i rilevatori infoType integrati e personalizzati nella sezione Regolamenti di ispezione.

InfoType personalizzati

Per aggiungere infoType personalizzati, consulta Aggiungi infoType personalizzati.

Set di regole di ispezione

Regole di esclusione, che aiutano a escludere risultati falsi o indesiderati.
Regole hotword, che aiutano a rilevare risultati aggiuntivi.
Regole di aggiustamento, che modificano la probabilità dei risultati in base al contesto in cui vengono visualizzati.

Fai clic su Aggiungi un set di regole.
Nel campo Scegli gli infoType di destinazione, seleziona gli infoType che il set di regole modifica se le regole vengono soddisfatte.
Fai clic su Aggiungi una regola per aprire un menu con opzioni, tra cui Regola hotword, Regola esclusiva e Regola di aggiustamento.

Per creare una regola hotword, seleziona Regola hotword. Quindi:

Nel campo Hotword, inserisci un'espressione regolare che Sensitive Data Protection cerca.
Dal menu Prossimità hotword, seleziona se l'hotword inserita si trova prima o dopo l'infoType scelto.
In Distanza hotword da infoType, inserisci il numero approssimativo di caratteri tra l'hotword e l'infoType scelto.
In Regolazione del livello di confidenza, seleziona se assegnare alle corrispondenze un livello di probabilità fisso o se aumentare o diminuire il livello di probabilità predefinito di un determinato importo.

Per creare una regola di esclusione, seleziona Regola di esclusione e il tipo di regola di esclusione da creare, ad esempio Espressione regolare. Quindi:

A seconda del tipo di regola di esclusione selezionato, inserisci l'espressione regolare, la frase, l'hotword o l'infoType di contesto che deve essere trovato per l'applicazione della regola.
A seconda del tipo di regola di esclusione selezionato, imposta il tipo di corrispondenza o il tipo di contenimento dell'immagine:

Se hai selezionato una regola di esclusione basata su testo, seleziona uno dei seguenti tipi di corrispondenza:

Corrispondenza esatta: il risultato deve corrispondere completamente all'infoType di testo o contesto che hai fornito.
Corrispondenza parziale: una sottostringa del risultato deve corrispondere all'infoType di testo o di contesto fornito.
Corrispondenza inversa: il risultato non deve corrispondere al testo o all'infoType di contesto che hai fornito.

Se hai selezionato una regola di esclusione basata su immagini, seleziona la relazione spaziale richiesta tra gli infoType target e di contesto. Ad esempio, se selezioni Racchiude, il risultato di contesto deve racchiudere il risultato target affinché la regola venga applicata.

Per creare una regola di aggiustamento, seleziona Regola di aggiustamento e il tipo di regola di aggiustamento, ad esempio Aggiusta in base ai risultati delle immagini. Quindi:

Nel campo InfoType di contesto, seleziona i rilevatori di infoType che forniscono il contesto per il risultato target. Sensitive Data Protection utilizza gli infoType di contesto per valutare se deve modificare l'infoType di destinazione.
Nel campo Probabilità minima, seleziona il livello di probabilità più basso che gli infoType di contesto possono avere e che attiva comunque la regola di aggiustamento. 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.
Per i risultati delle immagini, nel campo Tipo di contenimento dell'immagine, seleziona la relazione spaziale richiesta tra gli infoType target e di contesto. Ad esempio, se selezioni Racchiude, il risultato di contesto deve racchiudere il risultato target affinché la regola venga applicata.
Nel campo Probabilità, seleziona il nuovo livello di probabilità da assegnare al risultato target.

Puoi aggiungere altri set di regole per perfezionare ulteriormente i risultati della scansione.

Soglia di confidenza

Al termine, fai clic su Continua.

Aggiungi azioni

In Aggiungi azioni, seleziona una o più azioni che Sensitive Data Protection deve eseguire al termine del job. Per saperne di più, consulta Abilita le azioni di ispezione o analisi dei rischi.

Dopo aver selezionato le azioni, fai clic su Continua.

Pianificazione

Nella sezione Pianificazione, puoi eseguire due operazioni:

Specifica l'intervallo di tempo: questa opzione limita i file o le righe da analizzare in base alla data. Fai clic su Ora di inizio per specificare il timestamp del file meno recente da includere. Lascia vuoto questo valore per specificare tutti i file. Fai clic su Ora di fine per specificare il timestamp del file più recente da includere. Lascia vuoto questo valore per non specificare un limite superiore per il timestamp.
Crea un trigger per eseguire il job su base periodica: questa opzione trasforma il job in un trigger del job che viene eseguito in base a una pianificazione periodica. Se non specifichi una pianificazione, crei un singolo job che viene avviato immediatamente ed eseguito una sola volta. Per creare un trigger di job che viene eseguito regolarmente, devi impostare questa opzione.

Il valore predefinito è anche il valore minimo: 24 ore. Il valore massimo è 60 giorni.

Se vuoi che Sensitive Data Protection analizzi solo i nuovi file o le nuove righe, seleziona Limita le scansioni solo ai nuovi contenuti. Per l'ispezione di BigQuery, nell'analisi vengono incluse solo le righe risalenti ad almeno tre ore prima. Consulta il problema noto relativo a questa operazione.

Rivedi

La sezione Rivedi contiene un riepilogo in formato JSON delle impostazioni del job che hai appena specificato.

Fai clic su Crea per creare il trigger del job (se hai specificato una pianificazione). Viene visualizzata la pagina delle informazioni del trigger di job, che contiene lo stato e altre informazioni. Se il job è attualmente in esecuzione, puoi fare clic sul pulsante Annulla per interromperlo. Puoi anche eliminare il trigger del job facendo clic su Elimina.

Per tornare alla pagina principale di Sensitive Data Protection, fai clic sulla freccia Indietro nella console Google Cloud .

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using System;
using System.Collections.Generic;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.CloudStorageOptions.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.InspectConfig.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.JobTrigger.Types;
using static Google.Cloud.Dlp.V2.StorageConfig.Types;

public class TriggersCreate
{
    public static JobTrigger Create(
        string projectId,
        string bucketName,
        Likelihood minLikelihood,
        int maxFindings,
        bool autoPopulateTimespan,
        int scanPeriod,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes,
        string triggerId,
        string displayName,
        string description)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        var jobConfig = new InspectJobConfig
        {
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                MinLikelihood = minLikelihood,
                Limits = new FindingLimits
                {
                    MaxFindingsPerRequest = maxFindings
                },
                InfoTypes = { infoTypes }
            },
            StorageConfig = new StorageConfig
            {
                CloudStorageOptions = new CloudStorageOptions
                {
                    FileSet = new FileSet
                    {
                        Url = $"gs://{bucketName}/*"
                    }
                },
                TimespanConfig = new TimespanConfig
                {
                    EnableAutoPopulationOfTimespanConfig = autoPopulateTimespan
                }
            }
        };

        var jobTrigger = new JobTrigger
        {
            Triggers =
            {
                new Trigger
                {
                    Schedule = new Schedule
                    {
                        RecurrencePeriodDuration = new Google.Protobuf.WellKnownTypes.Duration
                        {
                            Seconds = scanPeriod * 60 * 60 * 24
                        }
                    }
                }
            },
            InspectJob = jobConfig,
            Status = Status.Healthy,
            DisplayName = displayName,
            Description = description
        };

        var response = dlp.CreateJobTrigger(
            new CreateJobTriggerRequest
            {
                Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
                JobTrigger = jobTrigger,
                TriggerId = triggerId
            });

        Console.WriteLine($"Successfully created trigger {response.Name}");
        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/duration"
)

// createTrigger creates a trigger with the given configuration.
func createTrigger(w io.Writer, projectID string, triggerID, displayName, description, bucketName string, infoTypeNames []string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// triggerID := "my-trigger"
	// displayName := "My Trigger"
	// description := "My trigger description"
	// bucketName := "my-bucket"
	// infoTypeNames := []string{"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"}

	ctx := context.Background()

	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Convert the info type strings to a list of InfoTypes.
	var infoTypes []*dlppb.InfoType
	for _, it := range infoTypeNames {
		infoTypes = append(infoTypes, &dlppb.InfoType{Name: it})
	}

