Ringkasan Sensitive Data Protection

Sensitive Data Protection membantu Anda menemukan, mengklasifikasikan, dan melakukan de-identifikasi data sensitif di dalam dan di luar Google Cloud. Halaman ini menjelaskan layanan yang membentuk Perlindungan Data Sensitif.

Kapan harus menggunakan Sensitive Data Protection

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan umum:

• Menemukan data bayangan di seluruh repositori cloud perusahaan: Terus-menerus memindai dan membuat profil aset data di seluruh BigQuery, Cloud SQL, dan Cloud Storage untuk menemukan data sensitif yang tidak dikatalogkan dan mengevaluasi postur keamanan organisasi.
• Mencegah eksposur data sensitif dalam aplikasi real-time: Periksa dan samarkan token sensitif (seperti PII atau kredensial) dari payload API streaming, formulir pengguna, dan input perintah LLM sebelum menyimpan data.
• Melakukan de-identifikasi set data analitis sambil mempertahankan utilitasnya: Ubah ID langsung dan tidak langsung menggunakan pseudonymisasi, pengubahan tanggal, atau pengelompokan sehingga tim riset dan business intelligence dapat menganalisis data tanpa mengekspos PII teks biasa.
• Mengotomatiskan audit kepatuhan dan pelaporan kepada regulator: Mendeteksi dan memantau informasi kesehatan terlindungi (PHI) dan catatan keuangan untuk memenuhi kewajiban kepatuhan berdasarkan GDPR, HIPAA, dan PCI DSS.
• Mengalirkan temuan keamanan ke dalam pipeline respons insiden: Kirimkan peringatan temuan berisiko tinggi ke Pub/Sub dan Security Command Center untuk memicu alur kerja pemberian tag data, pencabutan akses, dan perbaikan keamanan otomatis.

Penemuan data sensitif

Layanan penemuan memungkinkan Anda membuat profil untuk data di seluruh organisasi, folder, atau project. Profil data berisi metrik dan metadata tentang aset data Anda serta membantu Anda menentukan lokasi data sensitif dan berisiko tinggi. Perlindungan Data Sensitif melaporkan metrik ini di berbagai tingkat detail. Untuk mengetahui informasi tentang jenis data yang dapat Anda buat profilnya, lihat Resource yang didukung.

Anda menggunakan konfigurasi pemindaian untuk menentukan resource yang akan dipindai, jenis informasi (infoType) yang akan dicari, frekuensi pembuatan profil, dan tindakan yang akan dilakukan saat pembuatan profil selesai.

Tips: Pemrofilan data berguna jika Anda ingin memindai data dalam jumlah besar secara umum. Jika Anda perlu mengetahui detail yang lebih mendalam, seperti lokasi persis setiap instance data sensitif, pertimbangkan untuk melakukan inspeksi juga.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang layanan penemuan, lihat Ringkasan profil data.

Pemeriksaan data sensitif

Layanan pemeriksaan memungkinkan Anda melakukan pemindaian mendalam pada setiap resource untuk menemukan instance data sensitif. Anda menentukan infoType yang ingin Anda cari, dan layanan inspeksi akan membuat laporan tentang setiap instance data yang cocok dengan infoType tersebut. Misalnya, laporan memberi tahu Anda jumlah nomor kartu kredit yang ada di bucket Cloud Storage dan lokasi persis setiap instance.

Tips: Pemeriksaan berguna jika Anda memerlukan informasi mendetail tentang setiap instance data sensitif yang disimpan dalam resource, seperti satu tabel BigQuery. Hal ini sangat berguna jika Anda memiliki data tidak terstruktur—seperti komentar yang disediakan pengguna—yang mungkin memiliki beberapa contoh informasi identitas pribadi.

Jika Anda perlu melakukan pemindaian otomatis beberapa resource di seluruh project, folder, atau seluruh organisasi, gunakan layanan penemuan untuk membuat profil data.

Ada dua cara untuk melakukan pemeriksaan:

• Buat tugas inspeksi atau tugas hybrid melalui konsol Google Cloud atau melalui Cloud Data Loss Prevention API dari Sensitive Data Protection (DLP API).
• Kirim permintaan content.inspect ke DLP API.

Pemeriksaan melalui tugas

Anda dapat mengonfigurasi tugas inspeksi dan hybrid melalui Google Cloud konsol atau melalui Cloud Data Loss Prevention API. Hasil tugas inspeksi dan tugas campuran disimpan di Google Cloud.

