Los detectores de Infotipo integrados de Sensitive Data Protection son eficientes a la hora de encontrar tipos comunes de datos sensibles. Los detectores de Infotipos personalizados te permiten personalizar por completo tu propio detector de datos sensibles. Las reglas de inspección ayudan a definir mejor los resultados de análisis que muestra Sensitive Data Protection a través de la modificación del mecanismo de detección de un detector de Infotipo determinado.
Si deseas excluir o incluir más valores de los resultados que muestra un detector de Infotipos integrado, puedes crear un Infotipo personalizado nuevo desde cero y definir todos los criterios que la Protección de datos sensibles debe buscar. Otra opción es definir mejor los resultados que los detectores integrados o personalizados de Sensitive Data Protection muestran de acuerdo con los criterios que especificas. Puedes hacerlo si agregas reglas de inspección que pueden ayudar a reducir el ruido, aumentar la precisión y la recuperación o ajustar la certeza de probabilidad de los resultados del análisis.
En este tema, se explica cómo usar los dos tipos de reglas de inspección para excluir ciertos resultados o agregar resultados adicionales, de acuerdo con los criterios personalizados que especifiques. Además, en este tema se presentan varios casos en los que es posible que desees modificar un detector de Infotipo existente.
Los siguientes tipos de reglas de inspección están disponibles:
- Las reglas de exclusión, que ayudan a excluir resultados falsos o no deseados.
- Las reglas de palabras clave, que ayudan a detectar resultados adicionales en el contenido de texto.
- Reglas de ajuste, que ayudan a ajustar la probabilidad de los hallazgos según el contexto en el que aparecen
Infotipos de destino y contexto
En este documento, se usan los siguientes términos para hacer referencia a los infoTypes en un conjunto de reglas.
- Infotipo objetivo: Es un infotipo que Sensitive Data Protection excluye o ajusta cuando se cumplen las condiciones definidas en el conjunto de reglas.
- Infotipo de contexto: Es un infotipo que, si se detecta, proporciona contexto sobre un infotipo objetivo. Sensitive Data Protection usa Infotipos de contexto para determinar si debe excluir o ajustar un Infotipo objetivo.
Orden y encadenamiento de reglas
La Protección de datos sensibles aplica las reglas en el orden en que las especificas en el conjunto de reglas. Por lo tanto, el orden de tus reglas puede afectar los resultados de la operación de Protección de datos sensibles. Para ver un ejemplo, consulta Aumenta la probabilidad del nombre de una persona en un documento de salud y excluye el documento de salud en este documento.
Reglas de exclusión
Las reglas de exclusión son útiles en situaciones como las que se describen a continuación:
- Cuando deseas excluir las coincidencias de análisis duplicadas en los resultados que genera la superposición de detectores de Infotipo. Por ejemplo, buscas direcciones de correo electrónico y números de teléfono, pero recibes dos resultados de direcciones de correo electrónico con números de teléfono como, por ejemplo, “206-555-0764@example.org”.
- Cuando experimentas ruido en los resultados del análisis. Por ejemplo, observas que un análisis en busca de direcciones de correo electrónico legítimas muestra una cantidad excesiva de veces la misma dirección de correo electrónico (como “example@example.com”) o el mismo dominio (como “example.com”) falsos.
- Tienes una lista de términos, frases o combinación de caracteres que deseas excluir de los resultados.
- Quieres excluir una columna completa de datos de los resultados.
- Deseas excluir los hallazgos que se encuentran cerca de una cadena que coincide con una expresión regular.
- Quieres excluir los hallazgos en las imágenes según su relación espacial con otros hallazgos detectados en la imagen.