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.CreateJobTriggerRequest{
		Parent:    fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		TriggerId: triggerID,
		JobTrigger: &dlppb.JobTrigger{
			DisplayName: displayName,
			Description: description,
			Status:      dlppb.JobTrigger_HEALTHY,
			// Triggers control when the job will start.
			Triggers: []*dlppb.JobTrigger_Trigger{
				{
					Trigger: &dlppb.JobTrigger_Trigger_Schedule{
						Schedule: &dlppb.Schedule{
							Option: &dlppb.Schedule_RecurrencePeriodDuration{
								RecurrencePeriodDuration: &duration.Duration{
									Seconds: 10 * 60 * 60 * 24, // 10 days in seconds.
								},
							},
						},
					},
				},
			},
			// Job configures the job to run when the trigger runs.
			Job: &dlppb.JobTrigger_InspectJob{
				InspectJob: &dlppb.InspectJobConfig{
					InspectConfig: &dlppb.InspectConfig{
						InfoTypes:     infoTypes,
						MinLikelihood: dlppb.Likelihood_POSSIBLE,
						Limits: &dlppb.InspectConfig_FindingLimits{
							MaxFindingsPerRequest: 10,
						},
					},
					StorageConfig: &dlppb.StorageConfig{
						Type: &dlppb.StorageConfig_CloudStorageOptions{
							CloudStorageOptions: &dlppb.CloudStorageOptions{
								FileSet: &dlppb.CloudStorageOptions_FileSet{
									Url: "gs://" + bucketName + "/*",
								},
							},
						},
						// Time-based configuration for each storage object. See more at
						// https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/InspectJobConfig#TimespanConfig
						TimespanConfig: &dlppb.StorageConfig_TimespanConfig{
							// Auto-populate start and end times in order to scan new objects only.
							EnableAutoPopulationOfTimespanConfig: true,
						},
					},
				},
			},
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.CreateJobTrigger(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateJobTrigger: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Successfully created trigger: %v", resp.GetName())
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.CloudStorageOptions;
import com.google.privacy.dlp.v2.CreateJobTriggerRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.JobTrigger;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.privacy.dlp.v2.Schedule;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.StorageConfig.TimespanConfig;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class TriggersCreate {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String gcsPath = "gs://" + "your-bucket-name" + "path/to/file.txt";
    createTrigger(projectId, gcsPath);
  }

  public static void createTrigger(String projectId, String gcsPath) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Set autoPopulateTimespan to true to scan only new content
      boolean autoPopulateTimespan = true;
      TimespanConfig timespanConfig =
          TimespanConfig.newBuilder()
              .setEnableAutoPopulationOfTimespanConfig(autoPopulateTimespan)
              .build();

      // Specify the GCS file to be inspected.
      CloudStorageOptions cloudStorageOptions =
          CloudStorageOptions.newBuilder()
              .setFileSet(CloudStorageOptions.FileSet.newBuilder().setUrl(gcsPath))
              .build();
      StorageConfig storageConfig =
          StorageConfig.newBuilder()
              .setCloudStorageOptions(cloudStorageOptions)
              .setTimespanConfig(timespanConfig)
              .build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      List<InfoType> infoTypes =
          Stream.of("PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER")
              .map(it -> InfoType.newBuilder().setName(it).build())
              .collect(Collectors.toList());

      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).build();

      // Configure the inspection job we want the service to perform.
      InspectJobConfig inspectJobConfig =
          InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .setStorageConfig(storageConfig)
              .build();

      // Set scanPeriod to the number of days between scans (minimum: 1 day)
      int scanPeriod = 1;

      // Optionally set a display name of max 100 chars and a description of max 250 chars
      String displayName = "Daily Scan";
      String description = "A daily inspection for personally identifiable information.";

      // Schedule scan of GCS bucket every scanPeriod number of days (minimum = 1 day)
      Duration duration = Duration.newBuilder().setSeconds(scanPeriod * 24 * 3600).build();
      Schedule schedule = Schedule.newBuilder().setRecurrencePeriodDuration(duration).build();
      JobTrigger.Trigger trigger = JobTrigger.Trigger.newBuilder().setSchedule(schedule).build();
      JobTrigger jobTrigger =
          JobTrigger.newBuilder()
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .setDisplayName(displayName)
              .setDescription(description)
              .setStatus(JobTrigger.Status.HEALTHY)
              .addTriggers(trigger)
              .build();

      // Create scan request to be sent by client
      CreateJobTriggerRequest createJobTriggerRequest =
          CreateJobTriggerRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setJobTrigger(jobTrigger)
              .build();

      // Send the scan request and process the response
      JobTrigger createdJobTrigger = dlpServiceClient.createJobTrigger(createJobTriggerRequest);

      System.out.println("Created Trigger: " + createdJobTrigger.getName());
      System.out.println("Display Name: " + createdJobTrigger.getDisplayName());
      System.out.println("Description: " + createdJobTrigger.getDescription());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// (Optional) The name of the trigger to be created.
// const triggerId = 'my-trigger';

// (Optional) A display name for the trigger to be created
// const displayName = 'My Trigger';

// (Optional) A description for the trigger to be created
// const description = "This is a sample trigger.";

// The name of the bucket to scan.
// const bucketName = 'YOUR-BUCKET';

// Limit scan to new content only.
// const autoPopulateTimespan = true;

// How often to wait between scans, in days (minimum = 1 day)
// const scanPeriod = 1;

// The infoTypes of information to match
// const infoTypes = [{ name: 'PHONE_NUMBER' }, { name: 'EMAIL_ADDRESS' }, { name: 'CREDIT_CARD_NUMBER' }];

// The minimum likelihood required before returning a match
// const minLikelihood = 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED';

// The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
// const maxFindings = 0;

async function createTrigger() {
  // Get reference to the bucket to be inspected
  const storageItem = {
    cloudStorageOptions: {
      fileSet: {url: `gs://${bucketName}/*`},
    },
    timeSpanConfig: {
      enableAutoPopulationOfTimespanConfig: autoPopulateTimespan,
    },
  };

  // Construct job to be triggered
  const job = {
    inspectConfig: {
      infoTypes: infoTypes,
      minLikelihood: minLikelihood,
      limits: {
        maxFindingsPerRequest: maxFindings,
      },
    },
    storageConfig: storageItem,
  };

  // Construct trigger creation request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    jobTrigger: {
      inspectJob: job,
      displayName: displayName,
      description: description,
      triggers: [
        {
          schedule: {
            recurrencePeriodDuration: {
              seconds: scanPeriod * 60 * 60 * 24, // Trigger the scan daily
            },
          },
        },
      ],
      status: 'HEALTHY',
    },
    triggerId: triggerId,
  };

  // Run trigger creation request
  const [trigger] = await dlp.createJobTrigger(request);
  console.log(`Successfully created trigger ${trigger.name}.`);
}

createTrigger();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CloudStorageOptions\FileSet;
use Google\Cloud\Dlp\V2\CreateJobTriggerRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig\FindingLimits;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\JobTrigger;
use Google\Cloud\Dlp\V2\JobTrigger\Status;
use Google\Cloud\Dlp\V2\JobTrigger\Trigger;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Schedule;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\StorageConfig\TimespanConfig;
use Google\Protobuf\Duration;

/**
 * Create a Data Loss Prevention API job trigger.
 *
 * @param string $callingProjectId     The project ID to run the API call under
 * @param string $bucketName           The name of the bucket to scan
 * @param string $triggerId            (Optional) The name of the trigger to be created
 * @param string $displayName          (Optional) The human-readable name to give the trigger
 * @param string $description          (Optional) A description for the trigger to be created
 * @param int    $scanPeriod           (Optional) How often to wait between scans, in days (minimum = 1 day)
 * @param bool   $autoPopulateTimespan (Optional) Automatically limit scan to new content only
 * @param int    $maxFindings          (Optional) The maximum number of findings to report per request (0 = server maximum)
 */
function create_trigger(
    string $callingProjectId,
    string $bucketName,
    string $triggerId,
    string $displayName,
    string $description,
    int $scanPeriod,
    bool $autoPopulateTimespan,
    int $maxFindings
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // ----- Construct job config -----
    // The infoTypes of information to match
    $personNameInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PERSON_NAME');
    $phoneNumberInfoType = (new InfoType())
        ->setName('PHONE_NUMBER');
    $infoTypes = [$personNameInfoType, $phoneNumberInfoType];

    // The minimum likelihood required before returning a match
    $minLikelihood = likelihood::LIKELIHOOD_UNSPECIFIED;

    // Specify finding limits
    $limits = (new FindingLimits())
        ->setMaxFindingsPerRequest($maxFindings);

    // Create the inspectConfig object
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setMinLikelihood($minLikelihood)
        ->setLimits($limits)
        ->setInfoTypes($infoTypes);

    // Create triggers
    $duration = (new Duration())
        ->setSeconds($scanPeriod * 60 * 60 * 24);

    $schedule = (new Schedule())
        ->setRecurrencePeriodDuration($duration);

    $triggerObject = (new Trigger())
        ->setSchedule($schedule);

    // Create the storageConfig object
    $fileSet = (new FileSet())
        ->setUrl('gs://' . $bucketName . '/*');

    $storageOptions = (new CloudStorageOptions())
        ->setFileSet($fileSet);

    // Auto-populate start and end times in order to scan new objects only.
    $timespanConfig = (new TimespanConfig())
        ->setEnableAutoPopulationOfTimespanConfig($autoPopulateTimespan);

    $storageConfig = (new StorageConfig())
        ->setCloudStorageOptions($storageOptions)
        ->setTimespanConfig($timespanConfig);

    // Construct the jobConfig object
    $jobConfig = (new InspectJobConfig())
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setStorageConfig($storageConfig);

    // ----- Construct trigger object -----
    $jobTriggerObject = (new JobTrigger())
        ->setTriggers([$triggerObject])
        ->setInspectJob($jobConfig)
        ->setStatus(Status::HEALTHY)
        ->setDisplayName($displayName)
        ->setDescription($description);

    // Run trigger creation request
    $parent = $dlp->locationName($callingProjectId, 'global');
    $createJobTriggerRequest = (new CreateJobTriggerRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setJobTrigger($jobTriggerObject)
        ->setTriggerId($triggerId);
    $trigger = $dlp->createJobTrigger($createJobTriggerRequest);

