במאמר הזה מוסבר בפירוט איך ליצור תבנית בדיקה חדשה. במאמר התחלה מהירה: יצירת תבנית בדיקה של Sensitive Data Protection מוסבר בקצרה איך יוצרים תבנית בדיקה חדשה באמצעות מסוףGoogle Cloud .
מידע על התבניות
אתם יכולים להשתמש בתבניות כדי ליצור ולשמור פרטי הגדרות לשימוש ב-Sensitive Data Protection. התבניות שימושיות להפרדה בין פרטי ההגדרות – כמו מה שאתם בודקים ואיך אתם מסירים את פרטי הזיהוי – לבין הטמעת הבקשות. תבניות מאפשרות לעשות שימוש חוזר בהגדרות וליצור עקביות בין משתמשים וקבוצות נתונים. בנוסף, בכל פעם שמעדכנים תבנית, היא מתעדכנת בכל טריגר של משימה שמשתמש בה.
ב-Sensitive Data Protection יש תמיכה בתבניות לבדיקה, שמוסברות בנושא הזה, ובתבניות להסרת פרטי הזיהוי, שמוסברות במאמר יצירת תבניות להסרת פרטי הזיהוי ב-Sensitive Data Protection.
למידע על תבניות ב-Sensitive Data Protection, קראו את המאמר תבניות.
בחומר העזר בנושא גילוי Infotype אפשר למצוא פרטים נוספים על סוגי המידע (infoTypes) שאפשר לציין בתבניות הבדיקה.
יצירת תבנית בדיקה חדשה
המסוף
נכנסים לדף Create template במסוף Google Cloud .
הדף Create template מכיל את הקטעים הבאים:
הגדרת תבנית
בקטע Define template, מזינים מזהה לתבנית הבדיקה. כך תתייחסו לתבנית כשאתם מריצים משימה, יוצרים טריגר למשימה וכו'. אפשר להשתמש באותיות, במספרים ובמקפים. אם רוצים, אפשר גם להזין שם תצוגה שיהיה קל יותר לזכור, וגם תיאור שיעזור לכם לזכור מה התבנית עושה.
בשדה Resource location, בוחרים את האזור שבו מאוחסנים הנתונים שרוצים לבדוק. גם תבנית הבדיקה שתיצרו תישמר באזור הזה. אם רוצים להשתמש בתבנית הבדיקה החדשה בכל אזור, בוחרים באפשרות Global (any region).
הגדרת הזיהוי
בשלב הבא, בוחרים infoType ואפשרויות נוספות כדי להגדיר מה Sensitive Data Protection יזהה בתוכן.
גלאי InfoType מוצאים מידע אישי רגיש מסוג מסוים. לדוגמה, גלאי ה-infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER של Sensitive Data Protection מוצא מספרי תעודות זהות בארה"ב. בנוסף למזהי ה-infoType המובנים, אתם יכולים ליצור מזהי infoType בהתאמה אישית.
בקטע InfoTypes, בוחרים את גלאי ה-infoType שתואם לסוג הנתונים שרוצים לסרוק. לא מומלץ להשאיר את הקטע הזה ריק. אם תעשו את זה, Sensitive Data Protection יסרוק את הנתונים שלכם עם קבוצת ברירת מחדל של infoTypes, שעשויה לכלול infoTypes שאתם לא צריכים. מידע נוסף על כל גלאי מופיע בחומר העזר בנושא גלאי InfoType.
למידע נוסף על ניהול של סוגי מידע מובנים ומותאמים אישית בקטע הזה, קראו את המאמר ניהול של סוגי מידע באמצעות מסוף Google Cloud .
קבוצות כללים לבדיקה
קבוצות כללי הבדיקה מאפשרות לכם להתאים אישית את הגלאים המובנים והמותאמים אישית של נתוני infoType באמצעות כללי הקשר. סוגי כללי הבדיקה הם:
- כללי החרגה, שעוזרים להחריג ממצאים שגויים או לא רצויים.
- כללי הרחבה (Hotword), שעוזרים לזהות ממצאים נוספים.
- כללי התאמה, שמתאימים את הסבירות של הממצאים על סמך ההקשר שבו הם מופיעים.