Descripción general de la API de las reglas de exclusión
Sensitive Data Protection define una regla de exclusión en el objeto ExclusionRule. En ExclusionRule, especifica uno de los siguientes:
- Un objeto
Dictionary, que contiene una lista de cadenas para excluir de los resultados. - Un objeto
Regexque define un patrón de expresión regular. Las cadenas que coinciden con el patrón se excluyen de los resultados. - Un objeto
ExcludeInfoTypes, que contiene un array de detectores de Infotipo. Si uno de los detectores de Infotipo que se enumeran aquí hace coincidir un resultado, este se excluirá de los resultados. Un objeto
ExcludeByHotword, que contiene lo siguiente:- Es una expresión regular que define la palabra clave.
- Es un valor de proximidad que define qué tan cerca debe estar la palabra clave de la búsqueda.
Si el hallazgo se encuentra dentro de la proximidad establecida, se excluye de los resultados. En el caso de las tablas, este tipo de regla de exclusión te permite excluir una columna completa de datos de los resultados.
Un objeto
ExcludeByImageFindings, que contiene lo siguiente:Es una lista de Infotipos de contexto que se usan para determinar si se debe excluir un hallazgo de Infotipo objetivo.
Es un objeto
ImageContainmentTypeque especifica la relación espacial requerida entre los cuadros de límite de los hallazgos de destino y contexto. Si no se cumple este requisito, Sensitive Data Protection no excluye el hallazgo del infotipo objetivo.
Sensitive Data Protection excluye un hallazgo de infotipo objetivo si el cuadro delimitador de un infotipo de contexto tiene la relación especificada con el hallazgo de infotipo objetivo. Cuando uses
ExcludeByImageFindings, debes configurar el campomatchingTypecomoMATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC.
Casos de ejemplo de la regla de exclusión
Cada uno de los siguientes fragmentos de código JSON ilustra cómo configurar la Protección de datos sensibles para el caso dado.
Omite direcciones de correo electrónico específicas del análisis del detector EMAIL_ADDRESS
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Protección de datos sensibles con un InspectConfig que debe evitar la coincidencia con “example@example.com” en un análisis que usa el detector de Infotipo EMAIL_ADDRESS:
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"example@example.com"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite las direcciones de correo electrónico que terminan con un dominio específico del análisis del detector EMAIL_ADDRESS
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicarle a Protección de datos sensibles con un InspectConfig que debe evitar la coincidencia en cualquier dirección de correo electrónico que termine con "@example.com" en un análisis que usa el detector de Infotipo EMAIL_ADDRESS:
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":".+@example.com"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite las coincidencias de análisis que incluyan la substring “TEST”
En el siguiente fragmento de código JSON y el código en varios lenguajes, se ilustra cómo indicar a Protección de datos sensibles, mediante un InspectConfig, que debe excluir cualquier resultado que incluya el token “TEST” de la lista especificada de Infotipos.
Ten en cuenta que esto coincide en “TEST” como un token, no como una substring, de modo que, aunque algo como “TEST@email.com” coincidirá, “TESTER@email.com” no. Si deseas obtener una coincidencia en una substring, usa una regex en la regla de exclusión en lugar de un diccionario.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"TEST"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite las coincidencias de análisis que incluyan la substring “Jimmy” de un análisis del detector de Infotipos personalizado
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Protección de datos sensibles con un InspectConfig que debe evitar la coincidencia con el nombre “Jimmy” en un análisis que usa el detector de regex personalizado especificado:
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"[A-Z][a-z]{1,15}, [A-Z][a-z]{1,15}"
}
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"CUSTOM_NAME_DETECTOR"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Jimmy"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite coincidencias de análisis de un detector PERSON_NAME que se superponen con un detector personalizado
En este caso, el usuario no desea que un análisis de Sensitive Data Protection con el detector integrado PERSON_NAME genere una coincidencia si esta también coincide en un análisis con el detector de regex personalizado definido en la primera parte del fragmento.
En el siguiente fragmento de código JSON y en varios lenguajes, se especifican un detector de regex personalizado y una regla de exclusión en la InspectConfig.
