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Übersicht

Sensitive Data Protection ist ein vollständig verwalteter Dienst, mit dem Sie sensible Daten erkennen, klassifizieren und schützen können. Zu den wichtigsten Optionen gehören die Erkennung sensibler Daten, um kontinuierlich Profile für vertrauliche Daten zu erstellen, die De-Identifikation sensibler Daten einschließlich ihrer Entfernung und die Cloud Data Loss Prevention (DLP) API, mit der Sie die Erkennung, Prüfung und De-Identifikation dieser Daten in benutzerdefinierte Arbeitslasten und Anwendungen einbinden können.

Sie können sensible Daten in BigQuery schützen, indem Sie Sensitive Data Protection zusammen mit Identity and Access Management (IAM) in Google Cloud verwenden. So ist es möglich, sensible Daten bei Erkennungsscans automatisch zu taggen und Nutzerinnen und Nutzern in Ihrer Organisation bedingten Zugriff auf BigQuery-Daten zu gewähren.

In diesem Lab erstellen Sie zuerst eine Konfiguration für einen Erkennungsscan für BigQuery im pausierten Modus. Anschließend erstellen Sie ein Tag, um sensible Daten in BigQuery zu kennzeichnen, und aktualisieren die Konfiguration des Erkennungsscans, damit das erstellte Tag für automatisierte Scans verwendet wird. Zum Schluss verwenden Sie das erstellte Tag, um zusätzlichen Nutzerinnen und Nutzern bedingten Zugriff auf BigQuery-Daten zu gewähren.

Lerninhalte

Aufgaben in diesem Lab:

• Konfiguration für einen Erkennungsscan für BigQuery im pausierten Modus erstellen
• Tags erstellen und Rollen für automatisiertes Tagging während des Erkennungsscans zuweisen
• Pausierten Erkennungsscan aktualisieren, um die erstellten Tags für das automatische Tagging zu verwenden, und Scan starten
• Mithilfe von Tags bedingten Zugriff auf BigQuery-Daten gewähren

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Konfiguration für einen Erkennungsscan für BigQuery im pausierten Modus erstellen

Mit dem Erkennungsdienst von Sensitive Data Protection können Sie ermitteln, wo sich sensible und risikoreiche Daten in Ihrer Organisation befinden. Wenn Sie eine Konfiguration für einen Erkennungsscan erstellen, scannt Sensitive Data Protection die von Ihnen ausgewählten Ressourcen und generiert Datenprofile. Diese enthalten Informationen zu den erkannten infoTypes (Arten von sensiblen Daten) sowie Metadaten zum Datenrisiko und zur Vertraulichkeitsstufe.

In dieser Aufgabe erstellen Sie einen Erkennungsscan, um in BigQuery automatisch Datenprofile zu erstellen. Da es einige Zeit dauern kann, bis die vollständigen Erkennungsergebnisse generiert wurden, erhalten Sie in der letzten Aufgabe des Labs Hervorhebungen und Zusammenfassungen für die wichtigsten Ergebnisse.

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Navigationsmenü () > Sicherheit.

2. Klicken Sie unter Datenschutz auf Sensitive Data Protection.

3. Klicken Sie auf den Tab Erkennung.

4. Klicken Sie unter BigQuery auf Aktivieren.

5. Lassen Sie für Erkennungstyp auswählen die Option für BigQuery aktiviert und klicken Sie auf Weiter.

6. Lassen Sie unter Bereich auswählen die Option Ausgewähltes Projekt scannen aktiviert und klicken Sie auf Weiter.

7. Übernehmen Sie für Verwaltete Zeitpläne die Standardeinstellung und klicken Sie auf Weiter.

   In diesem Lab legen Sie fest, dass der Erkennungsscan sofort nach der Erstellung ausgeführt wird. Es gibt aber viele Möglichkeiten, Scans regelmäßig (zum Beispiel täglich oder wöchentlich) oder nach bestimmten Ereignissen (zum Beispiel bei Aktualisierung einer Inspektionsvorlage) auszuführen.

