Schutz sensibler Daten

Sensible Daten ermitteln und schützen

Ein vollständig verwalteter Dienst zum einfachen Auffinden, Klassifizieren und Schützen Ihrer wertvollen Datenbestände. 

Testen Sie unseren Erkennungsdienst für BigQuery. Scannen Sie dafür eine einzelne Tabelle Ihrer Wahl und erstellen Sie dazu ein Profil. 

Features

Automatische Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten

Überwachen Sie Ihre Daten-Assets kontinuierlich in der gesamten Organisation, in ausgewählten Organisationsordnern oder in einzelnen Projekten. Leistungsstarke und nutzerfreundliche UI in der Cloud Console. Mit Daten-Asset-Profilen können Sie Ihre Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Einstellungen verbessern. Sie können aus über 150 vordefinierten Detektoren wählen oder eigene Typen hinzufügen, die Erkennungsschwellen anpassen und Erkennungsregeln erstellen, die Ihren Anforderungen entsprechen und das Rauschen reduzieren.

Sensitive Data Intelligence für Sicherheitsbewertungen

Der Schutz sensibler Daten ist umfassend in die Risiko-Engine von Security Command Center Enterprise eingebunden. Mit dieser leistungsstarken Kombination werden Ihre Daten kontinuierlich überwacht, Ihre hochwertigen Assets lokalisiert, Sicherheitslücken analysiert und reale Angriffsszenarien simuliert werden. Mit diesen Informationen können Sie proaktiv auf Sicherheitsstatus- und Bedrohungsrisiken reagieren und die für Ihr Unternehmen wichtigen Daten schützen.

Leistungsstarke und flexible Maskierung Ihrer KI-/ML-Arbeitslasten

Der Schutz sensibler Daten bietet Tools, mit denen Sie bestimmte sensible Elemente in Ihren Daten klassifizieren und de-identifizieren können. Mit dieser detaillierten Datenminimierung können Sie Daten für das Training von KI-Modellen vorbereiten oder Kundenkennungen in Chats, Feedback, generative KI-Prompts und generierten Antworten schützen, um sicherzustellen, dass Sie die gesetzlichen Bestimmungen und internen Richtlinien einhalten.

De-Identifikation, Maskierung, Tokenisierung und Bucketing

Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre Assets mit einem datenorientierten Ansatz schützen. Mit der De-Identifikation können Sie Ihre Daten transformieren, um das Datenrisiko zu verringern und gleichzeitig den Datennutzen zu erhalten. Darüber hinaus können Sie Statistiken verwenden, um detaillierte Zugriffs- oder dynamische Maskierungsrichtlinien auf Spaltenebene anzuwenden.

Mit der DLP API Anwendungsfälle überall, in der Cloud oder außerhalb der Cloud abdecken

Cloud Data Loss Prevention und die DLP API sind Teil des Schutzes sensibler Daten. Nutzen Sie die integrierte Unterstützung der DLP API für verschiedene Google Cloud-Dienste. Darüber hinaus ermöglichen die Methoden für Inline-Inhalte der DLP API die Unterstützung zusätzlicher Datenquellen, benutzerdefinierter Arbeitslasten und Anwendungen innerhalb und außerhalb der Cloud.

Optionstabelle

DiensttypBeschreibungEmpfohlene Verwendung

Auffinden sensibler Daten

Wird zum Erkennen, Scannen und Klassifizieren großen Datenmengen verwendet

Monitoring von sensiblen Daten für eine große Menge von Assets, z. B. für Ihr gesamtes Data Warehouse

Speicherprüfung

Zielgerichtete, fokussierte Prüfung zum Finden aller Datenelemente in Speichersystemen von Google Cloud

Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie in Google Cloud gespeicherten Chatprotokollen

Hybridprüfung

Zielgerichtete, fokussierte Prüfung, damit Sie jedes Datenelement in Speichersystemen außerhalb von Google Cloud finden können

Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie Chatprotokollen, die außerhalb von Google Cloud gespeichert sind

Inhaltsprüfung

Synchrone, zustandslose Prüfung von Daten von überall aus

Prüfungen nahezu in Echtzeit oder Einbindung in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines 