El detector de regex personalizado especifica los nombres para excluir de los resultados. La regla de exclusión especifica que se debe omitir cualquier resultado que muestre un análisis para PERSON_NAME que también coincida con el detector de regex personalizado. Ten en cuenta que, en este caso, VIP_DETECTOR se marca como EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE, por lo que no producirá resultados por sí mismo. Solo afectará a los resultados que genera el detector PERSON_NAME.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"VIP_DETECTOR"
},
"regex":{
"pattern":"Dana Williams|Quinn Garcia"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"VIP_DETECTOR"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite coincidencias en el detector PERSON_NAME si también coincide con el detector EMAIL_ADDRESS
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se muestra cómo indicar a Protección de datos sensibles con un InspectConfig que solo debe mostrar una coincidencia en el caso de que las coincidencias para el detector PERSON_NAME se superpongan con las coincidencias del detector EMAIL_ADDRESS.
El fin de esto es evitar una situación en la que una dirección de correo electrónico como “james@example.com” coincida en los detectores PERSON_NAME y EMAIL_ADDRESS.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omite coincidencias en los nombres de dominio que forman parte de las direcciones de correo electrónico en un análisis del detector DOMAIN_NAME
En el siguiente fragmento de código JSON y el código en varios lenguajes, se ilustra cómo indicar a Protección de datos sensibles, mediante un InspectConfig, que solo debe mostrar coincidencias para un análisis del detector DOMAIN_NAME si la coincidencia no se superpone con una coincidencia en un análisis del detector EMAIL_ADDRESS. En este caso, el análisis principal es un análisis del detector DOMAIN_NAME. El usuario no desea que se muestre una coincidencia de nombre de dominio en los resultados si el nombre de dominio se usa en una dirección de correo electrónico:
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
},
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
],
"customInfoTypes":[
{
"infoType":{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
"exclusionType":"EXCLUSION_TYPE_EXCLUDE"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"DOMAIN_NAME"
}
],
"rules":[
{
"exclusionRule":{
"excludeInfoTypes":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
}
]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Omitir coincidencias si se encuentran cerca de una cadena
En el siguiente ejemplo, se ilustra cómo excluir coincidencias en el detector de Infotipo US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER si la palabra "SKU" se encuentra a 10 caracteres antes o después del hallazgo.
Debido a la regla de exclusión, este ejemplo no clasifica 222-22-2222 como un posible número de seguridad social de EE.UU.
{
"item": {
"value": "The customer sent the product SKU 222-22-2222"
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(SKU)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 10,
"windowAfter": 10
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"includeQuote": true
}
}
Cómo omitir hallazgos en toda una columna de datos
En el siguiente ejemplo, se ilustra cómo excluir hallazgos en toda una columna de datos tabulares si el nombre de esa columna coincide con una expresión regular. Aquí, cualquier resultado que coincida con el detector de Infotipo US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER se excluye de los resultados si se encuentra en la columna Número de identificación personal falso.
En este ejemplo, solo se devuelve 222-22-2222, ya que 111-11-1111 se encuentra en la columna Número de seguridad social falso.
{
"item": {
"table": {
"headers": [
{
"name": "Fake Social Security Number"
},
{
"name": "Real Social Security Number"
}
],
"rows": [
{
"values": [
{
"stringValue": "111-11-1111"
},
{
"stringValue": "222-22-2222"
}
]
}
]
}
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"includeQuote": true,
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByHotword": {
"hotwordRegex": {
"pattern": "(Fake Social Security Number)"
},
"proximity": {
"windowBefore": 1
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_FULL_MATCH"
}
}
]
}
],
"minLikelihood": "POSSIBLE"
}
}
Omitir hallazgos en imágenes según las relaciones espaciales
En los siguientes fragmentos JSON, se muestra cómo configurar la Protección de datos sensibles para excluir los resultados en imágenes según su relación espacial con otros objetos detectados.
Excluir la búsqueda de una persona si forma parte de un pasaporte
Esta regla excluye los hallazgos de personas (OBJECT_TYPE/PERSON) cuando se encuentran dentro de un hallazgo de pasaporte (OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT).
