민감한 정보 보호는 텍스트 내의 민감한 정보를 감지 및 분류할 수 있습니다. 텍스트 입력이 제공되면 DLP API는 해당 텍스트에서 발견된 모든 infoType, 가능성 값, 오프셋 정보의 세부정보를 반환합니다.
권장사항
스캔 식별 및 우선순위 지정
리소스를 식별하고 스캔 우선순위가 가장 높은 항목을 지정하는 것이 중요합니다. 시작하기 전에 분류가 필요한 대량의 데이터 백로그가 있을 수 있으며 이 경우 즉시 스캔할 수 없습니다. 처음에는 자주 액세스하는 데이터, 폭넓게 액세스하는 데이터, 알 수 없는 데이터 등 위험도가 가장 높은 데이터를 선택합니다.
지연 시간 감소
지연 시간은 스캔할 데이터 양, 스캔하는 스토리지 저장소, 사용 설정된 infoType의 유형과 수의 영향을 받습니다.
작업 지연 시간을 줄이는 데 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다.
- 샘플링을 사용 설정합니다.
- 필요하지 않은 infoType은 사용 설정하지 않습니다. 특정 시나리오에서는 유용하지만 요청에
PERSON_NAME
,FEMALE_NAME
,MALE_NAME
,FIRST_NAME
,LAST_NAME
,DATE_OF_BIRTH
,LOCATION
,STREET_ADDRESS
,ORGANIZATION_NAME
같은 infoType이 포함되어 있는 경우 포함되지 않은 요청에 비해 실행 속도가 훨씬 느릴 수 있습니다. - 항상 infoType을 명시적으로 지정하세요. 비어 있는 infoType 목록을 사용하지 마세요.
- 가능하면 행과 열이 있는 표로 검사할 데이터를 구성하여 네트워크 왕복을 줄이세요.
첫 번째 스캔의 범위 제한
최상의 결과를 얻으려면 모든 데이터를 스캔하는 대신 첫 번째 스캔의 범위를 제한합니다. 몇 가지 요청으로 시작합니다. 사용 설정할 감지기와 거짓양성을 줄이기 위해 필요한 제외 규칙을 세부 조정할 때 발견 항목이 더 유용해집니다. 거짓양성이나 쓸모없는 발견 항목으로 인해 위험을 평가하기 어려울 수 있으므로 모두 필요한 경우가 아니라면 모든 infoType을 사용 설정하지 마세요. 특정 시나리오에서는 유용하지만 DATE
, TIME
, DOMAIN_NAME
, URL
와 같은 일부 infoType은 광범위한 발견 항목을 감지하며 사용 설정을 하면 유용하지 않을 수 있습니다.
온프레미스, 하이브리드, 멀티 클라우드 스캔
스캔할 데이터가 온프레미스 또는 Google Cloud 외부에 있는 경우 API 메서드를 사용합니다. content.inspect
및 content.deidentify
콘텐츠를 검사하여 결과를 식별하고 로컬 저장소 외부에 콘텐츠를 보존하지 않고 콘텐츠를 가명처리합니다.
텍스트 문자열 검사
다음은 DLP API를 사용하여 텍스트 문자열에서 민감한 정보를 검사하는 방법을 보여주는 샘플 JSON 및 여러 언어의 코드입니다.
C#
Sensitive Data Protection의 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Sensitive Data Protection 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.
Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.
Go
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Sensitive Data Protection에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.
Java
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Node.js
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PHP
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Python
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Ruby
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REST
JSON과 함께 DLP API를 사용하는 데 대한 자세한 내용은 JSON 빠른 시작을 참조하세요.
JSON 입력:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/content:inspect?key={YOUR_API_KEY}
{
"item":{
"value":"My phone number is (415) 555-0890"
},
"inspectConfig":{
"includeQuote":true,
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"infoTypes":{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
}
}
JSON 출력:
{
"result":{
"findings":[
{
"quote":"(415) 555-0890",
"infoType":{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
"likelihood":"VERY_LIKELY",
"location":{
"byteRange":{
"start":"19",
"end":"33"
},
"codepointRange":{
"start":"19",
"end":"33"
}
},
"createTime":"2018-11-13T19:29:15.412Z"
}
]
}
}
텍스트 파일 검사
아래 코드 샘플은 텍스트 파일에서 민감한 콘텐츠를 검사하는 방법을 보여줍니다.
C#
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Go
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Java
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Node.js
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Python
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Ruby
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다음 단계
- 민감한 정보 보호로 민감한 정보 수정 Codelab 진행하기
- 이미지에서 민감한 정보를 검사하는 방법 알아보기