במדריך הזה מוסבר איך לבדוק נתונים ב-Cloud Storage, ב-Firestore במצב Datastore (Datastore) או ב-BigQuery, ולשלוח את תוצאות הבדיקה ל-Security Command Center.
כדי להשתמש בתכונה הזו, הפרויקט צריך להיות שייך לארגון, וצריך להפעיל את Security Command Center ברמת הארגון. אחרת, הממצאים של Sensitive Data Protection לא יופיעו ב-Security Command Center. מידע נוסף זמין במאמר בנושא בדיקת רמת ההפעלה של Security Command Center.
בנוסף, אפשר לבצע פרופיל של נתונים ב-BigQuery, שזה שונה מפעולת בדיקה. אפשר גם לשלוח פרופילים של נתונים אל Security Command Center. מידע נוסף זמין במאמר פרסום פרופילי נתונים ב-Security Command Center.
סקירה כללית
בעזרת Security Command Center אפשר לאסוף נתונים על איומי אבטחה, לזהות אותם ולפעול נגדם לפני שהם גורמים נזק או הפסדים לעסק. בעזרת Security Command Center, אפשר לבצע כמה פעולות שקשורות לאבטחה מלוח בקרה מרכזי אחד.
ל-Sensitive Data Protection יש שילוב מובנה עם Security Command Center. כשמשתמשים בפעולה של Sensitive Data Protection כדי לבדוק אתGoogle Cloud מאגרי האחסון לאיתור מידע אישי רגיש, אפשר לשלוח את התוצאות ישירות למרכז הבקרה של Security Command Center. הם מוצגים לצד מדדי אבטחה אחרים.
במדריך הזה תלמדו:
- מפעילים את Security Command Center ואת Sensitive Data Protection.
- מגדירים את Sensitive Data Protection כדי לבדוק מאגר אחסון – קטגוריה של Cloud Storage, טבלה ב-BigQuery או סוג של Datastore. Google Cloud
- מגדירים סריקה של Sensitive Data Protection כדי לשלוח את תוצאות עבודת הבדיקה אל Security Command Center.
מידע נוסף על Security Command Center זמין במאמרי העזרה של Security Command Center.
אם רוצים לשלוח את תוצאות הסריקות של גילוי נתונים – ולא של משימות בדיקה – אל Security Command Center, אפשר לעיין במקום זאת במסמכי התיעוד בנושא יצירת פרופיל של ארגון, תיקייה או פרויקט.
עלויות
במסמך הזה משתמשים ברכיבים הבאים של Google Cloud, והשימוש בהם כרוך בתשלום:
- Sensitive Data Protection
- Cloud Storage
- BigQuery
- Datastore
כדי להעריך את ההוצאות בהתאם לתחזית השימוש שלכם, אתם יכולים להיעזר במחשבון העלויות.
לפני שמתחילים
כדי לשלוח את תוצאות הסריקה של Sensitive Data Protection אל Security Command Center, צריך לבצע את הפעולות הבאות:
- שלב 1: מגדירים Google Cloud מאגרי אחסון.
- שלב 2: הגדרת תפקידים בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).
- שלב 3: מפעילים את Security Command Center.
- שלב 4: מפעילים את Sensitive Data Protection.
- שלב 5: מפעילים את Sensitive Data Protection כמקור אבטחה עבור Security Command Center.
בקטעים הבאים מוסבר איך להגדיר את הרכיבים האלה.
שלב 1: הגדרת Google Cloud מאגרי אחסון
בוחרים אם לסרוק את מאגר Google Cloud האחסון שלכם או מאגר לדוגמה. בנושא הזה אנחנו מסבירים איך לבצע את הפעולות בשני התרחישים.
סריקת הנתונים שלכם
אם רוצים לסרוק קטגוריה קיימת של Cloud Storage, טבלה ב-BigQuery או סוג של Datastore, צריך קודם לפתוח את הפרויקט שבו נמצא המאגר. בשלבים הבאים תפעילו את Security Command Center ואת Sensitive Data Protection בפרויקט הזה ובארגון שלו.
אחרי שפותחים את הפרויקט שרוצים להשתמש בו, ממשיכים אל שלב 2 כדי להגדיר כמה תפקידי IAM.
סריקת נתונים לדוגמה
אם רוצים לסרוק קבוצת נתונים לבדיקה, קודם צריך לוודא שהגדרתם חשבון לחיוב ואז ליצור פרויקט חדש. כדי להשלים את השלב הזה, אתם צריכים את התפקיד Project Creator ב-IAM. מידע נוסף על תפקידים ב-IAM
- אם עדיין לא הגדרתם חיוב, צריך להגדיר חשבון לחיוב.
