Sensitive Data Protection vous aide à découvrir, classer et anonymiser les données sensibles dans Google Cloudet en dehors. Cette page décrit les services qui composent Sensitive Data Protection.
Quand utiliser la protection des données sensibles ?
Voici quelques cas d'utilisation courants :
- Découvrez les données fantômes dans les dépôts cloud de l'entreprise : analysez et profilez en continu les composants de données dans BigQuery, Cloud SQL et Cloud Storage pour localiser les données sensibles non cataloguées et évaluer la stratégie de sécurité de l'organisation.
- Empêchez l'exposition de données sensibles dans les applications en temps réel : inspectez et masquez les jetons sensibles (tels que les informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur ou les identifiants) à partir des charges utiles de l'API de streaming, des formulaires utilisateur et des entrées de requête LLM avant de stocker les données.
- Anonymiser les ensembles de données analytiques tout en préservant leur utilité : transformez les identifiants directs et indirects à l'aide de la pseudonymisation, du décalage de date ou du regroupement dans des buckets. Les équipes de recherche et d'informatique décisionnelle pourront ainsi analyser les données sans exposer d'informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur en texte brut.
- Automatisez l'audit de conformité et les rapports réglementaires : détectez et surveillez les informations de santé protégées (PHI) et les registres financiers pour respecter les obligations de conformité du RGPD, de la loi HIPAA et de la norme PCI DSS.
- Transférez les résultats de sécurité dans des pipelines de réponse aux incidents : envoyez des alertes de résultats à haut risque vers Pub/Sub et Security Command Center pour déclencher des workflows automatisés de taggage des données, de révocation des accès et de correction des problèmes de sécurité.
Découverte des données sensibles
Le service de découverte vous permet de générer des profils pour vos données dans une organisation, un dossier ou un projet. Les profils de données contiennent des métriques et des métadonnées sur vos composants de données, et vous aident à déterminer l'emplacement des données sensibles et à haut risque. Sensitive Data Protection signale ces métriques à différents niveaux de détail. Pour en savoir plus sur les types de données que vous pouvez profiler, consultez Ressources compatibles.
Vous utilisez une configuration d'analyse pour spécifier la ressource à analyser, les types d'informations (infoTypes) à rechercher, la fréquence de profilage et les actions à effectuer une fois le profilage terminé.
Pour en savoir plus sur le service de découverte, consultez Présentation des profils de données.
Inspection des données sensibles
Le service d'inspection vous permet d'analyser en profondeur une ressource individuelle pour trouver des instances de données sensibles. Vous spécifiez l'infoType que vous souhaitez rechercher, et le service d'inspection génère un rapport sur chaque instance de données correspondant à cet infoType. Par exemple, le rapport vous indique le nombre de numéros de carte de crédit présents dans un bucket Cloud Storage et l'emplacement exact de chaque instance.
Vous pouvez effectuer une inspection de deux façons :
- Créez un job d'inspection ou hybride dans la console Google Cloud ou à l'aide de l'API Cloud Data Loss Prevention de Sensitive Data Protection (API DLP).
- Envoyez une requête
content.inspectà l'API DLP.
Inspection via une tâche
Vous pouvez configurer des tâches d'inspection et hybrides via la console Google Cloud ou l'API Cloud Data Loss Prevention. Les résultats des tâches d'inspection et hybrides sont stockés dans Google Cloud.
Vous pouvez spécifier les actions que vous souhaitez que Sensitive Data Protection effectue une fois le job d'inspection ou hybride terminé. Par exemple, vous pouvez configurer un job pour enregistrer les résultats dans une table BigQuery ou envoyer une notification Pub/Sub.
Tâches d'inspection
Sensitive Data Protection est compatible avec certains produitsGoogle Cloud . Vous pouvez inspecter une table BigQuery, un bucket ou un dossier Cloud Storage, et un genre Datastore. Pour en savoir plus, consultez Inspecter Google Cloud le stockage et les bases de données pour identifier les données sensibles.
Tâches hybrides
Une tâche hybride vous permet d'analyser les charges utiles de données envoyées par n'importe quelle source, puis de stocker les résultats de l'inspection dans Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez Jobs hybrides et déclencheurs de jobs.
Inspection via une requête content.inspect
La méthode content.inspect de l'API DLP vous permet d'envoyer des données directement à l'API DLP pour inspection. La réponse contient les résultats de l'inspection. Utilisez cette approche si vous avez besoin d'une opération synchrone ou si vous ne souhaitez pas stocker les résultats dans Google Cloud.
Anonymisation des données sensibles
Le service d'anonymisation vous permet d'obscurcir les instances de données sensibles. Différentes méthodes de transformation sont disponibles, y compris le masquage, l'occultation, le binning, le décalage de date et la tokenisation.
Il existe deux façons de désidentifier les données :
- Créez une copie anonymisée des données Cloud Storage à l'aide d'un job d'inspection. Pour en savoir plus, consultez Anonymiser les données sensibles dans le stockage.
- Envoyez une requête
content.deidentifyà l'API DLP. Pour en savoir plus, consultez Supprimer l'identification des données sensibles.
Analyse des risques
Le service d'analyse des risques vous permet d'analyser des données BigQuery structurées pour identifier et visualiser le risque de révélation (désanonymisation) d'informations sensibles.
Vous pouvez employer des méthodes d'analyse des risques avant la suppression de l'identification pour vous aider à déterminer une stratégie efficace, ou bien après cette étape pour surveiller les modifications ou les anomalies.
Pour effectuer une analyse des risques, vous devez créer une tâche d'analyse des risques. Pour en savoir plus, consultez Analyse des risques liés à la restauration de l'identification.
API Cloud Data Loss Prevention
L'API Cloud Data Loss Prevention vous permet d'utiliser les services de protection des données sensibles de manière programmatique. L'API DLP vous permet d'inspecter les données à l'intérieur et à l'extérieur de Google Cloud et de créer des charges de travail personnalisées dans le cloud ou en dehors. Pour en savoir plus, consultez Types de méthodes de service.
Opérations asynchrones
Si vous souhaitez inspecter ou analyser des données au repos de manière asynchrone, vous pouvez utiliser l'API DLP pour créer un DlpJob. La création d'un DlpJob équivaut à la création d'une tâche d'inspection, d'une tâche hybride ou d'une tâche d'analyse des risques via la console Google Cloud . Les résultats d'un DlpJob sont stockés dans Google Cloud.
Opérations synchrones
Si vous souhaitez inspecter, anonymiser ou réidentifier des données de manière synchrone, utilisez les méthodes content intégrées de l'API DLP. Pour anonymiser des données dans des images, vous pouvez utiliser la méthode image.redact. Vous envoyez les données dans une requête API, et l'API DLP répond avec les résultats de l'inspection, de l'anonymisation ou de la réidentification. Les résultats des méthodes content et de la méthode image.redact ne sont pas stockés dans Google Cloud.
Tarifs
Pour en savoir plus sur les coûts associés à l'utilisation de Sensitive Data Protection, consultez Tarifs de Sensitive Data Protection.
Étapes suivantes
- Découvrez comment profiler des données dans un projet.
- Découvrez comment démarrer ou planifier une inspection.
- Découvrez comment inspecter les données provenant de sources externes à l'aide de tâches hybrides.
- Découvrez comment créer une copie anonymisée des données stockées dans Cloud Storage.
- Découvrez comment calculer le k-anonymat pour un ensemble de données.
- Découvrez comment anonymiser et réidentifier des données à l'aide de l'API DLP.