Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) fait désormais partie de la protection des données sensibles. Le nom de l'API reste le même: API Cloud Data Loss Prevention (DLP). Pour en savoir plus sur les services qui constituent Sensitive Data Protection, consultez la section Présentation de Sensitive Data Protection.
Utiliser la protection des données sensibles avec Cloud Storage
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Cette page contient des références à des pages qui fournissent des informations sur l'utilisation de la protection des données sensibles avec Cloud Storage.
Planifiez l'inspection périodique d'un bucket Cloud Storage, d'une table BigQuery ou d'un genre Datastore. Pour obtenir des instructions détaillées, consultez la page Créer et planifier des tâches d'inspection.
Guides d'utilisation
Cette section fournit une liste classée de guides basés sur les tâches, qui illustrent comment utiliser la protection des données sensibles avec Cloud Storage.
Créez et planifiez un déclencheur de tâche qui recherche des données sensibles dans un bucket Cloud Storage, une table BigQuery ou un genre Datastore. Un déclencheur de tâche automatise la création périodique de tâches Sensitive Data Protection.
Créez un pipeline de transformation des données automatisé pour anonymiser des données sensibles telles que les informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur.
Mettez en œuvre un système de classification et de mise en quarantaine automatique des données à l'aide de la protection des données sensibles, de Cloud Storage et de Cloud Run Functions.
Contributions de la communauté
Les éléments suivants sont détenus et gérés par des membres de la communauté, et non par l'équipe Protection des données sensibles. Pour toute question concernant ces éléments, contactez leurs propriétaires respectifs.
Transcrivez les contenus audio, créez un pipeline de données pour l'analyse des fichiers audio transcrits et masquez les informations sensibles dans les transcriptions audio.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/01 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/01 (UTC)."],[],[],null,["# Using Sensitive Data Protection with Cloud Storage\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page contains references to pages that provide information on how\nto use Sensitive Data Protection with [Cloud Storage](/storage).\n\nQuickstart guides\n-----------------\n\n[Quickstart: Scheduling an inspection scan](/sensitive-data-protection/docs/schedule-inspection-scan)\n: Schedule periodic inspection of a\n Cloud Storage bucket, a BigQuery table, or a\n Datastore kind. For detailed instructions, see\n [Creating and scheduling inspection jobs](/sensitive-data-protection/docs/creating-job-triggers).\n\nHow-to guides\n-------------\n\nThis section provides a categorized list of task-based guides that demonstrate\nhow to use Sensitive Data Protection with Cloud Storage.\n\n### Inspection\n\n[Inspecting storage and databases for sensitive data](/sensitive-data-protection/docs/inspecting-storage)\n: Create a one-time job that searches for sensitive data in a Cloud Storage\n bucket, a BigQuery table, or a Datastore kind.\n\n[Creating and scheduling inspection jobs](/sensitive-data-protection/docs/creating-job-triggers)\n: Create and schedule a job trigger that searches for sensitive data in a\n Cloud Storage bucket, a BigQuery table, or a\n Datastore kind. A job trigger automates the creation of\n Sensitive Data Protection jobs on a periodic basis.\n\n### Working with scan results\n\n[Sending Sensitive Data Protection scan results to Security Command Center](/sensitive-data-protection/docs/sending-results-to-scc)\n: Scan a Cloud Storage bucket, a BigQuery table, or a\n Datastore kind, and then send the findings to Security Command Center.\n\n[Analyzing and reporting on Sensitive Data Protection findings](/sensitive-data-protection/docs/analyzing-and-reporting)\n: Use Cloud Storage to run analytics on Sensitive Data Protection\n findings.\n\nTutorials\n---------\n\n[De-identification and re-identification of PII in large-scale datasets using Sensitive Data Protection](/architecture/de-identification-re-identification-pii-using-cloud-dlp)\n: Create an automated data transformation pipeline to de-identify sensitive data\n like personally identifiable information (PII).\n\n[Automating the classification of data uploaded to Cloud Storage](/sensitive-data-protection/docs/automating-classification-of-data-uploaded-to-cloud-storage)\n: Implement an automated data quarantine and classification system using Sensitive Data Protection, Cloud Storage, and Cloud Run functions.\n\nCommunity contributions\n-----------------------\n\nThe following are owned and managed by community members, and not by the\nSensitive Data Protection team. For questions on these items, contact their\nrespective owners.\n\n[GitHub: Speech Redaction Framework](https://github.com/GoogleCloudPlatform/dataflow-speech-redaction)\n: Redact sensitive information from audio files in Cloud Storage.\n\n[GitHub: Speech Analysis Framework](https://github.com/GoogleCloudPlatform/dataflow-contact-center-speech-analysis)\n: Transcribe audio, create a data pipeline for analytics of transcribed audio\n files, and redact sensitive information from audio transcripts.\n\n[GitHub: Real-time anomaly detection using Google Cloud stream analytics and AI services](https://github.com/GoogleCloudPlatform/df-ml-anomaly-detection)\n: Walk through a real-time artificial intelligence (AI) pattern for detecting\n anomalies in log files.\n\nPricing\n-------\n\nWhen you inspect a Cloud Storage bucket, you incur\nSensitive Data Protection costs, according to the [storage inspection job pricing](/sensitive-data-protection/pricing#storage-pricing)."]]
