Di tanto in tanto, pubblichiamo documenti, blog post e video relativi a Sensitive Data Protection. Sono elencate qui.
Blog post
Inizia a utilizzare la tokenizzazione integrata di Google Cloudper la protezione dei dati sensibili
Questo blog post spiega l'uso della tokenizzazione come modo per anonimizzare gli elementi di dati sensibili senza perdere la possibilità di unire o aggregare i dati tra i set di dati. Questo post introduce anche le funzionalità di tokenizzazione di Sensitive Data Protection.
Per la documentazione tecnica su questa funzionalità, consulta Pseudonimizzazione.
Più sicuro per impostazione predefinita: automatizza controllo dell'accesso con Sensitive Data Protection e IAM condizionale
Questo blog post introduce la possibilità di concedere o negare automaticamente l'accesso Identity and Access Management (IAM) alle risorse in base alla sensibilità dei dati contenuti in queste risorse.
Per la documentazione tecnica su questa funzionalità, consulta Controlla l'accesso IAM in base alla sensibilità dei dati.
Proteggi i workload di AI generativa con Sensitive Data Protection
Questo blog post esplora un approccio incentrato sui dati per proteggere le applicazioni di AI generativa con Sensitive Data Protection e fornisce un blocco note Jupyter con esempi reali.
Gestione automatica dei rischi correlati ai dati per BigQuery con DLP
Il servizio di rilevamento di dati sensibili analizza continuamente i dati di tutta l'organizzazione per darti una conoscenza generale dei dati di cui disponi e una visibilità specifica su dove vengono archiviati ed elaborati i dati sensibili. Questa consapevolezza è un primo passo fondamentale per proteggere e gestire i tuoi dati e funge da controllo chiave per contribuire a migliorare la tua postura di sicurezza, privacy e conformità.
Leggi il blog post: "Gestione automatica dei rischi correlati ai dati per BigQuery con DLP"
Not just compliance: reimagining DLP for today's cloud-centric world
Uno sguardo alla storia della DLP prima di discutere di come la DLP sia utile nell'ambiente odierno, inclusi i casi d'uso di conformità, sicurezza e privacy.
Leggi il blog post: "Not just compliance: reimagining DLP for today's cloud-centric world"
Scansione dei dati sensibili in pochi clic
Un'analisi più approfondita dell'interfaccia utente della console Google Cloud per Sensitive Data Protection per mostrare come iniziare a ispezionare i dati aziendali con pochi clic.
Leggi il blog post "Prendi il controllo dei tuoi dati: scansiona i dati sensibili in pochi clic"
In che modo la tokenizzazione rende i dati utilizzabili senza sacrificare la privacy
La tokenizzazione, a volte definita assegnazione di pseudonimi o sostituzione surrogata, è ampiamente utilizzata in settori come quello finanziario e sanitario per contribuire a ridurre l'utilizzo dei dati in uso, l'ambito di conformità e l'esposizione dei dati sensibili a sistemi che non ne hanno bisogno. Con Sensitive Data Protection, i clienti possono eseguire la tokenizzazione su larga scala con una configurazione minima.
Utilizzo di Sensitive Data Protection per anonimizzare e offuscare le informazioni sensibili
Il team spiega come sfruttare Sensitive Data Protection per proteggere i dati incorporando automaticamente tecniche di offuscamento e minimizzazione dei dati nei tuoi flussi di lavoro.
Utilizzo di Sensitive Data Protection per trovare e proteggere le PII
Scott Ellis, Sensitive Data Protection Product Manager, spiega come sfruttare Sensitive Data Protection per migliorare la tua strategia di privacy.
Leggi il blog post: "Take charge of your data: Using Cloud DLP to find and protect PII"
Scansione di BigQuery con Sensitive Data Protection
Il team spiega come scansionare facilmente BigQuery dalla consoleGoogle Cloud .
Soluzioni
Ispezione ibrida di Sensitive Data Protection per i database SQL utilizzando JDBC
Questo tutorial mostra come utilizzare il metodo di ispezione ibrida di Sensitive Data Protection con un driver JDBC per ispezionare campioni di tabelle in un database SQL come MySQL, SQL Server o PostgreSQL in esecuzione praticamente ovunque.
Framework di oscuramento del parlato utilizzando Sensitive Data Protection
Questo tutorial include una raccolta di componenti e codice che puoi utilizzare per oscurare le informazioni sensibili dai file audio. Utilizzando i file caricati su Cloud Storage, può rilevare e scrivere risultati sensibili o oscurare informazioni sensibili dal file audio.
Inoltre, un secondo tutorial, il framework di analisi del parlato, include una raccolta di componenti e codice che puoi utilizzare per trascrivere l'audio, creare una pipeline di dati per l'analisi dei file audio trascritti e oscurare le informazioni sensibili dalle trascrizioni audio con Sensitive Data Protection.