- עוברים לדף New Project במסוף Google Cloud .
- בתפריט הנפתח Billing account, בוחרים את החשבון לחיוב שאליו יחויב הפרויקט.
- ברשימה הנפתחת Organization, בוחרים את הארגון שבו רוצים ליצור את הפרויקט.
- ברשימה הנפתחת מיקום, בוחרים את הארגון או התיקייה שבהם רוצים ליצור את הפרויקט.
בשלב הבא, מורידים את הנתונים לדוגמה ושומרים אותם:
- נכנסים אל מאגר הנתונים של הדרכות בנושא Cloud Run functions ב-GitHub.
- לוחצים על שכפול או הורדה ואז על הורדת ZIP.
- מחלצים את קובץ ה-ZIP שהורדתם.
- נכנסים לדף Storage Browser במסוף Google Cloud .
- לוחצים על Create bucket.
- בדף Create a bucket, נותנים לקטגוריה שם ייחודי ולוחצים על Create.
- בדף Bucket details, לוחצים על Upload folder.
- עוברים לתיקייה
dlp-cloud-functions-tutorials-masterשחולצה, פותחים אותה ובוחרים בתיקייהsample_data. לוחצים על העלאה כדי להעלות את תוכן התיקייה ל-Cloud Storage.
חשוב לזכור את השם שנתתם לקטגוריה של Cloud Storage כדי להשתמש בו בהמשך. אחרי שהעלאת הקובץ מסתיימת, אפשר להמשיך.
שלב 2: הגדרת תפקידי IAM
כדי להשתמש ב-Sensitive Data Protection כדי לשלוח תוצאות סריקה ל-Security Command Center, צריך את תפקידי ה-IAM Security Center Admin ו-Sensitive Data Protection Jobs Editor. בקטע הזה מוסבר איך מוסיפים את התפקידים. כדי להשלים את הקטע הזה, צריך להיות לכם תפקיד IAM של אדמין ארגוני.
עוברים לדף IAM.
- בכרטיסייה View by principals, מאתרים את חשבון Google ולוחצים על editEdit principal.
מוסיפים את התפקידים אדמין של מרכז האבטחה ועורך של משרות Sensitive Data Protection:
- בחלונית גישת עריכה לוחצים על הוספת תפקיד נוסף.
- ברשימה Select a role מחפשים את Security Center Admin ובוחרים אותו.
- לוחצים על הוספת תפקיד נוסף.
- ברשימה Select a role מחפשים את DLP Jobs Editor ובוחרים אותו.
- לוחצים על Save.
עכשיו יש לכם תפקידים של עורך משרות Sensitive Data Protection ואדמין במרכז האבטחה בארגון. התפקידים האלה מאפשרים לכם להשלים את המשימות שמופיעות בהמשך הנושא הזה.
שלב 3: הפעלת Security Command Center
נכנסים לדף Security Command Center במסוף Google Cloud .
בתפריט הנפתח ארגון, בוחרים את הארגון שרוצים להפעיל בו את Sensitive Data Protection, ואז לוחצים על בחירה.
בדף הפעלת איתור נכסים שמופיע, בוחרים באפשרות כל הפרויקטים הנוכחיים והעתידיים ולוחצים על הפעלה. תוצג הודעה ש-Sensitive Data Protection מתחיל לגלות נכסים.
אחרי סיום איתור הנכסים, Sensitive Data Protection יציג את הנכסים Google Cloud הנתמכים. יכול להיות שיחלפו כמה דקות עד שהנכסים יופיעו, ואולי תצטרכו לרענן את הדף.
מידע נוסף על הפעלת Security Command Center זמין במסמכי התיעוד של Security Command Center.
שלב 4: הפעלה של Sensitive Data Protection
מפעילים את Sensitive Data Protection בפרויקט שרוצים לסרוק. הפרויקט צריך להיות באותו ארגון שבו הפעלתם את Security Command Center. כדי להפעיל את Sensitive Data Protection באמצעות מסוףGoogle Cloud :
- במסוף Google Cloud , עוברים לדף Enable access to API.
- בסרגל הכלים, בוחרים את הפרויקט משלב 1 במדריך הזה. הפרויקט צריך להכיל את קטגוריה של Cloud Storage, את הטבלה ב-BigQuery או את סיווג הנתונים ב-Datastore שרוצים לסרוק.
- לוחצים על הבא.
- לוחצים על Enable.
Sensitive Data Protection מופעל עכשיו בפרויקט שלכם.
