시작하기 전에
- 실습에서는 정해진 기간 동안 Google Cloud 프로젝트와 리소스를 만듭니다.
- 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지 기능이 없습니다. 실습을 종료하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
- 화면 왼쪽 상단에서 실습 시작을 클릭하여 시작합니다.
체크포인트
Redacting sensitive data from text content
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Create de-identify templates
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Configure job triggger and run dlp inspection
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실습 설정 안내 및 요구사항
계정과 진행 상황을 보호하세요. 이 실습을 실행하려면 항상 시크릿 브라우저 창과 실습 사용자 인증 정보를 사용하세요.
Sensitive Data Protection 시작하기: 챌린지 실습
실습 안내 및 작업
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ARC116
개요
챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.
챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.
100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.
설정 및 요건
실습 시작 버튼을 클릭하기 전에
다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.
실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.
이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.
- 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)
- 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)
챌린지 시나리오
여러분은 조직에서 주니어 클라우드 엔지니어로 일하고 있습니다. Sensitive Data Protection API의 강력한 감지 엔진을 사용하여 개인 식별 정보(PII) 및 기타 개인 정보 보호에 민감한 데이터를 보호하고 검사하는 임무를 맡은 클라우드 엔지니어팀의 일원입니다. 이 프로젝트의 일환으로 Google Cloud의 Sensitive Data Protection 서비스를 사용하여 텍스트에서 민감한 정보를 수정 및 익명화하고, 데이터 검사에 사용할 DLP 템플릿을 만들어야 합니다.
다음 작업을 완료하는 데 필요한 기술과 지식을 보유해야 합니다.
챌린지
이 챌린지에서는 민감한 정보를 수정 및 익명화하고 정형 데이터와 비정형 데이터를 검사할 템플릿을 만들어야 합니다.
다음 작업을 수행해야 합니다.
- 문자열과 파일을 검사하여 익명화를 수행합니다.
- 익명화 검사 템플릿을 만듭니다.
- DLP 검사를 실행하도록 작업 트리거를 구성합니다.
각 작업은 아래에 자세히 설명되어 있습니다. 좋은 결과가 있길 바랍니다.
작업 1. 텍스트 콘텐츠에서 민감한 정보 수정
이 작업을 완료하려면 프로젝트 ID의 환경 변수를 설정하고 Cloud Shell에서 승인 토큰을 가져옵니다.
-
다음 코드를 사용하여
redact-request.json이라는 JSON 파일을 만들고curl을 사용하여content:deidentify요청을 합니다. -
curl명령어 출력을redact-response.txt라는 파일에 저장합니다. -
출력 파일
redact-response.txt를 Cloud Storage 버킷에 업로드합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 2. DLP 검사 템플릿 만들기
이 작업에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 검사하는 데 사용되는 각 두 개의 익명화 템플릿을 만듭니다.
-
멀티 리전 > us(미국 내 여러 리전)에서
structured_data_template이라는 이름의 정형 데이터용 익명화 템플릿을 만듭니다. 이 템플릿에는 다음 두 가지 변환 규칙이 있습니다.
a. 첫 번째 변환 규칙:
| 매개변수 | 구성 |
|---|---|
| 변환 규칙 필드 | 은행 이름, 은행 코드 |
| 변환 유형 | 기본 필드 변환 |
| 변환 방법 | 문자로 마스킹 |
| 문자 마스킹 | # |
| 모든 문자 마스킹 | '모든 문자 마스킹' 체크박스를 선택하고 모든 문자를 무시하지 않음 |
b. 두 번째 변환 규칙:
| 매개변수 | 구성 |
|---|---|
| 변환 규칙 필드 | 메시지 |
| 변환 유형 | infoType 일치 |
| 변환 방법 | infoType 이름으로 교체 |
-
멀티 리전 > us(미국 내 여러 리전)에서
unstructured_data_template이라는 이름으로 비정형 데이터의 익명화 템플릿을 만듭니다. 템플릿은 다음과 같이 구성됩니다.
| 매개변수 | 구성 |
|---|---|
| 변환 규칙 | 바꾸기 |
| 문자열 값 | [수정됨] |
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 3. DLP 검사를 실행하도록 작업 트리거 구성
이 작업에서는 Cloud Data Loss Prevention API를 실행하기 위한 작업 트리거를 구성합니다.
-
dlp_job이라는 이름의 DLP 검사 작업 트리거를 만듭니다(멀티 리전 > us(미국 내 여러 리전)).
| 매개변수 | 구성 |
|---|---|
| 스토리지 유형 | Cloud Storage |
| 위치 유형 | 제외/포함 규칙(선택사항)으로 버킷 스캔 |
| Cloud Storage 입력 위치 | |
| 버킷 내에서 스캔되는 포함 객체의 비율 | 100% |
| 샘플링 방법 | 샘플링 없음 |
| 작업 | 익명화된 사본 만들기 사용 설정. 만든 두 템플릿의 이름을 적절한 상자에 입력합니다. |
| Cloud Storage 출력 위치 | |
| 일정 | 주기적인 일정(매주)으로 작업을 실행하는 트리거 만들기 |
- DLP 검사를 실행하고 Cloud Storage 버킷
의 다양한 폴더와 파일을 탐색하여 수정된 데이터를 확인합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
수고하셨습니다.
텍스트에서 민감한 정보를 수정하여 익명화하고, DLP 검사 템플릿을 만들고, 익명화를 수행하고 결과를 검토하도록 작업 트리거를 구성했습니다.
Google Cloud 교육 및 자격증
Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.
설명서 최종 업데이트: 2025년 5월 21일
실습 최종 테스트: 2025년 5월 21일
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