8. Lassen Sie unter Inspektionsvorlage auswählen die Option Neue Inspektionsvorlage erstellen aktiviert.

9. Übernehmen Sie alle anderen Standardeinstellungen und klicken Sie auf Weiter.

   Standardmäßig enthält die neue Inspektionsvorlage alle vorhandenen infoTypes.

   Beim Konfidenzgrenzwert ist die Mindestwahrscheinlichkeit standardmäßig auf Möglich eingestellt. Das bedeutet, dass Sie nur die Ergebnisse erhalten, die als Möglich, Wahrscheinlich oder Sehr wahrscheinlich bewertet wurden.

   In einer späteren Aufgabe ändern Sie diese Inspektionsvorlage, um andere Optionen für infoTypes und den Konfidenzgrenzwert zu testen.

10. Aktivieren Sie unter Aktionen hinzufügen die Option In Security Command Center veröffentlichen.

11. Aktivieren Sie unter Aktionen hinzufügen auch die Option Datenprofilkopien in BigQuery speichern und geben Sie das Dataset und die Tabelle an (für dieses Lab im Voraus erstellt), um die Ergebnisse in BigQuery zu speichern.

Attribut	Wert
Projekt-ID
Dataset-ID	bq_discovery
Tabellen-ID	data_profiles

Unter der Aktion Ressourcen taggen wird eine Meldung angezeigt, dass der Dienst-Agent eine bestimmte Rolle benötigt, um das automatische Tagging durchzuführen.

In der nächsten Aufgabe erstellen Sie die Tags und weisen dem Dienstkonto die erforderliche Rolle für das automatische Tagging während des Erkennungsscans zu.

12. Übernehmen Sie alle anderen Standardeinstellungen und klicken Sie auf Weiter.

13. Lassen Sie für Speicherort für Konfiguration festlegen die Option für us (mehrere Regionen in den USA) aktiviert und klicken Sie auf Weiter.

14. Geben Sie einen Anzeigenamen für diese Konfiguration an: BigQuery-Erkennung.

15. Aktivieren Sie Scan im pausierten Modus erstellen.

Dadurch wird die Konfiguration für den Erkennungsscan erstellt, der Scan wird aber noch nicht gestartet. So haben Sie Zeit, die Tags zu erstellen und der Dienst-Agent-ID für den Erkennungsscan die entsprechende IAM-Rolle zu gewähren.

16. Klicken Sie auf Erstellen und bestätigen Sie die Erstellung mit einem Klick auf Konfiguration erstellen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Konfiguration für einen Erkennungsscan für BigQuery erstellen

Aufgabe 2: Tags erstellen und Rolle für automatische Tagging während des Erkennungsscans gewähren

In IAM können Sie ein Tag für die Vertraulichkeitsstufe erstellen, mit dem Sie Ressourcen bei Erkennungsscans ggf. automatisch getaggt werden sollen. So lässt sich der Zugriff auf bestimmte Ressourcen, die mit dem Tag für die Vertraulichkeitsstufe versehen sind, gewähren oder verweigern.

In dieser Aufgabe erstellen Sie in IAM ein Tag für die Vertraulichkeitsstufe mit vier Tag-Werten, die unterschiedliche Vertraulichkeitsstufen darstellen: niedrig, moderat, hoch und unbekannt.

Tag für die Vertraulichkeitsstufe in IAM erstellen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Navigationsmenü () > IAM und Verwaltung > Tags.

2. Klicken Sie auf + Erstellen.

3. Geben Sie unter Tag-Schlüssel einen Anzeigenamen für das Tag ein: sensitivity-level.

4. Geben Sie unter Tag-Beschreibung eine Beschreibung für dieses Tag ein: Sensitivity level tagged as low, moderate, high, and unknown.

5. Klicken Sie auf + Wert hinzufügen.

6. Geben Sie unter Tag-Wert einen Anzeigenamen für den ersten Tag-Wert ein: low.

7. Geben Sie für Beschreibung des Tag-Werts eine Beschreibung für diesen Tag-Wert ein: Tag value to attach to low-sensitivity data.