De-Identifikation von Inhalten

Synchrone, zustandslose Transformation von Daten von überall aus

Maskierung, Tokenisierung, De-Identifikation nahezu in Echtzeit oder Integration in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines

Weitere Informationen zur Erkennung sensibler Daten

Auffinden sensibler Daten

Beschreibung

Wird zum Erkennen, Scannen und Klassifizieren großen Datenmengen verwendet

Empfohlene Verwendung

Monitoring von sensiblen Daten für eine große Menge von Assets, z. B. für Ihr gesamtes Data Warehouse

Speicherprüfung

Beschreibung

Zielgerichtete, fokussierte Prüfung zum Finden aller Datenelemente in Speichersystemen von Google Cloud

Empfohlene Verwendung

Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie in Google Cloud gespeicherten Chatprotokollen

Hybridprüfung

Beschreibung

Zielgerichtete, fokussierte Prüfung, damit Sie jedes Datenelement in Speichersystemen außerhalb von Google Cloud finden können

Empfohlene Verwendung

Untersuchungen oder Umgang mit hochwertigen unstrukturierten Daten wie Chatprotokollen, die außerhalb von Google Cloud gespeichert sind

Inhaltsprüfung

Beschreibung

Synchrone, zustandslose Prüfung von Daten von überall aus

Empfohlene Verwendung

Prüfungen nahezu in Echtzeit oder Einbindung in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines 

De-Identifikation von Inhalten

Beschreibung

Synchrone, zustandslose Transformation von Daten von überall aus

Empfohlene Verwendung

Maskierung, Tokenisierung, De-Identifikation nahezu in Echtzeit oder Integration in benutzerdefinierte Arbeitslasten, Anwendungen oder Pipelines

Weitere Informationen zur Erkennung sensibler Daten

Funktionsweise

Um den Schutz sensibler Daten zu nutzen, verwenden Sie einen der Dienste, wie z.B. Discovery, um Ihre Daten auf sensible Elemente zu prüfen. Sie können Aktionen nach dem Scan aktivieren, einschließlich Benachrichtigung und automatische Veröffentlichung in Systemen wie Chronicle, Security Command Center und Pub/Sub.

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Gängige Einsatzmöglichkeiten

Bewusstsein für Ihre sensiblen Daten schaffen

Discovery: kontinuierliche Sichtbarkeit Ihrer sensiblen Daten

Datenrisiken in Ihrer Organisation verstehen und verwalten. Durch kontinuierliches Datenmonitoring in Ihrem gesamten Unternehmen können Sie fundiertere Entscheidungen treffen, Datenrisiken verwalten und reduzieren und Compliance-Vorgaben einhalten. Sie müssen weder Jobs noch Aufwand verwalten, können sich also ganz auf die Ergebnisse und Ihr Unternehmen konzentrieren.

Informationen zur Erkennung
Erkennung

Discovery: kontinuierliche Sichtbarkeit Ihrer sensiblen Daten

Datenrisiken in Ihrer Organisation verstehen und verwalten. Durch kontinuierliches Datenmonitoring in Ihrem gesamten Unternehmen können Sie fundiertere Entscheidungen treffen, Datenrisiken verwalten und reduzieren und Compliance-Vorgaben einhalten. Sie müssen weder Jobs noch Aufwand verwalten, können sich also ganz auf die Ergebnisse und Ihr Unternehmen konzentrieren.

Informationen zur Erkennung
Erkennung

Datenspeicher überprüfen

Detaillierte Prüfung von strukturierten und unstrukturierten Daten

Unterziehen Sie Daten in Speichersystemen einer gründlichen Prüfung und untersuchen Sie einzelne Ergebnisse.
Inspektionsscan planen
Nachdenkende Person

Detaillierte Prüfung von strukturierten und unstrukturierten Daten

Unterziehen Sie Daten in Speichersystemen einer gründlichen Prüfung und untersuchen Sie einzelne Ergebnisse.
Inspektionsscan planen
Nachdenkende Person

Sensible Anomalien verstehen

Analyse des Datenschutzrisikos Ihrer Daten

Daten im Hinblick auf Datenschutz- und Re-Identifikationsrisiken bewerten. Mithilfe von Risikoanalysen können Sie erkennen, wie Größe, Form und Verteilung der Daten das Risiko einer Re-Identifikation erhöhen können.
Informationen zur Re-Identifikations-Risikoanalyse
Grafik

