במאמר הזה מוסבר בפירוט איך ליצור תבנית חדשה לבדיקה. כדי לקבל הסבר מהיר על יצירת תבנית חדשה לבדיקה באמצעות מסוףGoogle Cloud , אפשר לעיין במאמר מדריך למתחילים: יצירת תבנית לבדיקת Sensitive Data Protection.
מידע על תבניות
אתם יכולים להשתמש בתבניות כדי ליצור ולשמור מידע על הגדרות לשימוש עם Sensitive Data Protection. תבניות שימושיות להפרדה של פרטי ההגדרה – כמו מה בודקים ואיך מבטלים את הזיהוי – מההטמעה של הבקשות. תבניות מאפשרות לעשות שימוש חוזר בהגדרות ולשמור על עקביות בין משתמשים ומערכי נתונים. בנוסף, בכל פעם שמעדכנים תבנית, היא מתעדכנת בכל טריגר של משימה שמשתמש בה.
Sensitive Data Protection תומך בתבניות בדיקה, שמוסברות במאמר הזה, ובתבניות להסרת פרטי הזיהוי, שמוסברות במאמר יצירת תבניות להסרת פרטי הזיהוי ב-Sensitive Data Protection.
מידע על תבניות ב-Sensitive Data Protection זמין במאמר תבניות.
פרטים נוספים על סוגי המידע (infoTypes) שאפשר לציין בתבניות הבדיקה זמינים במאמר חומר עזר בנושא גילוי InfoType.
יצירת תבנית חדשה לבדיקה
המסוף
נכנסים לדף Create template במסוף Google Cloud .
הדף יצירת תבנית מכיל את הקטעים הבאים:
הגדרת תבנית
בקטע הגדרת תבנית, מזינים מזהה לתבנית הבדיקה. כך תתייחסו לתבנית כשמריצים משימה, כשיוצרים טריגר למשימה וכו'. אפשר להשתמש באותיות, במספרים ובמקפים. אם רוצים, אפשר גם להזין שם מוצג ידידותי יותר למשתמש, וגם תיאור שיעזור לזכור טוב יותר מה התבנית עושה.
בשדה Resource location, בוחרים את האזור שבו מאוחסנים הנתונים שרוצים לבדוק. תבנית הבדיקה שיוצרים מאוחסנת גם היא באזור הזה. אם רוצים להשתמש בתבנית הבדיקה החדשה בכל אזור, בוחרים באפשרות בכל העולם (כל אזור).
הגדרת זיהוי
לאחר מכן מגדירים מה יזוהה בתוכן באמצעות Sensitive Data Protection על ידי בחירת infoType ואפשרויות אחרות.
גלאי InfoType מוצאים מידע אישי רגיש מסוג מסוים. לדוגמה, גלאי ה-infoType של Sensitive Data Protection US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER מוצא מספרי ביטוח לאומי בארה"ב. בנוסף למזהים המובנים של סוגי מידע, אתם יכולים ליצור מזהים משלכם של סוגי מידע בהתאמה אישית.
בקטע InfoTypes, בוחרים את גלאי סוג המידע שמתאים לסוג הנתונים שרוצים לסרוק. לא מומלץ להשאיר את הקטע הזה ריק. במקרה כזה, Sensitive Data Protection יסרוק את הנתונים שלכם באמצעות קבוצת ברירת מחדל של infoTypes, שעשויה לכלול infoTypes שלא נחוצים לכם. מידע נוסף על כל גלאי זמין במאמר בנושא גלאי Infotype.
מידע נוסף על ניהול של סוגי מידע מובנים ובהתאמה אישית מופיע בקטע ניהול סוגי מידע דרך מסוף Google Cloud .
ערכות כללים לבדיקה
ערכות כללים לבדיקה מאפשרות לכם להתאים אישית גלאים מובנים וגלאים מותאמים אישית של infoType באמצעות כללי הקשר. סוגי כללי הבדיקה הם:
- כללי החרגה, שעוזרים להחריג ממצאים שגויים או לא רצויים.
- כללים למילות הפעלה, שעוזרים לזהות ממצאים נוספים.
- כללי התאמה, שמתאימים את הסבירות לממצאים על סמך ההקשר שבו הם מופיעים.
כדי להוסיף קבוצת כללים חדשה, קודם צריך לציין גלאי infoType מובנה או מותאם אישית אחד או יותר בקטע InfoTypes. בוחרים את כל הגלאים של סוגי המידע שערכות הכללים משנות (סוגי המידע שמוגדרים כיעד) או משמשים להערכה (סוגי המידע שמוגדרים כהקשר). לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- לוחצים על הוספת קבוצת כללים.
