在 Amazon Glue Studio 外部使用敏感数据检测 - Amazon Glue
使用 Amazon 托管 PII 类型检测敏感数据检测使用 Amazon CustomEntityType PII 类型检测敏感数据检测 使用 detect() 方法所需的检测参数classifyColumns() 方法的检测参数
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

在 Amazon Glue Studio 外部使用敏感数据检测

Amazon Glue Studio 允许您检测敏感数据，但是，您也可以在 Amazon Glue Studio 之外使用敏感数据检测功能。

有关托管的敏感数据类型的完整列表，请参阅 Managed data types。

使用 Amazon 托管 PII 类型检测敏感数据检测

Amazon Glue 在一个 Amazon Glue ETL 任务中提供了两个 API。它们是 detect() 和 classifyColumns()。


  detect(frame: DynamicFrame, 
      entityTypesToDetect: Seq[String], 
      outputColumnName: String = "DetectedEntities",
      detectionSensitivity: String = "LOW"): DynamicFrame

 detect(frame: DynamicFrame, 
      detectionParameters: JsonOptions,
      outputColumnName: String = "DetectedEntities",
      detectionSensitivity: String = "LOW"): DynamicFrame
      
  classifyColumns(frame: DynamicFrame, 
      entityTypesToDetect: Seq[String], 
      sampleFraction: Double = 0.1, 
      thresholdFraction: Double = 0.1,
      detectionSensitivity: String = "LOW")

您可以使用 detect() API 来识别 Amazon 托管 PII 类型和自定义实体类型。将使用检测结果自动创建一个新列。classifyColumns() API 将返回一个映射，其中键是列名，值是检测到的实体类型列表。SampleFraction 表示扫描 PII 实体时要采样的一小部分数据，而 ThresholdFraction 表示为了将列标识为 PII 数据而必须满足的一小部分数据。

行级别检测

在示例中，该任务使用 detect() 和 classifyColumns() API 执行以下操作：

  • 从 Amazon S3 存储桶中读取数据并将其变成 DynamicFrame

  • 在 dynamicFrame 中检测“电子邮件”和“信用卡”的实例

  • 返回一个 dynamicFrame，其中包含原始值和一列，其中包含每行的检测结果

  • 将返回的 DynamicFrame 写入另一条路径 Amazon S3 


  import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
  import com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
  import com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
  import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
  import com.amazonaws.services.glue.util.Job
  import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
  import org.apache.spark.SparkContext
  import scala.collection.JavaConverters._
  import com.amazonaws.services.glue.ml.EntityDetector
  
  object GlueApp {
    def main(sysArgs: Array[String]) {
      val spark: SparkContext = new SparkContext()
      val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
      val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
      Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
      val frame= glueContext.getSourceWithFormat(formatOptions=JsonOptions("""{"quoteChar": "\"", "withHeader": true, "separator": ","}"""), connectionType="s3", format="csv", options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://pathToSource"], "recurse": true}"""), transformationContext="AmazonS3_node1650160158526").getDynamicFrame()
  
      val frameWithDetectedPII = EntityDetector.detect(frame, Seq("EMAIL", "CREDIT_CARD"))
  
      glueContext.getSinkWithFormat(connectionType="s3", options=JsonOptions("""{"path": "s3://pathToOutput/", "partitionKeys": []}"""), transformationContext="someCtx", format="json").writeDynamicFrame(frameWithDetectedPII)
  
      Job.commit()
    }
  }

使用精细操作进行行级别检测

示例中的作业将使用 detect() API 执行以下操作：

  • 从 Amazon S3 存储桶读取数据并将其转换为 dynamicFrame

  • 检测 dynamicFrame 中的“USA_PTIN”、“ BANK_ACCOUNT”、“USA_SSN”、“USA_PASSPORT_NUMBER”和“PHONE_NUMBER”等敏感数据类型

  • 返回一个 dynamicFrame，其中包含修改后的遮蔽值以及一个包含每行的检测结果的列

  • 将返回的 dynamicFrame 写入另一个 Amazon S3 路径

与上述 detect() API 不同的是，这将使用精细操作来检测实体类型。有关更多信息，请参阅 使用 detect() 方法所需的检测参数。

import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
import com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._
import com.amazonaws.services.glue.ml.EntityDetector

