이제 Cloud Data Loss Prevention(Cloud DLP)은 민감한 정보 보호에 포함됩니다. API 이름은 Cloud Data Loss Prevention API(DLP API)로 그대로 유지됩니다. 민감한 정보 보호를 구성하는 서비스에 대한 자세한 내용은 민감한 정보 보호 개요를 참조하세요.

Google은 AI 기술을 사용하여 콘텐츠를 사용자의 기본 언어로 번역합니다. AI 번역에는 오류가 있을 수 있습니다.

이미지에서 민감한 정보 검사

이 문서에서는 Cloud Data Loss Prevention API를 사용하여 이미지에서 민감한 텍스트와 객체를 감지하는 방법을 설명합니다. Sensitive Data Protection은 감지된 민감한 정보의 위치를 반환합니다.

참고: Sensitive Data Protection은 JPEG, BMP, PNG, SVG, TIFF와 같은 여러 이미지 유형에서 민감한 정보를 검사할 수 있습니다. 여러 페이지로 구성된 TIFF 이미지는 여러 페이지로 구성된 TIFF 이미지 검사를 참조하세요. 또한 Sensitive Data Protection은 PDF, DOCX, XLSX, PPTX와 같은 다른 파일 형식을 검사할 수 있지만, 각 파일의 콘텐츠에 따라 바이트 오프셋 및 경계 상자를 포함한 혼합 발견 사항을 생성할 수도 있습니다. 자세한 내용은 지원되는 파일 형식을 참조하세요.

이 문서에서 설명하는 방법을 사용하여 파일을 검사할 경우 파일 크기가 제한됩니다. 더 큰 파일의 경우 Sensitive Data Protection을 사용하여 파일이 포함된 저장소 저장소를 스캔하는 것이 좋습니다. 파일 크기 한도 및 Sensitive Data Protection에 대한 자세한 내용은 사용량 한도를 참조하세요.

이미지를 입력으로 제공하면 Sensitive Data Protection은 이미지에서 민감한 정보를 감지합니다. 검사 작업의 결과에는 감지된 infoTypes, 일치 가능성, Sensitive Data Protection이 찾은 민감한 정보의 영역을 나타내는 픽셀 좌표 및 길이 값이 포함됩니다. 이미지의 왼쪽 하단 모서리에 있는 좌표는 (0,0)입니다.

모든 기본 infoType에 대한 이미지 검사

이미지에서 민감한 정보를 검사하려면 base64로 인코딩된 이미지를 content.inspect 메서드에 제출합니다. 검색할 특정 정보 유형 (infoTypes)을 지정하지 않으면 Sensitive Data Protection은 가장 일반적인 infoType을 검색합니다.

모든 기본 infoType에 대한 이미지를 검사하려면 다음 단계를 따르세요.

이미지를 base64로 인코딩합니다.
DLP API의 content.inspect 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 base64로 인코딩된 이미지만 있으면 됩니다.

예를 들어 다음 문서 이미지를 살펴보겠습니다.

개인의 연락처 정보가 포함된 원본 이미지 — 원본 이미지 (확대하려면 클릭)

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;

public class InspectImageForSensitiveDataWithInfoTypes
{
    public static InspectContentResponse InspectImage(
        string projectId,
        string filePath)
    {
        // Instantiate dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item.
        var contentItem = new ContentItem
        {
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(filePath, FileMode.Open))
            }
        };

        // Construct the request.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            Item = contentItem,
            InspectConfig = new InspectConfig
            {
                IncludeQuote = true,
                InfoTypes =
                    {
                        new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                        new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                        new InfoType { Name = "PERSON_NAME" }
                    }
            }
        };

        // Call the API.
        var response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the response.
        var resultFindings = response.Result.Findings;

        Console.WriteLine($"Findings: {resultFindings.Count}\n");

        foreach (var f in resultFindings)
        {
            var data = from location in f.Location.ContentLocations
                       from b in location.ImageLocation.BoundingBoxes
                       select new { b.Height, b.Width, b.Top, b.Left };
            Console.WriteLine("Info type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("\tImageLocations: " + string.Join(',', data));
            Console.WriteLine("\tQuote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("\tLikelihood: " + f.Likelihood + "\n");
        }

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

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

// inspectImageFileAllInfoTypes inspects a image for sensitive data with infoTypes
func inspectImageFileAllInfoTypes(w io.Writer, projectID, inputPath string) error {
	// projectId := "your-project-id"
	// inputPath := "your-input-path"