8. Wiederholen Sie die Schritte 5 bis 7, um drei weitere Tag-Werte zu erstellen:

Tag-Wert	Tag-Beschreibung
moderate	Tag value to attach to moderate-sensitivity data
high	Tag value to attach to high-sensitivity data
unknown	Tag value to attach to resources with an unknown sensitivity level

9. Klicken Sie auf Tag-Schlüssel erstellen.

Es kann einen Moment dauern, bis der Tag-Schlüssel erstellt wurde.

10. Nachdem der Tag-Schlüssel erstellt wurde, klicken Sie auf den Namen des Tag-Schlüssels, um die Details aufzurufen.

Der Tag-Schlüssel hat einen Tag-Schlüsselpfad (/sensitivity-level) und die folgenden Tag-Werte: high, low, moderate, unknown.

Wenn Sie den Tag-Schlüsselpfad mit dem Tag-Wert kombinieren, erhalten Sie den Tag-Wertpfad, den Sie in der nächsten Aufgabe verwenden. Beispiel:

• /sensitivity-level/high

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Tag für die Vertraulichkeitsstufe in IAM erstellen

Dienstkonto über IAM Rolle für Erkennungsscan gewähren

Um Ressourcen automatisch zu taggen, benötigt der Dienst-Agent die Rolle resourcemanager.tagUser. In diesem Abschnitt folgen Sie den Schritten in der Dokumentation IAM-Zugriff basierend auf der Datensensibilität steuern, um diese Rolle zu gewähren.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Weiter.

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Variable für die Projektnummer Ihres aktuellen Projekts zu erstellen:

export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe {{{project_0.project_id | Project ID}}} --format="get(projectNumber)")

Wenn Sie dazu aufgefordert werden, klicken Sie auf Autorisieren.

3. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um dem Dienstkonto für den Erkennungsscan die Rolle „Tag-Nutzer“ zuzuweisen:

gcloud projects add-iam-policy-binding {{{project_0.project_id | Project ID}}} --member=serviceAccount:service-$PROJECT_NUMBER@dlp-api.iam.gserviceaccount.com --role=roles/resourcemanager.tagUser

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Dienstkonto über IAM Rolle für Erkennungsscan gewähren

Aufgabe 3: Pausierten Erkennungsscan mit automatischem Tagging aktualisieren und Scan starten

Nachdem Sie dem Dienstkonto die entsprechende Rolle für das automatische Tagging zugewiesen haben, können Sie im Erkennungsscan die Optionen für „Ressourcen taggen“ aktivieren.

Tag-Werte hinzufügen und Erkennungsscan starten

1. Kehren Sie zur Übersichtsseite von Sensitive Data Protection zurück.

2. Suchen Sie auf dem Tab Erkennung > Scankonfigurationen nach der Zeile BigQuery-Erkennung. Klicken Sie in dieser Zeile auf Aktionen ansehen (Symbol mit drei vertikalen Punkten) und wählen Sie Bearbeiten aus.

3. Aktivieren Sie unter Aktionen hinzufügen die Option Ressourcen taggen sowie die folgenden zugehörigen Optionen:

Attribut	Wert
Ressourcen mit hoher Vertraulichkeit taggen	Geben Sie /sensitivity-level/high an.
Ressourcen mit mittlerer Vertraulichkeit taggen	Geben Sie /sensitivity-level/moderate an.
Ressourcen mit niedriger Vertraulichkeit taggen	Geben Sie /sensitivity-level/low an.
Ressourcen mit unbekannter Vertraulichkeit taggen	Geben Sie /sensitivity-level/unknown an.

4. Aktivieren Sie außerdem die folgenden beiden Optionen:

   • „Beim Anwenden eines Tags auf eine Ressource das Datenrisiko ihres Profils auf NIEDRIG setzen.“
   • „Ressource taggen, wenn zum ersten Mal ein Profil für sie erstellt wird.“

5. Klicken Sie auf Speichern und dann auf Bearbeitung bestätigen.

6. Klicken Sie auf Scan fortsetzen, um den Erkennungsscan zu starten.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Pausierten Erkennungsscan mit automatischem Tagging aktualisieren und Scan starten

Was die Erkennungsergebnisse über Ihre Daten aussagen

Hinweis: Nachdem der Konfigurationsscan gestartet wurde, kann es einige Zeit dauern, bis die vollständigen Ergebnisse verfügbar sind.

