Bekannte Probleme

Auf dieser Seite werden bekannte Probleme mit Sensitive Data Protection sowie Möglichkeiten zur Vermeidung oder Behebung der folgenden Probleme aufgeführt.

Ergebnisse in BigQuery speichern

Wenn ein Job oder ein Erkennungsscan Ergebnisse in BigQuery speichert, wird in den Logs der Fehler Already exists angezeigt. Der Fehler weist nicht auf ein Problem hin. Ihre Ergebnisse werden wie erwartet gespeichert.

BigQuery-Scans

In diesem Abschnitt werden Probleme beschrieben, die beim Prüfen oder Erstellen von Profilen für BigQuery-Daten auftreten können.

Probleme, die bei Prüfungs- und Profilerstellungsvorgängen häufig auftreten

Die folgenden Probleme treten sowohl bei Prüfungs- als auch bei Profilerstellungsvorgängen für BigQuery auf.

Zeilen mit Sicherheit auf Zeilenebene können nicht gescannt werden

Richtlinien zur Sicherheit auf Zeilenebene können verhindern, dass Sensitive Data Protection die geschützten BigQuery-Tabellen prüft und Profile dafür erstellt. Wenn auf Ihre BigQuery Tabellen Richtlinien zur Sicherheit auf Zeilenebene angewendet werden, empfehlen wir, einen TRUE-Filter festzulegen und den Dienst-Agent in die Liste der Berechtigten aufzunehmen:

Doppelte Zeilen

Beim Schreiben von Daten in eine BigQuery-Tabelle kann Sensitive Data Protection doppelte Zeilen schreiben.

Kürzlich gestreamte Daten

Sensitive Data Protection scannt keine kürzlich gestreamten Daten (früher als Streaming-Puffer bezeichnet). Weitere Informationen finden Sie unter Streaming-Daten Verfügbarkeit in der BigQuery-Dokumentation.

Probleme bei der BigQuery-Prüfung

Die folgenden Probleme treten nur bei Prüfungen von BigQuery-Daten auf. Sie wirken sich nicht auf Datenprofile aus.

Exportierte Ergebnisse haben keine Werte für das Feld "row_number"

Wenn Sie den Schutz sensibler Daten so konfigurieren, dass Ergebnisse in BigQuery gespeichert werden, wird das Feld location.content_locations.record_location.record_key.big_query_key.row_number in der generierten BigQuery-Tabelle beim Scannen der Eingabetabelle abgeleitet. Der Wert ist unbestimmt, kann nicht abgefragt werden und kann für Inspektionsjobs null sein.

Wenn Sie bestimmte Zeilen identifizieren müssen, in denen Ergebnisse vorhanden sind, geben Sie beim Erstellen des Jobs inspectJob.storageConfig.bigQueryOptions.identifyingFields an.

Identifizierende Felder finden Sie in der generierten BigQuery-Tabelle im Feld location.content_locations.record_location.record_key.id_values.

Scans auf neue BigQuery-Inhalte beschränken

Wenn Sie Scans auf neue Inhalte beschränken und die BigQuery Storage Write API (gRPC) verwenden, um die Eingabetabelle zu füllen, überspringt der Schutz sensibler Daten möglicherweise einige Zeilen.

Um dieses Problem zu beheben, muss in Ihrem Prüfungsjob sichergestellt werden, dass das timestampField des TimespanConfig Objekts ein Commit-Zeitstempel ist, der automatisch von BigQuery generiert wird. Es gibt jedoch keine Garantie, dass keine Zeilen übersprungen werden, da Sensitive Data Protection keine kürzlich gestreamten Datenliest.

Wenn Sie automatisch Commit-Zeitstempel für eine Spalte generieren möchten und Sie verwenden die Legacy Streaming API, um Ihre Eingabetabelle zu füllen, gehen Sie so vor:

  1. Prüfen Sie im Schema der Eingabetabelle, ob die Zeitstempelspalte vom Typ TIMESTAMP ist.

    Beispielschema

    Im folgenden Beispiel wird das Feld commit_time_stamp definiert und der Typ auf TIMESTAMP festgelegt:

    ...
{
 "name": "commit_time_stamp",
 "type": "TIMESTAMP"
}
...

