En esta página, se incluyen referencias a páginas que proporcionan información sobre cómo usar Sensitive Data Protection con BigQuery.
Guías de inicio rápido
- Inicio rápido: Programa un análisis de inspección para Sensitive Data Protection
- Programa la inspección periódica de un bucket de Cloud Storage, una tabla de BigQuery o similares de Datastore. Para obtener instrucciones detalladas, consulta Crea y programa trabajos de inspección de Sensitive Data Protection.
Guías prácticas
En esta sección, se proporciona una lista categorizada de guías basadas en tareas que muestran cómo usar Sensitive Data Protection con BigQuery.
Inspección
- Inspecciona el almacenamiento y las bases de datos en busca de datos sensibles
- Crea un trabajo único que busque datos sensibles en un bucket de Cloud Storage, una tabla de BigQuery o similares de Datastore.
- Crea y programa trabajos de inspección de Sensitive Data Protection
- Crea y programa un activador de trabajo que busque datos sensibles en un bucket de Cloud Storage, una tabla de BigQuery o similares de Datastore. Un activador de trabajo automatiza la creación de trabajos de Sensitive Data Protection de forma periódica.
Trabaja con los resultados del análisis
- Agrega aspectos de Knowledge Catalog en función de las estadísticas de los perfiles de datos
- Agrega automáticamente aspectos de Knowledge Catalog a tus datos después de que Sensitive Data Protection cree perfiles de tus recursos
- Envía los resultados del análisis de Sensitive Data Protection a Security Command Center
- Analiza un bucket de Cloud Storage, una tabla de BigQuery o similares de Datastore y, luego, envía los resultados a Security Command Center.
- Analiza los resultados de Sensitive Data Protection y genera informes sobre ellos
- Usa BigQuery para ejecutar análisis sobre los resultados de Sensitive Data Protection.
- Consulta los resultados de Sensitive Data Protection en BigQuery
- Consulta las consultas de muestra que puedes usar en BigQuery para analizar los resultados que identificó Sensitive Data Protection.
Análisis de reidentificación de riesgo
- Mide el riesgo de reidentificación y divulgación
Analiza los datos estructurados almacenados en una tabla de BigQuery y calcula las siguientes métricas de riesgo de reidentificación:
- Calcula estadísticas numéricas y categóricas
Determina los valores mínimo, máximo y cuantil de una columna individual de BigQuery.
- Visualiza el riesgo de reidentificación con Data Studio
Mide el k-anonimato de un conjunto de datos y, luego, visualízalo en Data Studio.
Instructivos
- Desidentifica datos de BigQuery en el momento de la consulta
- Sigue un instructivo paso a paso que usa funciones remotas de BigQuery para desidentificar y reidentificar datos en los resultados de consultas en tiempo real.
- Desidentificación y reidentificación de PII en conjuntos de datos a gran escala con Sensitive Data Protection
- Revisa una arquitectura de referencia para crear una canalización de transformación de datos automatizada que desidentifique datos sensibles, como la información de identificación personal (PII).
Prácticas recomendadas
- Protege un almacén de datos de BigQuery que almacena datos confidenciales
- Descripción general de la arquitectura y prácticas recomendadas para la administración de datos cuando se crea, implementa y opera un almacén de datos en Google Cloud, incluida la desidentificación de datos, el control diferencial de datos confidenciales y los controles de acceso a nivel de la columna.
Contribuciones de la comunidad
Los siguientes elementos son propiedad de miembros de la comunidad y están administrados por ellos, no por el equipo de Sensitive Data Protection. Si tienes preguntas sobre estos elementos, comunícate con sus respectivos propietarios.
- Arquitectura de programación sin servidores controlada por eventos con Sensitive Data Protection
- Configura una aplicación de programación sin servidores controlada por eventos que use la API de Cloud Data Loss Prevention para inspeccionar los datos de BigQuery.
- Detección de anomalías en tiempo real con Google Cloud análisis de transmisión y servicios de IA
- Conoce un patrón de inteligencia artificial (IA) en tiempo real para detectar anomalías en archivos de registro. Esta prueba de concepto usa Pub/Sub, Dataflow, BigQuery ML y Sensitive Data Protection.
- Importación de bases de datos relacionales a BigQuery con Dataflow y Sensitive Data Protection
- Usa Dataflow y Sensitive Data Protection para asignar tokens de forma segura y, luego, importar datos de una base de datos relacional a BigQuery. En este ejemplo, se describe cómo asignar tokens a los datos de PII antes de que sean persistentes.
Precios
Cuando inspeccionas una tabla de BigQuery, generas costos de Sensitive Data Protection, según los precios de los trabajos de inspección de almacenamiento.
Además, cuando guardas los resultados de la inspección en una tabla de BigQuery, se aplican cargos de BigQuery.