敏感数据保护功能可检测结构化内容(例如 CSV)中的敏感数据并对其进行分类。通过以表形式进行检查或去标识化,结构和列可为敏感数据保护功能提供额外的线索,以便为某些用例提供更好的结果。
检查表
以下代码示例演示了如何检查数据表中是否存在敏感内容。 表支持各种类型。
C#
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
Go
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
Java
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
Node.js
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
PHP
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
Python
如需了解如何安装和使用敏感数据保护客户端库,请参阅 敏感数据保护客户端库。
如需向 Sensitive Data Protection 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
REST
要详细了解如何将 DLP API 与 JSON 结合使用,请参阅 JSON 快速入门。
JSON 输入:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"table":{
"headers": [{"name":"name"}, {"name":"phone"}],
"rows": [{
"values":[
{"string_value": "John Doe"},
{"string_value": "(206) 555-0123"}
]}
],
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true
}
}
JSON 输出:
{
"result": {
"findings": [
{
"quote": "(206) 555-0123",
"infoType": {
"name": "PHONE_NUMBER"
},
"likelihood": "VERY_LIKELY",
"location": {
"byteRange": {
"end": "14"
},
"codepointRange": {
"end": "14"
},
"contentLocations": [
{
"recordLocation": {
"fieldId": {
"name": "phone"
},
"tableLocation": {
}
}
}
]
},
"createTime": "2019-03-08T23:55:10.980Z"
}
]
}
}
文本与结构化文本
对文本进行结构化可以帮助提供上下文。如果以字符串形式来检查与前述示例中的请求相同的请求(即,仅采用“John Doe, (206) 555-0123”形式),则提供的结果准确性会降低。这是因为敏感数据保护在了解该数字的目的方面所具备的上下文线索较少。可能的话,请考虑将字符串解析为表对象,以获得最准确的扫描结果。