O Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) agora faz parte da Proteção de dados sensíveis. O nome da API continua o mesmo: API Cloud Data Loss Prevention (DLP). Para saber mais sobre os serviços que compõem a Proteção de dados sensíveis, consulte Visão geral da Proteção de dados sensíveis.
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Programar uma verificação de inspeção da proteção de dados confidenciais
Saiba como criar um gatilho de jobs usando a proteção de dados sensíveis no console doGoogle Cloud .
Os gatilhos de jobs são eventos que automatizam a execução de jobs da Proteção de dados sensíveis para
verificar Google Cloud repositórios de armazenamento (Cloud Storage, BigQuery e
Firestore no modo Datastore (Datastore)).
Para seguir as instruções detalhadas desta tarefa diretamente no console do
Google Cloud , clique em Orientação:
Sign in to your Google Cloud account. If you're new to
Google Cloud,
create an account to evaluate how our products perform in
real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to
run, test, and deploy workloads.
In the Google Cloud console, on the project selector page,
select or create a Google Cloud project.
Nas seções a seguir, você vai configurar e criar um gatilho de jobs para um
conjunto de dados público do BigQuery que contém
os endereços das estações de aluguel de bicicletas em uma cidade.
Quando esse gatilho de jobs é executado, a Proteção de Dados Sensíveis verifica cerca de 700 bytes de dados. É possível inspecionar até 1 GB de dados de armazenamento por mês sem custo financeiro. Para
mais informações sobre preços, consulte Preços dos jobs de inspeção de armazenamento.
Escolher dados de entrada
Na seção "Proteção de dados sensíveis" do console Google Cloud , acesse a página Criar job ou gatilho de job.
Para configurar os dados de entrada, faça o seguinte:
Na seção Nome, defina as seguintes opções:
Em ID do job, insira quickstart-job-trigger.
Mantenha o Local do recurso definido como Global (qualquer região).
Na lista Tipo de armazenamento, selecione BigQuery e defina as seguintes opções:
Em ID do projeto, insira bigquery-public-data.
Para o código do conjunto de dados, insira austin_bikeshare.
Em ID da tabela, insira bikeshare_stations.
No campo Número máximo de linhas, insira 10.
Clique em Continuar.
Configurar parâmetros de detecção
Para configurar a detecção, faça o seguinte:
Na seção InfoTypes, clique em Gerenciar infoTypes.
No painel InfoTypes, selecione STREET_ADDRESS.
Para fechar o painel infoTypes, clique em Concluído.
Na seção Limite de confiança, selecione Possível na lista
Probabilidade.
O valor Possível é suficiente para a maioria das finalidades. Se você normalmente
recebe correspondências muito amplas ao usar esse gatilho de job, selecione um
valor de limite de confiança mais alto. Se você receber poucas correspondências, selecione um valor de limite de confiança menor.
Clique em Continuar.
Adicionar ações pós-verificação
Clique no botão Notificar por e-mail.
Clique em Continuar.
Definir uma programação
Na lista Período ou programação,
selecione Criar um gatilho para executar o job em uma programação periódica.
Na lista Ativar repetições de verificação,
selecione Semanalmente.
Clique em Continuar.
Revisar e criar o gatilho de job
Depois de revisar o resumo formatado em JSON das configurações do job que você acabou de
especificar, faça o seguinte:
Clique em Criar.
Na caixa de diálogo Confirmar job ou criação de gatilho de job, clique em
Confirmar criação.
Aguarde um minuto para que a Proteção de Dados Sensíveis crie o gatilho de job.
Executar o gatilho de jobs e visualizar resultados
Para acionar um job imediatamente, faça o seguinte:
Na página Detalhes do gatilho, clique em Executar agora.
Essa operação pode levar algum tempo para ser concluída.
Depois que o job criado for executado uma vez, faça o seguinte:
Na seção Jobs acionados, selecione o ID do job acionado na coluna ID do job.
Na página Detalhes do job, confira os resultados.
Limpar
Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos
recursos usados nesta página, siga estas etapas.
Excluir o projeto
O jeito mais fácil de evitar cobranças é excluindo o projeto que você criou para o tutorial.