{
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
},
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"imageContainmentType": {
"encloses": {}
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC"
}
}
]
}
]
}
}
Excluye un hallazgo de matrícula si contiene un VIN
Esta regla excluye el hallazgo de una placa de matrícula (OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE) si un hallazgo de VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER está completamente dentro de ella.
{
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE"
},
{
"name": "VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE"
}
],
"rules": [
{
"exclusionRule": {
"excludeByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "VEHICLE_IDENTIFICATION_NUMBER"
}
],
"imageContainmentType": {
"fullyInside": {}
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_RULE_SPECIFIC"
}
}
]
}
]
}
}
Reglas de palabra clave
Las reglas de palabras clave son útiles en situaciones como las siguientes:
- Cuando deseas cambiar los valores de probabilidad asignados para analizar coincidencias en función de la proximidad de la coincidencia con una palabra clave. Por ejemplo, deseas establecer un valor de probabilidad más alto para las coincidencias en los nombres de los pacientes según la proximidad de los nombres a la palabra “paciente”.
- Cuando inspecciones datos tabulares estructurados, debes cambiar los valores de probabilidad asignados a las coincidencias según un nombre de encabezado de columna. Por ejemplo, debes establecer el valor de probabilidad más alto para
US_SOCIAL_SECURITY_NUMBERcuando se encuentra en una columna con el encabezadoACCOUNT_ID.
Descripción general de la API de reglas de palabras clave
Dentro del objeto InspectionRule de Sensitive Data Protection, especifica un objeto HotwordRule, que ajuste la probabilidad de resultados dentro de una cierta proximidad de palabras clave.
Los objetos InspectionRule se agrupan como un “conjunto de reglas” en un objeto InspectionRuleSet, junto con una lista de detectores de Infotipos a los que se aplica el conjunto de reglas. Las reglas dentro de un conjunto de reglas se aplican en el orden especificado.
Casos de ejemplo de regla de palabra clave
En el siguiente fragmento de código, se ilustra cómo configurar una regla de palabra clave.
Aumenta la probabilidad de una coincidencia de PERSON_NAME si la palabra clave “paciente” está cerca
En el siguiente fragmento y código JSON en varios lenguajes, se ilustra el uso de la propiedad InspectConfig a fin de analizar una base de datos médica en busca de nombres de pacientes. Puedes usar el detector de Infotipo integrado PERSON_NAME de Sensitive Data Protection, pero eso hará que Sensitive Data Protection arroje coincidencias con todos los nombres de personas, y no solo con los nombres de los pacientes. Para solucionar este problema, puedes incluir una regla de palabra clave que busque la palabra “paciente” dentro de una cierta proximidad de caracteres del primer carácter de coincidencias posibles. Luego, puedes asignar a los resultados que coincidan con este patrón una probabilidad de “muy probable”, ya que se corresponden con tus criterios especiales. Establecer el valor mínimo de Likelihood en VERY_LIKELY dentro de InspectConfig garantiza que solo se muestren coincidencias con esta configuración en los resultados.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":50
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
],
"minLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
...
Para obtener información más detallada sobre las palabras clave, consulta Personaliza la probabilidad de coincidencia.
Reglas de ajuste
Las reglas de ajuste pueden ayudarte a mejorar la precisión de la detección aumentando (también llamado potenciación) o disminuyendo los valores de probabilidad de los resultados según el contexto en el que aparecen.
Las reglas de ajuste son útiles en situaciones como las siguientes:
Deseas cambiar el valor de probabilidad de un hallazgo de Infotipo objetivo si se superpone con un hallazgo de Infotipo de contexto. Por ejemplo, aumenta los valores de probabilidad de los hallazgos de
PERSON_NAMEque se detectan en documentos que coinciden conDOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH.Cuando deseas cambiar el valor de probabilidad de un hallazgo de Infotipo objetivo en función de su relación espacial con otros hallazgos detectados en la imagen. Por ejemplo, aumenta los valores de probabilidad de los hallazgos de
GENERIC_IDque se detectan en imágenes que coinciden conOBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD.