- בשדה בחירת סוגי מידע לטירגוט, בוחרים את סוגי המידע שהכללים ישנו אם התנאים יתקיימו.
- לוחצים על הוספת כלל כדי לפתוח תפריט עם אפשרויות, כולל כלל מילת הפעלה, כלל החרגה וכלל התאמה.
כדי ליצור כלל למילת הפעלה, בוחרים באפשרות כלל למילת הפעלה. לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בשדה מילת הפעלה מזינים ביטוי רגולרי ש-Sensitive Data Protection מחפש.
- בתפריט קרבה למילת ההפעלה, בוחרים אם מילת ההפעלה שהזנתם נמצאת לפני או אחרי סוג המידע שנבחר.
- בקטע Hotword distance from infoType (מרחק מילת החיפוש מסוג המידע), מזינים את מספר התווים המשוער בין מילת החיפוש לבין סוג המידע שנבחר.
- בקטע התאמה של רמת הסמך, בוחרים אם להקצות להתאמות רמת סבירות קבועה, או להגדיל או להקטין את רמת הסבירות שמוגדרת כברירת מחדל בסכום מסוים.
כדי ליצור כלל החרגה, בוחרים באפשרות כלל החרגה ואת סוג כלל ההחרגה שרוצים ליצור, למשל ביטוי רגולרי. לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בהתאם לסוג כלל ההחרגה שבחרתם, מזינים את הביטוי הרגולרי, את הניסוח, את מילת ההפעלה או את סוג המידע של ההקשר שצריך למצוא כדי שהכלל יחול.
- בהתאם לסוג כלל ההחרגה שבחרתם, מגדירים את סוג ההתאמה או את סוג ההכלה של התמונה:
- אם בחרתם כלל החרגה מבוסס-טקסט, בוחרים באחד מסוגי ההתאמה הבאים:
- התאמה מלאה: הממצא חייב להיות זהה לחלוטין לטקסט או למידע על סוג ההקשר שסיפקתם.
- התאמה חלקית: מחרוזת משנה בתוצאת החיפוש צריכה להיות זהה לטקסט או למידע על סוג ההקשר שסיפקתם.
- התאמה הפוכה: הממצא לא יכול להיות זהה לטקסט או למידע על סוג המידע שסיפקתם.
- אם בחרתם כלל החרגה שמבוסס על תמונה, בוחרים את היחס המרחבי הנדרש בין סוגי המידע של היעד וההקשר. לדוגמה, אם בוחרים באפשרות Encloses (מכיל), הממצא של ההקשר צריך להכיל את ממצא היעד כדי שהכלל יחול.
כדי ליצור כלל התאמה, בוחרים באפשרות כלל התאמה ואת סוג כלל ההתאמה, לדוגמה, התאמה לפי ממצאי תמונות. לאחר מכן, מבצעים את הפעולות הבאות:
- בשדה Context infoTypes, בוחרים את הגלאים של סוגי המידע שמספקים הקשר לתוצאת החיפוש. Sensitive Data Protection משתמש ב-infoTypes של הקשר כדי להעריך אם צריך לשנות את infoType היעד.
- בשדה Minimum likelihood, בוחרים את רמת הסבירות הנמוכה ביותר שסוגי המידע של ההקשר יכולים לקבל ועדיין להפעיל את כלל ההתאמה. אם ערך הסבירות של כל ממצא של הקשר שזוהה נמוך מהערך הזה, Sensitive Data Protection לא משנה את הסבירות של ממצא היעד.
- בממצאים שקשורים לתמונות, בשדה סוג ההכלה של התמונה, בוחרים את היחס המרחבי הנדרש בין סוגי המידע של היעד וההקשר. לדוגמה, אם בוחרים באפשרות Encloses (מכיל), המערכת תחיל את הכלל רק אם הממצא בהקשר מכיל את ממצא היעד.
- בשדה סבירות, בוחרים את רמת הסבירות החדשה שרוצים להקצות לממצא היעד.
אפשר להוסיף עוד קבוצות כללים כדי לשפר את תוצאות הסריקה.