	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()

	// read the image file
	data, err := os.ReadFile(inputPath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Create and send the request.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item: &dlppb.ContentItem{
			// Specify the content to be inspected.
			DataItem: &dlppb.ContentItem_ByteItem{
				ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
					Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
					Data: data,
				},
			},
		},
	}

	// Send the request.
	resp, err := client.InspectContent(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("InspectContent: %w", err)
	}

	// Process the results.
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %d\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, f := range resp.Result.Findings {
		fmt.Fprintf(w, "\tQuote: %s\n", f.Quote)
		fmt.Fprintf(w, "\tInfo type: %s\n", f.InfoType.Name)
		fmt.Fprintf(w, "\tLikelihood: %s\n", f.Likelihood)
	}
	return nil

}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;

class InspectImageFileAllInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    inspectImageFileAllInfoTypes(projectId, inputPath);
  }

  static void inspectImageFileAllInfoTypes(String projectId, String inputPath) 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 dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the content to be inspected.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      // Do not specify the type of info to inspect.
      InspectContentRequest request =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build())
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Findings: " + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfo type: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood());
      }
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

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

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

// Image Path
// const imagePath = './test.jpeg';

async function inspectImageFileAllType() {
  let fileBytes = null;
  let fileTypeConstant = null;
  try {
    // Load Image
    fileTypeConstant =
      ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
        mime.getType(imagePath)
      ) + 1;
    fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(imagePath)).toString('base64');
  } catch (error) {
    console.error(error.message);
    return;
  }
  // Specify the content to be inspected.
  const item = {
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
  };

  // Construct the Inspect request to be sent by the client.
  // Do not specify the type of info to inspect.
  const request = {
    parent: `projects/${projectId}/locations/global`,
    item: item,
    inspectConfig: {
      includeQuote: true,
    },
  };

  // Use the client to send the API request.
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);

  // Print findings.
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log(`Findings: ${findings.length}\n`);
    findings.forEach(finding => {
      console.log(`InfoType: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood} \n`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
inspectImageFileAllType();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem\BytesType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;

/**
 * Inspect image for sensitive data with infoTypes.
 * To inspect an image for sensitive data, you submit a base64-encoded image to the Cloud DLP API's
 * content.inspect method. Unless you specify information types (infoTypes) to search for, Cloud DLP
 * searches for the most common infoTypes.
 *
 * @param string $projectId         The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $inputPath         The image path to inspect.
 */
function inspect_image_all_infotypes(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $projectId,
    string $inputPath = './test/data/test.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Get the bytes of the file.
    $fileBytes = (new ByteContentItem())
        ->setType(BytesType::IMAGE_PNG)
        ->setData(file_get_contents($inputPath));

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

    // Specify what content you want the service to Inspect.
    $item = (new ContentItem())
        ->setByteItem($fileBytes);

    // Run request.
    $inspectContentRequest = (new InspectContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->inspectContent($inspectContentRequest);

    // Print the results.
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        printf('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        printf('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            printf('  Info type: %s' . PHP_EOL, $finding->getInfoType()->getName());
            printf('  Likelihood: %s' . PHP_EOL, Likelihood::name($finding->getLikelihood()));
        }
    }
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import google.cloud.dlp


def inspect_image_file_all_infotypes(
    project: str,
    filename: str,
    include_quote: bool = True,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze strings for protected data in image file.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        include_quote: Boolean for whether to display a quote of the detected
            information in the results.

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

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

    # Construct the byte_item, containing the image file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": "IMAGE", "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": {"include_quote": include_quote},
            "item": {"byte_item": byte_item},
        }
    )

    # Print out the results.
    print("Findings: ", response.result.findings.count)
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood}")
    else:
        print("No findings.")

REST

중요: 이 요청을 보내기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 BASE64_ENCODED_IMAGE 자리표시자를 base64 인코딩 이미지로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

Linux: base64 input.jpg > output.txt
macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

이 이미지를 기본 infoType에 대해 검사하려면 다음 JSON을 content.inspect 메서드로 보냅니다.

{
  "item": {
    "byteItem": {
      "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
      "type": "IMAGE_PNG"
    }
  }
}

출력은 다음과 비슷합니다.