Analyse des Datenschutzrisikos Ihrer Daten

Daten im Hinblick auf Datenschutz- und Re-Identifikationsrisiken bewerten. Mithilfe von Risikoanalysen können Sie erkennen, wie Größe, Form und Verteilung der Daten das Risiko einer Re-Identifikation erhöhen können.
Informationen zur Re-Identifikations-Risikoanalyse
Grafik

De-Identifikation automatisieren

Strukturierte und unstrukturierte Daten de-identifizieren

De-identifizierte Kopien von Cloud Storage-Daten erstellen. De-identifizieren Sie Cloud Storage-Objekte, ‑Ordner und ‑Buckets, ohne eine eigene Pipeline oder benutzerdefinierten Code ausführen zu müssen.
Einfachere De-Identifikation von Cloud Storage-Daten
Laufende Personen

    Strukturierte und unstrukturierte Daten de-identifizieren

    De-identifizierte Kopien von Cloud Storage-Daten erstellen. De-identifizieren Sie Cloud Storage-Objekte, ‑Ordner und ‑Buckets, ohne eine eigene Pipeline oder benutzerdefinierten Code ausführen zu müssen.
    Einfachere De-Identifikation von Cloud Storage-Daten
    Laufende Personen

      Erweiterte Maskierung und De-Identifikation

      Klassifizierung und De-Identifikation in einer BigQuery-UDF ausführen

      Daten beim Abfragen mit einer Remote-Funktion de-identifizieren Prüfen, de-identifizieren und tokenisieren Sie BigQuery-Daten aus Echtzeit-Abfrageergebnissen, um die Offenlegung sensibler Daten zu reduzieren.
      BigQuery-Daten zum Zeitpunkt der Abfrage de-identifizieren
      Grübelnder Mann

        Klassifizierung und De-Identifikation in einer BigQuery-UDF ausführen

        Daten beim Abfragen mit einer Remote-Funktion de-identifizieren Prüfen, de-identifizieren und tokenisieren Sie BigQuery-Daten aus Echtzeit-Abfrageergebnissen, um die Offenlegung sensibler Daten zu reduzieren.
        BigQuery-Daten zum Zeitpunkt der Abfrage de-identifizieren
        Grübelnder Mann

          De-Identifikation: Daten entfernen und tokenisieren

          Sensible Daten während der Migration zur Cloud schützen

          Geben Sie während der Migration zur Cloud weitere Arbeitslasten frei. Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre sensiblen Daten in strukturierten und unstrukturierten Arbeitslasten prüfen und klassifizieren. Mit De-Identifikationstechniken wie der Tokenisierung (Pseudonymisierung) können Sie Ihre Daten weiterhin zusammenführen oder analysieren. Durch die Verschleierung der sensiblen Rohdaten reduzieren Sie gleichzeitig das mit der Verarbeitung der Daten verbundene Risiko.

          Weitere Informationen zur De-Identifikation sensibler Daten
          De-Identifikation

          Sensible Daten während der Migration zur Cloud schützen

          Geben Sie während der Migration zur Cloud weitere Arbeitslasten frei. Mit dem Schutz sensibler Daten können Sie Ihre sensiblen Daten in strukturierten und unstrukturierten Arbeitslasten prüfen und klassifizieren. Mit De-Identifikationstechniken wie der Tokenisierung (Pseudonymisierung) können Sie Ihre Daten weiterhin zusammenführen oder analysieren. Durch die Verschleierung der sensiblen Rohdaten reduzieren Sie gleichzeitig das mit der Verarbeitung der Daten verbundene Risiko.