Descripción general de la API de reglas de ajuste
Sensitive Data Protection define una regla de ajuste en el objeto AdjustmentRule. Dentro de AdjustmentRule, especifica lo siguiente:
Uno de los siguientes:
Un objeto
AdjustByMatchingInfoTypes, que ajusta el valor de probabilidad de un hallazgo de Infotipo objetivo si ese hallazgo se superpone con un hallazgo de un Infotipo de contexto. Este objeto contiene lo siguiente:- Es una lista de Infotipos de contexto que se usan para determinar si se debe ajustar el resultado del Infotipo objetivo.
- Es un valor
min_likelihoodpara los infoTypes de contexto. Si el valor de probabilidad de cualquier hallazgo de contexto detectado es inferior a este valor, la Protección de datos sensibles no ajusta la probabilidad del hallazgo objetivo. - Un valor
matching_typeque debe establecerse enMATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH.
Es un objeto
AdjustByImageFindingsque ajusta el valor de probabilidad de un hallazgo de Infotipo objetivo si el cuadro delimitador de un Infotipo de contexto tiene la relación especificada con el hallazgo de Infotipo objetivo. Este objeto contiene lo siguiente:Es una lista de Infotipos de contexto que se usan para determinar si se debe ajustar el resultado del Infotipo objetivo.
Un objeto
ImageContainmentType, que especifica la relación espacial requerida entre los cuadros de límite de los hallazgos de destino y contexto. Si no se cumple este requisito, la Protección de datos sensibles no ajusta la probabilidad de que se encuentre el infotipo objetivo.Es un valor
min_likelihoodpara los infoTypes de contexto. Si el valor de probabilidad de cualquier hallazgo de contexto detectado es inferior a este valor, la Protección de datos sensibles no ajusta la probabilidad del hallazgo objetivo.
Es un objeto
likelihood_adjustmentque especifica la nueva probabilidad como un valor fijo o un ajuste relativo.
Casos de ejemplo de la regla de ajuste
En los siguientes fragmentos de código JSON, se ilustra cómo configurar reglas de ajuste para diversas situaciones.
Aumenta la probabilidad de que se detecte el nombre de una persona cuando se usa en un documento de salud.
En el siguiente ejemplo, se aumenta el valor de probabilidad de un hallazgo de PERSON_NAME a VERY_LIKELY si el hallazgo se superpone con un hallazgo de DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH.
{
"parent": "projects/PROJECT_ID",
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByMatchingInfoTypes": {
"infoTypes": [
{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}
],
"minLikelihood": "POSSIBLE",
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
},
"item": {
"value": "My name is John and my arm is broken."
}
}
Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto asociado a tu solicitud.
Aumenta la probabilidad de que aparezca el nombre de una persona en un documento de salud y excluye el documento de salud
En el siguiente ejemplo, se aumenta el valor de probabilidad de un hallazgo de PERSON_NAME a VERY_LIKELY si el hallazgo se superpone con un hallazgo de DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH. Para reducir el ruido, en este ejemplo, se especifica una segunda regla que excluye los resultados de DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH de los resultados de la inspección.
Es importante el orden en el que se especifican las reglas en un conjunto de reglas. En este ejemplo, la regla de ajuste se especifica antes de la regla de exclusión, de modo que los resultados de DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH se puedan usar para proporcionar contexto a la regla de ajuste. Si especificas primero la regla de exclusión, los hallazgos de DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH se excluyen del conjunto de resultados antes de que se puedan usar para proporcionar contexto a la regla de ajuste.