סף ביטחון
בכל פעם ש-Sensitive Data Protection מזהה התאמה פוטנציאלית למידע אישי רגיש, הוא מקצה לו ערך הסתברות בסולם שנע בין 'מאוד לא סביר' ל'מאוד סביר'. כשמגדירים כאן ערך סבירות, נותנים ל-Sensitive Data Protection הוראה להתאים רק נתונים שערך הסבירות שלהם שווה לערך הזה או גבוה ממנו.
ערך ברירת המחדל 'אפשרי' מספיק לרוב המטרות. אם אתם מקבלים באופן קבוע התאמות רחבות מדי, כדאי להזיז את פס ההזזה למעלה. אם מקבלים מעט מדי התאמות, מזיזים את פס ההזזה למטה.
כשמסיימים, לוחצים על יצירה כדי ליצור את התבנית. יופיע דף סיכום המידע של התבנית.
כדי לחזור לדף הראשי של Sensitive Data Protection, לוחצים על החץ חזרה במסוף Google Cloud .
C#
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
תבנית בדיקה היא הגדרת בדיקה שאפשר להשתמש בה שוב, בתוספת מטא-נתונים. במונחי API, האובייקט InspectTemplate הוא למעשה אובייקט InspectConfig שכולל עוד כמה שדות של מטא-נתונים, כמו שם מוצג ותיאור. לכן, כדי ליצור תבנית בדיקה חדשה, השלבים הבסיסיים הם:
- מתחילים עם אובייקט
InspectConfig. - קוראים לשיטה
createאו שולחים אליה בקשת POST של המשאבprojects.inspectTemplatesאוorganizations.inspectTemplates, כולל בבקשה אובייקטInspectTemplateשמכיל שם מוצג, תיאור ואובייקטInspectConfig.
המינוי ל-InspectTemplate שיוחזר יהיה מוכן לשימוש באופן מיידי. אפשר להפנות אליו בשיחות או בעבודות אחרות באמצעות name. כדי להציג את התבניות הקיימות, קוראים לשיטה *.inspectTemplates.list. כדי לראות תבנית ספציפית, מבצעים קריאה ל-method *.inspectTemplates.get. שימו לב: אפשר ליצור עד 1,000 תבניות.
אם כבר יש לכם ניסיון בבדיקת טקסט, תמונות או תוכן מובנה לזיהוי תוכן רגיש באמצעות Sensitive Data Protection, כבר יצרתם אובייקט InspectConfig. בשלב נוסף הופכים אותו לאובייקט InspectTemplate.
ה-JSON הבא הוא דוגמה למה שאפשר לשלוח למתודה projects.inspectTemplates.create. קובץ ה-JSON הזה יוצר תבנית חדשה עם השם המוצג והתיאור שצוינו, ומחפש התאמות בסוגי המידע PHONE_NUMBER ו-US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER. התוצאות כוללות עד 100 התאמות שהסבירות שלהן היא לפחות POSSIBLE, וקטע הקשר לכל אחת מהן.
לפרטים נוספים על סוגי המידע (infoTypes) שאפשר לציין בתבניות הבדיקה, אפשר לעיין בחומר העזר בנושא גילוי InfoType.
קלט JSON:
POST https://dlp.googleapis.com/v2/projects/[PROJECT_ID]/inspectTemplates?key={YOUR_API_KEY}
{
"inspectTemplate":{
"displayName":"Phone number inspection",
"description":"Scans for phone numbers",
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER"
}
],
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
},
"includeQuote":true
}
}
}
פלט JSON:
תגובת ה-JSON אמורה להיראות כך:
{
"name":"projects/[PROJECT_ID]/inspectTemplates/[JOB_ID]",
"displayName":"Phone number inspection",
"description":"Scans for phone numbers",
"createTime":"2018-11-30T07:26:28.164136Z",
"updateTime":"2018-11-30T07:26:28.164136Z",
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER"
}
],
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
},
"includeQuote":true
}
}
כדי להתנסות בזה במהירות, אפשר להשתמש ב-APIs Explorer שמוטמע בהמשך. מידע כללי על שימוש ב-JSON כדי לשלוח בקשות ל-DLP API זמין במדריך לתחילת העבודה עם JSON.