{
  "result": {
    "findings": [
      {
        "infoType": {
          "name": "PERSON_NAME",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 383,
                    "left": 419,
                    "width": 82,
                    "height": 38
                  },
                  {
                    "top": 383,
                    "left": 494,
                    "width": 91,
                    "height": 37
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731510Z4997664074931396457"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "EMAIL_ADDRESS",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "VERY_LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 445,
                    "left": 390,
                    "width": 357,
                    "height": 48
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.728Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731538Z284444825812417100"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PHONE_NUMBER",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "VERY_LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 515,
                    "left": 404,
                    "width": 223,
                    "height": 34
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.729Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731544Z7910624062018243126"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PERSON_NAME",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "UNLIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 798,
                    "left": 473,
                    "width": 81,
                    "height": 45
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731551Z2345136870450870227"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PERSON_NAME",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "UNLIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 837,
                    "left": 1166,
                    "width": 46,
                    "height": 45
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731557Z6725780456697828166"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PERSON_NAME",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "UNLIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 915,
                    "left": 453,
                    "width": 141,
                    "height": 43
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731562Z7328853308213386463"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PERSON_NAME",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "UNLIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 915,
                    "left": 1180,
                    "width": 105,
                    "height": 43
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731569Z5618332947461439057"
      }
    ]
  }
}

이 예시에서 Sensitive Data Protection은 다음 infoType을 찾았으나 각 infoType의 일치 신뢰도는 경우에 따라 다릅니다.

PERSON_NAME
EMAIL_ADDRESS
PHONE_NUMBER

JSON과 함께 DLP API를 사용하는 데 대한 자세한 내용은 JSON 빠른 시작을 참조하세요.

Sensitive Data Protection은 종종 여러 상자를 사용하여 이미지에서 민감한 정보의 단일 인스턴스 위치를 나타냅니다.

특정 infoType에 대한 이미지 검사

이미지에서 특정 민감한 정보 유형만 검사하려면 해당하는 기본 제공 infoType을 지정합니다.

특정 infoType에 대한 이미지를 검사하려면 다음 단계를 따르세요.

이미지를 base64로 인코딩합니다.
DLP API의 content.inspect 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 다음이 포함되어야 합니다.
- base64로 인코딩된 이미지
- 1개 이상의 infoType 감지기

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;

public class InspectImageForSensitiveDataWithListedInfoTypes
{
    public static InspectContentResponse InspectImage(
        string projectId,
        string filePath)
    {
        // Instantiate dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item by providing the image file and its type.
        var contentItem = new ContentItem
        {
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(filePath, FileMode.Open))
            }
        };

        // Specify the type of info the inspection will look for.
        var infoTypes = new InfoType[]
        {
            new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
            new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
            new InfoType { Name = "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER" }
        };

        // Construct the Inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = { infoTypes },
            IncludeQuote = true
        };

        // Construct the request.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectConfig = inspectConfig,
            Item = contentItem
        };

        // Call the API.
        InspectContentResponse response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the response.
        var resultFindings = response.Result.Findings;

        Console.WriteLine($"Findings: {resultFindings.Count}");

        foreach (var f in resultFindings)
        {
            var data = from location in f.Location.ContentLocations
                       from b in location.ImageLocation.BoundingBoxes
                       select new { b.Height, b.Width, b.Top, b.Left };

            Console.WriteLine("Info type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("\tQuote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("\tImageLocations: " + string.Join(",", data));
            Console.WriteLine("\tLikelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

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

// inspectImageFileListedInfoTypes inspects an image for sensitive data listed infoTypes.
func inspectImageFileListedInfoTypes(w io.Writer, projectID, filePath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// filePath := "testdata/image.jpg"

	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()

	// Read a image file
	data, err := os.ReadFile(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Specify the type and content to be inspected.
	item := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_ByteItem{
			ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
				Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE_JPEG,
				Data: data,
			},
		},
	}

	// Construct the configuration for the Inspect request.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
			{Name: "PHONE_NUMBER"},
			{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
			{Name: "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"},
		},
		IncludeQuote: true,
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent:        fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item:          item,
		InspectConfig: inspectConfig,
	}

