Ein benutzerdefinierter, auf einem regulären Ausdruck (Regex) basierender infoType-Detektor ermöglicht es Ihnen, eigene Detektoren zu erstellen, mit denen Sensitive Data Protection Übereinstimmungen anhand eines Regex-Musters erkennen kann. Nehmen wir beispielsweise an, Sie hätten Krankenaktennummern im Format ###-#-#####. Sie könnten ein Regex-Muster wie das Folgende definieren:
[0-9]{3}-[0-9]{1}-[0-9]{5}
Der Schutz sensibler Daten prüft dann auf Übereinstimmungen mit Elementen wie diesem:
012-4-56789
Anatomie eines benutzerdefinierten Regex-infoType-Detektors
Wie in der
API-Übersichtdargestellt, definieren Sie zum Erstellen eines
benutzerdefinierten Regex-infoType-Detektors ein
CustomInfoType
Objekt, das Folgendes enthält:
- Der Name, den Sie dem benutzerdefinierten infoType-Detektor innerhalb eines
InfoTypeObjekts geben möchten. - Einen optionalen
LikelihoodWert. Wenn Sie dieses Feld weglassen, wird für Regex-Übereinstimmungen standardmäßig die WahrscheinlichkeitVERY_LIKELYzurückgegeben. Wenn Sie feststellen, dass ein benutzerdefinierter Regex-infoType-Detektor zu viele falsche positive Ergebnisse zurückgibt, versuchen Sie, die Basiswahrscheinlichkeit zu reduzieren, und verwenden Sie Erkennungsregeln, um die Wahrscheinlichkeit mithilfe von Kontextinformationen zu erhöhen. Weitere Informationen finden Sie unter Ergebnis-Wahrscheinlichkeit anpassen. - Optionale
DetectionRuleoder Hotword-Regeln. Diese Regeln passen die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen innerhalb einer gegebenen Nähe von angegebenen Hotwords an. Weitere Informationen zu Hotword-Regeln finden Sie unter Ergebnis-Wahrscheinlichkeit anpassen. Einen optionalen
SensitivityScoreWert. Wenn Sie dieses Feld weglassen, wird für Übereinstimmungen mit dem regulären Ausdruck standardmäßig die VertraulichkeitsstufeHIGHzurückgegeben.Vertraulichkeitsbewertungen werden in Datenprofilen verwendet. Bei der Profilerstellung für Ihre Daten verwendet der Schutz sensibler Daten die Vertraulichkeitsbewertungen der infoTypes, um die Vertraulichkeitsstufe zu berechnen.
Ein
RegexObjekt, das aus einem einzelnen Muster besteht, das den regulären Ausdruck definiert.
Als JSON-Objekt sieht ein benutzerdefinierter Regex-infoType-Detektor, der alle optionalen Komponenten enthält, so aus:
{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_INFOTYPE_NAME"
},
"likelihood":"LIKELIHOOD_LEVEL",
"detectionRules":[
{
"hotwordRule":{
HOTWORD_RULE
}
},
"sensitivityScore":{
"score": "SENSITIVITY_SCORE"
},
],
"regex":{
"pattern":"REGULAR_EXPRESSION_PATTERN"
}
}
],
...
}
Regex-Beispiel: Krankenaktennummern abgleichen
Das folgende JSON-Code-Snippet und der folgende Code in mehreren Sprachen unten zeigen einen benutzerdefinierten infoType-Detektor mit regulärem Ausdruck, der den Schutz sensibler Daten anweist, eine Krankenaktennummer (Medical Record Number, MRN) im Eingabetext „Patient's MRN 444-5-22222“ zuzuordnen und jeder Übereinstimmung die Wahrscheinlichkeit POSSIBLE zuzuweisen.
C#
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Go
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Sensitive Data Protection zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Java
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Node.js
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
PHP
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Python
Informationen zum Installieren und Verwenden der Clientbibliothek für den Schutz sensibler Daten finden Sie unter Clientbibliotheken für den Schutz sensibler Daten.
Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich beim Schutz sensibler Daten zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
REST
Weitere Informationen zur Verwendung der DLP API mit JSON finden Sie im JSON-Schnellstart.
JSON-Eingabe :
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"value":"Patients MRN 444-5-22222"
},
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"regex":{
"pattern":"[1-9]{3}-[1-9]{1}-[1-9]{5}"
},
"likelihood":"POSSIBLE"
}
]
}
}
JSON-Ausgabe :
{
"result":{
"findings":[
{
"infoType":{
"name":"C_MRN"
},
"likelihood":"POSSIBLE",
"location":{
"byteRange":{
"start":"13",
"end":"24"
},
"codepointRange":{
"start":"13",
"end":"24"
}
},
"createTime":"2018-11-30T01:29:37.799Z"
}
]
}
}
Die Ausgabe zeigt, dass der Schutz sensibler Daten mithilfe des benutzerdefinierten infoType-Detektors (den wir C_MRN genannt haben) und dem zugehörigen benutzerdefinierten regulären Ausdruck die Krankenaktennummer korrekt identifiziert und ihr eine Wahrscheinlichkeit von POSSIBLE zugewiesen hat, wie von uns festgelegt.
Wenn Sie die Übereinstimmungswahrscheinlichkeit anpassen möchten bauen Sie auf diesem Beispiel auf, um Kontextwörter einzubeziehen.