{
"parent": "projects/PROJECT_ID",
"inspectConfig": {
"infoTypes": [{
"name": "PERSON_NAME"
}, {
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"minLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"ruleSet": [{
"infoTypes": [{
"name": "PERSON_NAME"
}],
"rules": [{
"adjustmentRule": {
"adjustByMatchingInfoTypes": {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"minLikelihood": "VERY_UNLIKELY",
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}]
}, {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}],
"rules": [{
"exclusionRule": {
"excludeInfoTypes": {
"infoTypes": [{
"name": "DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH"
}]
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}]
}]
},
"item": {
"value": "My name is John and my arm is broken."
}
}
Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto asociado a tu solicitud.
Aumenta la probabilidad de que se detecte a una persona en una tarjeta de identificación con foto
En el siguiente ejemplo, se aumenta el valor de probabilidad de un hallazgo de OBJECT_TYPE/PERSON a VERY_LIKELY si aparece dentro del cuadro delimitador de un hallazgo de OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD.
...
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
},
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PHOTO_ID_CARD"
}
],
"imageContainmentType": {
"encloses": {}
},
"minLikelihood": "POSSIBLE"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
}
...
Aumenta la probabilidad de que se muestre un pasaporte que contenga identificadores personales
En el siguiente ejemplo, se aumenta el valor de probabilidad de un hallazgo de OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT a VERY_LIKELY si un hallazgo de PERSON_NAME o DATE_OF_BIRTH está completamente dentro de él.
...
"inspectConfig": {
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
},
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DATE_OF_BIRTH"
}
],
"ruleSet": [
{
"infoTypes": [
{
"name": "OBJECT_TYPE/PERSON/PASSPORT"
}
],
"rules": [
{
"adjustmentRule": {
"adjustByImageFindings": {
"infoTypes": [
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "DATE_OF_BIRTH"
}
],
"imageContainmentType": {
"fullyInside": {}
},
"minLikelihood": "POSSIBLE"
},
"likelihoodAdjustment": {
"fixedLikelihood": "VERY_LIKELY"
}
}
}
]
}
]
}
...
Caso de varias reglas de inspección
En el siguiente fragmento y código InspectConfig de JSON en varios lenguajes, se ilustra la aplicación de reglas de exclusión y la regla de palabra clave. En el conjunto de reglas de este fragmento de código, se incluyen reglas de palabra clave y reglas de exclusión de regex y diccionario. Ten en cuenta que las cuatro reglas se especifican en un arreglo dentro del elemento rules.
C#
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
PHP
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Sensitive Data Protection, consulta las bibliotecas cliente de Sensitive Data Protection.
Para autenticarte en Protección de datos sensibles, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Consulta la guía de inicio rápido de JSON para obtener más información sobre el uso de la API de DLP con JSON.
...
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"ruleSet":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"rules":[
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"patient"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"VERY_LIKELY"
}
}
},
{
"hotwordRule":{
"hotwordRegex":{
"pattern":"doctor"
},
"proximity":{
"windowBefore":10
},
"likelihoodAdjustment":{
"fixedLikelihood":"UNLIKELY"
}
}
},
{
"exclusionRule":{
"dictionary":{
"wordList":{
"words":[
"Quasimodo"
]
}
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
},
{
"exclusionRule":{
"regex":{
"pattern":"REDACTED"
},
"matchingType": "MATCHING_TYPE_PARTIAL_MATCH"
}
}
]
}
]
}
...
Detectores de Infotipo superpuestos
Se puede definir un detector de Infotipo personalizado que tenga el mismo nombre que un detector de Infotipo integrado. Como se muestra en la sección “Casos de ejemplo de reglas de palabras clave”, cuando creas un detector de Infotipos personalizado con el mismo nombre que un Infotipo integrado, todos los resultados que detecta el detector de Infotipos nuevo se agregan a los que detecta el detector integrado. Esto solo sucede siempre y cuando el Infotipo integrado esté especificado en la lista de Infotipos en el objeto InspectConfig.
Cuando crees detectores de Infotipos personalizados nuevos, pruébalos de manera exhaustiva en el contenido de ejemplo para asegurarte de que funcionen como deseas.