שימוש בתבניות של בדיקות
אחרי שיוצרים תבנית חדשה לבדיקה, אפשר להשתמש בה כשיוצרים משימת בדיקה חדשה או טריגר חדש למשימה. בכל פעם שמעדכנים את התבנית, היא מתעדכנת בכל טריגר של משימה שמשתמש בה. למידע נוסף, כולל דוגמאות קוד, אפשר לעיין במאמרים הבאים:
- בדיקת האחסון ומסדי הנתונים לאיתור מידע אישי ורגיש
- יצירה ותזמון של משימות בדיקה של Sensitive Data Protection
המסוף
כדי להתחיל במהירות להשתמש בתבנית החדשה, פועלים לפי ההוראות שבמדריך למתחילים ליצירת תבנית לבדיקת Sensitive Data Protection, עם השינוי הבא:
- בקטע Configure detection (הגדרת זיהוי) > Templates (תבניות), לוחצים על השדה Template name (שם התבנית) ובוחרים את התבנית שיצרתם.
הוראות מפורטות יותר לסריקת התוכן מופיעות במאמר יצירה ותזמון של משימות בדיקה ל-Sensitive Data Protection, ובמיוחד בקטע הגדרת זיהוי.
REST
אפשר להשתמש במזהה התבנית שציינתם כשיוצרים את התבנית בכל מקום שבו מתקבלת inspectTemplateName, למשל:
-
projects.content.inspect: מוצא מידע אישי רגיש פוטנציאלי בתוכן באמצעות התבנית כהגדרה שלו. -
projects.content.deidentify: מחפש ומסיר פרטי זיהוי ממידע אישי רגיש פוטנציאלי בתוכן באמצעות התבנית כהגדרה שלו. שימו לב שבשיטה הזו נעשה שימוש גם בתבנית בדיקה וגם בתבנית הסרת פרטים מזהים. -
projects.dlpJobs.create, באובייקטInspectJobConfig: יוצרת משימת בדיקה שכוללת את התבנית כהגדרה שלה.
רשימת תבניות לבדיקה
כדי להציג רשימה של כל תבניות הבדיקה שנוצרו בפרויקט או בארגון הנוכחיים:
המסוף
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בוחרים את הפרויקט שמכיל את תבניות הבדיקה.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות.
במסוף מוצגת רשימה של כל תבניות הבדיקה של הפרויקט הנוכחי.
C#
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
משתמשים באחת מהשיטות של *.*.list:
העתקת תבנית בדיקה לאזור global
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בסרגל הכלים, לוחצים על רשימת הפרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שרוצים להשתמש בה.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות ואז על כרטיסיית המשנה בדיקה.
לוחצים על המזהה של התבנית שבה רוצים להשתמש.
בדף פרטי תבנית הבדיקה, לוחצים על העתקה.
בדף Create template, ברשימה Resource location, בוחרים באפשרות Global (any region).
לוחצים על יצירה.
התבנית מועתקת לאזור global.
העתקת תבנית בדיקה לפרויקט אחר
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בסרגל הכלים, לוחצים על רשימת הפרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שרוצים להשתמש בה.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות ואז על כרטיסיית המשנה בדיקה.
לוחצים על המזהה של התבנית שבה רוצים להשתמש.
בדף פרטי תבנית הבדיקה, לוחצים על העתקה.
בוחרים את הפרויקט שאליו רוצים להעתיק את תבנית הבדיקה.
הדף יצירת תבנית נטען מחדש בפרויקט שבחרתם.
לוחצים על יצירה.
התבנית נוצרת בפרויקט שבחרתם.
מחיקת תבניות בדיקה
כדי למחוק תבנית בדיקה:
המסוף
נכנסים לדף Configuration של Sensitive Data Protection במסוף Google Cloud .
בוחרים את הפרויקט שמכיל את תבנית הבדיקה שרוצים למחוק.
לוחצים על הכרטיסייה תבניות. במסוף מוצגת רשימה של כל התבניות של הפרויקט הנוכחי.
בעמודה פעולות של התבנית שרוצים למחוק, לוחצים על תפריט הפעולות הנוספות (שמוצג כסמל של שלוש נקודות אנכיות) ואז על מחיקה.
אפשרות אחרת: ברשימת התבניות, לוחצים על שם התבנית שרוצים למחוק. בדף הפרטים של התבנית, לוחצים על מחיקה.
C#
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Go
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Java
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Node.js
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
PHP
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
Python
מידע על התקנת ספריית הלקוח של Sensitive Data Protection והשימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Sensitive Data Protection.
כדי לבצע אימות ב-Sensitive Data Protection, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
משתמשים באחת מהשיטות של *.*.delete:
בכל שיטה של *.*.delete, צריך לכלול את שם המשאב של התבנית שרוצים למחוק.
המאמרים הבאים
- מעיינים בחומר העזר בנושא גילוי Infotype.