כדי להוסיף קבוצת כללים חדשה, קודם צריך לציין לפחות מזהה אחד מובנה או מותאם אישית של סוגי מידע בקטע InfoTypes. בוחרים את כל הגלאים של סוגי המידע שקבוצות הכללים משנות (סוגי המידע לחיפוש) או משתמשות בהם להערכה (סוגי המידע בהקשר). לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- לוחצים על הוספת קבוצת כללים.
- בשדה Choose target infoTypes, בוחרים את סוגי המידע שקבוצת הכללים משנה אם הכללים מתקיימים.
- לוחצים על Add a rule כדי לפתוח תפריט עם אפשרויות, כולל כלל הרחבה (Hotword), כלל להחרגה ו-Adjustment rule.
כדי ליצור כלל הרחבה (Hotword), בוחרים באפשרות כלל הרחבה (Hotword). לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בשדה Hotword, מזינים ביטוי רגולרי ש-Sensitive Data Protection יחפש.
- בתפריט Hotword proximity, בוחרים אם מילת ההפעלה שהזנתם נמצאת לפני או אחרי ה-infoType שנבחר.
- בשדה Hotword distance from infoType, מזינים את מספר התווים המשוער בין מילת ההפעלה לבין ה-infoType שנבחר.
- בקטע Confidence level adjustment, בוחרים אם להקצות להתאמות רמת סבירות קבועה, או להגדיל או להקטין את רמת הסבירות שמוגדרת כברירת מחדל בסכום מסוים.
כדי ליצור כלל החרגה, בוחרים באפשרות Exclusion rule ובסוג כלל ההחרגה שרוצים ליצור, למשל ביטוי רגולרי. לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בהתאם לסוג הכלל להחרגה שבחרתם, מזינים את הביטוי הרגולרי, הביטוי, מילת ההפעלה או סוג המידע לפי הקשר שצריך למצוא כדי שהכלל יחול.
- בהתאם לסוג הכלל להחרגה שבחרתם, מגדירים את סוג ההתאמה או את סוג ההכלה של התמונה:
- אם בחרתם כלל החרגה שמבוסס על טקסט, בחרו אחד מסוגי ההתאמה הבאים:
- התאמה מלאה: הממצא חייב להתאים באופן מלא לטקסט או ל-infoType של ההקשר שסיפקתם.
- התאמה חלקית: מחרוזת משנה של הממצא צריכה להתאים לטקסט או ל-infoType של ההקשר שסיפקתם.
- התאמה הפוכה: הממצא לא יכול להתאים לטקסט או ל-infoType של ההקשר שסיפקתם.
- אם בחרתם כלל החרגה שמבוסס על תמונה, בחרו את היחס המרחבי הנדרש בין סוגי המידע הרגיש של היעד וההקשר. לדוגמה, אם בוחרים באפשרות Encloses, הממצא בהקשר חייב להכיל את ממצא היעד כדי שהכלל יחול.
כדי ליצור כלל התאמה, בוחרים באפשרות כלל התאמה ובסוג כלל ההתאמה, לדוגמה, התאמה לפי ממצאים בתמונות. לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בשדה Context infoTypes, בוחרים את הגלאים של סוגי המידע שמספקים הקשר לממצא היעד. Sensitive Data Protection משתמש ב-infoTypes של הקשר כדי להעריך אם צריך לשנות את ה-infoType של היעד.
- בשדה Minimum likelihood, בוחרים את רמת הסבירות הנמוכה ביותר שיכולה להיות לסוגי המידע בהקשר, ועדיין להפעיל את כלל ההתאמה. אם ערך הסבירות של ממצא הקשר שזוהה נמוך מהערך הזה, Sensitive Data Protection לא משנה את הסבירות של ממצא היעד.
- בממצאים של תמונות, בשדה Image containment type בוחרים את הקשר המרחבי הנדרש בין סוגי המידע הרגיש של היעד וההקשר. לדוגמה, אם בוחרים באפשרות Encloses, הממצא של ההקשר חייב להכיל את ממצא היעד כדי שהכלל יחול.
- בשדה Likelihood, בוחרים את רמת הסבירות החדשה שרוצים להקצות לממצא היעד.
אתם יכולים להוסיף עוד קבוצות כללים כדי לשפר את תוצאות הסריקה.