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]) {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    val frame = glueContext.getSourceWithFormat(formatOptions=JsonOptions("""{"quoteChar": "\"", "withHeader": true, "separator": ","}"""), connectionType="s3", format="csv", options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://pathToSource"], "recurse": true}"""), transformationContext="AmazonS3_node_source").getDynamicFrame()

    val detectionParameters = JsonOptions(
      """
        {
          "USA_DRIVING_LICENSE": [{
            "action": "PARTIAL_REDACT",
            "sourceColumns": ["Driving License"],
            "actionOptions": {
              "matchPattern": "[0-9]",
              "redactChar": "*"
            }
          }],
          "BANK_ACCOUNT": [{
            "action": "DETECT",
            "sourceColumns": ["*"]
          }],
          "USA_SSN": [{
            "action": "SHA256_HASH",
            "sourceColumns": ["SSN"]
          }],
          "IP_ADDRESS": [{
            "action": "REDACT",
            "sourceColumns": ["IP Address"],
            "actionOptions": {"redactText": "*****"}
          }],
          "PHONE_NUMBER": [{
            "action": "PARTIAL_REDACT",
            "sourceColumns": ["Phone Number"],
            "actionOptions": {
              "numLeftCharsToExclude": 1,
              "numRightCharsToExclude": 0,
              "redactChar": "*"
            }
          }]
        }
      """
    )

    val frameWithDetectedPII = EntityDetector.detect(frame, detectionParameters, "DetectedEntities", "HIGH")

    glueContext.getSinkWithFormat(connectionType="s3", options=JsonOptions("""{"path": "s3://pathToOutput/", "partitionKeys": []}"""), transformationContext="AmazonS3_node_target", format="json").writeDynamicFrame(frameWithDetectedPII)

    Job.commit()
  }
}

列级别检测

示例中的作业将使用 classifyColumns() API 执行以下操作：

  • 从 Amazon S3 存储桶读取数据并将其转换为 dynamicFrame

  • 在 dynamicFrame 中检测“电子邮件”和“信用卡”的实例

  • 将参数设置为对列进行 100% 采样，如果实体位于 10% 的单元格中，并且敏感性为“低”，则将其标记为已检测

  • 返回一个以列名为键，以检测到的实体类型列表为值的映射

  • 将返回的 dynamicFrame 写入另一个 Amazon S3 路径 

import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
import com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._
import com.amazonaws.services.glue.DynamicFrame
import com.amazonaws.services.glue.ml.EntityDetector

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]) {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    val frame = glueContext.getSourceWithFormat(formatOptions=JsonOptions("""{"quoteChar": "\"", "withHeader": true, "separator": ",", "optimizePerformance": false}"""), connectionType="s3", format="csv", options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://pathToSource"], "recurse": true}"""), transformationContext="frame").getDynamicFrame()
    
    import glueContext.sparkSession.implicits._

    val detectedDataFrame = EntityDetector.classifyColumns(
        frame, 
        entityTypesToDetect = Seq("CREDIT_CARD", "PHONE_NUMBER"), 
        sampleFraction = 1.0, 
        thresholdFraction = 0.1,
        detectionSensitivity = "LOW"
    )
    val detectedDF = (detectedDataFrame).toSeq.toDF("columnName", "entityTypes")
    val DetectSensitiveData_node = DynamicFrame(detectedDF, glueContext)

    glueContext.getSinkWithFormat(connectionType="s3", options=JsonOptions("""{"path": "s3://pathToOutput", "partitionKeys": []}"""), transformationContext="someCtx", format="json").writeDynamicFrame(DetectSensitiveData_node)

    Job.commit()
  }
}

使用 Amazon CustomEntityType PII 类型检测敏感数据检测

您可以通过 Amazon Studio 定义自定义实体。但是，要在 Amazon Studio 中使用此功能，必须先定义自定义实体类型，然后将定义的自定义实体类型添加到列表中entityTypesToDetect。