Die Bilder unten zeigen die wichtigsten Ergebnisse der Aktivierung der Erkennung für BigQuery in dieser Lab-Umgebung.

Für die in dieser Lab-Umgebung enthaltenen BigQuery-Daten wurde in den Ergebnissen das potenzielle Vorhandensein mehrerer InfoTypes gemeldet, darunter US-Sozialversicherungsnummern, was sehr vertrauliche Daten sind.

Bild 1. Erkennung für BigQuery in der UI aktiviert

Für BigQuery wurden drei Profile identifiziert: zwei mit niedriger Vertraulichkeit (ein Dataset für die Erkennungsergebnisse und ein Dataset für Metadaten von Bildern beschädigter Autos) und eines mit hoher Vertraulichkeit (Dataset mit Details zu Autokäufern).

Bild 2. Details zum Inventar sensibler Daten

In diesem Abschnitt der Ergebnisse wird der globale Standort der drei Datenprofile angegeben. In diesem Beispiel befinden sich beide in der Region us-central1.

Bild 3. BigQuery-Profile mit infoTypes

Die Ergebnisse der Erkennung enthalten auch die wichtigsten in BigQuery identifizierten InfoTypes: US-Sozialversicherungsnummer, E‑Mail-Adresse, Name und andere.

Bild 4. Tab „Profile“ der Erkennungsergebnisse

Auf dem Tab Profile werden die Vertraulichkeits- und Risikostufen für jeden spezifischen BigQuery-Dataset-Namen angegeben: einen mit niedriger Vertraulichkeit (leerer Bucket für die Ausgabe von Jobs) und einen mit hoher Vertraulichkeit (Bucket mit Rohdaten, einschließlich US-Sozialversicherungsnummer).

Wählen Sie in dieser Lab-Umgebung als Standorttyp die Option Region > aus, um die Profile aufzurufen.

Aufgabe 4: Bedingten Zugriff für BigQuery mit Tags untersuchen

Mit IAM können Sie einem Nutzerkonto eine Rolle basierend auf einem Tag für die Vertraulichkeitsstufe zuweisen, das mithilfe bedingter Rollenbindungen an eine bestimmte Ressource angehängt ist. Sie können beispielsweise diesem Nutzerkonto Zugriff nur auf BigQuery-Daten gewähren, die als wenig sensibel getaggt wurden. Das Nutzerkonto hätte keinen Zugriff mehr auf BigQuery-Ressourcen ohne dieses Tag, einschließlich nicht getaggter BigQuery-Ressourcen.

In dieser Aufgabe sehen Sie sich zuerst die vorhandenen BigQuery-Zugriffsberechtigungen an, die in dieser Lab-Umgebung Username 2 gewährt wurden. Anschließend aktualisieren Sie den Zugriff für Username 2, sodass er vom Tag für Daten mit niedriger Vertraulichkeit abhängig ist, und weisen einem der BigQuery-Datasets manuell dieses Tag zu. Zum Schluss testen Sie den aktualisierten BigQuery-Zugriff für Username 2, um zu bestätigen, dass es sich um bedingten Zugriff handelt.

Aktuellen BigQuery-Zugriff für Username 2 testen

Melden Sie sich für diesen Abschnitt im Google Cloud-Projekt als Username 2 () an. Wenn Sie Hilfe beim Wechseln zu einem neuen Nutzerkonto benötigen, maximieren Sie den unten stehenden Hinweis.

Vollständige Lösung (maximieren, um alle Schritte zu sehen)

Führen Sie als Username 2 die folgenden Schritte aus, um den vorhandenen BigQuery-Zugriff zu prüfen, der Username 2 gewährt wurde.

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Navigationsmenü () > BigQuery.

2. Klicken Sie im Bereich „Explorer“ auf den Pfeil neben der Projekt-ID (), um die Liste der BigQuery-Datasets aufzurufen.

