델타-존재(δ-존재)는 개인이 분석된 데이터세트에 속할 가능성을 정량화하는 측정항목입니다. k-맵과 마찬가지로 통계 모델을 사용하여 공격 데이터 세트를 예측하는 민감한 정보 보호를 통해 δ-존재 값을 추정할 수 있습니다.
δ-존재는 공격 데이터 세트가 명시적으로 알려진 다른 위험 분석 방법과 대조됩니다. 데이터 유형에 따라 민감한 정보 보호는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트(예: 미국 통계국의 데이터 세트) 또는 커스텀 통계 모델(예: 사용자가 지정하는 BigQuery 테이블 하나 이상)을 사용하거나 입력 데이터 세트 값 분포에서 추론할 수 있습니다.
이 주제에서는 민감한 정보 보호를 사용하여 데이터 세트의 δ-존재 값을 계산하는 방법을 보여줍니다. 계속 진행하기 전에 δ-존재 또는 일반 위험 분석에 대한 자세한 내용은 위험 분석 개념 주제를 참조하세요.
시작하기 전에
계속하기 전에 다음 작업을 완료했는지 확인하세요.
- Google 계정으로 로그인합니다.
- Google Cloud 콘솔의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다. 프로젝트 선택기로 이동
- Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.
- Sensitive Data Protection을 사용 설정합니다. Sensitive Data Protection 사용 설정
- 분석할 BigQuery 데이터 세트를 선택합니다. 민감한 정보 보호는 BigQuery 테이블을 스캔하여 δ-존재 측정항목을 추정합니다.
- 공격 데이터 세트를 모델링하는 데 사용할 데이터 세트 유형을 결정합니다. 자세한 내용은
DeltaPresenceEstimationConfig객체의 참조 페이지와 위험 분석 용어 및 기술을 참조하세요.
δ-존재 측정항목 계산
민감한 정보 보호를 사용하여 δ-존재 추정값을 계산하려면 요청을 다음 URL로 보냅니다. 여기서 PROJECT_ID는 프로젝트 식별자를 나타냅니다.
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs
요청에는 다음 요소로 구성된 RiskAnalysisJobConfig 객체가 포함됩니다.
PrivacyMetric객체. 여기서 다음을 포함하는DeltaPresenceEstimationConfig객체를 지정하여 δ-존재를 계산하도록 지정합니다.quasiIds[]: 필수. δ-존재를 계산할 때 스캔하고 사용할 유사 식별자로 간주되는 필드QuasiId객체). 두 개의 열이 동일한 태그를 가질 수 없습니다. 다음 중 하나가 될 수 있습니다.- infoType: 민감한 정보 보호에서 관련 공개 데이터 세트를 미국 우편번호, 리전 코드, 연령, 성별 등이 포함된 모집단의 통계 모델로 사용하도록 합니다.
- 커스텀 infoType: 이 열의 가능한 값에 대한 통계 정보가 포함된 보조 테이블(
AuxiliaryTable)을 가리키는 커스텀 태그 inferred태그: 지정된 의미 체계 태그가 없는 경우inferred를 지정합니다. 민감한 정보 보호는 입력 데이터 값 분포에서 통계 모델을 추론합니다.
regionCode: 통계 모델링에 사용할 민감한 정보 보호에 대한 ISO 3166-1 alpha-2 리전 코드. 리전별 infoType(예를 들어 미국 우편번호) 또는 리전 코드로 태그가 지정된 열이 없는 경우 이 값은 필수입니다.auxiliaryTables[]: 분석에 사용할 보조 테이블(StatisticalTable객체). 유사 식별자 열(quasiIds[])에 태그를 지정하는 데 사용된 각 커스텀 태그는 정확히 한 보조 테이블의 한 열에 나타나야 합니다.
BigQueryTable객체. 다음을 모두 포함하여 스캔할 BigQuery 테이블을 지정합니다.projectId: 테이블이 포함된 프로젝트의 프로젝트 IDdatasetId: 테이블의 데이터 세트 IDtableId: 테이블의 이름
작업 완료 시 실행할 작업을 나타내는 하나 이상의
Action객체 집합(주어진 순서에 따름). 각Action객체는 다음 작업 중 하나를 포함할 수 있습니다.SaveFindings객체: 위험 분석 스캔의 결과를 BigQuery 테이블에 저장합니다.PublishToPubSub객체: Pub/Sub 주제에 알림을 게시합니다.
PublishSummaryToCscc객체: Security Command Center에 결과 요약을 저장합니다.PublishFindingsToCloudDataCatalog객체: Data Catalog에 결과를 저장합니다.JobNotificationEmails객체: 결과가 포함된 이메일을 보냅니다.PublishToStackdriver객체: Google Cloud Observability에 결과를 저장합니다.
δ-존재 작업 결과 보기
REST API를 사용하여 δ-존재 위험 분석 작업의 결과를 검색하려면 다음 GET 요청을 projects.dlpJobs 리소스에 보냅니다. PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꾸고 JOB_ID를 결과를 가져올 작업 식별자로 바꿉니다.
작업 ID는 작업 시작 시 반환되었으며 모든 작업을 나열하여 검색할 수도 있습니다.
GET https://dlp.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
요청은 작업 인스턴스가 포함된 JSON 객체를 반환합니다. 분석 결과는 AnalyzeDataSourceRiskDetails 객체의 "riskDetails" 키 내에 있습니다. 자세한 내용은 DlpJob 리소스의 API 참조를 확인하세요.