Sensitive Data Protection は、構造化データ内の機密データの検出、分類、匿名化ができます。コンテンツを表として匿名化を行うことで、ユースケースによっては構造や列が追加の手がかりとなり、Sensitive Data Protection でより良い結果が得られる場合があります。たとえば、表構造全体ではなく、特定のデータ型の一列をスキャンできます。
このトピックでは、構造化テキスト内の機密データの匿名化を構成する方法の例を示します。匿名化はレコード変換によって可能になります。この変換は、特定の infoType として識別される表形式テキストデータ内の値、または表形式データの列全体に適用されます。
このトピックでは、暗号学的ハッシュ メソッドを使用した表形式データの変換の例も示します。暗号鍵の要件により、暗号変換方法は一意です。
次の例に示す JSON は、"deidentifyConfig"(DeidentifyConfig)属性内のすべての匿名化リクエストに挿入できます。[API Explorer の例] をクリックして、API Explorer でサンプルの JSON を試します。
検査なしで列を変換する
コンテンツがすでにわかっている特定の列を変換する場合、検査をスキップして直接変換を指定できます。下表の例では、「満足度スコア」列を 10 刻みでバケット化します。
| 入力 | 変換後の表 | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
別の列の値に基づいて列を変換する
別の列の値に基づいて列を変換できます。この例では、89 歳以上のすべての患者の「満足度スコア」を伏せ字にします。
| 入力 | 変換後の表 | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"maskingCharacter":"*"
}
},
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
列内の検出結果を変換する
セルのコンテンツの一部、またはすべてを含む結果を変換できます。この例では、PERSON_NAME のインスタンスすべてが匿名化されます。
| 入力 | 変換後の表 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
]
}
]
}
}
列のコンテンツに基づいて行を非表示にする
列の内容に基づいて 1 行すべてを削除できます。この例では、89 歳を超える年齢のため、「チャールズ ディケンズ」の行を非表示にします。
| 入力 | 変換後の表 | |||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"recordSuppressions":[
{
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
別のフィールドで特定の条件が満たされた場合にのみ検査結果を変換する
この例では、PERSON_NAME の結果は、「AGE」列によって患者が 89 歳を超えていることが示される場合にのみ削除されます。
| 入力 | 変換後の表 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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C#
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
],
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
暗号学的ハッシュ変換を使用して検出結果を変換する
次の JSON の例では、infoType 変換を使用して、DLP API に特定の infoType がないか表構造全体を検査する指示を出し、続いて一時的な CryptoKey を使用して一致する値を暗号化します。
次の例は、暗号学的ハッシュ変換を使用して 2 つの infoType を匿名化する方法を示しています。
入力:
| userid | comments |
|---|---|
| user1@example.org | メールアドレスは user1@example.org、電話番号は 858-555-0222 |
| user2@example.org | メールアドレスは user2@example.org、電話番号は 858-555-0223 |
| user3@example.org | メールアドレスは user3@example.org、電話番号は 858-555-0224 |
変換後の表:
| userid | comments |
|---|---|
| 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | メールアドレスは 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM=、電話番号は hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0= |
| 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | メールアドレスは 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM=、電話番号は KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
| bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | メールアドレスは bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0=、電話番号は eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
C#
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Java
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Sensitive Data Protection の認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Node.js
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Sensitive Data Protection の認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
PHP
Sensitive Data Protection 用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、Sensitive Data Protection のクライアント ライブラリをご覧ください。
Sensitive Data Protection の認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
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Sensitive Data Protection の認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
REST
{
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
]
},
"deidentifyConfig":{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"primitiveTransformation":{
"cryptoHashConfig":{
"cryptoKey":{
"transient":{
"name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY]"
}
}
}
}
}
]
}
},
"item":{
"table":{
"headers":[
{
"name":"userid"
},
{
"name":"comments"
}
],
"rows":[
{
"values":[
{
"stringValue":"abby_abernathy@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is abby_abernathy@example.org and phone is 858-555-0222"
}
]
},
{
"values":[
{
"stringValue":"bert_beauregard@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is bert_beauregard@example.org and phone is 858-555-0223"
}
]
},
{
"values":[
{
"stringValue":"cathy_crenshaw@example.org"
},
{
"stringValue":"my email is cathy_crenshaw@example.org and phone is 858-555-0224"
}
]
}
]
}
}
}
2 つの別々の暗号学的ハッシュ変換を使用して検出結果を変換する
この例では、1 つの匿名化構成内のさまざまな変換において複数の異なる暗号鍵を使用する方法を示します。まず、[userid] フィールドのフィールド変換が宣言されます。この変換には infoType 変換は含まれないため、各行の [userid] フィールドはそのデータ型に関係なく変換されます。次に、[comments] フィールドで別のフィールド変換が宣言されます。
入力:
| userid | comments |
|---|---|
| user1@example.org | メールアドレスは user1@example.org、電話番号は 858-555-0222 |
| abbyabernathy1 | ユーザー ID は abyabernathy1、メールアドレスは aabernathy@example.com |
変換後の表:
| userid | comments |
|---|---|
| 5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | メールアドレスは vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ=、電話番号は BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
| t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | ユーザー ID は abbyabernathy1、メールアドレスは TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
C#
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REST
{ "inspectConfig":{ "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ] }, "deidentifyConfig":{ "recordTransformations":{ "fieldTransformations":[ { "fields":[ { "name":"userid" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-1]" } } } } }, { "fields":[ { "name":"comments" } ], "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"PHONE_NUMBER" }, { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-2]" } } } } } ] } } ] } }, "item":{ "table":{ "headers":[ { "name":"userid" }, { "name":"comments" } ], "rows":[ { "values":[ { "stringValue":"user1@example.org" }, { "stringValue":"my email is user1@example.org and phone is 858-333-2222" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"abbyabernathy1" }, { "stringValue":"my userid is abbyabernathy1 and my email is aabernathy@example.com" } ] } ] } } }フォーマット保持暗号化を使用して検出結果を変換する
この例では、Sensitive Data Protection を使用して、機密文字列を元の文字列と同じ長さとアルファベットを持つトークンに置換する方法を示します。この例では、CryptoReplaceFfxFpeConfig 変換方法を使用しています。詳細については、フォーマット保持暗号化をご覧ください。
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フォーマット保持暗号化を使用して匿名化された検出結果を再識別する
この例では、Sensitive Data Protection を使用して、CryptoReplaceFfxFpeConfig 変換メソッドによって匿名化されたテーブル内の機密データを再識別する方法を示します。詳細については、フォーマット保持暗号化をご覧ください。
C#
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