   Es gibt vier BigQuery-Datasets:

   • bq_discovery: zum Speichern der durch den Erkennungsscan generierten Profile
   • bq_inspection: zum Speichern der durch die Prüfung generierten Ergebnisse
   • car_buyers: enthält sensible Daten von Autokäufern, zum Beispiel US-Sozialversicherungsnummern
   • damaged_car_image_info: enthält nicht sensible Daten zu beschädigten Autos

IAM-Rollen für Username 2 aktualisieren

Melden Sie sich für diesen Abschnitt wieder im Google Cloud-Projekt als Username 1 () an. Wenn Sie Hilfe beim Wechseln zu einem neuen Nutzerkonto benötigen, maximieren Sie den unten stehenden Hinweis.

Vollständige Lösung (maximieren, um alle Schritte zu sehen)

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Navigationsmenü () > IAM und Verwaltung > IAM.

2. Suchen Sie die Zeile für Username 2 () und klicken Sie auf Hauptkonto bearbeiten (Stiftsymbol).

3. Suchen Sie die Zeile für die Rolle Betrachter und klicken Sie auf Rolle löschen (Papierkorbsymbol).

4. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen.

5. Wählen Sie unter Rolle auswählen die Option Einfach > Sucher aus.

6. Suchen Sie die Zeile für die Rolle BigQuery-Datenbetrachter und klicken Sie auf IAM-Bedingung hinzufügen.

7. Geben Sie als Titel Folgendes ein: Low Sensitivity Data Access Only.

8. Wählen Sie unter Tool zur Bedingungserstellung für Bedingungstyp 1 die Option Tag und für Operator die Option hat einen Wert aus.

9. Geben Sie für Wertpfad den Tag-Wert für Ressourcen mit niedriger Vertraulichkeit ein, den Sie in Aufgabe 3 verwendet haben.

Maximieren Sie den Hinweis, um den Tag-Wert zu sehen, falls Sie eine Erinnerung benötigen.

10. Klicken Sie auf Speichern und anschließend noch einmal auf Speichern.

Tag mit niedriger Vertraulichkeit dem BigQuery-Dataset hinzufügen

Bleiben Sie für diesen Abschnitt als Username 1 () angemeldet.

Der vollständige Erkennungsscan dauert wie gesagt eine Weile. Daher gibt es noch keine BigQuery-Datasets, die mit den Tags für die Vertraulichkeitsstufe versehen wurden.

Um den bedingten Zugriff zu testen, weisen Sie dem BigQuery-Dataset damaged_car_image_info, das keine sensiblen Daten enthält, manuell das Tag für niedrige Vertraulichkeit zu.

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Navigationsmenü () > BigQuery.

2. Klicken Sie im Bereich „Explorer“ auf den Pfeil neben der Projekt-ID (), um die Liste der BigQuery-Datasets aufzurufen.

3. Klicken Sie auf damaged_car_image_info, um den Tab mit den Dataset-Informationen zu öffnen, und klicken Sie dann auf Details bearbeiten (Stiftsymbol).

4. Klicken Sie unter Tags auf Bereich auswählen > Aktuelles Projekt auswählen.

5. Wählen Sie die folgenden Details aus.

Attribut	Wert
Schlüssel 1	sensitivity-level
Wert 1	low

6. Klicken Sie auf Speichern.

Bedingten BigQuery-Zugriff als Username 2 testen

Melden Sie sich für diesen Abschnitt ein letztes Mal im Google Cloud-Projekt als Username 2 () an. Wenn Sie Hilfe beim Wechseln zu einem neuen Nutzerkonto benötigen, maximieren Sie den unten stehenden Hinweis.

Vollständige Lösung (maximieren, um alle Schritte zu sehen)

Führen Sie als Username 2 die folgenden Schritte aus, um den bedingten BigQuery-Zugriff zu prüfen, der Username 2 gewährt wurde.

1. Kehren Sie zu BigQuery zurück, indem Sie auf das Navigationsmenü () > BigQuery klicken.

2. Klicken Sie im Bereich des Daten-Explorers auf den Pfeil neben der Projekt-ID (), um die Liste der BigQuery-Datasets aufzurufen.