    // Print results
    printf('Successfully created trigger %s' . PHP_EOL, $trigger->getName());
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

from typing import Optional

import google.cloud.dlp


def create_trigger(
    project: str,
    bucket: str,
    scan_period_days: int,
    info_types: List[str],
    trigger_id: Optional[str] = None,
    display_name: Optional[str] = None,
    description: Optional[str] = None,
    min_likelihood: Optional[int] = None,
    max_findings: Optional[int] = None,
    auto_populate_timespan: Optional[bool] = False,
) -> None:
    """Creates a scheduled Data Loss Prevention API inspect_content trigger.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        bucket: The name of the GCS bucket to scan. This sample scans all
            files in the bucket using a wildcard.
        scan_period_days: How often to repeat the scan, in days.
            The minimum is 1 day.
        info_types: A list of strings representing info types to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        trigger_id: The id of the trigger. If omitted, an id will be randomly
            generated.
        display_name: The optional display name of the trigger.
        description: The optional description of the trigger.
        min_likelihood: A string representing the minimum likelihood threshold
            that constitutes a match. One of: 'LIKELIHOOD_UNSPECIFIED',
            'VERY_UNLIKELY', 'UNLIKELY', 'POSSIBLE', 'LIKELY', 'VERY_LIKELY'.
        max_findings: The maximum number of findings to report; 0 = no maximum.
        auto_populate_timespan: Automatically populates time span config start
            and end times in order to scan new content only.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries (protos are also accepted).
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration dictionary. Keys which are None may
    # optionally be omitted entirely.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "min_likelihood": min_likelihood,
        "limits": {"max_findings_per_request": max_findings},
    }

    # Construct a cloud_storage_options dictionary with the bucket's URL.
    url = f"gs://{bucket}/*"
    storage_config = {
        "cloud_storage_options": {"file_set": {"url": url}},
        # Time-based configuration for each storage object.
        "timespan_config": {
            # Auto-populate start and end times in order to scan new objects
            # only.
            "enable_auto_population_of_timespan_config": auto_populate_timespan
        },
    }

    # Construct the job definition.
    job = {"inspect_config": inspect_config, "storage_config": storage_config}

    # Construct the schedule definition:
    schedule = {
        "recurrence_period_duration": {"seconds": scan_period_days * 60 * 60 * 24}
    }

    # Construct the trigger definition.
    job_trigger = {
        "inspect_job": job,
        "display_name": display_name,
        "description": description,
        "triggers": [{"schedule": schedule}],
        "status": google.cloud.dlp_v2.JobTrigger.Status.HEALTHY,
    }

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Call the API.
    response = dlp.create_job_trigger(
        request={"parent": parent, "job_trigger": job_trigger, "trigger_id": trigger_id}
    )

    print(f"Successfully created trigger {response.name}")

REST

Un trigger di job è rappresentato nell'API DLP dalla risorsa JobTrigger. Puoi creare un nuovo trigger di job utilizzando il metodo projects.jobTriggers.create della risorsa JobTrigger.

Questo JSON di esempio può essere inviato in una richiesta POST all'endpoint REST di Sensitive Data Protection specificato. Questo esempio JSON mostra come creare un trigger di job in Sensitive Data Protection. Il job che verrà avviato da questo trigger è una scansione di ispezione di Datastore. Il trigger del job creato viene eseguito ogni 86.400 secondi (o 24 ore).

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Tieni presente che una richiesta riuscita, anche se creata in Explorer API, creerà un nuovo trigger di job pianificato. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida di JSON.

Input JSON:

{
  "jobTrigger":{
    "displayName":"JobTrigger1",
    "description":"Starts an inspection of a Datastore kind",
    "triggers":[
      {
        "schedule":{
          "recurrencePeriodDuration":"86400s"
        }
      }
    ],
    "status":"HEALTHY",
    "inspectJob":{
      "storageConfig":{
        "datastoreOptions":{
          "kind":{
            "name":"Example-Kind"
          },
          "partitionId":{
            "projectId":"[PROJECT_ID]",
            "namespaceId":"[NAMESPACE_ID]"
          }
        }
      },
      "inspectConfig":{
        "infoTypes":[
          {
            "name":"PHONE_NUMBER"
          }
        ],
        "excludeInfoTypes":false,
        "includeQuote":true,
        "minLikelihood":"LIKELY"
      },
      "actions":[
        {
          "saveFindings":{
            "outputConfig":{
              "table":{
                "projectId":"[PROJECT_ID]",
                "datasetId":"[BIGQUERY_DATASET_NAME]",
                "tableId":"[BIGQUERY_TABLE_NAME]"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Output JSON:

L'output seguente indica che il trigger del job è stato creato correttamente.

{
  "name":"projects/[PROJECT_ID]/jobTriggers/[JOB_TRIGGER_NAME]",
  "displayName":"JobTrigger1",
  "description":"Starts an inspection of a Datastore kind",
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "datastoreOptions":{
        "partitionId":{
          "projectId":"[PROJECT_ID]",
          "namespaceId":"[NAMESPACE_ID]"
        },
        "kind":{
          "name":"Example-Kind"
        }
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"PHONE_NUMBER"
        }
      ],
      "minLikelihood":"LIKELY",
      "limits":{

      },
      "includeQuote":true
    },
    "actions":[
      {
        "saveFindings":{
          "outputConfig":{
            "table":{
              "projectId":"[PROJECT_ID]",
              "datasetId":"[BIGQUERY_DATASET_NAME]",
              "tableId":"[BIGQUERY_TABLE_NAME]"
            }
          }
        }
      }
    ]
  },
  "triggers":[
    {
      "schedule":{
        "recurrencePeriodDuration":"86400s"
      }
    }
  ],
  "createTime":"2018-11-30T01:52:41.171857Z",
  "updateTime":"2018-11-30T01:52:41.171857Z",
  "status":"HEALTHY"
}

Elenca tutti i job

Per elencare tutti i job del progetto corrente:

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Sensitive Data Protection.

Vai a Sensitive Data Protection
Fai clic sulla scheda Ispezione, quindi sulla sottoscheda Job di ispezione.

La console mostra un elenco di tutti i job per il progetto corrente, inclusi i relativi identificatori, lo stato, l'ora di creazione e l'ora di fine. Puoi ottenere ulteriori informazioni su qualsiasi job, incluso un riepilogo dei risultati, facendo clic sul relativo identificatore.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Api.Gax;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class JobsList
{
    public static PagedEnumerable<ListDlpJobsResponse, DlpJob> ListDlpJobs(string projectId, string filter, DlpJobType jobType)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        var response = dlp.ListDlpJobs(new ListDlpJobsRequest
        {
            Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            Filter = filter,
            Type = jobType
        });

        // Uncomment to print jobs
        // foreach (var job in response)
        // {
        //     Console.WriteLine($"Job: {job.Name} status: {job.State}");
        // }

        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listJobs lists jobs matching the given optional filter and optional jobType.
func listJobs(w io.Writer, projectID, filter, jobType string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// filter := "`state` = FINISHED"
	// jobType := "RISK_ANALYSIS_JOB"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.ListDlpJobsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Filter: filter,
		Type:   dlppb.DlpJobType(dlppb.DlpJobType_value[jobType]),
	}
	// Send the request and iterate over the results.
	it := client.ListDlpJobs(ctx, req)
	for {
		j, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("Next: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "Job %v status: %v\n", j.GetName(), j.GetState())
	}
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJob;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJobType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ListDlpJobsRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import java.io.IOException;

public class JobsList {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    listJobs(projectId);
  }

  // Lists DLP jobs
  public static void listJobs(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Construct the request to be sent by the client.
      // For more info on filters and job types,
      // see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/projects.dlpJobs/list
      ListDlpJobsRequest listDlpJobsRequest =
          ListDlpJobsRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setFilter("state=DONE")
              .setType(DlpJobType.valueOf("INSPECT_JOB"))
              .build();

      // Send the request to list jobs and process the response
      DlpServiceClient.ListDlpJobsPagedResponse response =
          dlpServiceClient.listDlpJobs(listDlpJobsRequest);

      System.out.println("DLP jobs found:");
      for (DlpJob dlpJob : response.getPage().getValues()) {
        System.out.println(dlpJob.getName() + " -- " + dlpJob.getState());
      }
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The filter expression to use
// For more information and filter syntax, see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/projects.dlpJobs/list
// const filter = `state=DONE`;

// The type of job to list (either 'INSPECT_JOB' or 'RISK_ANALYSIS_JOB')
// const jobType = 'INSPECT_JOB';
async function listJobs() {
  // Construct request for listing DLP scan jobs
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    filter: filter,
    type: jobType,
  };

  // Run job-listing request
  const [jobs] = await dlp.listDlpJobs(request);
  jobs.forEach(job => {
    console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);
  });
}

listJobs();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJob\JobState;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DlpJobType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ListDlpJobsRequest;

/**
 * List Data Loss Prevention API jobs corresponding to a given filter.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $filter            The filter expression to use
 */
function list_jobs(string $callingProjectId, string $filter): void
{
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // The type of job to list (either 'INSPECT_JOB' or 'REDACT_JOB')
    $jobType = DlpJobType::INSPECT_JOB;