GitHub: "Speech Redaction Framework"
GitHub: "Speech Analysis Framework"
Architettura di pianificazione serverless basata su eventi con Sensitive Data Protection
Questo tutorial mostra un'architettura di pianificazione serverless basata su eventi semplice, ma efficace e scalabile, con i servizi Google Cloud . L'esempio incluso mostra come utilizzare l'API DLP per ispezionare i dati di BigQuery.
Filtro di Sensitive Data Protection per Envoy
Il filtro di Sensitive Data Protection per Envoy è un filtro HTTP WebAssembly ("Wasm") per i proxy sidecar Envoy all'interno di un mesh di servizi Istio. Il filtro di Sensitive Data Protection per Envoy acquisisce il traffico del piano dati del proxy e lo invia per l'ispezione a Sensitive Data Protection, dove il payload viene scansionato per individuare dati sensibili, incluse le PII.
GitHub: Sensitive Data Protection Filter for Envoy
Rilevamento di anomalie tramite analisi dei flussi di dati e AI
In questo post, esaminiamo un pattern di AI in tempo reale per il rilevamento di anomalie nei file di log. Analizzando ed estraendo le caratteristiche dai log di rete, abbiamo aiutato un cliente del settore delle telecomunicazioni a creare una pipeline di analisi dei flussi di dati per rilevare le anomalie. Viene inoltre illustrato come adattare questo pattern per soddisfare le esigenze in tempo reale della tua organizzazione. Questa soluzione proof of concept utilizza Pub/Sub, Dataflow, BigQuery ML e Sensitive Data Protection.
Leggi il blog post: "Rilevamento di anomalie tramite analisi dei flussi di dati e AI"
Anonimizzazione e reidentificazione delle PII in set di dati su larga scala utilizzando Sensitive Data Protection
Questa soluzione spiega come utilizzare Sensitive Data Protection per creare una pipeline di trasformazione dei dati automatizzata per anonimizzare i dati sensibili come le informazioni che consentono l'identificazione personale (PII). Questa soluzione di ispezione e migrazione legge i dati strutturati e non strutturati da sistemi di archiviazione come Amazon S3 e Cloud Storage. I dati possono essere anonimizzati automaticamente utilizzando l'API DLP e inviati a BigQuery e Cloud Storage.
GitHub: Data Tokenization PoC Using Dataflow/Beam and DLP API
Automazione della classificazione dei dati caricati in Cloud Storage
Questo tutorial mostra come implementare un sistema automatizzato di quarantena e classificazione dei dati utilizzando Cloud Storage e altri prodotti Google Cloud.
Leggi il tutorial: "Automazione della classificazione dei dati caricati in Cloud Storage"
Importazione di database relazionali in BigQuery con Dataflow
Questo proof of concept utilizza Dataflow e Sensitive Data Protection per tokenizzare e importare in modo sicuro i dati da un database relazionale in BigQuery. L'esempio descrive come utilizzare questa pipeline con un database SQL Server di esempio creato in Google Kubernetes Engine e l'utilizzo del modello di Sensitive Data Protection per tokenizzare i dati PII prima che vengano resi persistenti.
GitHub: Relational Database Import to BigQuery with Dataflow and Sensitive Data Protection
Video
Cloud Next '20: OnAir: Managing Sensitive Data in Hybrid Environments
I dati sensibili esistono negli ambienti aziendali sia sul cloud che fuori. La gestione corretta di questi dati è fondamentale, indipendentemente dalla residenza dei dati. In questa sessione, ti mostreremo come Sensitive Data Protection può aiutarti a gestire i dati, concentrandoci sul supporto per l'ispezione dei contenuti in ambienti ibridi come on-premise, database in esecuzione su macchine virtuali, file ospitati su altri provider cloud, dati che fluiscono all'interno di Kubernetes e altro ancora.
YouTube: SEC206: Managing Sensitive Data in Hybrid Environments
Leggi il tutorial: "Filtro di Sensitive Data Protection per Envoy"
Cloud OnAir: Protezione dei set di dati sensibili su Google Cloud
I dati sono una delle risorse più preziose della tua azienda. L'analisi e il machine learning possono aiutarti a sbloccare servizi preziosi per i tuoi clienti e la tua attività. Questi set di dati possono anche contenere dati sensibili che devono essere protetti. In questo webinar, scoprirai come Sensitive Data Protection può aiutarti a rilevare, classificare e anonimizzare i dati sensibili nell'ambito di una strategia di governance complessiva.
YouTube: Cloud OnAir: Protecting sensitive datasets in Google Cloud
Cloud Next 2019: Scotiabank condivide il suo approccio cloud-native per l'importazione di PII in Google Cloud
In qualità di importante banca internazionale, Scotiabank illustra il suo percorso di sicurezza e l'approccio cloud-native per l'importazione di PII in Google Cloud, limitando l'accesso e consentendo in modo attento e selettivo la reidentificazione da parte delle applicazioni bancarie.
YouTube: Comprehensive Protection of PII in Google Cloud (Cloud Next '19)
Cloud Next 2019: Identify and Protect Sensitive Data in the Cloud
Il team condivide gli ultimi progressi compiuti in Sensitive Data Protection e mostra diverse tecniche per proteggere i dati sensibili.