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

	// Process the results.
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %d\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, f := range resp.Result.Findings {
		fmt.Fprintf(w, "\tQuote: %s\n", f.Quote)
		fmt.Fprintf(w, "\tInfo type: %s\n", f.InfoType.Name)
		fmt.Fprintf(w, "\tLikelihood: %s\n", f.Likelihood)
	}
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class InspectImageFileListedInfoTypes {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "my-project-id";
    String inputPath = "src/test/resources/sensitive-data-image.jpeg";
    inspectImageFileListedInfoTypes(projectId, inputPath);
  }

  static void inspectImageFileListedInfoTypes(String projectId, String inputPath)
      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 dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the content to be inspected.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(inputPath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE_JPEG).setData(fileBytes).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      for (String typeName :
          new String[] {"US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "PHONE_NUMBER"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig inspectConfig = InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      InspectContentRequest request =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build())
              .setInspectConfig(inspectConfig)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Findings: " + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfo type: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood());
      }
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

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

// The project ID to run the API call under
// const imagePath = './test.pdf';

// InfoTypes
const infoTypes = [
  {name: 'PHONE_NUMBER'},
  {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
  {name: 'US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER'},
];

async function inspectImageFileListedInfoTypes() {
  let fileBytes = null;
  let fileTypeConstant = null;
  try {
    // Load Image
    fileTypeConstant =
      ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
        mime.getType(imagePath)
      ) + 1;
    fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(imagePath)).toString('base64');
  } catch (error) {
    console.log(error);
    return;
  }
  // Specify item to inspect
  const item = {
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
  };

  // Specify inspect configuration to match information with mentioned infotypes.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    includeQuote: true,
  };

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

  // Use the client to send the request.
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);

  // Print Findings
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log(`Findings: ${findings.length}\n`);
    findings.forEach(finding => {
      console.log(`InfoType: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood} \n`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
inspectImageFileListedInfoTypes();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem\BytesType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;

/**
 * Inspect an image for sensitive data with listed infoTypes.
 * If you want to inspect an image for only certain sensitive data types, specify their corresponding
 * built-in infoTypes.
 *
 * @param string $projectId         The Google Cloud project id to use as a parent resource.
 * @param string $inputPath         The image path to inspect.
 */
function inspect_image_listed_infotypes(
    // TODO(developer): Replace sample parameters before running the code.
    string $projectId,
    string $inputPath = './test/data/test.png'
): void {
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Get the bytes of the file.
    $fileBytes = (new ByteContentItem())
        ->setType(BytesType::IMAGE_PNG)
        ->setData(file_get_contents($inputPath));

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

    // Specify what content you want the service to Inspect.
    $item = (new ContentItem())
        ->setByteItem($fileBytes);

    // Create inspect config configuration.
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        // The infoTypes of information to match.
        ->setInfoTypes([
            (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER'),
            (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS'),
            (new InfoType())->setName('US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER')
        ]);

    // Run request.
    $inspectContentRequest = (new InspectContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->inspectContent($inspectContentRequest);

    // Print the results.
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        printf('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        printf('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            printf('  Info type: %s' . PHP_EOL, $finding->getInfoType()->getName());
            printf('  Likelihood: %s' . PHP_EOL, Likelihood::name($finding->getLikelihood()));
        }
    }
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

from typing import List

import google.cloud.dlp


def inspect_image_file_listed_infotypes(
    project: str,
    filename: str,
    info_types: List[str],
    include_quote: bool = True,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze strings in an image for
    data matching the given infoTypes.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path of the image file to inspect.
        info_types:  A list of strings representing infoTypes to look for.
            A full list of info type categories can be fetched from the API.
        include_quote: Boolean for whether to display a matching snippet of
            the detected information in the results.
    """

    # 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]

    # Construct the configuration dictionary.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "include_quote": include_quote,
    }

    # Construct the byte_item, containing the image file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": "IMAGE", "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "item": {"byte_item": byte_item},
        }
    )

    # Print out the results.
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            if include_quote:
                print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood} \n")
    else:
        print("No findings.")

REST

Linux: base64 input.jpg > output.txt
macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

이전 섹션의 원본 이미지를 다시 살펴보겠습니다. 이메일 주소와 전화번호만 검사하려면 다음 JSON을 content.inspect 메서드에 전송합니다.

{
  "item": {
    "byteItem": {
      "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
      "type": "IMAGE_PNG"
    }
  },
  "inspectConfig": {
    "infoTypes": [
      {
        "name": "PHONE_NUMBER"
      },
      {
        "name": "EMAIL_ADDRESS"
      }
    ]
  }
}

출력은 다음과 비슷합니다.