    // Run job-listing request
    // For more information and filter syntax,
    // @see https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/projects.dlpJobs/list
    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";
    $listDlpJobsRequest = (new ListDlpJobsRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setFilter($filter)
        ->setType($jobType);
    $response = $dlp->listDlpJobs($listDlpJobsRequest);

    // Print job list
    $jobs = $response->iterateAllElements();
    foreach ($jobs as $job) {
        printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $job->getName(), $job->getState());
        $infoTypeStats = $job->getInspectDetails()->getResult()->getInfoTypeStats();

        if ($job->getState() == JobState::DONE) {
            if (count($infoTypeStats) > 0) {
                foreach ($infoTypeStats as $infoTypeStat) {
                    printf(
                        '  Found %s instance(s) of type %s' . PHP_EOL,
                        $infoTypeStat->getCount(),
                        $infoTypeStat->getInfoType()->getName()
                    );
                }
            } else {
                print('  No findings.' . PHP_EOL);
            }
        }
    }
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


from typing import Optional

import google.cloud.dlp


def list_dlp_jobs(
    project: str, filter_string: Optional[str] = None, job_type: Optional[str] = None
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to lists DLP jobs that match the
        specified filter in the request.
    Args:
        project: The project id to use as a parent resource.
        filter: (Optional) Allows filtering.
            Supported syntax:
            * Filter expressions are made up of one or more restrictions.
            * Restrictions can be combined by 'AND' or 'OR' logical operators.
            A sequence of restrictions implicitly uses 'AND'.
            * A restriction has the form of '<field> <operator> <value>'.
            * Supported fields/values for inspect jobs:
                - `state` - PENDING|RUNNING|CANCELED|FINISHED|FAILED
                - `inspected_storage` - DATASTORE|CLOUD_STORAGE|BIGQUERY
                - `trigger_name` - The resource name of the trigger that
                                   created job.
            * Supported fields for risk analysis jobs:
                - `state` - RUNNING|CANCELED|FINISHED|FAILED
            * The operator must be '=' or '!='.
            Examples:
            * inspected_storage = cloud_storage AND state = done
            * inspected_storage = cloud_storage OR inspected_storage = bigquery
            * inspected_storage = cloud_storage AND
                                  (state = done OR state = canceled)
        type: (Optional) The type of job. Defaults to 'INSPECT'.
            Choices:
            DLP_JOB_TYPE_UNSPECIFIED
            INSPECT_JOB: The job inspected content for sensitive data.
            RISK_ANALYSIS_JOB: The job executed a Risk Analysis computation.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Job type dictionary
    job_type_to_int = {
        "DLP_JOB_TYPE_UNSPECIFIED": google.cloud.dlp.DlpJobType.DLP_JOB_TYPE_UNSPECIFIED,
        "INSPECT_JOB": google.cloud.dlp.DlpJobType.INSPECT_JOB,
        "RISK_ANALYSIS_JOB": google.cloud.dlp.DlpJobType.RISK_ANALYSIS_JOB,
    }
    # If job type is specified, convert job type to number through enums.
    if job_type:
        job_type = job_type_to_int[job_type]

    # Call the API to get a list of jobs.
    response = dlp.list_dlp_jobs(
        request={"parent": parent, "filter": filter_string, "type_": job_type}
    )

    # Iterate over results.
    for job in response:
        print(f"Job: {job.name}; status: {job.state.name}")

REST

La risorsa DlpJob ha un metodo projects.dlpJobs.list con cui puoi elencare tutti i job.

Per elencare tutti i job attualmente definiti nel progetto, invia una richiesta GET all'endpoint dlpJobs, come mostrato qui:

URL:

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs?key={YOUR_API_KEY}

L'output JSON seguente elenca uno dei job restituiti. Tieni presente che la struttura del job rispecchia quella della risorsa DlpJob.

Output JSON:

{
  "jobs":[
    {
      "name":"projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/i-5270277269264714623",
      "type":"INSPECT_JOB",
      "state":"DONE",
      "inspectDetails":{
        "requestedOptions":{
          "snapshotInspectTemplate":{
          },
          "jobConfig":{
            "storageConfig":{
              "cloudStorageOptions":{
                "fileSet":{
                  "url":"[CLOUD-STORAGE-URL]"
                },
                "fileTypes":[
                  "FILE_TYPE_UNSPECIFIED"
                ],
                "filesLimitPercent":100
              },
              "timespanConfig":{
                "startTime":"2019-09-08T22:43:16.623Z",
                "enableAutoPopulationOfTimespanConfig":true
              }
            },
            "inspectConfig":{
              "infoTypes":[
                {
                  "name":"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
                },
                {
                  "name":"CANADA_SOCIAL_INSURANCE_NUMBER"
                }
              ],
              "minLikelihood":"LIKELY",
              "limits":{
              },
              "includeQuote":true
            },
            "actions":[
              {
                "saveFindings":{
                  "outputConfig":{
                    "table":{
                      "projectId":"[PROJECT-ID]",
                      "datasetId":"[DATASET-ID]",
                      "tableId":"[TABLE-ID]"
                    }
                  }
                }
              }
            ]
          }
        },
        "result":{
          ...
        }
      },
      "createTime":"2019-09-09T22:43:16.918Z",
      "startTime":"2019-09-09T22:43:16.918Z",
      "endTime":"2019-09-09T22:43:53.091Z",
      "jobTriggerName":"projects/[PROJECT-ID]/jobTriggers/sample-trigger2"
    },
    ...

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Elenca tutti i trigger di job

Per elencare tutti i trigger di job per il progetto corrente:

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Sensitive Data Protection.

Vai a Sensitive Data Protection

Nella scheda Ispezione, nella sottoscheda Trigger di job, la console visualizza un elenco di tutti i trigger di job per il progetto corrente.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Api.Gax;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using System;

public class TriggersList
{
    public static PagedEnumerable<ListJobTriggersResponse, JobTrigger> List(string projectId)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        var response = dlp.ListJobTriggers(
            new ListJobTriggersRequest
            {
                Parent = new LocationName(projectId, "global").ToString(),
            });

        foreach (var trigger in response)
        {
            Console.WriteLine($"Name: {trigger.Name}");
            Console.WriteLine($"  Created: {trigger.CreateTime}");
            Console.WriteLine($"  Updated: {trigger.UpdateTime}");
            Console.WriteLine($"  Display Name: {trigger.DisplayName}");
            Console.WriteLine($"  Description: {trigger.Description}");
            Console.WriteLine($"  Status: {trigger.Status}");
            Console.WriteLine($"  Error count: {trigger.Errors.Count}");
        }

        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listTriggers lists the triggers for the given project.
func listTriggers(w io.Writer, projectID string) error {
	// projectID := "my-project-id"

	ctx := context.Background()

	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// Create a configured request.
	req := &dlppb.ListJobTriggersRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
	}
	// Send the request and iterate over the results.
	it := client.ListJobTriggers(ctx, req)
	for {
		t, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("Next: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "Trigger %v\n", t.GetName())
		c, err := ptypes.Timestamp(t.GetCreateTime())
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("CreateTime Timestamp: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "  Created: %v\n", c.Format(time.RFC1123))
		u, err := ptypes.Timestamp(t.GetUpdateTime())
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("UpdateTime Timestamp: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "  Updated: %v\n", u.Format(time.RFC1123))
		fmt.Fprintf(w, "  Display Name: %q\n", t.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "  Description: %q\n", t.GetDescription())
		fmt.Fprintf(w, "  Status: %v\n", t.GetStatus())
		fmt.Fprintf(w, "  Error Count: %v\n", len(t.GetErrors()))
	}

	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.JobTrigger;
import com.google.privacy.dlp.v2.ListJobTriggersRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import java.io.IOException;

class TriggersList {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    listTriggers(projectId);
  }

  public static void listTriggers(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {
      // Build the request to be sent by the client
      ListJobTriggersRequest listJobTriggersRequest =
          ListJobTriggersRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      DlpServiceClient.ListJobTriggersPagedResponse response =
          dlpServiceClient.listJobTriggers(listJobTriggersRequest);

      // Parse the response and process the results
      System.out.println("DLP triggers found:");
      for (JobTrigger trigger : response.getPage().getValues()) {
        System.out.println("Trigger: " + trigger.getName());
        System.out.println("\tCreated: " + trigger.getCreateTime());
        System.out.println("\tUpdated: " + trigger.getUpdateTime());
        if (trigger.getDisplayName() != null) {
          System.out.println("\tDisplay name: " + trigger.getDisplayName());
        }
        if (trigger.getDescription() != null) {
          System.out.println("\tDescription: " + trigger.getDescription());
        }
        System.out.println("\tStatus: " + trigger.getStatus());
        System.out.println("\tError count: " + trigger.getErrorsCount());
      }
      ;
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project'

async function listTriggers() {
  // Construct trigger listing request
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
  };

  // Helper function to pretty-print dates
  const formatDate = date => {
    const msSinceEpoch = parseInt(date.seconds, 10) * 1000;
    return new Date(msSinceEpoch).toLocaleString('en-US');
  };