          Weitere Informationen zur De-Identifikation sensibler Daten
          De-Identifikation

          Wertvolle KI- und ML-Arbeitslasten schützen

          Daten für das Modelltraining vorbereiten

          Suchen Sie vor dem Modelltraining nach sensiblen Elementen und entfernen Sie sie aus Ihren Daten. Sie können die Datentypen an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen und bestimmen, welche Datentypen entfernt oder beibehalten werden sollen.
          Sensible Daten aus Texten entfernen
          Datenentfernung

          Daten für das Modelltraining vorbereiten

          Suchen Sie vor dem Modelltraining nach sensiblen Elementen und entfernen Sie sie aus Ihren Daten. Sie können die Datentypen an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen und bestimmen, welche Datentypen entfernt oder beibehalten werden sollen.
          Sensible Daten aus Texten entfernen
          Datenentfernung

          Sensible Datenelemente im Chat entfernen

          In Dialogflow CX klassifizieren und entfernen

          Sensible Daten aus unstrukturierten Chatlogs entfernen. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit unserer Inspektions- und De-Identifikations-Engine, um sensible Daten aus Ihren Dialogflow-Administratorlogs (Contact Center AI) zu entfernen.
          Weitere Informationen zum Entfernen sensibler Daten
          Diagramm

            In Dialogflow CX klassifizieren und entfernen

            Sensible Daten aus unstrukturierten Chatlogs entfernen. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit unserer Inspektions- und De-Identifikations-Engine, um sensible Daten aus Ihren Dialogflow-Administratorlogs (Contact Center AI) zu entfernen.
            Weitere Informationen zum Entfernen sensibler Daten
            Diagramm

              Preise

              PreisgestaltungDiscovery wird gemäß dem von Ihnen ausgewählten Preismodus abgerechnet. Die Preise für Prüfung und Transformation basieren auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Byte.
              Kategorie oder TypBeschreibungPreis in USD
              Erkennung

              Verbrauchsmodus

              0,03 $/GB

              Abomodus mit festem Tarif

              2500 $ / Einheit

              Prüfung und Transformation

              Bis zu 1 GB

              Kostenlos

              Prüfung von Google Cloud-Speichersystemen

              Starting at

              1 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Prüfung von Daten aus beliebigen Quellen (Hybridprüfung)

              Starting at

              3 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Inline-Inhaltsprüfung

              Starting at

              3 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              De-Identifikation von Inline-Inhalten

              Starting at

              2 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Risikoanalyse

              Sensible Daten analysieren, um Eigenschaften zu finden, die das Risiko der Identifizierung von Personen erhöhen können

              Keine Gebühren für den Schutz sensibler Daten* 

              Für Risikoanalysen werden BigQuery-Ressourcen eingesetzt. Daher wird die Nutzung von BigQuery in Rechnung gestellt.

              Weitere Informationen zu den Preisen für den Schutz sensibler Daten.

              Preisgestaltung

              Discovery wird gemäß dem von Ihnen ausgewählten Preismodus abgerechnet. Die Preise für Prüfung und Transformation basieren auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Byte.

              Erkennung
              Beschreibung

              Verbrauchsmodus

              Preis in USD

              0,03 $/GB

              Abomodus mit festem Tarif

              Beschreibung

              2500 $ / Einheit

              Prüfung und Transformation
              Beschreibung

              Bis zu 1 GB

              Preis in USD

              Kostenlos

              Prüfung von Google Cloud-Speichersystemen

              Beschreibung

              Starting at

              1 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Prüfung von Daten aus beliebigen Quellen (Hybridprüfung)

              Beschreibung

              Starting at

              3 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Inline-Inhaltsprüfung

              Beschreibung

              Starting at

              3 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              De-Identifikation von Inline-Inhalten

              Beschreibung

              Starting at

              2 $ / GB

              Niedriger mit Volumen

              Risikoanalyse
              Beschreibung

              Sensible Daten analysieren, um Eigenschaften zu finden, die das Risiko der Identifizierung von Personen erhöhen können

              Preis in USD

              Keine Gebühren für den Schutz sensibler Daten* 

              Für Risikoanalysen werden BigQuery-Ressourcen eingesetzt. Daher wird die Nutzung von BigQuery in Rechnung gestellt.

              Weitere Informationen zu den Preisen für den Schutz sensibler Daten.

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              So funktioniert der Schutz sensibler Daten.

              Erkennung sensibler Daten für Ihr Data Warehouse

              Sensible Daten in Cloud Storage de-identifizieren

              Testen Sie unser Klassifizierungssystem

              Anwendungsszenario

              Erfahren Sie, wie andere Unternehmen mit dem Schutz sensibler Daten Kosten senken, den ROI steigern und Innovationen vorantreiben


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