Transformationsreferenz

In diesem Thema werden die verfügbaren Verfahren bzw. Transformationen zur De-Identifikation im Schutz sensibler Daten beschrieben.

Arten von De-Identifikationstechniken

Die Auswahl der gewünschten Transformation zur De-Identifikation richtet sich nach der Art der Daten, die Sie de-identifizieren möchten, und zu welchem Zweck dies geschehen soll. Die von Sensitive Data Protection unterstützten Verfahren zur De-Identifikation fallen in die folgenden allgemeinen Kategorien:

• Entfernen: Löscht einen erkannten sensiblen Wert ganz oder teilweise.
• Ersetzen: Ersetzt einen erkannten sensiblen Wert durch einen angegebenen Ersatzwert.
• Maskieren: Ersetzt eine Anzahl von Zeichen eines sensiblen Werts durch ein angegebenes Ersatzzeichen, z. B. eine Raute (#) oder ein Sternchen (*).
• Kryptobasierte Tokenisierung: Verschlüsselt den ursprünglichen Wert der sensiblen Daten mithilfe eines kryptografischen Schlüssels. Der Schutz sensibler Daten unterstützt verschiedene Arten der Tokenisierung, einschließlich Transformationen, die rückgängig gemacht oder „re-identifiziert“ werden können.
• Bucketing: "Verallgemeinert" einen sensiblen Wert, indem er durch einen Wertebereich ersetzt wird. Beispiel: Ein bestimmtes Alter wird durch einen Altersbereich oder Temperaturen durch Bereiche mit den Bezeichnungen "Heiß", "Mittel" und "Kalt" ersetzt.
• Datumsverschiebung: Verschiebt sensible Datumswerte um eine zufällige Zeitdauer.
• Zeitextraktion: Extrahiert bestimmte Teile von Datums- und Uhrzeitwerten oder behält sie bei.

Im weiteren Verlauf dieses Themas werden die verschiedenen Arten von Transformationen zur De-Identifikation beschrieben und Beispiele für ihre Verwendung gegeben.

Transformationsmethoden

In der folgenden Tabelle sind die Transformationen aufgeführt, die Sensitive Data Protection zur De-Identifikation sensibler Daten bereitstellt:

Fußnoten

Entfernen

Wenn Sie sensible Daten einfach nur aus den Eingabeinhalten entfernen möchten, können Sie eine von Sensitive Data Protection unterstützte Entfernungstransformation verwenden (RedactConfig in der DLP API).

Angenommen, Sie möchten eine einfache Entfernung aller EMAIL_ADDRESS-infoTypes ausführen und der folgende String wird an Sensitive Data Protection gesendet:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is aabernathy@example.com.

Der zurückgegebene String sieht so aus:

My name is Alicia Abernathy, and my email address is .

Das folgende JSON-Beispiel und die Codes in mehreren Sprachen zeigen, wie die API-Anfrage formuliert wird und was die DLP API zurückgibt.

using System;
using System.Collections.Generic;
using Google.Api.Gax.ResourceNames;
using Google.Cloud.Dlp.V2;

public class DeidentifyDataUsingRedactWithMatchedInputValues
{
    public static DeidentifyContentResponse Deidentify(
        string projectId,
        string text,
        IEnumerable<InfoType> infoTypes = null)
    {
        // Instantiate the client.
        var dlp = DlpServiceClient.Create();

        // Construct inspect config.
        var inspectConfig = new InspectConfig
        {
            InfoTypes = {