  // Run trigger listing request
  const [triggers] = await dlp.listJobTriggers(request);
  triggers.forEach(trigger => {
    // Log trigger details
    console.log(`Trigger ${trigger.name}:`);
    console.log(`  Created: ${formatDate(trigger.createTime)}`);
    console.log(`  Updated: ${formatDate(trigger.updateTime)}`);
    if (trigger.displayName) {
      console.log(`  Display Name: ${trigger.displayName}`);
    }
    if (trigger.description) {
      console.log(`  Description: ${trigger.description}`);
    }
    console.log(`  Status: ${trigger.status}`);
    console.log(`  Error count: ${trigger.errors.length}`);
  });
}

listTriggers();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ListJobTriggersRequest;

/**
 * List Data Loss Prevention API job triggers.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 */
function list_triggers(string $callingProjectId): void
{
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    $parent = "projects/$callingProjectId/locations/global";

    // Run request
    $listJobTriggersRequest = (new ListJobTriggersRequest())
        ->setParent($parent);
    $response = $dlp->listJobTriggers($listJobTriggersRequest);

    // Print results
    $triggers = $response->iterateAllElements();
    foreach ($triggers as $trigger) {
        printf('Trigger %s' . PHP_EOL, $trigger->getName());
        printf('  Created: %s' . PHP_EOL, $trigger->getCreateTime()->getSeconds());
        printf('  Updated: %s' . PHP_EOL, $trigger->getUpdateTime()->getSeconds());
        printf('  Display Name: %s' . PHP_EOL, $trigger->getDisplayName());
        printf('  Description: %s' . PHP_EOL, $trigger->getDescription());
        printf('  Status: %s' . PHP_EOL, $trigger->getStatus());
        printf('  Error count: %s' . PHP_EOL, count($trigger->getErrors()));
        $timespanConfig = $trigger->getInspectJob()->getStorageConfig()->getTimespanConfig();
        printf('  Auto-populates timespan config: %s' . PHP_EOL,
            ($timespanConfig && $timespanConfig->getEnableAutoPopulationOfTimespanConfig() ? 'yes' : 'no'));
    }
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import google.cloud.dlp


def list_triggers(project: str) -> None:
    """Lists all Data Loss Prevention API triggers.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Call the API.
    response = dlp.list_job_triggers(request={"parent": parent})

    for trigger in response:
        print(f"Trigger {trigger.name}:")
        print(f"  Created: {trigger.create_time}")
        print(f"  Updated: {trigger.update_time}")
        if trigger.display_name:
            print(f"  Display Name: {trigger.display_name}")
        if trigger.description:
            print(f"  Description: {trigger.description}")
        print(f"  Status: {trigger.status}")
        print(f"  Error count: {len(trigger.errors)}")

REST

La risorsa JobTrigger ha un metodo projects.jobTriggers.list con cui puoi elencare tutti i trigger di job.

Per elencare tutti i trigger di job attualmente definiti nel tuo progetto, invia una richiesta GET all'endpoint jobTriggers, come mostrato di seguito:

URL:

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/jobTriggers?key={YOUR_API_KEY}

L'output JSON seguente elenca il trigger del job che abbiamo creato nella sezione precedente. Tieni presente che la struttura del trigger di job rispecchia quella della risorsa JobTrigger.

Output JSON:

{
  "jobTriggers":[
    {
      "name":"projects/[PROJECT_ID]/jobTriggers/[JOB_TRIGGER_NAME]",
      "displayName":"JobTrigger1",
      "description":"Starts an inspection of a Datastore kind",
      "inspectJob":{
        "storageConfig":{
          "datastoreOptions":{
            "partitionId":{
              "projectId":"[PROJECT_ID]",
              "namespaceId":"[NAMESPACE_ID]"
            },
            "kind":{
              "name":"Example-Kind"
            }
          }
        },
        "inspectConfig":{
          "infoTypes":[
            {
              "name":"PHONE_NUMBER"
            }
          ],
          "minLikelihood":"LIKELY",
          "limits":{

          },
          "includeQuote":true
        },
        "actions":[
          {
            "saveFindings":{
              "outputConfig":{
                "table":{
                  "projectId":"[PROJECT_ID]",
                  "datasetId":"[BIGQUERY_DATASET_NAME]",
                  "tableId":"[BIGQUERY_TABLE_NAME]"
                }
              }
            }
          }
        ]
      },
      "triggers":[
        {
          "schedule":{
            "recurrencePeriodDuration":"86400s"
          }
        }
      ],
      "createTime":"2018-11-30T01:52:41.171857Z",
      "updateTime":"2018-11-30T01:52:41.171857Z",
      "status":"HEALTHY"
    },

    ...

],
  "nextPageToken":"KkwKCQjivJ2UpPreAgo_Kj1wcm9qZWN0cy92ZWx2ZXR5LXN0dWR5LTE5NjEwMS9qb2JUcmlnZ2Vycy8xNTA5NzEyOTczMDI0MDc1NzY0"
}

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Elimina un job

Per eliminare un job dal progetto, inclusi i relativi risultati, segui questi passaggi. I risultati salvati esternamente (ad esempio in BigQuery) non sono interessati da questa operazione.

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Sensitive Data Protection.

Vai a Sensitive Data Protection
Fai clic sulla scheda Ispezione, quindi sulla sottoscheda Job di ispezione. La console Google Cloud mostra un elenco di tutti i job per il progetto corrente.
Nella colonna Azioni relativa al trigger di job da eliminare, fai clic sul menu Altre azioni (visualizzato come tre puntini disposti in verticale) , quindi fai clic su Elimina.

In alternativa, nell'elenco dei job, fai clic sull'identificatore del job che vuoi eliminare. Nella pagina dei dettagli del job, fai clic su Elimina.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using System;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class JobsDelete
{
    public static void DeleteJob(string jobName)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        dlp.DeleteDlpJob(new DeleteDlpJobRequest
        {
            Name = jobName
        });

        Console.WriteLine($"Successfully deleted job {jobName}.");
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// deleteJob deletes the job with the given name.
func deleteJob(w io.Writer, jobName string) error {
	// jobName := "job-example"
	ctx := context.Background()
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	req := &dlppb.DeleteDlpJobRequest{
		Name: jobName,
	}
	if err = client.DeleteDlpJob(ctx, req); err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteDlpJob: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Successfully deleted job")
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeleteDlpJobRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJobName;
import java.io.IOException;

public class JobsDelete {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String jobId = "your-job-id";
    deleteJobs(projectId, jobId);
  }

  // Deletes a DLP Job with the given jobId
  public static void deleteJobs(String projectId, String jobId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Construct the complete job name from the projectId and jobId
      DlpJobName jobName = DlpJobName.of(projectId, jobId);

      // Construct the job deletion request to be sent by the client.
      DeleteDlpJobRequest deleteDlpJobRequest =
          DeleteDlpJobRequest.newBuilder().setName(jobName.toString()).build();

      // Send the job deletion request
      dlpServiceClient.deleteDlpJob(deleteDlpJobRequest);
      System.out.println("Job deleted successfully.");
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The name of the job whose results should be deleted
// Parent project ID is automatically extracted from this parameter
// const jobName = 'projects/my-project/dlpJobs/X-#####'

function deleteJob() {
  // Construct job deletion request
  const request = {
    name: jobName,
  };

  // Run job deletion request
  dlp
    .deleteDlpJob(request)
    .then(() => {
      console.log(`Successfully deleted job ${jobName}.`);
    })
    .catch(err => {
      console.log(`Error in deleteJob: ${err.message || err}`);
    });
}

deleteJob();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeleteDlpJobRequest;

/**
 * Delete results of a Data Loss Prevention API job
 *
 * @param string $jobId The name of the job whose results should be deleted
 */
function delete_job(string $jobId): void
{
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Run job-deletion request
    // The Parent project ID is automatically extracted from this parameter
    $deleteDlpJobRequest = (new DeleteDlpJobRequest())
        ->setName($jobId);
    $dlp->deleteDlpJob($deleteDlpJobRequest);

    // Print status
    printf('Successfully deleted job %s' . PHP_EOL, $jobId);
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import google.cloud.dlp


def delete_dlp_job(project: str, job_name: str) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to delete a long-running DLP job.
    Args:
        project: The project id to use as a parent resource.
        job_name: The name of the DlpJob resource to be deleted.

    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id and job name into a full resource id.
    name = f"projects/{project}/dlpJobs/{job_name}"

    # Call the API to delete job.
    dlp.delete_dlp_job(request={"name": name})

    print(f"Successfully deleted {job_name}")

REST

Per eliminare un job dal progetto corrente, invia una richiesta DELETE all'endpoint dlpJobs, come mostrato qui. Sostituisci il campo [JOB-IDENTIFIER] con l'identificatore del job, che inizia con i-.

URL:

DELETE https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-IDENTIFIER]?key={YOUR_API_KEY}

Se la richiesta è andata a buon fine, l'API DLP restituirà una risposta di esito positivo. Per verificare che il job sia stato eliminato correttamente, elenca tutti i job.

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Elimina un trigger di job

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Sensitive Data Protection.

Vai a Sensitive Data Protection

Nella scheda Ispezione, nella sottoscheda Trigger di job, la console visualizza un elenco di tutti i trigger di job per il progetto corrente.
Nella colonna Azioni relativa al trigger di job da eliminare, fai clic sul menu Altre azioni (visualizzato come tre puntini disposti in verticale) , quindi fai clic su Elimina.

