Sensitive Data Protection 可遮蓋或模糊處理文字字串中的機密資料。您可以在 HTTP 使用 JSON 提供文字資訊給 API,也可以透過其中一個用戶端程式庫使用多種常見程式設計語言執行此操作。
projects.content.deidentify API 採用下列引數:
- 文字字串。
- 預留位置文字,會取代偵測到的任何私密資料。在本範例中,資料會替換為對應的 infoType。
- 要遮蓋的一或多個 infoTypes 清單。
Sensitive Data Protection 會傳回字串,並將所有機密資料替換為您選擇的預留位置。
文字遮蓋範例
如要進一步瞭解如何搭配使用 JSON 和 DLP API,請參閱 JSON 快速入門導覽課程。
C#
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
Go
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
Java
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
Node.js
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
PHP
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
Python
如要瞭解如何安裝及使用 Sensitive Data Protection 的用戶端程式庫,請參閱「Sensitive Data Protection 用戶端程式庫」。
如要向 Sensitive Data Protection 進行驗證,請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。
REST
JSON 輸入:
{
"item": {
"value":"My email is test@example.com",
},
"deidentifyConfig": {
"infoTypeTransformations":{
"transformations": [
{
"primitiveTransformation": {
"replaceWithInfoTypeConfig": {}
}
}
]
}
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": {
"name": "EMAIL_ADDRESS"
}
}
}
網址:
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:deidentify
Sensitive Data Protection 收到要求後,會傳回下列內容:
JSON 輸出內容:
{
"item":{
"value":"My email is [EMAIL_ADDRESS]"
},
"overview":{
"transformedBytes":"16",
"transformationSummaries":[
{
"infoType":{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
"transformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
},
"results":[
{
"count":"1",
"code":"SUCCESS"
}
],
"transformedBytes":"16"
}
]
}
}
您可以使用此處嵌入的 API Explorer 自行試用。
後續步驟
遮蓋是「去識別化」的其中一種方式。如要進一步瞭解如何將內容去識別化,請參閱「將文字內容中的私密資料去識別化」。