如果您的数据中有特定的敏感数据类型（例如“员工 ID”），则可以通过调用 CreateCustomEntityType() API 创建自定义实体。以下示例使用请求参数将自定义实体类型“EMPLOYEE_ID”定义到 CreateCustomEntityType() API：


  { 
      "name": "EMPLOYEE_ID",
      "regexString": "\d{4}-\d{3}",
      "contextWords": ["employee"]
  }

然后，通过将自定义实体类型 (EMPLOYEE_ID) 添加到 EntityDetector() API，修改任务以使用新的自定义敏感数据类型：


  import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
  import com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
  import com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
  import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
  import com.amazonaws.services.glue.util.Job
  import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
  import org.apache.spark.SparkContext
  import scala.collection.JavaConverters._
  import com.amazonaws.services.glue.ml.EntityDetector
  
  object GlueApp {
    def main(sysArgs: Array[String]) {
      val spark: SparkContext = new SparkContext()
      val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
      val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
      Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
      val frame= glueContext.getSourceWithFormat(formatOptions=JsonOptions("""{"quoteChar": "\"", "withHeader": true, "separator": ","}"""), connectionType="s3", format="csv", options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://pathToSource"], "recurse": true}"""), transformationContext="AmazonS3_node1650160158526").getDynamicFrame()
  
      val frameWithDetectedPII = EntityDetector.detect(frame, Seq("EMAIL", "CREDIT_CARD", "EMPLOYEE_ID"))
  
      glueContext.getSinkWithFormat(connectionType="s3", options=JsonOptions("""{"path": "s3://pathToOutput/", "partitionKeys": []}"""), transformationContext="someCtx", format="json").writeDynamicFrame(frameWithDetectedPII)
  
      Job.commit()
    }
  }
注意

如果定义的自定义敏感数据类型与现有托管实体类型的名称相同，则自定义敏感数据类型将优先并覆盖该托管实体类型的逻辑。

使用 detect() 方法所需的检测参数

此方法用于检测中的实体 DynamicFrame。它返回一个 DataFrame 包含原始值的新列和一个包含 PII 检测元数据的附加列 outputColumnName 。自定义屏蔽可以在Amazon Glue脚本中返回后完成，也可以改用带有细粒度操作的 DynamicFrame detect () API。

detect(frame: DynamicFrame, 
       entityTypesToDetect: Seq[String], 
       outputColumnName: String = "DetectedEntities",
       detectionSensitivity: String = "LOW"): DynamicFrame

参数：

  • fram e —（类型：DynamicFrame） DynamicFrame 包含待处理数据的输入。

  • entityTypesTo检测-（类型：[Seq[String]）要检测的实体类型列表。可以是托管式实体类型，也可以是自定义实体类型。

  • outputColumnName—（type:String，默认值：DetectedEntities“”）存储检测到的实体的列的名称。如果未提供，则默认列名为 “DetectedEntities”。

  • detectionSensitivity –（类型：String，选项：“低”或“高”，默认值：“低”）指定检测过程的灵敏度。有效选项为“低”或“高”。如果未提供此参数，则默认灵敏度设置为“低”。

outputColumnName 设置：

用于存储检测到的实体的列名。如果未提供，则默认列名为 “DetectedEntities”。对于输出列中的每一行，补充列都用以下键值对来包含了列名与检测到的实体元数据的映射：

  • entityType – 检测到的实体类型。

  • start – 检测到的实体在原始数据中的起始位置。

  • end – 检测到的实体在原始数据中的结束位置。

  • actionUsed – 对检测到的实体执行的操作（例如，“DETECT”、“REDACT”、“PARTIAL_REDACT”、“SHA256_HASH”）。

例如：

{
   "DetectedEntities":{
      "SSN Col":[
         {
            "entityType":"USA_SSN",
            "actionUsed":"DETECT",
            "start":4,
            "end":15
         }
      ],
      "Random Data col":[
         {
            "entityType":"BANK_ACCOUNT",
            "actionUsed":"PARTIAL_REDACT",
            "start":4,
            "end":13
         },
         {
            "entityType":"IP_ADDRESS",
            "actionUsed":"REDACT",
            "start":4,
            "end":13
         }
      ]
   }
}