In alternativa, nell'elenco dei trigger di job, fai clic sul nome del trigger di job che vuoi eliminare. Nella pagina dei dettagli del trigger del job, fai clic su Elimina.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Cloud.Dlp.V2;
using System;

public class TriggersDelete
{

    public static void Delete(string triggerName)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        dlp.DeleteJobTrigger(
            new DeleteJobTriggerRequest
            {
                Name = triggerName
            });

        Console.WriteLine($"Successfully deleted trigger {triggerName}.");
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// deleteTrigger deletes the given trigger.
func deleteTrigger(w io.Writer, triggerID string) error {
	// triggerID := "my-trigger"

	ctx := context.Background()

	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("dlp.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &dlppb.DeleteJobTriggerRequest{
		Name: triggerID,
	}

	if err := client.DeleteJobTrigger(ctx, req); err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteJobTrigger: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Successfully deleted trigger %v", triggerID)
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.DeleteJobTriggerRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.ProjectJobTriggerName;
import java.io.IOException;

class TriggersDelete {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String triggerId = "your-trigger-id";
    deleteTrigger(projectId, triggerId);
  }

  public static void deleteTrigger(String projectId, String triggerId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Get the full trigger name from the given triggerId and ProjectId
      ProjectJobTriggerName triggerName = ProjectJobTriggerName.of(projectId, triggerId);

      // Construct the trigger deletion request to be sent by the client
      DeleteJobTriggerRequest deleteJobTriggerRequest =
          DeleteJobTriggerRequest.newBuilder().setName(triggerName.toString()).build();

      // Send the trigger deletion request
      dlpServiceClient.deleteJobTrigger(deleteJobTriggerRequest);
      System.out.println("Trigger deleted: " + triggerName.toString());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project'

// The name of the trigger to be deleted
// Parent project ID is automatically extracted from this parameter
// const triggerId = 'projects/my-project/triggers/my-trigger';

async function deleteTrigger() {
  // Construct trigger deletion request
  const request = {
    name: triggerId,
  };

  // Run trigger deletion request
  await dlp.deleteJobTrigger(request);
  console.log(`Successfully deleted trigger ${triggerId}.`);
}

deleteTrigger();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\DeleteJobTriggerRequest;

/**
 * Delete a Data Loss Prevention API job trigger.
 *
 * @param string $callingProjectId  The project ID to run the API call under
 * @param string $triggerId         The name of the trigger to be deleted.
 */
function delete_trigger(string $callingProjectId, string $triggerId): void
{
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Run request
    // The Parent project ID is automatically extracted from this parameter
    $triggerName = "projects/$callingProjectId/locations/global/jobTriggers/$triggerId";
    $deleteJobTriggerRequest = (new DeleteJobTriggerRequest())
        ->setName($triggerName);
    $dlp->deleteJobTrigger($deleteJobTriggerRequest);

    // Print the results
    printf('Successfully deleted trigger %s' . PHP_EOL, $triggerName);
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import google.cloud.dlp


def delete_trigger(project: str, trigger_id: str) -> None:
    """Deletes a Data Loss Prevention API trigger.
    Args:
        project: The id of the Google Cloud project which owns the trigger.
        trigger_id: The id of the trigger to delete.
    Returns:
        None; the response from the API is printed to the terminal.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id into a full resource id.
    parent = f"projects/{project}"

    # Combine the trigger id with the parent id.
    trigger_resource = f"{parent}/jobTriggers/{trigger_id}"

    # Call the API.
    dlp.delete_job_trigger(request={"name": trigger_resource})

    print(f"Trigger {trigger_resource} successfully deleted.")

REST

Per eliminare un trigger di job dal progetto corrente, invia una richiesta DELETE all'endpoint jobTriggers, come mostrato qui. Sostituisci il campo [JOB-TRIGGER-NAME] con il nome del trigger del job.

URL:

DELETE https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/jobTriggers/[JOB-TRIGGER-NAME]?key={YOUR_API_KEY}

Se la richiesta è andata a buon fine, l'API DLP restituirà una risposta di esito positivo. Per verificare che il trigger del job sia stato eliminato correttamente, elenca tutti i trigger dei job.

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Recupero di un job

Per recuperare un job dal progetto, inclusi i risultati, segui questi passaggi. I risultati salvati esternamente (ad esempio in BigQuery) non vengono interessati da questa operazione.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Cloud.Dlp.V2;
using System;

public class JobsGet
{
    public static DlpJob GetDlpJob(string jobName)
    {
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        var response = dlp.GetDlpJob(jobName);

        Console.WriteLine($"Job: {response.Name} status: {response.State}");

        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
)

// jobsGet gets an inspection job using jobName
func jobsGet(w io.Writer, projectID string, jobName string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// jobName := "your-job-id"

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Construct the request to be sent by the client.
	req := &dlppb.GetDlpJobRequest{
		Name: jobName,
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.GetDlpJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the results.
	fmt.Fprintf(w, "Job Name: %v Job Status: %v", resp.Name, resp.State)
	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.DlpJobName;
import com.google.privacy.dlp.v2.GetDlpJobRequest;
import java.io.IOException;

public class JobsGet {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String jobId = "your-job-id";
    getJobs(projectId, jobId);
  }

  // Gets a DLP Job with the given jobId
  public static void getJobs(String projectId, String jobId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Construct the complete job name from the projectId and jobId
      DlpJobName jobName = DlpJobName.of(projectId, jobId);

      // Construct the get job request to be sent by the client.
      GetDlpJobRequest getDlpJobRequest =
          GetDlpJobRequest.newBuilder().setName(jobName.toString()).build();

      // Send the get job request
      dlpServiceClient.getDlpJob(getDlpJobRequest);
      System.out.println("Job got successfully.");
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlp = new DLP.DlpServiceClient();

// Job name to look for
// const jobName = 'your-job-name';

async function getJob() {
  // Construct request for finding job using job name.
  const request = {
    name: jobName,
  };

  // Send the request and receive response from the service
  const [job] = await dlp.getDlpJob(request);

  // Print results.
  console.log(`Job ${job.name} status: ${job.state}`);
}

getJob();

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\GetDlpJobRequest;

/**
 * Get DLP inspection job.
 * @param string $jobName           Dlp job name
 */
function get_job(
    string $jobName
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();
    try {
        // Send the get job request
        $getDlpJobRequest = (new GetDlpJobRequest())
            ->setName($jobName);
        $response = $dlp->getDlpJob($getDlpJobRequest);
        printf('Job %s status: %s' . PHP_EOL, $response->getName(), $response->getState());
    } finally {
        $dlp->close();
    }
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import google.cloud.dlp


def get_dlp_job(project: str, job_name: str) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to retrieve a DLP job.
    Args:
        project: The project id to use as a parent resource.
        job_name: The name of the DlpJob resource to be retrieved.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Convert the project id and job name into a full resource id.
    job_name = f"projects/{project}/locations/global/dlpJobs/{job_name}"

    # Call the API
    response = dlp.get_dlp_job(request={"name": job_name})

    print(f"Job: {response.name} Status: {response.state}")

REST

Per ottenere un job dal progetto corrente, invia una richiesta GET all'endpoint dlpJobs, come mostrato qui. Sostituisci il campo [JOB-IDENTIFIER] con l'identificatore del job, che inizia con i-.

URL:

GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT-ID]/dlpJobs/[JOB-IDENTIFIER]?key={YOUR_API_KEY}

Se la richiesta è andata a buon fine, l'API DLP restituirà una risposta di esito positivo.

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Forza l'esecuzione immediata di un trigger di job

Dopo aver creato un trigger di job, puoi forzare un'esecuzione immediata del trigger per i test attivandolo. Per farlo, esegui questo comando:

curl --request POST \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Accept: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
    'https://dlp.googleapis.com/v2/JOB_TRIGGER_NAME:activate'

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud a cui addebitare i costi di accesso associati alla richiesta.
JOB_TRIGGER_NAME: il nome completo della risorsa del trigger del job, ad esempio projects/my-project/locations/global/jobTriggers/123456789.

Aggiorna un trigger di job esistente

Oltre a creare, elencare ed eliminare i trigger di job, puoi anche aggiornare un trigger di job esistente. Per modificare la configurazione di un trigger di job esistente:

Console

Nella console Google Cloud , vai alla pagina Sensitive Data Protection.

Vai a Sensitive Data Protection
Fai clic sulla scheda Ispezione, quindi sulla sottoscheda Trigger di job.

La console mostra un elenco di tutti i trigger di job per il progetto corrente.
Nella colonna Azioni relativa al trigger di job da eliminare, fai clic su Altro , quindi su Visualizza dettagli.
Nella pagina dei dettagli del trigger del job, fai clic su Modifica.
Nella pagina Modifica trigger, puoi modificare la posizione dei dati di input, i dettagli di rilevamento come modelli, infoType o probabilità, le azioni post-scansione e la pianificazione del trigger del job. Al termine, fai clic su Salva.

