このドキュメントでは、Cloud Data Loss Prevention API を使用して、画像内の機密性の高いテキストとオブジェクトを検出する方法について説明します。機密データの保護は、検出された機密データの場所を返します。
入力として画像を指定すると、機密データの保護は画像内の機密データを検出します。検査オペレーションの出力には、検出された infoTypes、一致の可能性、機密データの保護が機密データを検出した領域を示すピクセル座標と長さの値が含まれます。画像の左下隅の座標は (0,0)
です。
画像にあるすべてのデフォルトの infoType を検査する
画像に含まれる機密データを検査するには、base64 でエンコードされた画像を content.inspect
メソッドに送信します。検索する特定の情報タイプ(infoTypes)を指定しない限り、機密データの保護は最も一般的な infoType を検索します。
画像にあるすべてのデフォルトの infoType を検査する手順は次のとおりです。
- 画像を base64 でエンコードします。
- DLP API の
content.inspect
メソッドにリクエストを送信します。リクエストには base64 エンコード画像のみが必要です。
たとえば、次のドキュメントの画像について考えてみましょう。

C#
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Go
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Java
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Node.js
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
PHP
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
REST
この画像のデフォルトの infoType を検査するには、次の JSON を content.inspect
メソッドに送信します。
{ "item": { "byteItem": { "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE", "type": "IMAGE_PNG" } } }
出力は次のようになります。
{ "result": { "findings": [ { "infoType": { "name": "PERSON_NAME", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 383, "left": 419, "width": 82, "height": 38 }, { "top": 383, "left": 494, "width": 91, "height": 37 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731510Z4997664074931396457" }, { "infoType": { "name": "EMAIL_ADDRESS", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "VERY_LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 445, "left": 390, "width": 357, "height": 48 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.728Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731538Z284444825812417100" }, { "infoType": { "name": "PHONE_NUMBER", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "VERY_LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 515, "left": 404, "width": 223, "height": 34 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.729Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731544Z7910624062018243126" }, { "infoType": { "name": "PERSON_NAME", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "UNLIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 798, "left": 473, "width": 81, "height": 45 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731551Z2345136870450870227" }, { "infoType": { "name": "PERSON_NAME", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "UNLIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 837, "left": 1166, "width": 46, "height": 45 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731557Z6725780456697828166" }, { "infoType": { "name": "PERSON_NAME", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "UNLIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 915, "left": 453, "width": 141, "height": 43 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731562Z7328853308213386463" }, { "infoType": { "name": "PERSON_NAME", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "UNLIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 915, "left": 1180, "width": 105, "height": 43 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:27:03.730Z", "findingId": "2025-05-22T20:27:03.731569Z5618332947461439057" } ] } }
この例では、機密データの保護によって次の infoType が検出されましたが、それぞれの一致の可能性は異なります。
PERSON_NAME
EMAIL_ADDRESS
PHONE_NUMBER
JSON で DLP API を使用する方法については、JSON クイックスタートをご覧ください。
機密データの保護では、1 つの機密データのインスタンスが画像内のどこにあるかを示すために、複数のボックスが使われることが多いことに注意してください。
画像にある特定の infoType を検査する
特定の機密データ タイプに対してのみ画像を検査するには、対応する組み込みの infoType を指定します。
画像にある特定の infoType を検査する手順は次のとおりです。
- 画像を base64 でエンコードします。
- DLP API の
content.inspect
メソッドにリクエストを送信します。リクエストには以下を含める必要があります。- base64 でエンコードされた画像
- 1 つ以上の infoType 検出器
C#
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Go
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Java
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Node.js
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
PHP
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
REST
前のセクションの元の画像について考えてみます。メールアドレスと電話番号のみを検査するには、次の JSON を content.inspect
メソッドに送信します。
{ "item": { "byteItem": { "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE", "type": "IMAGE_PNG" } }, "inspectConfig": { "infoTypes": [ { "name": "PHONE_NUMBER" }, { "name": "EMAIL_ADDRESS" } ] } }
出力は次のようになります。
{ "result": { "findings": [ { "infoType": { "name": "EMAIL_ADDRESS", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "VERY_LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 445, "left": 390, "width": 357, "height": 48 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:59:48.653Z", "findingId": "2025-05-22T20:59:48.654873Z3907900286477341146" }, { "infoType": { "name": "PHONE_NUMBER", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "VERY_LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 515, "left": 404, "width": 223, "height": 34 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T20:59:48.653Z", "findingId": "2025-05-22T20:59:48.654914Z7486984971818202511" } ] } }
JSON で DLP API を使用する方法については、JSON クイックスタートをご覧ください。
画像内の機密オブジェクトを検査する
機密オブジェクトの画像を検査するには、リクエストで組み込みのオブジェクト infoType 検出器を指定します。
画像にある特定のオブジェクト infoType を検査する手順は次のとおりです。
- 画像を base64 でエンコードします。
- DLP API の
content.inspect
メソッドにリクエストを送信します。リクエストには以下を含める必要があります。- base64 でエンコードされた画像
- 1 つ以上のオブジェクト infoType 検出器。
たとえば、次の画像について考えてみましょう。

この画像の特定のオブジェクト infoType を検査するには、次の JSON を content.inspect
メソッドに送信します。
{ "item": { "byteItem": { "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE", "type": "IMAGE_PNG" } }, "inspectConfig": { "infoTypes": [ { "name": "OBJECT_TYPE/BARCODE" }, { "name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE" }, { "name": "OBJECT_TYPE/WHITEBOARD" } ] } }
出力は次のようになります。
{ "result": { "findings": [ { "infoType": { "name": "OBJECT_TYPE/WHITEBOARD", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_LOW" } }, "likelihood": "LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "left": 427, "width": 561, "height": 678 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564718Z", "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564721Z3400818180961962648" }, { "infoType": { "name": "OBJECT_TYPE/LICENSE_PLATE", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_MODERATE" } }, "likelihood": "LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 554, "left": 137, "width": 187, "height": 70 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564752Z", "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564753Z2359274424382836782" }, { "infoType": { "name": "OBJECT_TYPE/BARCODE", "sensitivityScore": { "score": "SENSITIVITY_LOW" } }, "likelihood": "LIKELY", "location": { "contentLocations": [ { "imageLocation": { "boundingBoxes": [ { "top": 569, "left": 666, "width": 306, "height": 274 } ] } } ] }, "createTime": "2025-05-22T22:25:09.564762Z", "findingId": "2025-05-22T22:25:09.564762Z1655085669963455621" } ] } }
JSON で DLP API を使用する方法については、JSON クイックスタートをご覧ください。
コードの例
次の複数の言語のサンプルコードは、機密データの保護を使用して、機密データに関して画像を検査する方法を示しています。
C#
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Go
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Java
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Node.js
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
PHP
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
Python
機密データの保護用のクライアント ライブラリをインストールして使用する方法については、機密データの保護のクライアント ライブラリをご覧ください。
機密データの保護のために認証するには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。 詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。
試してみる
content.inspect
のリファレンス ページの API Explorer で、このページの各例を実際に試すことができます。または、独自の画像で試すこともできます。
次のステップ
- 画像の検査と秘匿化の詳細を確認する。
- 画像内の機密データを秘匿化する方法を確認する。