שלב 5: הפעלת Sensitive Data Protection כשירות משולב ב-Security Command Center
כדי לראות את הממצאים של סריקת Sensitive Data Protection ב-Security Command Center, צריך להפעיל את Sensitive Data Protection כשירות משולב. מידע נוסף זמין במאמר הוספת שירות משולב במסמכי העזרה של Security Command Center. Google Cloud
הממצאים של Sensitive Data Protection מוצגים בדף ממצאים ב-Security Command Center.
הגדרה והרצה של סריקת בדיקה של Sensitive Data Protection
בקטע הזה, תגדירו ותפעילו עבודת בדיקה של Sensitive Data Protection.
עבודת הבדיקה שאתם מגדירים כאן מורה ל-Sensitive Data Protection לסרוק את הנתונים לדוגמה שמאוחסנים ב-Cloud Storage או את הנתונים שלכם שמאוחסנים ב-Cloud Storage, ב-Datastore או ב-BigQuery. בנוסף, בהגדרות של העבודה מציינים איפה לשמור את תוצאות הסריקה של Sensitive Data Protection ב-Security Command Center.
שלב 1: רושמים את מזהה הפרויקט
- נכנסים למסוף Google Cloud .
- לוחצים על בחירה.
- מהרשימה הנפתחת Select from, בוחרים את הארגון שבו הפעלתם את Security Command Center.
- בקטע מזהה, מעתיקים את מזהה הפרויקט של הפרויקט שמכיל את הנתונים שרוצים לסרוק.
- בקטע Name (שם), לוחצים על הפרויקט כדי לבחור אותו.
שלב 2: פותחים את הכלי APIs Explorer ומגדירים את העבודה
- כדי לעבור אל APIs Explorer בדף העיון של method
dlpJobs.create, לוחצים על הלחצן הבא: - בתיבה parent, מזינים את הערך הבא, כאשר PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט שרשמתם בשלב 1:
projects/PROJECT_ID
מחליפים את התוכן של השדה Request body ב-JSON הבא לפי סוג הנתונים שרוצים להשתמש בהם: נתונים לדוגמה בקטגוריה של Cloud Storage, או נתונים משלכם שמאוחסנים ב-Cloud Storage, ב-Datastore או ב-BigQuery.
נתונים לדוגמה
אם יצרתם קטגוריה של Cloud Storage כדי לאחסן נתונים לדוגמה, מעתיקים את ה-JSON הבא ומדביקים אותו בשדה גוף הבקשה. מחליפים את BUCKET_NAME בשם שנתתם לקטגוריה של Cloud Storage:
{
"inspectJob":{
"storageConfig":{
"cloudStorageOptions":{
"fileSet":{
"url":"gs://BUCKET_NAME/**"
}
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name": "LOCATION"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true,
"minLikelihood":"UNLIKELY",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
}
},
"actions":[
{
"publishSummaryToCscc":{
}
}
]
}
}
נתונים ב-Cloud Storage
כדי לסרוק קטגוריה של Cloud Storage בבעלותכם, מעתיקים את ה-JSON הבא ומדביקים אותו בשדה Request body.
מחליפים את PATH_NAME בנתיב למיקום שרוצים לסרוק. כדי לסרוק באופן רקורסיבי, מסיימים את הנתיב בשתי כוכביות, לדוגמה, gs://path_to_files/**. כדי לסרוק ספרייה ספציפית ולא לעומק, מסיימים את הנתיב בכוכבית אחת, לדוגמה, gs://path_to_files/*.
{
"inspectJob":{
"storageConfig":{
"cloudStorageOptions":{
"fileSet":{
"url":"gs://PATH_NAME"
}
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name": "LOCATION"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true,
"minLikelihood":"UNLIKELY",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
}
},
"actions":[
{
"publishSummaryToCscc":{
}
}
]
}
}
מידע נוסף על אפשרויות הסריקה הזמינות מופיע במאמר בדיקת אחסון ומסדי נתונים למידע אישי רגיש.
נתונים ב-Datastore
כדי לסרוק את הנתונים שלכם שמאוחסנים ב-Datastore, מעתיקים את ה-JSON הבא ומדביקים אותו בשדה Request body.
מחליפים את DATASTORE_KIND בשם של סוג מאגר הנתונים. אפשר גם להחליף את NAMESPACE_ID ואת PROJECT_ID במרחב השמות ובמזהי הפרויקט בהתאמה, או להסיר את "partitionID" לגמרי אם רוצים.