סף ביטחון
בכל פעם ש-Sensitive Data Protection מזהה התאמה פוטנציאלית למידע אישי רגיש, הוא מקצה לה ערך סבירות בסולם שנע בין "סבירות נמוכה מאוד" ל "סבירות גבוהה מאוד". כשמגדירים כאן ערך סבירות, מנחים את Sensitive Data Protection להתאים רק נתונים שתואמים לערך הסבירות הזה או לערך גבוה יותר.
ערך ברירת המחדל Possible מספיק לרוב המטרות. אם אתם מקבלים באופן קבוע התאמות רחבות מדי, הזיזו את פס ההזזה למעלה. אם אתם מקבלים מעט מדי התאמות, הזיזו את פס ההזזה למטה.
כשמסיימים, לוחצים על יצירה כדי ליצור את התבנית. מופיע דף סיכום המידע של התבנית.
כדי לחזור לדף הראשי של Sensitive Data Protection, לוחצים על החץ Back במסוף Google Cloud .
C#
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
תבנית בדיקה היא הגדרת בדיקה שאפשר לעשות בה שימוש חוזר, בתוספת מטא-נתונים. במונחי API, האובייקט InspectTemplate הוא למעשה אובייקט InspectConfig שכולל עוד כמה שדות של מטא-נתונים, כמו שם לתצוגה ותיאור. לכן, כדי ליצור תבנית בדיקה חדשה, השלבים הבסיסיים הם:
- מתחילים עם אובייקט
InspectConfig. - שולחים בקשה מסוג POST או קוראים ל-method
createשל המשאבprojects.inspectTemplatesאוorganizations.inspectTemplates. הבקשה צריכה לכלול אובייקטInspectTemplateשמכיל שם לתצוגה, תיאור ואת האובייקטInspectConfig.
ה-InspectTemplate שהוחזר יהיה מוכן לשימוש באופן מיידי. אפשר להפנות אליו בקריאות או במשימות אחרות באמצעות ה-name שלו. כדי להציג את התבניות הקיימות, אפשר להפעיל את ה-method *.inspectTemplates.list. כדי לראות תבנית ספציפית, מפעילים את ה-method *.inspectTemplates.get. שימו לב: אפשר ליצור עד 1,000 תבניות.
אם כבר יש לכם ניסיון בבדיקת טקסט, תמונות או תוכן מובנה כדי לאתר מידע רגיש באמצעות Sensitive Data Protection, כבר יצרתם אובייקט InspectConfig. שלב אחד נוסף הופך אותו לאובייקט InspectTemplate.
קובץ ה-JSON הבא הוא דוגמה למה שאפשר לשלוח ל-method projects.inspectTemplates.create. קובץ ה-JSON הזה יוצר תבנית חדשה עם השם המוצג והתיאור שצוינו, וסורק התאמות ל-infoTypes PHONE_NUMBER ו-US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER. הוא כולל בממצאים שלו עד 100 התאמות שהסבירות שלהן היא לפחות POSSIBLE, וכולל קטע הקשר לכל אחת מהן.
בחומר העזר בנושא גילוי InfoType אפשר למצוא פרטים נוספים על סוגי המידע (infoTypes) שאפשר לציין בתבניות הבדיקה.
קלט JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/inspectTemplates?key={YOUR_API_KEY}
{
"inspectTemplate":{
"displayName":"Phone number inspection",
"description":"Scans for phone numbers",
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER"
}
],
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
},
"includeQuote":true
}
}
}
פלט מסוג JSON:
התגובה ב-JSON נראית כך:
{
"name":"projects/[PROJECT_ID]/inspectTemplates/[JOB_ID]",
"displayName":"Phone number inspection",
"description":"Scans for phone numbers",
"createTime":"2018-11-30T07:26:28.164136Z",
"updateTime":"2018-11-30T07:26:28.164136Z",
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER"
}
],
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
},
"includeQuote":true
}
}
כדי לנסות את זה במהירות, אתם יכולים להשתמש ב-APIs Explorer שמוטמע בהמשך. מידע כללי על השימוש ב-JSON לשליחת בקשות ל-DLP API מופיע במדריך למתחילים בנושא JSON.
