GSP107

L'API Data Loss Prevention (DLP) fournit un accès programmatique à un puissant moteur capable de détecter des informations permettant d'identifier personnellement les utilisateurs ainsi que des données confidentielles sensibles dans des flux de données non structurés.
L'API DLP permet de classer, et éventuellement de masquer, de façon rapide et évolutive les données sensibles, telles que les noms et les numéros de carte de crédit, de sécurité sociale, de passeport et de téléphone. Cette API accepte les images et le texte. Il vous suffit de lui envoyer des données ou de lui indiquer les données stockées dans vos instances Cloud Storage, BigQuery et Cloud Datastore.
Dans cet atelier, vous allez configurer un fichier JSON à analyser, l'envoyer à l'API Data Loss Prevention, détecter des informations sensibles dans une chaîne de données, puis masquer ces informations.
Points abordés
- Utiliser l'API DLP pour détecter des informations sensibles dans une chaîne
- Utiliser l'API DLP pour masquer des données sensibles d'un texte
Préparation
Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
- Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.
- Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.
Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud
-
Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement.
Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :
- Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
- Le temps restant
- Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
- Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier
-
Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).
L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.
Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.
Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.
-
Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
-
Cliquez sur Suivant.
-
Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
-
Cliquez sur Suivant.
Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud.
Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.
-
Accédez aux pages suivantes :
- Acceptez les conditions d'utilisation.
- N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
- Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.
Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.
Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.
Activer Cloud Shell
Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.
-
Cliquez sur Activer Cloud Shell
en haut de la console Google Cloud.
-
Passez les fenêtres suivantes :
- Accédez à la fenêtre d'informations de Cloud Shell.
- Autorisez Cloud Shell à utiliser vos identifiants pour effectuer des appels d'API Google Cloud.
Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET : . Le résultat contient une ligne qui déclare l'ID_PROJET pour cette session :
Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
gcloud
est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.
- (Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :
gcloud auth list
- Cliquez sur Autoriser.
Résultat :
ACTIVE: *
ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}}
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- (Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :
gcloud config list project
Résultat :
[core]
project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
Remarque : Pour consulter la documentation complète sur gcloud
, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.
Définir une variable d'environnement pour votre ID de projet
- Dans Cloud Shell, exécutez la commande suivante pour définir une variable d'environnement pour votre ID de projet :
export PROJECT_ID=$DEVSHELL_PROJECT_ID
Tâche 1 : Détecter des informations sensibles dans une chaîne
Cette section vous montre comment demander au service d'analyser un exemple de texte à l'aide de la méthode REST projects.content.inspect. Le fichier JSON que vous créez contient les objets InspectConfig et ContentItem.
- À l'aide de l'éditeur de votre choix (
nano
, vim
, etc.) ou de Cloud Shell, créez un fichier de requête JSON nommé inspect-request.json
contenant ce texte :
{
"item":{
"value":"My phone number is (206) 555-0123."
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"PHONE_NUMBER"
},
{
"name":"US_TOLLFREE_PHONE_NUMBER"
}
],
"minLikelihood":"POSSIBLE",
"limits":{
"maxFindingsPerItem":0
},
"includeQuote":true
}
}
- Procurez-vous un jeton d'autorisation à l'aide de votre compte :
gcloud auth print-access-token
Une très longue chaîne s'affiche. Vous aurez besoin de ce jeton à l'étape suivante.
Si vous recevez un message d'erreur indiquant qu'aucun compte de service n'est utilisé, patientez quelques minutes, puis exécutez de nouveau la commande.
- Exécutez la commande
curl
pour effectuer une requête content:inspect
en remplaçant ACCESS_TOKEN
par la chaîne renvoyée à l'étape précédente :
curl -s \
-H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/$PROJECT_ID/content:inspect \
-d @inspect-request.json -o inspect-output.txt
Remarque :
Pour indiquer un nom de fichier dans la commande curl
, vous devez utiliser l'option -d
(pour "data") et faire précéder le nom de fichier du symbole @
. Ce fichier doit se trouver dans le même répertoire que celui dans lequel vous exécutez la commande curl
.
La réponse de la commande curl
est enregistrée dans le fichier inspect-output.txt
. Vérifiez le résultat à l'aide de la commande suivante :
cat inspect-output.txt
Un résultat semblable à celui-ci doit s'afficher :
{
"result": {
"findings": [
{
"quote": "(206) 555-0123",
"infoType": {
"name": "PHONE_NUMBER"
},
"likelihood": "LIKELY",
"location": {
"byteRange": {
"start": "19",
"end": "33"
},
"codepointRange": {
"start": "19",
"end": "33"
}
},
"createTime": "2018-07-03T02:20:26.043Z"
}
]
}
}
Importer le résultat dans Cloud Storage
Exécutez la commande suivante pour importer la réponse de la commande curl dans Cloud Storage afin de valider le suivi des activités :
gsutil cp inspect-output.txt gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}
Détecter des informations sensibles dans une chaîne
Tâche 2 : Masquer des données sensibles dans un texte
Au lieu de fournir une liste de résultats, l'API Data Loss Prevention peut masquer automatiquement les données sensibles des fichiers texte.
Pour cela, envoyez le fichier JSON à l'API en utilisant l'objet deidentifyConfig.
- Créez un fichier JSON (nommé
new-inspect-file
) contenant ces informations :
{
"item": {
"value":"My email is test@gmail.com",
},
"deidentifyConfig": {
"infoTypeTransformations":{
"transformations": [
{
"primitiveTransformation": {
"replaceWithInfoTypeConfig": {}
}
}
]
}
},
"inspectConfig": {
"infoTypes": {
"name": "EMAIL_ADDRESS"
}
}
}
- Exécutez la commande
curl
pour effectuer une requête content:deidentify
(ACCESS_TOKEN
a été remplacé par une commande permettant d'obtenir le jeton d'accès) :
curl -s \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://dlp.googleapis.com/v2/projects/$PROJECT_ID/content:deidentify \
-d @new-inspect-file.json -o redact-output.txt
La réponse de la commande curl
est enregistrée dans le fichier redact-output.txt
. Vérifiez le résultat à l'aide de la commande suivante :
cat redact-output.txt
Un résultat semblable à celui-ci doit s'afficher :
{
"item": {
"value": "My email is [EMAIL_ADDRESS]"
},
"overview": {
"transformedBytes": "14",
"transformationSummaries": [
{
"infoType": {
"name": "EMAIL_ADDRESS"
},
"transformation": {
"replaceWithInfoTypeConfig": {}
},
"results": [
{
"count": "1",
"code": "SUCCESS"
}
],
"transformedBytes": "14"
}
]
}
}
Vous avez envoyé votre première requête à l'API Data Loss Prevention et masqué les informations sensibles du résultat.
Importer le résultat dans Cloud Storage
Exécutez la commande suivante pour importer la réponse de la commande curl dans Cloud Storage afin de valider le suivi des activités :
gsutil cp redact-output.txt gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}
Masquer des données sensibles dans un texte
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Dernière mise à jour du manuel : 29 juin 2023
Dernier test de l'atelier : 29 juin 2023
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