{
"inspectJob":{
"storageConfig":{
"datastoreOptions":{
"kind":{
"name":"DATASTORE_KIND"
},
"partitionId":{
"namespaceId":"NAMESPACE_ID",
"projectId":"PROJECT_ID"
}
}
},
"inspectConfig":{
"infoTypes":[
{
"name":"EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name":"PERSON_NAME"
},
{
"name": "LOCATION"
},
{
"name":"PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote":true,
"minLikelihood":"UNLIKELY",
"limits":{
"maxFindingsPerRequest":100
}
},
"actions":[
{
"publishSummaryToCscc":{
}
}
]
}
}
מידע נוסף על אפשרויות הסריקה הזמינות מופיע במאמר בדיקת אחסון ומסדי נתונים למידע אישי רגיש.
נתונים ב-BigQuery
כדי לסרוק טבלה ב-BigQuery משלכם, מעתיקים את ה-JSON הבא ומדביקים אותו בשדה גוף הבקשה.
מחליפים את PROJECT_ID, BIGQUERY_DATASET_NAME ו-BIGQUERY_TABLE_NAME במזהה הפרויקט, במערך הנתונים ובשמות הטבלאות ב-BigQuery, בהתאמה.
{
"inspectJob":
{
"storageConfig":
{
"bigQueryOptions":
{
"tableReference":
{
"projectId": "PROJECT_ID",
"datasetId": "BIGQUERY_DATASET_NAME",
"tableId": "BIGQUERY_TABLE_NAME"
}
}
},
"inspectConfig":
{
"infoTypes":
[
{
"name": "EMAIL_ADDRESS"
},
{
"name": "PERSON_NAME"
},
{
"name": "LOCATION"
},
{
"name": "PHONE_NUMBER"
}
],
"includeQuote": true,
"minLikelihood": "UNLIKELY",
"limits":
{
"maxFindingsPerRequest": 100
}
},
"actions":
[
{
"publishSummaryToCscc":
{
}
}
]
}
}
מידע נוסף על אפשרויות הסריקה הזמינות מופיע במאמר בדיקת אחסון ומסדי נתונים למידע אישי רגיש.
שלב 3: מריצים את הבקשה כדי להתחיל את עבודת הבדיקה
אחרי שמגדירים את העבודה לפי השלבים הקודמים, לוחצים על Execute (ביצוע) כדי לשלוח את הבקשה. אם הבקשה מצליחה, מתחת לבקשה מופיעה תשובה עם קוד הצלחה ואובייקט JSON שמציין את הסטטוס של עבודת Sensitive Data Protection שיצרתם.
בדיקת הסטטוס של סריקת הבדיקה של Sensitive Data Protection
התשובה לבקשת הסריקה כוללת את מזהה העבודה של סריקת הבדיקה שלכם כמפתח "name", ואת המצב הנוכחי של עבודת הבדיקה כמפתח "state". מיד אחרי ששולחים את הבקשה, הסטטוס של העבודה הוא "PENDING".
אחרי ששולחים את בקשת הסריקה, הסריקה של התוכן מתחילה מיד.
כדי לבדוק את הסטטוס של עבודת הבדיקה:
- כדי לעבור אל APIs Explorer בדף העיון של method
dlpJobs.get, לוחצים על הלחצן הבא: - בתיבה name, מקלידים את שם העבודה מתוך תגובת ה-JSON לבקשת הסריקה בפורמט הבא:
מזהה המשרה הוא בפורמטprojects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
i-1234567890123456789. - כדי לשלוח את הבקשה, לוחצים על Execute.
אם המפתח "state" באובייקט ה-JSON של התגובה מציין שהפעולה היא "DONE", סימן שפעולת הבדיקה הסתיימה.
כדי לראות את שאר התשובה ב-JSON, גוללים למטה בדף. בקטע "result" >
"infoTypeStats", לכל סוג מידע שמופיע צריך להיות תג תואם
"count". אם לא, צריך לוודא שהזנתם את ה-JSON בצורה מדויקת, ושהנתיב או המיקום של הנתונים נכונים.
אחרי שהבדיקה מסתיימת, אפשר להמשיך לקטע הבא במדריך הזה כדי לראות את תוצאות הסריקה ב-Security Command Center.
דוגמאות קוד: בדיקת קטגוריה של Cloud Storage
בדוגמה הזו נדגים איך להשתמש ב-DLP API כדי ליצור משימת בדיקה שבודקת קטגוריה של Cloud Storage ושולחת את הממצאים ל-Security Command Center.
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.
דוגמאות קוד: בדיקת טבלה ב-BigQuery
בדוגמה הזו מוסבר איך להשתמש ב-DLP API כדי ליצור משימת בדיקה שבודקת טבלה ב-BigQuery ושולחת את הממצאים ל-Security Command Center.
