分析个人身份信息 (PII) 泄露的原因

借助 Knowledge Catalog（以前称为 Dataplex Universal Catalog）中的数据沿袭功能，您可以跟踪数据在表和视图之间的移动情况，从而识别个人身份信息 (PII) 在何处跨越了安全边界。在本教程中，您将调查以下场景：用于创建账号、开具账单和配送的消费者邮箱 (user_email) 泄露到组织级分析表中。您可以使用列级沿袭来跟踪公共 order_status_stats 表中公开的列，通过 status_counts_by_user_v 视图返回到将其与身份数据联接的转换过程。

准备工作

在开始本教程之前，您必须启用所需的 API，授予所需的 Identity and Access Management 角色，并在 Dataform 中运行示例数据转换以填充数据集。如需查看完整的设置说明，请参阅前提条件和设置。

使用 Lineage Explorer 分析个人信息泄露

准备好数据集后，使用 BigQuery 沿袭标签页跟踪个人信息泄露情况。

在此示例中，您将公共表中的 user_email 列追溯到其来源：

  1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 BigQuery 页面：
  2. 使用搜索字段查找 order_status_stats 表。
  3. 点击沿袭标签页。
  4. 在谱系探索器窗格中，执行以下操作：
    1. 在列级谱系部分中，从列表中选择 user_email 列名称。
    2. 在方向部分，选择上游方向。
    3. 点击应用。
  5. 在图表中回溯一步。该图显示，电子邮件是从 status_counts_by_user_v 中间视图中提取的。
  6. 点击视图与其上游依赖项之间的处理节点。该过程节点显示，在匿名订单数据和包含身份信息的表之间发生了联接操作。

该沿袭证明个人信息从受限功能表进入更广泛的分析架构，未经授权的用户可以在其中看到这些信息。

如需详细了解如何使用数据沿袭图直观呈现数据，请参阅沿袭图视图。