{
  "result": {
    "findings": [
      {
        "infoType": {
          "name": "EMAIL_ADDRESS",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "VERY_LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 445,
                    "left": 390,
                    "width": 357,
                    "height": 48
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:59:48.653Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:59:48.654873Z3907900286477341146"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "PHONE_NUMBER",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "VERY_LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 515,
                    "left": 404,
                    "width": 223,
                    "height": 34
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T20:59:48.653Z",
        "findingId": "2025-05-22T20:59:48.654914Z7486984971818202511"
      }
    ]
  }
}

JSON과 함께 DLP API를 사용하는 데 대한 자세한 내용은 JSON 빠른 시작을 참조하세요.

이미지에서 민감한 객체 검사

이미지에서 민감한 객체를 검사하려면 요청에 기본 제공 객체 infoType 감지기를 지정합니다.

특정 객체 infoType에 대한 이미지를 검사하려면 다음 단계를 따르세요.

이미지를 base64로 인코딩합니다.
DLP API의 content.inspect 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에는 다음이 포함되어야 합니다.
- base64로 인코딩된 이미지
- 1개 이상의 객체 infoType 감지기

예를 들어 다음 이미지를 살펴보겠습니다.

바코드, 번호판, 화이트보드가 포함된 AI 생성 이미지(확대하려면 클릭)

중요: 이 요청을 보내기 전에 base64 유틸리티를 사용하여 이미지를 ASCII 텍스트 데이터로 인코딩한 다음 BASE64_ENCODED_IMAGE 플레이스홀더를 base64 인코딩 이미지로 바꿉니다. 대부분의 개발 환경에는 기본 base64 유틸리티가 포함되어 있습니다. 이미지 파일을 인코딩하는 방법은 다음과 같습니다.

Linux: base64 input.jpg > output.txt
macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

이 이미지를 특정 객체 infoType에 대해 검사하려면 다음 JSON을 content.inspect 메서드로 보냅니다.

{
  "item": {
    "byteItem": {
      "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
      "type": "IMAGE_PNG"
    }
  },
  "inspectConfig": {
    "infoTypes": [
      {
        "name": "OBJECT_TYPE/BARCODE"
      },
      {
        "name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE"
      },
      {
        "name": "OBJECT_TYPE/WHITEBOARD"
      }
    ]
  }
}

출력은 다음과 비슷합니다.

{
  "result": {
    "findings": [
      {
        "infoType": {
          "name": "OBJECT_TYPE/WHITEBOARD",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_LOW"
          }
        },
        "likelihood": "LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "left": 427,
                    "width": 561,
                    "height": 678
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564718Z",
        "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564721Z3400818180961962648"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 554,
                    "left": 137,
                    "width": 187,
                    "height": 70
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564752Z",
        "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564753Z2359274424382836782"
      },
      {
        "infoType": {
          "name": "OBJECT_TYPE/BARCODE",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_LOW"
          }
        },
        "likelihood": "LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 569,
                    "left": 666,
                    "width": 306,
                    "height": 274
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564762Z",
        "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564762Z1655085669963455621"
      }
    ]
  }
}

JSON과 함께 DLP API를 사용하는 데 대한 자세한 내용은 JSON 빠른 시작을 참조하세요.

다중 페이지 TIFF 이미지 검사

Sensitive Data Protection은 최대 50페이지의 여러 페이지로 된 TIFF 이미지를 포함하여 TIFF 이미지를 검사할 수 있습니다. 이미지의 모든 페이지를 검사하고 단일 응답으로 모든 페이지의 결과를 반환합니다.

TIFF 이미지를 검사하려면 다음 단계를 따르세요.

TIFF 이미지를 base64로 인코딩합니다.
DLP API의 content.inspect 메서드에 요청을 제출합니다. 요청에서 바이트 항목의 type를 IMAGE_TIFF로 설정합니다.

Linux: base64 input.jpg > output.txt
macOS: base64 -i input.jpg -o output.txt
PowerShell: [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("./input.jpg")) > output.txt

예를 들어 기본 infoType에 대해 TIFF 이미지를 검사하려면 다음 JSON 요청 본문을 content.inspect 메서드로 보냅니다.

{
  "item": {
    "byteItem": {
      "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
      "type": "IMAGE_TIFF"
    }
  }
}

응답에서 각 발견 항목의 imageLocation에는 발견 항목이 포함된 페이지를 식별하는 pageNumber 필드가 포함됩니다. 페이지 번호는 0부터 시작합니다. 출력은 다음과 비슷합니다.