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.
דוגמאות קוד: בדיקת סוג ב-Datastore
בדוגמה הזו נראה איך משתמשים ב-DLP API כדי ליצור משימת בדיקה שבודקת סוג Datastore ושולחת את הממצאים ל-Security Command Center.
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.
הצגת תוצאות הסריקה של Sensitive Data Protection ב-Security Command Center
מכיוון שהגדרתם את Sensitive Data Protection לשלוח את תוצאות עבודת הבדיקה אל Security Command Center, עכשיו אתם יכולים לראות את התוצאות של עבודת הבדיקה ב-Security Command Center:
- במסוף Google Cloud , עוברים לדף Findings של Security Command Center.
- בוחרים את הארגון שבו הפעלתם את Security Command Center.
בשדה עורך השאילתות, מזינים את השאילתה הבאה כדי לחפש ממצאים מתוך Sensitive Data Protection.
state="ACTIVE" AND NOT mute="MUTED" AND (parent_display_name="Sensitive Data Protection" OR parent_display_name="Cloud Data Loss Prevention")מידע נוסף על עורך השאילתות זמין במאמר בנושא עריכת שאילתת ממצאים במסוףGoogle Cloud .
אם נשלחו ממצאים מ-Sensitive Data Protection, הם יופיעו ברשימת הממצאים. הרשימה כוללת את כל הממצאים מ-Sensitive Data Protection, שיכולים לכלול ממצאים מעבודות בדיקה ומפעולות גילוי (פרופיל נתונים).
ההוראות במדריך הזה מפעילות רק חלק מהמזהים המובנים של התכונה 'הגנה על נתונים רגישים'.
- מידע נוסף על מה עוד אפשר לגלות באמצעות Sensitive Data Protection זמין ב חומר העזר בנושא InfoTypes.
- במאמר יצירת גלאי סוגי מידע בהתאמה אישית מוסבר איך מגדירים גלאי סוגי מידע בהתאמה אישית.
הסרת המשאבים
כדי להימנע מחיובים בחשבון Google Cloud על המשאבים שבהם השתמשתם בנושא הזה:
מחיקת הפרויקט
הדרך הקלה ביותר לבטל את החיוב היא למחוק את הפרויקט שיצרתם תוך כדי ביצוע ההוראות שמפורטות בנושא הזה.
- במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Manage resources.
- ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete.
- כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.
אם תמחקו את הפרויקט בשיטה הזו, גם המשימה של Sensitive Data Protection וקטגוריה של Cloud Storage שיצרתם יימחקו. אין צורך לפעול לפי ההוראות שבקטעים הבאים.
מחיקת העבודה של Sensitive Data Protection
אם סרקתם נתונים משלכם, אתם צריכים למחוק רק את משימת הבדיקה שיצרתם:
- כדי לעבור אל APIs Explorer בדף העיון של method
dlpJobs.delete, לוחצים על הלחצן הבא: - בתיבה name, מקלידים את שם העבודה מתוך תגובת ה-JSON לבקשת הסריקה, בפורמט הבא:
מזהה המשרה הוא בפורמטprojects/PROJECT_ID/dlpJobs/JOB_ID
i-1234567890123456789.
אם יצרתם עוד משימות בדיקה או שאתם רוצים לוודא שמחקתם את המשימה בהצלחה, אתם יכולים להציג רשימה של כל המשימות הקיימות:
- כדי לעבור אל APIs Explorer בדף העיון של method
dlpJobs.list, לוחצים על הלחצן הבא: - בתיבה parent, מקלידים את מזהה הפרויקט בפורמט הבא:
projects/PROJECT_ID
- לוחצים על Execute.
אם אין משרות ברשימה בתגובה, סימן שמחקתם את כל המשרות. אם מופיעות משרות בתגובה, חוזרים על תהליך המחיקה עבור המשרות האלה.
מחיקת הקטגוריה של Cloud Storage
אם יצרתם קטגוריה חדשה של Cloud Storage כדי לאחסן נתונים לדוגמה, צריך למחוק את הקטגוריה:
- פותחים את Cloud Storage browser.
- בדפדפן של Cloud Storage, מסמנים את התיבה לצד השם של הקטגוריה שיצרתם ואז לוחצים על מחיקה.
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על
publishSummaryToCsccפעולות ב-Sensitive Data Protection. - מידע נוסף על סריקת מאגרי אחסון לחיפוש נתונים רגישים באמצעות Sensitive Data Protection
- איך משתמשים ב-Security Command Center