שימוש בתבניות בדיקה
אחרי שיוצרים תבנית בדיקה חדשה, אפשר להשתמש בה כשיוצרים משימת בדיקה חדשה או טריגר חדש להפעלה של משימה. בכל פעם שמעדכנים את התבנית, היא מתעדכנת בכל טריגר של משימה שמשתמש בה. למידע נוסף, כולל דוגמאות קוד, תוכלו לקרוא את המאמרים הבאים:
- בדיקת האחסון ומסדי הנתונים לאיתור מידע אישי רגיש
- יצירה ותזמון של משימות בדיקה ב-Sensitive Data Protection
המסוף
כדי להתחיל להשתמש במהירות בתבנית החדשה, פועלים לפי ההוראות במאמר התחלה מהירה: יצירת תבנית לבדיקה של Sensitive Data Protection, עם השינוי הבא:
- בקטע Configure detection > Templates, לוחצים על השדה Template name ובוחרים את התבנית שיצרתם.
במאמר יצירה ותזמון של משימות בדיקה ב-Sensitive Data Protection מוסבר בהרחבה איך לסרוק את התוכן. שימו לב במיוחד לקטע הגדרת הזיהוי.
REST
אפשר להשתמש במזהה התבנית שציינתם כשיצרתם את התבנית בכל מקום שבו אפשר להשתמש ב-inspectTemplateName, למשל:
-
projects.content.inspect: חיפוש מידע אישי רגיש בתוכן באמצעות התבנית כהגדרה. -
projects.content.deidentify: מאתרת ומסירה את פרטי הזיהוי של נתונים שעלולים להיות רגישים בתוכן, באמצעות התבנית כהגדרה שלה. חשוב לדעת שבשיטה הזו משתמשים גם בתבנית בדיקה וגם בתבנית להסרת פרטים מזהים. -
projects.dlpJobs.create, באובייקטInspectJobConfig: יוצרת משימת בדיקה שכוללת את התבנית כהגדרה שלה.
רשימת תבניות בדיקה
כדי להציג רשימה של כל תבניות הבדיקה שנוצרו בפרויקט או בארגון הנוכחיים:
המסוף
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בוחרים את הפרויקט שמכיל את תבניות הבדיקה.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות.
במסוף תוצג רשימה של כל תבניות הבדיקה בפרויקט הנוכחי.
C#
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
משתמשים באחת מהשיטות של *.*.list:
העתקת תבנית בדיקה לאזור global
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בסרגל הכלים, לוחצים על בורר הפרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שבה רוצים להשתמש.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות ואז על כרטיסיית המשנה בדיקה.
לוחצים על המזהה של התבנית שבה רוצים להשתמש.
בדף Inspection template details, לוחצים על Copy.
בדף Create template, ברשימה Resource location בוחרים באפשרות Global (any region).
לוחצים על יצירה.
התבנית מועתקת לאזור global.
העתקת תבנית בדיקה לפרויקט אחר
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בסרגל הכלים, לוחצים על בורר הפרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שבה רוצים להשתמש.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות ואז על כרטיסיית המשנה בדיקה.
לוחצים על המזהה של התבנית שבה רוצים להשתמש.
בדף Inspection template details, לוחצים על Copy.
בוחרים את הפרויקט שאליו רוצים להעתיק את תבנית הבדיקה.
הדף Create template נטען מחדש בפרויקט שבחרתם.
לוחצים על יצירה.
התבנית נוצרת בפרויקט שבחרתם.
מחיקת תבניות בדיקה
כדי למחוק תבנית בדיקה:
המסוף
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שרוצים למחוק.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות. במסוף תוצג רשימה של כל התבניות בפרויקט הנוכחי.
בעמודה Actions של התבנית שרוצים למחוק, לוחצים על סמל האפשרויות הנוספות (שלוש נקודות אנכיות) ואז על Delete.
אפשר גם ללחוץ על שם התבנית שרוצים למחוק ברשימת התבניות. בדף הפרטים של התבנית, לוחצים על מחיקה.
C#
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection מוסבר איך להתקין את ספריית הלקוח ולהשתמש בה ב-Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
משתמשים באחת מהשיטות של *.*.delete:
בכל שיטת *.*.delete, אתם כוללים את שם המשאב של התבנית שאתם רוצים למחוק.
המאמרים הבאים
- עיינו בחומר העזר בנושא גילוי Infotype.