Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) 現已併入機密資料保護。API 名稱維持不變：Cloud Data Loss Prevention API (DLP API)。如要瞭解構成 Sensitive Data Protection 的服務，請參閱「Sensitive Data Protection 總覽」。

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網誌文章、解決方案與影片

我們會不時發布與 Sensitive Data Protection 相關的文章、網誌文章和影片。如下所示。

網誌文章

開始使用 Google Cloud內建的權杖化功能，保護機密資料

這篇網誌文章說明如何使用權杖化技術，對機密資料元素進行去識別化，同時保留跨資料集彙整或匯總資料的能力。本文也會介紹 Sensitive Data Protection 的權杖化功能。

閱讀網誌文章：「開始使用 Google Cloud的內建權杖化功能，保護機密資料」

如需這項功能的技術說明文件，請參閱「假名化」。

預設安全：運用 Sensitive Data Protection 和條件式 IAM 自動控管存取權

這篇網誌文章介紹如何根據資源中的資料機密程度，自動授予或拒絕 Identity and Access Management (IAM) 資源存取權。

閱讀網誌文章：「Safer by default: Automate access control with Sensitive Data Protection and conditional IAM」(預設更安全：使用 Sensitive Data Protection 和條件式 IAM 自動控管存取權)

如需這項功能的技術說明文件，請參閱「根據資料機密程度控管 IAM 存取權」。

使用 Sensitive Data Protection 保護生成式 AI 工作負載

這篇網誌文章探討如何透過 Sensitive Data Protection，以側重資料的做法保護生成式 AI 應用程式，並提供 Jupyter Notebook 搭配實際範例。

閱讀網誌文章：Sensitive Data Protection 如何協助保護生成式 AI 工作負載

使用資料遺失防護功能，自動管理 BigQuery 的資料風險

機密資料探索服務會持續掃描整個組織的資料，讓您全面瞭解擁有哪些資料，並具體掌握機密資料的存放及處理區域。這項認知是保護及管理資料的重要第一步，也是提升安全性、隱私權和法規遵循情形的重要控制措施。

閱讀網誌文章：使用資料遺失防護功能，自動管理 BigQuery 的資料風險

不僅是為了遵循法規：在當今以雲端為發展主軸的潮流下，重新構思 DLP 的角色

回顧 DLP 的歷史，然後討論 DLP 在現今環境中的實用性，包括法規遵循、安全性和隱私權用途。

閱讀網誌文章：「不僅是為了遵循法規：在當今以雲端為發展主軸的潮流下，重新構思 DLP 的角色」

只要按幾下滑鼠，就能輕鬆掃描機密資料

深入瞭解 Sensitive Data Protection 的 Google Cloud 控制台使用者介面，瞭解如何只要按幾下滑鼠，就能開始檢查企業資料。

閱讀網誌文章：〈Take charge of your data: Scan for sensitive data in just a few clicks〉(管理資料：只要按幾下滑鼠，就能輕鬆掃描機密資料)

權杖化技術如何在不犧牲隱私的前提下，保有資料可用性

權杖化有時稱為假名化或代理替代，廣泛用於金融和醫療照護等產業，有助於減少使用中的資料、法規遵循範圍，並盡可能減少機密資料暴露在不需要的系統中。有了 Sensitive Data Protection，客戶只要進行最基本的設定，就能大規模執行代碼化。

閱讀網誌文章：「掌握資料控管權：權杖化技術如何在不犧牲隱私的前提下，保有資料可用性」

使用 Sensitive Data Protection 去識別化及模糊處理機密資訊

團隊討論如何運用 Sensitive Data Protection，在工作流程中自動納入資料模糊處理和最小化技術，藉此保護資料。

閱讀網誌文章：「Take charge of your data: using Sensitive Data Protection to de-identify and obfuscate sensitive information」(掌控資料：使用 Sensitive Data Protection 去識別化及模糊處理機密資訊)

使用 Sensitive Data Protection 尋找及保護 PII

Sensitive Data Protection 產品經理 Scott Ellis 說明如何運用 Sensitive Data Protection 強化隱私權防護。

閱讀網誌文章：「Take charge of your data: Using Cloud DLP to find and protect PII」(掌控資料：使用 Cloud DLP 尋找及保護 PII)

使用 Sensitive Data Protection 掃描 BigQuery

團隊分享如何從Google Cloud 控制台輕鬆掃描 BigQuery。

閱讀網誌文章：「使用 Sensitive Data Protection 掃描 BigQuery 中的機密資料」

解決方案

使用 JDBC 對 SQL 資料庫執行 Sensitive Data Protection 混合式檢查

本教學課程說明如何搭配使用 Sensitive Data Protection 混合檢查方法和 JDBC 驅動程式，檢查 SQL 資料庫 (例如 MySQL、SQL Server 或 PostgreSQL) 中資料表的樣本，無論資料庫在何處執行。