  2. Prüfen Sie im Feld rows[].json der tabledata.insertAll Methode, ob die Werte in der Zeitstempelspalte auf AUTO festgelegt sind.

    Beispiel-JSON

    Im folgenden Beispiel wird der Wert des Felds commit_time_stamp auf AUTO festgelegt:

    {
  ...
  "commit_time_stamp": "AUTO",
  ...
}

Scans durch Festlegen eines maximalen Prozentsatzes oder einer maximalen Anzahl von Zeilen beschränken

Wenn Sie ein Stichprobenlimit basierend auf einem Prozentsatz der Gesamtzahl der Tabellen zeilen (rowsLimitPercent) festlegen, kann Sensitive Data Protection mehr Zeilen als erwartet prüfen. Wenn Sie ein festes Limit für die Anzahl der zu scannenden Zeilen festlegen müssen, empfehlen wir stattdessen, eine maximale Anzahl von Zeilen (rowsLimit) festzulegen.

Probleme bei der BigQuery-Profilerstellung

Die folgenden Probleme treten nur bei Profilerstellungsvorgängen für BigQuery-Daten auf. Weitere Informationen finden Sie unter Datenprofile für BigQuery-Daten.

Organisationen oder Projekte mit mehr als 500 Millionen Tabellen

Sensitive Data Protection gibt einen Fehler zurück, wenn Sie versuchen, ein Profil für eine Organisation oder ein Projekt mit mehr als 500 Millionen Tabellen zu erstellen. Wenn dieser Fehler auftritt, folgen Sie der Anleitung in der Fehlermeldung.

Wenn die Tabellenanzahl Ihrer Organisation mehr als 500 Millionen Tabellen umfasst und Sie ein Projekt mit einer niedrigeren Tabellenanzahl haben, versuchen Sie stattdessen, einen Scan auf Projektebene durchzuführen.

Informationen zu den Limits für Tabellen und Spalten finden Sie unter Limits für die Datenprofilerstellung.

Inspektionsvorlagen

Die Inspektionsvorlage muss sich in derselben Region wie die Daten befinden, für die ein Profil erstellt werden soll. Wenn Sie Daten in mehreren Regionen haben, verwenden Sie mehrere Inspektionsvorlagen – eine für jede Region, in der Sie Daten haben. Sie können auch eine Inspektionsvorlage verwenden, die in der Region global gespeichert ist. Wenn Sie eine Vorlage in der Region global verwenden, wird sie von Sensitive Data Protection für alle Daten verwendet, für die keine regionsspezifische Vorlage vorhanden ist. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen zum Datenstandort.

Gespeicherte infoTypes

Ein gespeicherter infoType (auch als gespeicherter benutzerdefinierter Wörterbuchdetektor bezeichnet), auf den in der Inspektions vorlage verwiesen wird, muss in einer der folgenden Regionen gespeichert sein:

  • Die Region global.
  • Dieselbe Region wie die Inspektionsvorlage.

Andernfalls schlägt der Profilerstellungsvorgang mit dem Fehler Resource not found fehl.

Ressourcensichtbarkeit

In einem Tabellendatenprofil hängt die Klassifizierung der Ressourcensichtbarkeit, die einer BigQuery-Tabelle zugewiesen wird, von der Sichtbarkeit des Datasets ab, das die Tabelle enthält, und nicht von der Sichtbarkeit der Tabelle. Wenn sich die IAM-Berechtigungen einer Tabelle von den IAM-Berechtigungen des Datasets unterscheiden, kann die im Datenprofil angegebene Ressourcensichtbarkeit der Tabelle falsch sein. Dieses Problem betrifft die Erkennung für BigQuery und Erkennung für Vertex AI.

In der Google Cloud Console wird die Ressourcensichtbarkeit im Feld Öffentlich des Tabellendaten profils angegeben. In der Cloud Data Loss Prevention API wird die Ressourcensichtbarkeit im resourceVisibility Feld des TableDataProfileangegeben.