C#

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;
using System;
using System.Collections.Generic;

public class TriggersUpdate
{
    public static JobTrigger UpdateJob(
        string projectId,
        string triggerId,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null,
        Likelihood minLikelihood = Likelihood.Likely)
    {
        // Instantiate the client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the update job trigger request object by providing the trigger name,
        // job trigger object which will specify the type of info to be inspected and
        // update mask object which specifies the field to be updated.
        // Refer to https://cloud.google.com/dlp/docs/reference/rest/v2/Container for specifying the paths in container object.
        var request = new UpdateJobTriggerRequest
        {
            JobTriggerName = new JobTriggerName(projectId, triggerId),
            JobTrigger = new JobTrigger
            {
                InspectJob = new InspectJobConfig
                {
                    InspectConfig = new InspectConfig
                    {
                        InfoTypes =
                        {
                            infoTypes ?? new InfoType[]
                            {
                                new InfoType { Name = "US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER" }
                            }
                        },
                        MinLikelihood = minLikelihood
                    }
                }
            },
            // Specify fields of the jobTrigger resource to be updated when the job trigger is modified.
            // Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask for constructing the field mask paths.
            UpdateMask = new FieldMask
            {
                Paths =
                {
                    "inspect_job.inspect_config.info_types",
                    "inspect_job.inspect_config.min_likelihood"
                }
            }
        };

        // Call the API.
        JobTrigger response = dlp.UpdateJobTrigger(request);

        // Inspect the result.
        Console.WriteLine($"Job Trigger Name: {response.Name}");
        Console.WriteLine($"InfoType updated: {response.InspectJob.InspectConfig.InfoTypes[0]}");
        Console.WriteLine($"Likelihood updated: {response.InspectJob.InspectConfig.MinLikelihood}");
        return response;
    }
}

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	dlp "cloud.google.com/go/dlp/apiv2"
	"cloud.google.com/go/dlp/apiv2/dlppb"
	"google.golang.org/protobuf/types/known/fieldmaskpb"
)

// updateTrigger updates an existing job trigger in Google Cloud Data Loss Prevention (DLP).
// It modifies the configuration of the specified job trigger with the provided updated settings.
func updateTrigger(w io.Writer, jobTriggerName string) error {
	// jobTriggerName := "your-job-trigger-name" (projects/<projectID>/locations/global/jobTriggers/my-trigger)

	ctx := context.Background()

	// Initialize a client once and reuse it to send multiple requests. Clients
	// are safe to use across goroutines. When the client is no longer needed,
	// call the Close method to cleanup its resources.
	client, err := dlp.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Closing the client safely cleans up background resources.
	defer client.Close()

	// Specify the type of info the inspection will look for.
	// See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
	infoType := &dlppb.InfoType{
		Name: "PERSON_NAME",
	}

	// Specify the inspectConfig that represents the configuration settings for inspecting sensitive data in
	// DLP API. It includes detection types, custom info types, inspection methods, and actions
	// to be taken on detection.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
			infoType,
		},
		MinLikelihood: dlppb.Likelihood_LIKELY,
	}

	// Configure the inspection job we want the service to perform.
	inspectJobConfig := &dlppb.InspectJobConfig{
		InspectConfig: inspectConfig,
	}

	// Specify the jobTrigger that represents a DLP job trigger configuration.
	// It defines the conditions, actions, and schedule for executing inspections
	// on sensitive data in the specified data storage.
	jobTrigger := &dlppb.JobTrigger{
		Job: &dlppb.JobTrigger_InspectJob{
			InspectJob: inspectJobConfig,
		},
	}

	// fieldMask represents a set of fields to be included in an update operation.
	// It is used to specify which fields of a resource should be updated.
	updateMask := &fieldmaskpb.FieldMask{
		Paths: []string{"inspect_job.inspect_config.info_types", "inspect_job.inspect_config.min_likelihood"},
	}

	// Combine configurations into a request for the service.
	req := &dlppb.UpdateJobTriggerRequest{
		Name:       jobTriggerName,
		JobTrigger: jobTrigger,
		UpdateMask: updateMask,
	}

	// Send the scan request and process the response
	resp, err := client.UpdateJobTrigger(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Print the result.
	fmt.Fprintf(w, "Successfully Updated trigger: %v", resp)
	return nil

}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectJobConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.JobTrigger;
import com.google.privacy.dlp.v2.JobTriggerName;
import com.google.privacy.dlp.v2.Likelihood;
import com.google.privacy.dlp.v2.UpdateJobTriggerRequest;
import com.google.protobuf.FieldMask;
import java.io.IOException;

public class TriggersPatch {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.

    // The Google Cloud project id to use as a parent resource.
    String projectId = "your-project-id";
    // The name of the job trigger to be updated.
    String jobTriggerName = "your-job-trigger-name";
    patchTrigger(projectId, jobTriggerName);
  }

  // Uses the Data Loss Prevention API to update an existing job trigger.
  public static void patchTrigger(String projectId, String jobTriggerName) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DlpServiceClient dlpServiceClient = DlpServiceClient.create()) {

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      InfoType infoType = InfoType.newBuilder().setName("PERSON_NAME").build();

      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder()
              .addInfoTypes(infoType)
              .setMinLikelihood(Likelihood.LIKELY)
              .build();

      InspectJobConfig inspectJobConfig = InspectJobConfig.newBuilder()
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      JobTrigger jobTrigger = JobTrigger.newBuilder()
              .setInspectJob(inspectJobConfig)
              .build();

      // Specify fields of the jobTrigger resource to be updated when the job trigger is modified.
      // Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask for constructing the field mask paths.
      FieldMask fieldMask = FieldMask.newBuilder()
              .addPaths("inspect_job.inspect_config.info_types")
              .addPaths("inspect_job.inspect_config.min_likelihood")
              .build();

      // Update the job trigger with the new configuration.
      UpdateJobTriggerRequest updateJobTriggerRequest = UpdateJobTriggerRequest.newBuilder()
              .setName(JobTriggerName.of(projectId, jobTriggerName).toString())
              .setJobTrigger(jobTrigger)
              .setUpdateMask(fieldMask)
              .build();

      // Call the API to update the job trigger.
      JobTrigger updatedJobTrigger = dlpServiceClient.updateJobTrigger(updateJobTriggerRequest);

      System.out.println("Job Trigger Name: " + updatedJobTrigger.getName());
      System.out.println(
          "InfoType updated: "
              + updatedJobTrigger.getInspectJob().getInspectConfig().getInfoTypes(0).getName());
      System.out.println(
          "Likelihood updated: "
              + updatedJobTrigger.getInspectJob().getInspectConfig().getMinLikelihood());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

// Imports the Google Cloud Data Loss Prevention library
const DLP = require('@google-cloud/dlp');

// Instantiates a client
const dlpClient = new DLP.DlpServiceClient();

// The project ID to run the API call under
// const projectId = 'my-project';

// The job trigger ID to run the API call under
// const jobTriggerName = 'your-job-trigger-name';

async function updateTrigger() {
  // Construct inspect configuration to match PERSON_NAME infotype
  const inspectConfig = {
    infoTypes: [{name: 'PERSON_NAME'}],
    minLikelihood: 'LIKELY',
  };

  // Configure the job trigger we want to update.
  const jobTrigger = {inspectJob: {inspectConfig}};

  const updateMask = {
    paths: [
      'inspect_job.inspect_config.info_types',
      'inspect_job.inspect_config.min_likelihood',
    ],
  };

  // Combine configurations into a request for the service.
  const request = {
    name: `projects/${projectId}/jobTriggers/${jobTriggerName}`,
    jobTrigger,
    updateMask,
  };

  // Send the request and receive response from the service
  const [updatedJobTrigger] = await dlpClient.updateJobTrigger(request);

  // Print the results
  console.log(`Updated Trigger: ${JSON.stringify(updatedJobTrigger)}`);
}
updateTrigger(projectId, jobTriggerName);

PHP

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectJobConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\JobTrigger;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;
use Google\Cloud\Dlp\V2\UpdateJobTriggerRequest;
use Google\Protobuf\FieldMask;

/**
 * Update an existing job trigger.
 *
 * @param string $callingProjectId  The Google Cloud Project ID to run the API call under.
 * @param string $jobTriggerName    The job trigger name to update.
 *
 */
function update_trigger(
    string $callingProjectId,
    string $jobTriggerName
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Configure the inspectConfig.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        ->setInfoTypes([
            (new InfoType())
                ->setName('US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER')
        ])
        ->setMinLikelihood(Likelihood::LIKELY);

    // Configure the Job Trigger we want the service to perform.
    $jobTrigger = (new JobTrigger())
        ->setInspectJob((new InspectJobConfig())
            ->setInspectConfig($inspectConfig));

    // Specify fields of the jobTrigger resource to be updated when the job trigger is modified.
    // Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask for constructing the field mask paths.
    $fieldMask = (new FieldMask())
        ->setPaths([
            'inspect_job.inspect_config.info_types',
            'inspect_job.inspect_config.min_likelihood'
        ]);

    // Send the update job trigger request and process the response.
    $name = "projects/$callingProjectId/locations/global/jobTriggers/" . $jobTriggerName;
    $updateJobTriggerRequest = (new UpdateJobTriggerRequest())
        ->setName($name)
        ->setJobTrigger($jobTrigger)
        ->setUpdateMask($fieldMask);

    $response = $dlp->updateJobTrigger($updateJobTriggerRequest);

    // Print results.
    printf('Successfully update trigger %s' . PHP_EOL, $response->getName());
}

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, consulta Librerie client di Sensitive Data Protection.