閱讀教學課程：「使用 JDBC 對 SQL 資料庫進行 Sensitive Data Protection 混合式檢查」

使用 Sensitive Data Protection 的語音遮蓋架構

本教學課程包含一系列元件和程式碼，可用於遮蓋音訊檔案中的機密資訊。這項服務會使用上傳至 Cloud Storage 的檔案，找出並寫入機密發現項目，或遮蓋音訊檔案中的機密資訊。

此外，第二個教學課程「語音分析架構」包含一組元件和程式碼，可用於轉錄音訊、建立資料管道來分析轉錄的音訊檔案，以及使用 Sensitive Data Protection 遮蓋音訊轉錄稿中的私密資訊。

GitHub：「Speech Redaction Framework」

GitHub："Speech Analysis Framework"

採用 Sensitive Data Protection 的事件導向無伺服器排程架構

本教學課程介紹簡單、有效且可擴充的事件導向無伺服器排程架構，並搭配 Google Cloud 服務。範例說明如何使用 DLP API 檢查 BigQuery 資料。

閱讀教學課程：「採用 Sensitive Data Protection 的事件導向無伺服器排程架構」

Envoy 適用的 Sensitive Data Protection 篩選器

Sensitive Data Protection Envoy 篩選器是 WebAssembly (簡稱「Wasm」) HTTP 篩選器，適用於 Istio 服務網格中的 Envoy Sidecar Proxy。Envoy 適用的 Sensitive Data Protection 篩選器會擷取 Proxy 資料層流量，並傳送至 Sensitive Data Protection 進行檢查，掃描酬載是否含有 PII 等機密資料。

GitHub：Envoy 的 Sensitive Data Protection 篩選器

使用串流分析和 AI 偵測異常狀況

本文將介紹即時 AI 模式，用於偵測記錄檔中的異常狀況。我們分析並擷取網路記錄中的特徵，協助電信業客戶建構串流分析管道，偵測異常狀況。我們也會討論如何調整這個模式，以滿足貴組織的即時需求。這項概念驗證解決方案使用 Pub/Sub、Dataflow、BigQuery ML 和 Sensitive Data Protection。

閱讀網誌文章：「使用串流分析和 AI 偵測異常狀況」

閱讀教學課程：「Realtime Anomaly Detection Using Google Cloud Stream Analytics and AI Services」(使用 Google Cloud 串流分析和 AI 服務即時偵測異常狀況)

使用 Sensitive Data Protection 對大規模資料集中的 PII 執行去識別化和重新識別

本解決方案說明如何使用 Sensitive Data Protection 建立自動化資料轉換管道，將個人識別資訊 (PII) 等機密資料去識別化。這項檢查和遷移解決方案會從 Amazon S3 和 Cloud Storage 等儲存系統讀取結構化和非結構化資料。您可以使用 DLP API 自動去識別化資料，並傳送至 BigQuery 和 Cloud Storage。

閱讀教學課程：「使用 Sensitive Data Protection 對大規模資料集中的 PII 執行去識別化和重新識別」

GitHub：使用 Dataflow/Beam 和 DLP API 的資料權杖化概念驗證

為上傳至 Cloud Storage 的資料自動分類

本教學課程說明如何使用 Cloud Storage 和其他 Google Cloud產品，實作自動化資料隔離和分類系統。

閱讀教學課程：「自動將上傳至 Cloud Storage 的資料分類」

使用 Dataflow 將關聯式資料庫匯入 BigQuery

這項概念驗證使用 Dataflow 和 Sensitive Data Protection，安全地將關聯式資料庫中的資料權杖化並匯入 BigQuery。這個範例說明如何搭配使用這個管道和在 Google Kubernetes Engine 中建立的範例 SQL Server 資料庫，以及如何使用 Sensitive Data Protection 範本，在 PII 資料保存前將其權杖化。

GitHub：使用 Dataflow 和 Sensitive Data Protection 將關聯式資料庫匯入 BigQuery

影片

Cloud Next '20: OnAir：管理混合環境中的機密資料

無論是在雲端內外，企業環境中都存在機密資料。無論資料位於何處，妥善管理資料都至關重要。在本課程中，我們將說明 Sensitive Data Protection 如何協助您管理資料，重點在於支援檢查混合環境中的內容，例如地端部署、在虛擬機器中執行的資料庫、託管於其他雲端服務供應商的檔案、在 Kubernetes 內流動的資料等。

YouTube：SEC206：在混合環境中管理機密資料

閱讀教學課程：「Sensitive Data Protection Filter for Envoy」