Para excluir o projeto:
In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-19 UTC."],[],[],null,["# Quickstart: Schedule a Sensitive Data Protection inspection scan\n\nSchedule a Sensitive Data Protection inspection scan\n====================================================\n\nLearn how to create a new job trigger using Sensitive Data Protection in the\nGoogle Cloud console.\n\nJob triggers are events that automate running Sensitive Data Protection jobs to\nscan Google Cloud storage repositories (Cloud Storage, BigQuery, and\nFirestore in Datastore mode (Datastore)).\n\n*** ** * ** ***\n\nTo follow step-by-step guidance for this task directly in the\nGoogle Cloud console, click **Guide me**:\n\n[Guide me](https://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/?walkthrough_id=dlp--quickstart-create-job-trigger)\n\n*** ** * ** ***\n\nBefore you begin\n----------------\n\nSign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, [create an account](https://console.cloud.google.com/freetrial) to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.\n\nIn the Google Cloud console, on the project selector page,\nselect or create a Google Cloud project.\n| **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n[Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n\n\n[Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n\nEnable the Sensitive Data Protection API.\n\n\n[Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=dlp.googleapis.com) \nIn the Google Cloud console, on the project selector page,\nselect or create a Google Cloud project.\n| **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n[Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n\n\n[Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n\nEnable the Sensitive Data Protection API.\n\n\n[Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=dlp.googleapis.com)\n1.\n\n\n Enable the Sensitive Data Protection API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=dlp.googleapis.com)\n\nCreate a job trigger\n--------------------\n\nIn the following sections, you configure and create a job trigger for a\n[BigQuery public dataset](/bigquery/public-data) that contains\nthe street addresses of bike share stations in a city.\n\nWhen this job trigger runs, Sensitive Data Protection scans around 700 bytes of\ndata. You can inspect up to 1 GB of storage data per month free of charge. For\nmore information about pricing, see [Storage inspection job\npricing](/sensitive-data-protection/pricing#storage-pricing).\n\n### Choose input data\n\n1. In the Sensitive Data Protection section of the Google Cloud console, go\n to the **Create job or job trigger** page.\n\n [Go to Create job or job trigger](https://console.cloud.google.com/security/sensitive-data-protection/create/job;source=7)\n2. To configure input data, do the following:\n\n 1. In the **Name** section, define the following options:\n\n - For **Job ID** , enter `quickstart-job-trigger`.\n\n - Keep **Resource location** set to **Global (any region)**.\n\n 2. In the **Storage type** list, select **BigQuery**, and then\n define the following options:\n\n - For **Project ID** , enter `bigquery-public-data`.\n\n - For **Dataset ID** , enter `austin_bikeshare`.\n\n - For **Table ID** , enter `bikeshare_stations`.\n\n 3. In the **Maximum number of rows** field, enter `10`.\n\n3. Click **Continue**.\n\n### Configure detection parameters\n\n1. To configure detection, do the following:\n\n 1. In the **InfoTypes** section, click **Manage infoTypes**.\n\n 2. In the **InfoTypes** pane, select **STREET_ADDRESS**.\n\n 3. To close the **infoTypes** pane, click **Done**.\n\n 4. In the **Confidence threshold** section, select **Possible** from the\n **Likelihood** list.\n\n The value **Possible** is sufficient for most purposes. If you routinely\n get matches that are too broad when you use this job trigger, select a\n higher confidence threshold value. If you get too few matches, select a\n lower confidence threshold value.\n2. Click **Continue**.\n\n### Add post-scan actions\n\n1. Click the **Notify by email** toggle.\n\n2. Click **Continue**.\n\n### Set a schedule\n\n1. In the **Time span or schedule** list, select **Create a trigger to run the\n job on a periodic schedule**.\n\n | **Important:** Selecting **Create a trigger to run the job on a periodic\n | schedule** is what makes a job into a job trigger. If you don't specify a schedule, you create a single job that runs only once.\n2. In the **Trigger scan repeats** list, select **Weekly**.\n\n3. Click **Continue**.\n\n### Review and create the job trigger\n\nAfter you review the JSON-formatted summary of the job settings you just\nspecified, do the following:\n\n1. Click **Create**.\n\n2. In the **Confirm job or job trigger create** dialog, click\n **Confirm create**.\n\n Allow a minute for Sensitive Data Protection to create the job trigger.\n\nRun the job trigger and view results\n------------------------------------\n\nTo trigger a job immediately, do the following:\n\n1. On the **Trigger details** page, click **Run now**.\n\n This operation might take some time to complete.\n2. After the job that you created runs once, do the following:\n\n 1. In the **Triggered jobs** section, select the job ID of the triggered job\n in the **Job ID** column.\n\n 2. On the **Job details** page, view the job results.\n\nClean up\n--------\n\n\nTo avoid incurring charges to your Google Cloud account for\nthe resources used on this page, follow these steps.\n\n### Delete the project\n\n\nThe easiest way to eliminate billing is to delete the project that you\ncreated for the tutorial.\n\nTo delete the project:\n\n| **Caution** : Deleting a project has the following effects:\n|\n| - **Everything in the project is deleted.** If you used an existing project for the tasks in this document, when you delete it, you also delete any other work you've done in the project.\n| - **Custom project IDs are lost.** When you created this project, you might have created a custom project ID that you want to use in the future. To preserve the URLs that use the project ID, such as an `appspot.com` URL, delete selected resources inside the project instead of deleting the whole project.\n|\n|\n| If you plan to explore multiple architectures, tutorials, or quickstarts, reusing projects\n| can help you avoid exceeding project quota limits.\n1. In the Google Cloud console, go to the **Manage resources** page.\n\n [Go to Manage resources](https://console.cloud.google.com/iam-admin/projects)\n2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click **Delete**.\n3. In the dialog, type the project ID, and then click **Shut down** to delete the project.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Delete the job trigger\n\nIf you created the job trigger in an existing project and you no longer need\nthe job trigger, follow these steps:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the Sensitive Data Protection page.\n\n [Go to Sensitive Data Protection](https://console.cloud.google.com/security/sensitive-data-protection;source=7)\n2. If necessary, select the project in which you created a job trigger from the\n Google Cloud console toolbar.\n\n3. Click the **Inspection** tab, and then click the **Job triggers** tab. The\n Google Cloud console displays a list of all the job triggers for the\n current project.\n\n4. In the **Actions** column for the job trigger you want to delete, click the\n trigger actions menu (more_vert),\n click **Delete** , and then click **Confirm**.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [creating and scheduling Sensitive Data Protection inspection\n jobs](/sensitive-data-protection/docs/creating-job-triggers).\n\n- Learn more about [creating Sensitive Data Protection inspection\n templates](/sensitive-data-protection/docs/creating-templates-inspect).\n\n- To add actions you want Sensitive Data Protection to take after a trigger job\n completes, see [Add actions](/sensitive-data-protection/docs/creating-job-triggers#add-actions).\n\n- To specify the types of sensitive data you want to scan for, see [Configure\n detection](/sensitive-data-protection/docs/creating-job-triggers#configure-detection).\n\n- To create a BigQuery dataset in a project, see [Creating\n datasets](/bigquery/docs/datasets)."]]