{
  "result": {
    "findings": [
      {
        "infoType": {
          "name": "EMAIL_ADDRESS",
          "sensitivityScore": {
            "score": "SENSITIVITY_MODERATE"
          }
        },
        "likelihood": "LIKELY",
        "location": {
          "contentLocations": [
            {
              "imageLocation": {
                "boundingBoxes": [
                  {
                    "top": 213,
                    "left": 128,
                    "width": 345,
                    "height": 40
                  }
                ],
                "pageNumber": 1
              }
            }
          ]
        },
        "createTime": "2026-10-23T10:15:03.730Z",
        "findingId": "2026-10-23T10:15:03.731510Z4997664074931396457"
      }
    ]
  }
}

이 예시에서 Sensitive Data Protection은 이미지의 두 번째 페이지에서 EMAIL_ADDRESS을 찾았습니다.

TIFF 이미지를 검사할 때는 다음 사항을 고려하세요.

TIFF 이미지는 최대 50페이지까지 포함할 수 있습니다. TIFF 이미지에 페이지가 더 있으면 요청이 실패합니다. 자세한 내용은 TIFF 스캔 한도를 참조하세요.
이미지 기반 제외 규칙 및 조정 규칙(ExcludeByImageFindings 및 AdjustByImageFindings)은 TIFF 이미지에 지원되지 않습니다. 검사 구성에 이러한 규칙이 포함된 경우 요청이 실패합니다.
TIFF 이미지를 검사할 수 있지만 수정할 수는 없습니다.
다른 이미지 유형과 마찬가지로 이미지 스캔을 지원하는 위치에서만 TIFF 이미지를 검사할 수 있습니다.

코드 예시

다음은 Sensitive Data Protection을 사용하여 이미지에서 민감한 정보를 검사하는 방법을 보여주는 여러 언어로 된 샘플 코드입니다.

C#

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;
using Google.Protobuf;

public class InspectImage
{
    public static InspectContentResponse Inspect(
        string projectId,
        string filePath,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate dlp client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct the content item by setting the type of image and data to be inspected.
        var contentItem = new ContentItem
        {
            ByteItem = new ByteContentItem
            {
                Type = ByteContentItem.Types.BytesType.ImagePng,
                Data = ByteString.FromStream(new FileStream(filePath, FileMode.Open))
            }
        };

        // Construct the Inspect config by specifying the type of info to be inspected.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes =
            {
                infoTypes ?? new InfoType[]
                {
                    new InfoType { Name = "PHONE_NUMBER" },
                    new InfoType { Name = "EMAIL_ADDRESS" },
                    new InfoType { Name = "CREDIT_CARD_NUMBER" }
                }
            },
            IncludeQuote = true
        };

        // Construct the request.
        var request = new InspectContentRequest
        {
            ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, "global"),
            InspectConfig = inspectConfig,
            Item = contentItem
        };

        // Call the API.
        InspectContentResponse response = dlp.InspectContent(request);

        // Inspect the response.
        var resultFindings = response.Result.Findings;

        Console.WriteLine($"Findings: {resultFindings.Count}\n");

        // Print the results.
        foreach (var f in resultFindings)
        {
            var data = from location in f.Location.ContentLocations
                       from b in location.ImageLocation.BoundingBoxes
                       select new { b.Height, b.Width, b.Top, b.Left };

            Console.WriteLine("Info type: " + f.InfoType.Name);
            Console.WriteLine("\tQuote: " + f.Quote);
            Console.WriteLine("\tImageLocations: " + string.Join(",", data));
            Console.WriteLine("\tLikelihood: " + f.Likelihood);
        }

        return response;
    }
}

Go

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

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

// inspectImageFile inspects an image file for sensitive data
func inspectImageFile(w io.Writer, projectID, filePath string) error {
	// projectId := "my-project-id"
	// filePath := "inspect/testdata/test.png"

	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()

	// Read a image file
	data, err := os.ReadFile(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Specify the type and content to be inspected.
	item := &dlppb.ContentItem{
		DataItem: &dlppb.ContentItem_ByteItem{
			ByteItem: &dlppb.ByteContentItem{
				Type: dlppb.ByteContentItem_IMAGE,
				Data: data,
			},
		},
	}

	// Construct the configuration for the Inspect request.
	inspectConfig := &dlppb.InspectConfig{
		InfoTypes: []*dlppb.InfoType{
			{Name: "PHONE_NUMBER"},
			{Name: "EMAIL_ADDRESS"},
			{Name: "CREDIT_CARD_NUMBER"},
		},
		IncludeQuote: true,
	}

