GCP 数据丢失预防 - 未检测到本地类型

Question

我正在使用 GCP 的 DLP APi，但在检测特定国家/地区的类型时遇到问题。另一方面，我对全局类型没有任何问题（here 你可以找到类型列表）。有人对如何解决这个问题有建议吗？如果有帮助，我在美国以外的地方工作。

这是我的配置文件的副本：

info_types_rep_names = {"PHONE_NUMBER": "[PHONE]",
                        "EMAIL_ADDRESS": "[EMAIL]",
                        "US_PASSPORT": "[PASSPORT]",}

info_types = [{"name": key} for key, value in info_types_rep_names.items()]

deidentify_config = {
    "info_type_transformations": {
        "transformations": [ 
            {
                "info_types" : [{"name": key}],
                "primitive_transformation": {
                    "replace_config": {
                        "new_value": {"string_value": value}
                    }
                }
            } for key, value in info_types_rep_names.items()
        ]
    }
}

Answer 1

在某些情况下，位置可能会受到影响。请参阅此document 了解特定国家/地区的值。

有一段代码，我可以看到提供的值可能是错误的。 我已经使用 Python 参考 document 和使用 info_types_rep_names 的示例代码进行了测试，通过更改项目 id “input_str = '请给我打电话。我的电话号码是。以防万一，我的电子邮件是 adfsfasfs@gmail.com。记下美国护照号码：C03005988。或者可能是 C03004786'” 并且适用于 US_PASSPORT，但样本编号应该绝对有效，确保有效。也有可能只有一个国家特定的一个可能会失败。但是当用其他一些国家的特定值进行测试时，它就起作用了。我还可以看到所有结果都与演示检测一致。

还要确保在正确的部分使用了正确的 InfoType。按照 link ，您可以在选项选项卡中查看和调整 InfoType。

所以我的第一个问题是，它是否与正确的信息类型保持一致？

如果它是对齐的，那么要么是我们的检测对特定样本失败，要么可能是样本无效。

如果它无效，那么要么是样本错误，要么是代码中的错误。 如果有任何问题，请检查并恢复。