Sensitive Data Protection può rilevare, classificare e anonimizzare i dati sensibili all'interno dei dati strutturati. Quando anonimizza i contenuti come tabella, la struttura e le colonne forniscono alla protezione dei dati sensibili indizi aggiuntivi che potrebbero consentirle di fornire risultati migliori per alcuni casi d'uso. Ad esempio, puoi eseguire la scansione di una singola colonna per un determinato tipo di dati anziché dell'intera struttura della tabella.
Questo argomento fornisce esempi di come configurare l'anonimizzazione dei dati sensibili all'interno di testo strutturato. L'anonimizzazione è abilitata tramite le trasformazioni dei record. Queste trasformazioni vengono applicate ai valori all'interno di dati di testo tabulari identificati come un infoType specifico o a un'intera colonna di dati tabulari.
Questo argomento fornisce anche esempi di trasformazioni di dati tabulari utilizzando il metodo hash crittografico. I metodi di trasformazione crittografica sono unici perché richiedono una chiave crittografica.
Il codice JSON fornito negli esempi seguenti può essere inserito in qualsiasi richiesta di
deidentificazione all'interno dell'attributo
"deidentifyConfig"
(DeidentifyConfig
). Fai clic sul link "Esempio di Explorer API" per provare l'esempio JSON in
Explorer
API.
Trasformare una colonna senza ispezione
Per trasformare una colonna specifica in cui i contenuti sono già noti, puoi saltare l'ispezione e specificare direttamente una trasformazione. L'esempio che segue la tabella raggruppa la colonna "PUNTEGGIO DI FELICITÀ" in incrementi di 10.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||
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C#
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"fixedSizeBucketingConfig":{
"bucketSize":10,
"lowerBound":{
"integerValue":"0"
},
"upperBound":{
"integerValue":"100"
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma una colonna in base al valore di un'altra colonna
Puoi trasformare una colonna in base al valore di un'altra. Questo esempio oscura "PUNTEGGIO FELICITÀ" per tutti i pazienti di età superiore a 89 anni.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||
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C#
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"fields":[
{
"name":"HAPPINESS SCORE"
}
],
"primitiveTransformation":{
"characterMaskConfig":{
"maskingCharacter":"*"
}
},
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasformare i risultati trovati nelle colonne
Puoi trasformare i risultati che costituiscono solo una parte del contenuto di una cella o tutto il contenuto. In questo esempio, tutte le istanze di PERSON_NAME
sono
anonimizzate.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
]
}
]
}
}
Eliminare una riga in base al contenuto di una colonna
Puoi rimuovere un'intera riga in base ai contenuti visualizzati in una colonna. Questo esempio elimina il record di "Charles Dickens", in quanto questo paziente ha più di 89 anni.
Input | Tabella trasformata | |||||||||||||||||||||
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"recordSuppressions":[
{
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma i risultati solo quando vengono soddisfatte condizioni specifiche in un altro campo
In questo esempio, i risultati di PERSON_NAME
vengono oscurati solo se la colonna "ETÀ"
indica che il paziente ha più di 89 anni.
Input | Tabella trasformata | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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"deidentifyConfig":{
"recordTransformations":{
"fieldTransformations":[
{
"infoTypeTransformations":{
"transformations":[
{
"infoTypes":[
{
"name":"PERSON_NAME"
}
],
"primitiveTransformation":{
"replaceWithInfoTypeConfig":{
}
}
}
]
},
"fields":[
{
"name":"PATIENT"
},
{
"name":"FACTOID"
}
],
"condition":{
"expressions":{
"conditions":{
"conditions":[
{
"field":{
"name":"AGE"
},
"operator":"GREATER_THAN",
"value":{
"integerValue":"89"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
Trasforma i risultati utilizzando una trasformazione hash crittografica
I seguenti esempi JSON utilizzano trasformazioni
infoType
per indicare all'API DLP di ispezionare l'intera struttura della tabella
per infoTypes specifici e poi di criptare i valori corrispondenti
utilizzando una CryptoKey
temporanea.
L'esempio seguente mostra l'anonimizzazione di due infoType utilizzando una trasformazione hash crittografica.
Input:
userid | commenti |
---|---|
user1@example.org | il mio indirizzo email è user1@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0222 |
user2@example.org | il mio indirizzo email è user2@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0223 |
user3@example.org | il mio indirizzo email è user3@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0224 |
Tabella trasformata:
userid | commenti |
---|---|
1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= | Il mio indirizzo email è 1kSfj3Op64MH1BiznupEpX0BdQrHMm62X6abgsPH5zM= e il mio numero di telefono è hYXPcsJNBCe1rr51sHiVw2KhtoyMe4HEFKNHWFcDVm0= |
4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= | il mio indirizzo email è 4ESy7+rEN8NVaUJ6J7kwvcgW8wcm0cm5gbBAcu6SfdM= e il mio numero di telefono è KKqW1tQwgvGiC6iWJHhLiz2enNSEFRzhmLOf9fSTxRw= |
bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= | il mio indirizzo email è bu1blyd/mbjLmpF2Rdi6zpgsLatSwpJLVki2fMeudM0= e il mio numero di telefono è eNt7qtZVLmxRb8z8NBR/+z00In07CI3hEMStbwofWoc= |
C#
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Java
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Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Sensitive Data Protection, vedi Librerie client di Sensitive Data Protection.
Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
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Per eseguire l'autenticazione in Sensitive Data Protection, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
REST
{ "inspectConfig":{ "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ] }, "deidentifyConfig":{ "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY]" } } } } } ] } }, "item":{ "table":{ "headers":[ { "name":"userid" }, { "name":"comments" } ], "rows":[ { "values":[ { "stringValue":"abby_abernathy@example.org" }, { "stringValue":"my email is abby_abernathy@example.org and phone is 858-555-0222" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"bert_beauregard@example.org" }, { "stringValue":"my email is bert_beauregard@example.org and phone is 858-555-0223" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"cathy_crenshaw@example.org" }, { "stringValue":"my email is cathy_crenshaw@example.org and phone is 858-555-0224" } ] } ] } } }
Trasforma i risultati utilizzando due trasformazioni di hash crittografici separate
Questo esempio mostra come utilizzare chiavi crittografiche diverse in trasformazioni diverse all'interno di una singola configurazione di anonimizzazione. Innanzitutto, viene dichiarata una trasformazione del campo "userid". Questa trasformazione non include trasformazioni di infoType, quindi il campo "userid" in ogni riga viene trasformato, indipendentemente dal tipo di dati. Successivamente, viene dichiarata un'altra trasformazione del campo, questa volta nel campo "comments".
Input:
userid | commenti |
---|---|
user1@example.org | il mio indirizzo email è user1@example.org e il mio numero di telefono è 858-555-0222 |
abbyabernathy1 | Il mio ID utente è abbyabernathy1 e il mio indirizzo email è aabernathy@example.com |
Tabella trasformata:
userid | commenti |
---|---|
5WvS4+aJtCCwWWG79cmRNamDgyvJ+CkuwNpA2gaR1VQ= | il mio indirizzo email è vjqGLaA6+NUUnZAWXpI72lU1GfwQdOKu7XqWaJPcvQQ= e il mio numero di telefono è BY+mSXXTu6mOoX5pr0Xbse60uelsSHmwRCq6HcscKtk= |
t0dOmHvkT0VsM++SVmESVKHenLkmhBmFezH3hSDldDg= | Il mio ID utente è abbyabernathy1 e la mia email è TQ3ancdUn9zgwO5qe6ahkmVrBuNhvlMknxjPjIt0N2w= |
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REST
{ "inspectConfig":{ "infoTypes":[ { "name":"EMAIL_ADDRESS" }, { "name":"PHONE_NUMBER" } ] }, "deidentifyConfig":{ "recordTransformations":{ "fieldTransformations":[ { "fields":[ { "name":"userid" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-1]" } } } } }, { "fields":[ { "name":"comments" } ], "infoTypeTransformations":{ "transformations":[ { "infoTypes":[ { "name":"PHONE_NUMBER" }, { "name":"EMAIL_ADDRESS" } ], "primitiveTransformation":{ "cryptoHashConfig":{ "cryptoKey":{ "transient":{ "name":"[TRANSIENT-CRYPTO-KEY-2]" } } } } } ] } } ] } }, "item":{ "table":{ "headers":[ { "name":"userid" }, { "name":"comments" } ], "rows":[ { "values":[ { "stringValue":"user1@example.org" }, { "stringValue":"my email is user1@example.org and phone is 858-333-2222" } ] }, { "values":[ { "stringValue":"abbyabernathy1" }, { "stringValue":"my userid is abbyabernathy1 and my email is aabernathy@example.com" } ] } ] } } }Trasformare i risultati utilizzando la crittografia con protezione del formato
Questo esempio mostra come utilizzare Sensitive Data Protection per sostituire una stringa sensibile con un token che ha la stessa lunghezza e lo stesso alfabeto della stringa originale. Questo esempio utilizza il
metodo di trasformazione
CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Per ulteriori informazioni, consulta Crittografia con protezione del formato.
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Reidentifica i risultati anonimizzati utilizzando la crittografia con protezione del formato
Questo esempio mostra come utilizzare
Sensitive Data Protection per reidentificare i dati sensibili nelle tabelle che sono state
anonimizzate tramite il metodo di trasformazione
CryptoReplaceFfxFpeConfig
. Per ulteriori informazioni, consulta Crittografia con protezione del formato.
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