	// Construct the Inspect request to be sent by the client.
	req := &dlppb.InspectContentRequest{
		Parent:        fmt.Sprintf("projects/%s/locations/global", projectID),
		Item:          item,
		InspectConfig: inspectConfig,
	}

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

	// Process the results.
	fmt.Fprintf(w, "Findings: %d\n", len(resp.Result.Findings))
	for _, f := range resp.Result.Findings {
		fmt.Fprintf(w, "\tQuote: %s\n", f.Quote)
		fmt.Fprintf(w, "\tInfo type: %s\n", f.InfoType.Name)
		fmt.Fprintf(w, "\tLikelihood: %s\n", f.Likelihood)
	}
	return nil
}

Java

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.cloud.dlp.v2.DlpServiceClient;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.ByteContentItem.BytesType;
import com.google.privacy.dlp.v2.ContentItem;
import com.google.privacy.dlp.v2.Finding;
import com.google.privacy.dlp.v2.InfoType;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectConfig;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentRequest;
import com.google.privacy.dlp.v2.InspectContentResponse;
import com.google.privacy.dlp.v2.LocationName;
import com.google.protobuf.ByteString;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class InspectImageFile {

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

  // Inspects the specified image file.
  public static void inspectImageFile(String projectId, String filePath) 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 dlp = DlpServiceClient.create()) {
      // Specify the type and content to be inspected.
      ByteString fileBytes = ByteString.readFrom(new FileInputStream(filePath));
      ByteContentItem byteItem =
          ByteContentItem.newBuilder().setType(BytesType.IMAGE).setData(fileBytes).build();
      ContentItem item = ContentItem.newBuilder().setByteItem(byteItem).build();

      // Specify the type of info the inspection will look for.
      List<InfoType> infoTypes = new ArrayList<>();
      // See https://cloud.google.com/dlp/docs/infotypes-reference for complete list of info types
      for (String typeName : new String[] {"PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER"}) {
        infoTypes.add(InfoType.newBuilder().setName(typeName).build());
      }

      // Construct the configuration for the Inspect request.
      InspectConfig config =
          InspectConfig.newBuilder().addAllInfoTypes(infoTypes).setIncludeQuote(true).build();

      // Construct the Inspect request to be sent by the client.
      InspectContentRequest request =
          InspectContentRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(projectId, "global").toString())
              .setItem(item)
              .setInspectConfig(config)
              .build();

      // Use the client to send the API request.
      InspectContentResponse response = dlp.inspectContent(request);

      // Parse the response and process results.
      System.out.println("Findings: " + response.getResult().getFindingsCount());
      for (Finding f : response.getResult().getFindingsList()) {
        System.out.println("\tQuote: " + f.getQuote());
        System.out.println("\tInfo type: " + f.getInfoType().getName());
        System.out.println("\tLikelihood: " + f.getLikelihood());
      }
    }
  }
}

Node.js

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

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

// The project ID to run the API call under
// const imagePath = './test.jpeg';

// InfoTypes
const infoTypes = [
  {name: 'PHONE_NUMBER'},
  {name: 'EMAIL_ADDRESS'},
  {name: 'CREDIT_CARD_NUMBER'},
];

async function inspectImageFile() {
  let fileBytes = null;
  let fileTypeConstant = null;
  try {
    // Load Image
    fileTypeConstant =
      ['image/jpeg', 'image/bmp', 'image/png', 'image/svg'].indexOf(
        mime.getType(imagePath)
      ) + 1;
    fileBytes = Buffer.from(fs.readFileSync(imagePath)).toString('base64');
  } catch (error) {
    console.log(error);
    return;
  }

  // Specify item to inspect
  const item = {
    byteItem: {
      type: fileTypeConstant,
      data: fileBytes,
    },
  };

  // Specify inspect configuration to match information with mentioned infotypes.
  const inspectConfig = {
    infoTypes: infoTypes,
    includeQuote: true,
  };

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

  // Use the client to send the request.
  const [response] = await dlp.inspectContent(request);

  // Print Findings
  const findings = response.result.findings;
  if (findings.length > 0) {
    console.log(`Findings: ${findings.length}\n`);
    findings.forEach(finding => {
      console.log(`InfoType: ${finding.infoType.name}`);
      console.log(`\tQuote: ${finding.quote}`);
      console.log(`\tLikelihood: ${finding.likelihood} \n`);
    });
  } else {
    console.log('No findings.');
  }
}
inspectImageFile();