from typing import List

import google.cloud.dlp


def update_trigger(
    project: str,
    info_types: List[str],
    trigger_id: str,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to update an existing job trigger.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource
        info_types: A list of strings representing infoTypes to update trigger with.
            A full list of infoType categories can be fetched from the API.
        trigger_id: The id of job trigger which needs to be updated.
    """

    # Instantiate a client.
    dlp = google.cloud.dlp_v2.DlpServiceClient()

    # Prepare info_types by converting the list of strings into a list of
    # dictionaries.
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Specify fields of the jobTrigger resource to be updated when the
    # job trigger is modified.
    job_trigger = {
        "inspect_job": {
            "inspect_config": {
                "info_types": info_types,
                "min_likelihood": google.cloud.dlp_v2.Likelihood.LIKELY,
            }
        }
    }

    # Convert the project id into a full resource id.
    trigger_name = f"projects/{project}/jobTriggers/{trigger_id}"

    # Call the API.
    # Refer https://protobuf.dev/reference/protobuf/google.protobuf/#field-mask
    # for constructing the field mask paths.
    response = dlp.update_job_trigger(
        request={
            "name": trigger_name,
            "job_trigger": job_trigger,
            "update_mask": {
                "paths": [
                    "inspect_job.inspect_config.info_types",
                    "inspect_job.inspect_config.min_likelihood",
                ]
            },
        }
    )

    # Print out the result.
    print(f"Successfully updated trigger: {response.name}")
    print(
        f"Updated InfoType: {response.inspect_job.inspect_config.info_types[0].name}"
        f" \nUpdates Likelihood: {response.inspect_job.inspect_config.min_likelihood}\n",
    )

REST

Utilizza il metodo projects.jobTriggers.patch per inviare nuovi valori JobTrigger all'API DLP per aggiornare i valori all'interno di un trigger di job specificato.

Ad esempio, considera il seguente trigger di job semplice. Questo JSON rappresenta il trigger del job ed è stato restituito dopo l'invio di una richiesta GET all'endpoint del trigger del job del progetto corrente.

Output JSON:

{
  "name":"projects/[PROJECT_ID]/jobTriggers/[JOB_TRIGGER_NAME]",
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://dlptesting/*"
        },
        "fileTypes":[
          "FILE_TYPE_UNSPECIFIED"
        ],
        "filesLimitPercent":100
      },
      "timespanConfig":{
        "enableAutoPopulationOfTimespanConfig":true
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
        }
      ],
      "minLikelihood":"POSSIBLE",
      "limits":{

      }
    },
    "actions":[
      {
        "jobNotificationEmails":{

        }
      }
    ]
  },
  "triggers":[
    {
      "schedule":{
        "recurrencePeriodDuration":"86400s"
      }
    }
  ],
  "createTime":"2019-03-06T21:19:45.774841Z",
  "updateTime":"2019-03-06T21:19:45.774841Z",
  "status":"HEALTHY"
}

Il seguente JSON, se inviato con una richiesta PATCH all'endpoint specificato, aggiorna il trigger del job specificato con un nuovo infoType da analizzare e una nuova probabilità minima. Tieni presente che devi specificare anche l'attributo updateMask e che il suo valore è nel formato FieldMask.

Input JSON:

PATCH https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/jobTriggers/[JOB_TRIGGER_NAME]?key={YOUR_API_KEY}

{
  "jobTrigger":{
    "inspectJob":{
      "inspectConfig":{
        "infoTypes":[
          {
            "name":"US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER"
          }
        ],
        "minLikelihood":"LIKELY"
      }
    }
  },
  "updateMask":"inspectJob(inspectConfig(infoTypes,minLikelihood))"
}

Dopo aver inviato questo JSON all'URL specificato, viene restituito quanto segue, che rappresenta il trigger del job aggiornato. Tieni presente che i valori originali di infoType e probabilità sono stati sostituiti dai nuovi valori.

Output JSON:

{
  "name":"projects/[PROJECT_ID]/jobTriggers/[JOB_TRIGGER_NAME]",
  "inspectJob":{
    "storageConfig":{
      "cloudStorageOptions":{
        "fileSet":{
          "url":"gs://dlptesting/*"
        },
        "fileTypes":[
          "FILE_TYPE_UNSPECIFIED"
        ],
        "filesLimitPercent":100
      },
      "timespanConfig":{
        "enableAutoPopulationOfTimespanConfig":true
      }
    },
    "inspectConfig":{
      "infoTypes":[
        {
          "name":"US_INDIVIDUAL_TAXPAYER_IDENTIFICATION_NUMBER"
        }
      ],
      "minLikelihood":"LIKELY",
      "limits":{

      }
    },
    "actions":[
      {
        "jobNotificationEmails":{

        }
      }
    ]
  },
  "triggers":[
    {
      "schedule":{
        "recurrencePeriodDuration":"86400s"
      }
    }
  ],
  "createTime":"2019-03-06T21:19:45.774841Z",
  "updateTime":"2019-03-06T21:27:01.650183Z",
  "lastRunTime":"1970-01-01T00:00:00Z",
  "status":"HEALTHY"
}

Per provarlo rapidamente, puoi utilizzare Explorer API incorporato di seguito. Per informazioni generali sull'utilizzo di JSON per inviare richieste all'API DLP, consulta la guida rapida a JSON.

Latenza del job

Non sono previsti obiettivi del livello di servizio (SLO) garantiti per i job e i trigger dei job. La latenza è influenzata da diversi fattori, tra cui la quantità di dati da scansionare, il repository di archiviazione sottoposto a scansione, il tipo e il numero di infoType che stai scansionando, la regione in cui viene elaborato il job e le risorse di computing disponibili in quella regione. Pertanto, la latenza dei job di ispezione non può essere determinata in anticipo.

Per ridurre la latenza dei job, puoi provare a:

Se il campionamento è disponibile per il job o il trigger di job, attivalo.
Evita di attivare infoType non necessari. Sebbene i seguenti infoType siano utili in determinati scenari, possono rendere l'esecuzione delle richieste molto più lenta rispetto alle richieste che non li includono:
- PERSON_NAME
- FEMALE_NAME
- MALE_NAME
- FIRST_NAME
- LAST_NAME
- DATE_OF_BIRTH
- LOCATION
- STREET_ADDRESS
- ORGANIZATION_NAME
Specifica sempre gli infoType in modo esplicito. Non utilizzare un elenco di infoType vuoto.
Se possibile, utilizza una regione di elaborazione diversa.

Se i problemi di latenza con i job persistono dopo aver provato queste tecniche, valuta la possibilità di utilizzare richieste content.inspect o content.deidentify anziché i job. Questi metodi sono coperti dall'accordo sul livello del servizio. Per ulteriori informazioni, consulta l'Accordo sul livello del servizio di Sensitive Data Protection.

Limita le scansioni ai nuovi contenuti

Puoi configurare il trigger del job in modo che imposti automaticamente la data del periodo di tempo per i file archiviati in Cloud Storage o BigQuery. Quando imposti l'oggetto TimespanConfig per la compilazione automatica, Sensitive Data Protection analizza solo i dati aggiunti o modificati dall'ultima esecuzione del trigger:

...
  timespan_config {
        enable_auto_population_of_timespan_config: true
      }
...

Per l'ispezione di BigQuery, nell'analisi vengono incluse solo le righe risalenti ad almeno tre ore prima. Consulta il problema noto relativo a questa operazione.

Attiva i job al caricamento dei file

Oltre al supporto per i trigger di job, integrato in Sensitive Data Protection,Google Cloud include anche una serie di altri componenti che puoi utilizzare per integrare o attivare i job di Sensitive Data Protection. Ad esempio, puoi utilizzare Cloud Run Functions per attivare una scansione di Sensitive Data Protection ogni volta che un file viene caricato su Cloud Storage.

Per informazioni su come configurare questa operazione, consulta Automazione della classificazione dei dati caricati su Cloud Storage.

Job riusciti senza dati ispezionati

Un job può essere completato correttamente anche se non sono stati analizzati dati. Ciò può verificarsi nei seguenti scenari di esempio:

Il job è configurato per ispezionare un asset di dati specifico, ad esempio un file, che esiste ma è vuoto.
Il job è configurato per ispezionare un asset di dati che non esiste o che non esiste più.
Il job è configurato per ispezionare un bucket Cloud Storage vuoto.
Il job è configurato per ispezionare un bucket e la scansione ricorsiva è disabilitata. Al livello più alto, il bucket contiene solo cartelle che, a loro volta, contengono i file.
Il job è configurato per ispezionare solo un tipo di file specifico in un bucket, ma il bucket non contiene file di quel tipo.
Il job è configurato per ispezionare solo i nuovi contenuti, ma non sono stati apportati aggiornamenti dopo l'ultima esecuzione del job.

Nella console Google Cloud , nella pagina Dettagli job, il campo Byte scansionati specifica la quantità di dati ispezionati dal job. Nell'API DLP, il campo processedBytes specifica la quantità di dati ispezionati.

Passaggi successivi

Scopri di più sulla creazione di una copia anonimizzata dei dati nello spazio di archiviazione.

Creazione e pianificazione dei job di ispezione di Sensitive Data Protection Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Informazioni sui job di ispezione e sui trigger dei job

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File

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Soglia di confidenza

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