Falscher Zeitstempel für den Ablauf von Tabellen, die nicht ablaufen

Zwischen Juli 2025 und Juni 2026 enthielten einige Tabellendatenprofile, die in BigQuery gespeichert wurden, einen falschen Zeitstempel 1970-01-01 anstelle von NULL in expiration_time für Tabellen, die nicht ablaufen.

Cloud Storage-Scans

In diesem Abschnitt werden Probleme beschrieben, die beim Prüfen oder De-Identifizieren von Daten auftreten können.

Die Prüfung von Strict XLSX-Dateien wird nicht unterstützt

Eine Datei mit der Erweiterung .xlsx kann zwei Typen haben. Ein Typ ist eine Strict Office Open XML-Tabelle, die vom Schutz sensibler Daten nicht unterstützt wird. Der andere Typ ist eine Standard-Microsoft Excel-Arbeitsmappe, die unterstützt wird.

Strukturierte Dateien werden im Binärmodus gescannt

In bestimmten Fällen werden Dateien, die normalerweise im strukturierten Parsermodus gescannt werden, möglicherweise im Binärmodus gescannt. Dieser Modus enthält nicht die Verbesserungen des strukturierten Parsermodus. Weitere Informationen finden Sie unter Strukturierte Dateien im strukturierten Parsermodus scannen.

Begrenzte Dateien de-identifizieren

Wenn Sie eine begrenzte Datei (z. B. eine CSV-Datei) mit einem Prüfungsjob de-identifizieren, enthält die Ausgabe in einigen Zeilen möglicherweise zusätzliche leere Zellen. Eine Problemumgehung, um diese zusätzlichen Zellen zu vermeiden, besteht darin, Daten stattdessen mit der content.deidentify Methode zu de-identifizieren.

Erkennung für Cloud SQL

Doppelte Ergebnisse im Security Command Center

Die Datenprofilerstellung für Cloud SQL unterstützt das Veröffentlichen von Ergebnissen im Security Command Center.

Vor dem 25. April 2024 verursachte ein Fehler, dass Sensitive Data Protection gelegentlich doppelte Ergebnisse für Cloud SQL-Instanzen im Security Command Center generierte. Diese Ergebnisse wurden mit eindeutigen Ergebnis-IDs generiert, beziehen sich aber auf dieselben Cloud SQL-Instanzen. Das Problem wurde behoben, die doppelten Ergebnisse sind aber weiterhin vorhanden. Sie können die Duplikate stummschalten, um sie auf der Seite Ergebnisse des Security Command Center auszublenden.

Erkennung für Amazon S3

Ergebnisse für Amazon S3, die Sensitive Data Protection an das Security Command Center sendet, enthalten möglicherweise keine Informationen zur AWS-Konto-ID oder zum Anzeigenamen der betroffenen Ressource. Dies tritt in der Regel in den folgenden Fällen auf:

  • Der AWS-Connector war nur etwa 24 Stunden gültig, als das Ergebnis an das Security Command Center gesendet wurde.
  • Das AWS-Konto war nur etwa 24 Stunden im AWS-Connector enthalten, als das Ergebnis an das Security Command Center gesendet wurde.

Um dieses Problem zu beheben, generieren Sie nach etwa 24 Stunden die Daten profile neu, indem Sie sie löschenoder einen Profilerstellungs zeitplan festlegen. Die vollständigen Ergebnisdetails werden an das Security Command Center gesendet.

Intelligentes Parsen von Dokumenten

Dieser Abschnitt enthält bekannte Probleme im Zusammenhang mit dem Parsen von Dokumenten.

Das Objekt DocumentLocation ist nicht ausgefüllt

Das Feld location.content_locations.document_location.file_offset wird für den Scanmodus „Intelligentes Parsen von Dokumenten“ nicht ausgefüllt.

Erkennung

Die folgenden bekannten Probleme beschreiben Probleme bei der Erkennung, unabhängig vom ausgeführten Vorgang – Prüfung, De-Identifikation oder Erkennung.

Wörterbuchwörter

Wörterbuchwörter, die Zeichen in der Supplementary Multilingual Plane des Unicode-Standards enthalten, können zu unerwarteten Ergebnissen führen. Beispiele für solche Zeichen sind Emojis, wissenschaftliche Symbole und historische Skripts.