   Nachdem die IAM-Rolle mit der entsprechenden Bedingung aktualisiert wurde, wird nur ein BigQuery-Dataset aufgeführt, da es das einzige mit dem Tag für niedrige Vertraulichkeit ist:

   • damaged_car_image_info

Hinweis: Es kann 5 bis 10 Minuten dauern, bis die Aktualisierungen der IAM-Rolle vollständig wirksam werden. Aktualisieren Sie die BigQuery-Seite. Es sollte nur noch ein BigQuery-Dataset vorhanden sein: damaged_car_image_info.

3. Melden Sie sich als Username 2 vom Projekt ab.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bedingten Zugriff für BigQuery mit Tags untersuchen

Aufgabe 5: Erste Erkennungsergebnisse ansehen

Hinweis: Wie bereits erwähnt, kann es nach Beginn des Konfigurationsscans einige Zeit dauern, bis die vollständigen Ergebnisse verfügbar sind.

Es ist etwas Zeit vergangen, während Sie einem anderen Nutzerkonto bedingten Zugriff gewährt und diesen getestet haben. Jetzt sind im Looker-Dashboard, das durch den Erkennungsscan generiert wurde, einige Ergebnisse verfügbar.

Melden Sie sich für diesen Abschnitt wieder im Google Cloud-Projekt als Username 1 () an.

Wenn Sie Hilfe beim Wechseln zu einem neuen Nutzerkonto benötigen, maximieren Sie den unten stehenden Hinweis.

Vollständige Lösung (maximieren, um alle Schritte zu sehen)

Zusammenfassung der Ergebnisse im Looker-Dashboard ansehen

1. Kehren Sie zur Übersichtsseite von Sensitive Data Protection zurück.

2. Suchen Sie auf dem Tab Erkennung > Scankonfigurationen nach der Zeile BigQuery-Erkennung. Klicken Sie unter Looker Studio in der entsprechenden Zeile auf Looker.

3. Klicken Sie unter Autorisierung anfordern auf Autorisieren.

4. Wählen Sie im Dialogfeld Konto aus qwiklabs.net auswählen die Option aus.

5. Sehen Sie sich die Zusammenfassungsübersicht an.

   Es gibt Datenkacheln, auf denen wichtige Informationen wie Datenrisiko, Datenvertraulichkeit und Assettypen zusammengefasst sind.

6. Klicken Sie auf Erweiterte Analyse (Assetdetails).

7. Suchen Sie die Zeile mit dem infoType US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER. Klicken Sie in der Spalte „Aktion“ auf Öffnen.

Detaillierte Ergebnisse in Sensitive Data Protection ansehen

1. Lesen Sie die Seite mit dem Titel Erkennung sensibler Daten: Details zum Dateispeicherprofil.

   Beachten Sie, dass viele Details zu den gescannten Ressourcen angegeben werden, einschließlich IAM-Berechtigungen.

2. Klicken Sie auf den Pfeil neben Detaillierte IAM-Berechtigungen ansehen.

3. Klicken Sie auf den Pfeil neben BigQuery-Datenbetrachter.

Ein anderes Nutzerkonto () ist als BigQuery-Datenbetrachter mit der in Aufgabe 3 festgelegten Bedingung aufgeführt.

Glückwunsch!

In diesem Lab haben Sie eine Konfiguration für einen Erkennungsscan für BigQuery im pausierten Modus erstellt. Anschließend haben Sie ein Tag erstellt, um sensible Daten in BigQuery zu kennzeichnen, und die Konfiguration des Erkennungsscans aktualisiert, um das erstellte Tag für automatisierte Scans zu verwenden. Zum Schluss haben Sie das erstellte Tag verwendet, um zusätzlichen Nutzerkonten bedingten Zugriff auf BigQuery-Daten zu gewähren.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu Sensitive Data Protection für BigQuery finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Schutz sensibler Daten mit BigQuery verwenden
• Ergebnisse zum Schutz sensibler Daten in BigQuery abfragen

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

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Anleitung zuletzt am 18. November 2024 aktualisiert

Lab zuletzt am 18. November 2024 getestet

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