PHP

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ByteContentItem\BytesType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Client\DlpServiceClient;
use Google\Cloud\Dlp\V2\ContentItem;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InfoType;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectConfig;
use Google\Cloud\Dlp\V2\InspectContentRequest;
use Google\Cloud\Dlp\V2\Likelihood;

/**
 * @param string $projectId
 * @param string $filepath
 */
function inspect_image_file(string $projectId, string $filepath): void
{
    // Instantiate a client.
    $dlp = new DlpServiceClient();

    // Get the bytes of the file
    $fileBytes = (new ByteContentItem())
        ->setType(BytesType::IMAGE_PNG)
        ->setData(file_get_contents($filepath));

    // Construct request
    $parent = "projects/$projectId/locations/global";
    $item = (new ContentItem())
        ->setByteItem($fileBytes);
    $inspectConfig = (new InspectConfig())
        // The infoTypes of information to match
        ->setInfoTypes([
            (new InfoType())->setName('PHONE_NUMBER'),
            (new InfoType())->setName('EMAIL_ADDRESS'),
            (new InfoType())->setName('CREDIT_CARD_NUMBER')
        ])
        // Whether to include the matching string
        ->setIncludeQuote(true);

    // Run request
    $inspectContentRequest = (new InspectContentRequest())
        ->setParent($parent)
        ->setInspectConfig($inspectConfig)
        ->setItem($item);
    $response = $dlp->inspectContent($inspectContentRequest);

    // Print the results
    $findings = $response->getResult()->getFindings();
    if (count($findings) == 0) {
        print('No findings.' . PHP_EOL);
    } else {
        print('Findings:' . PHP_EOL);
        foreach ($findings as $finding) {
            print('  Quote: ' . $finding->getQuote() . PHP_EOL);
            print('  Info type: ' . $finding->getInfoType()->getName() . PHP_EOL);
            $likelihoodString = Likelihood::name($finding->getLikelihood());
            print('  Likelihood: ' . $likelihoodString . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import google.cloud.dlp


def inspect_image_file(
    project: str,
    filename: str,
    include_quote: bool = True,
) -> None:
    """Uses the Data Loss Prevention API to analyze strings for
    protected data in image file.
    Args:
        project: The Google Cloud project id to use as a parent resource.
        filename: The path to the file to inspect.
        include_quote: Boolean for whether to display a quote of the detected
            information in the results.
    """
    # 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 = ["PHONE_NUMBER", "EMAIL_ADDRESS", "CREDIT_CARD_NUMBER"]
    info_types = [{"name": info_type} for info_type in info_types]

    # Construct the configuration for the Inspect request.
    inspect_config = {
        "info_types": info_types,
        "include_quote": include_quote,
    }

    # Construct the byte_item, containing the image file's byte data.
    with open(filename, mode="rb") as f:
        byte_item = {"type_": "IMAGE", "data": f.read()}

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

    # Call the API.
    response = dlp.inspect_content(
        request={
            "parent": parent,
            "inspect_config": inspect_config,
            "item": {"byte_item": byte_item},
        }
    )

    # Parse the response and process results.
    if response.result.findings:
        for finding in response.result.findings:
            print(f"Quote: {finding.quote}")
            print(f"Info type: {finding.info_type.name}")
            print(f"Likelihood: {finding.likelihood}")
    else:
        print("No findings.")

사용해 보기

content.inspect의 참조 페이지에서 API 탐색기로 다음 각 예를 직접 시도하거나 자체 이미지로 실험해 볼 수 있습니다.

API 탐색기로 이동

팁: 민감하지 않은 정보로 실험할 경우 Google OAuth 2.0을 선택 해제하고 상위 필드에 projects/testff만 입력하면 됩니다.

다음 단계

이미지 검사 및 수정 자세히 알아보기
이미지에서 민감한 정보를 수정하는 방법 알아보기

이미지에서 민감한 정보 검사 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

모든 기본 infoType에 대한 이미지 검사

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

REST

특정 infoType에 대한 이미지 검사

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

REST

이미지에서 민감한 객체 검사

다중 페이지 TIFF 이미지 검사

코드 예시

C#

Go

Java

Node.js

PHP

Python

사용해 보기

다음 단계

이미지에서 민감한 정보 검사