使用精细操作的 detect() 方法的检测参数

此方法用于 DynamicFrame 使用指定的参数检测中的实体。它返回一个新 DataFrame 列，其原始值替换为屏蔽的敏感数据，以及一个包含 PII 检测元数据的附加列outputColumnName。

detect(frame: DynamicFrame, 
       detectionParameters: JsonOptions,
       outputColumnName: String = "DetectedEntities",
       detectionSensitivity: String = "LOW"): DynamicFrame

参数：

  • fram e —（类型：DynamicFrame）： DynamicFrame 包含待处理数据的输入。

  • detectionParameters –（类型：JsonOptions）：为检测进程指定参数的 JSON 选项。

  • outputColumnName—（type:String，默认值："DetectedEntities“）：将存储检测到的实体的列的名称。如果未提供，则默认列名为 “DetectedEntities”。

  • detectionSensitivity –（类型：String，选项：“低”或“高”，默认值：“低”）：指定检测过程的灵敏度。有效选项为“低”或“高”。如果未提供此参数，则默认灵敏度设置为“低”。

detectionParameters 设置

如果未包含任何设置，则将使用默认值。

  • action –（类型：String，选项：“DETECT”、“REDACT”、“PARTIAL_REDACT”、“SHA256_HASH”）指定要对实体执行的操作。必需。请注意，对于执行遮蔽的操作（除“DETECT”之外的所有操作），每列只能执行一个操作。这是一种用于遮蔽合并后实体的预防措施。

  • sourceColumns –（类型：List[String]，默认值：[“*”]）要对实体执行检测的源列名列表。如果不存在，则默认为 [“*”]。如果使用的列名无效，则将引发 IllegalArgumentException。

  • sourceColumnsTo排除-（类型：List[String]）要对实体执行检测的源列名称列表。使用 sourceColumns 或 sourceColumnsToExclude。如果使用的列名无效，则将引发 IllegalArgumentException。

  • actionOptions – 基于指定操作的附加选项：

    • 对于“DETECT”和“SHA256_HASH”，不允许使用任何选项。

    • 对于“REDACT”：

      • redactText –（键入：String，默认值：“*****”）用于替换检测到的实体的文本。

    • 对于“PARTIAL_REDACT”：

      • redactChar –（类型：String，默认值：“*”）用于替换实体中每个检测到的字符的字符。

      • matchPattern –（类型：String）用于部分编辑的正则表达式模式。不能与 numLeftCharsToExclude 或结合使用numRightCharsToExclude。

      • numLeftCharsToExclude—（类型：String, integer）要排除的左侧字符数。不能与 matchPattern 组合使用，但可以与 numRightCharsToExclude 组合使用。

      • numRightCharsToExclude—（类型：String, integer）要排除的正确字符数。不能与 matchPattern 组合使用，但可以与 numRightCharsToExclude 组合使用。

outputColumnName 设置

查看 outputColumnName 设置

classifyColumns() 方法的检测参数

此方法用于检测中的实体 DynamicFrame。这将返回一个以列名为键，以检测到的实体类型列表为值的映射。返回此映射后可以在 Amazon Glue 脚本中进行自定义遮蔽。

classifyColumns(frame: DynamicFrame, 
                entityTypesToDetect: Seq[String], 
                sampleFraction: Double = 0.1, 
                thresholdFraction: Double = 0.1,
                detectionSensitivity: String = "LOW")

参数：

  • fram e —（类型：DynamicFrame） DynamicFrame 包含待处理数据的输入。

  • entityTypesTo检测-（类型：Seq[String]）要检测的实体类型列表。可以是托管式实体类型，也可以是自定义实体类型。

  • sampleFraction –（类型：Double，默认值：10%）扫描 PII 实体时的数据采样率。

  • thresholdFraction –（类型：Double，默认值：10%）：要将列标识为 PII 数据时必须达到的数据占比。

  • detectionSensitivity –（类型：String，选项：“低”或“高”，默认值：“低”）指定检测过程的灵敏度。有效选项为“低”或“高”。如果未提供此参数，则默认灵敏度设置为“低”。