Anda dapat menentukan tindakan yang ingin dilakukan Sensitive Data Protection saat tugas inspeksi atau tugas hybrid selesai. Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi tugas untuk menyimpan temuan ke tabel BigQuery atau mengirim notifikasi Pub/Sub.

Tugas inspeksi

Sensitive Data Protection memiliki dukungan bawaan untuk produk Google Cloud tertentu. Anda dapat memeriksa tabel BigQuery, bucket atau folder Cloud Storage, dan jenis Datastore. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memeriksa Google Cloud penyimpanan dan database untuk data sensitif.

Pekerjaan hybrid

Tugas hybrid memungkinkan Anda memindai payload data yang dikirim dari sumber mana pun, lalu menyimpan temuan pemeriksaan di Google Cloud. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tugas hybrid dan pemicu tugas.

Pemeriksaan melalui permintaan content.inspect

Metode content.inspect dari DLP API memungkinkan Anda mengirim data langsung ke DLP API untuk diperiksa. Respons berisi temuan pemeriksaan. Gunakan pendekatan ini jika Anda memerlukan operasi sinkron atau jika Anda tidak ingin menyimpan temuan di Google Cloud.

De-identifikasi data sensitif

Layanan de-identifikasi memungkinkan Anda meng-obfuscate instance data sensitif. Berbagai metode transformasi tersedia, termasuk penyamaran, penghapusan, pengelompokan, perubahan tanggal, dan tokenisasi.

Ada dua cara untuk melakukan penghapusan identitas:

• Buat salinan data Cloud Storage yang telah dide-identifikasi menggunakan tugas inspeksi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat De-identifikasi data sensitif di penyimpanan.
• Kirim permintaan content.deidentify ke DLP API. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menghilangkan identitas data sensitif.

Analisis risiko

Layanan analisis risiko memungkinkan Anda menganalisis data BigQuery terstruktur untuk mengidentifikasi dan memvisualisasikan risiko bahwa informasi sensitif akan diungkapkan (diidentifikasi ulang).

Anda dapat menggunakan metode analisis risiko sebelum de-identifikasi untuk membantu menentukan strategi de-identifikasi yang efektif, atau setelah de-identifikasi untuk memantau perubahan atau pencilan.

Anda melakukan analisis risiko dengan membuat tugas analisis risiko. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Analisis risiko identifikasi ulang.

Cloud Data Loss Prevention API

Dengan Cloud Data Loss Prevention API, Anda dapat menggunakan layanan Sensitive Data Protection secara terprogram. Melalui DLP API, Anda dapat memeriksa data dari dalam dan luar Google Cloud serta membuat workload kustom di dalam atau di luar cloud. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Jenis metode layanan.

Operasi asinkron

Jika ingin memeriksa atau menganalisis data tersimpan secara asinkron, Anda dapat menggunakan DLP API untuk membuat DlpJob. Membuat DlpJob sama dengan membuat tugas inspeksi, tugas hybrid, atau tugas analisis risiko melalui konsol Google Cloud . Hasil DlpJob disimpan di Google Cloud.

Operasi sinkron

Jika Anda ingin memeriksa, melakukan de-identifikasi, atau melakukan re-identifikasi data secara sinkron, gunakan metode content inline DLP API. Untuk melakukan de-identifikasi data dalam gambar, Anda dapat menggunakan metode image.redact. Anda mengirim data dalam permintaan API dan DLP API merespons dengan hasil pemeriksaan, de-identifikasi, atau re-identifikasi. Hasil metode content dan metode image.redact tidak disimpan di Google Cloud.

Harga

Untuk mengetahui informasi tentang biaya yang terkait dengan penggunaan Perlindungan Data Sensitif, lihat Harga Perlindungan Data Sensitif.

Langkah berikutnya

• Pelajari cara membuat profil data dalam project.
• Pelajari cara memulai atau menjadwalkan pemeriksaan.
• Pelajari cara memeriksa data dari sumber eksternal menggunakan tugas hybrid.
• Pelajari cara membuat salinan data yang sudah dide-identifikasi yang disimpan di Cloud Storage.
• Pelajari cara menghitung k-anonymity untuk set data.
• Pelajari cara melakukan de-identifikasi dan identifikasi ulang data menggunakan DLP API.