Quay lại bộ đề
Question #170 Topic 1
You have one BigQuery dataset which includes customers’ street addresses. You want to retrieve all occurrences of street addresses from the dataset. What should you do?
Bạn có một dataset BigQuery chứa địa chỉ đường phố của khách hàng. Bạn muốn truy xuất tất cả các lần xuất hiện của địa chỉ đường phố từ dataset đó. Bạn nên làm gì?
A
Write a SQL query in BigQuery by using REGEXP_CONTAINS on all tables in your dataset to find rows where the word “street” appears.
Viết truy vấn SQL trong BigQuery sử dụng REGEXP_CONTAINS trên tất cả các bảng trong dataset của bạn để tìm các hàng có xuất hiện từ “street”.
B
Create a deep inspection job on each table in your dataset with Cloud Data Loss Prevention and create an inspection template that includes the STREET_ADDRESS infoType.
Tạo một công việc kiểm tra chuyên sâu (deep inspection job) trên từng bảng trong dataset của bạn bằng Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) và tạo một template kiểm tra bao gồm infoType STREET_ADDRESS.
C
Create a discovery scan configuration on your organization with Cloud Data Loss Prevention and create an inspection template that includes the STREET_ADDRESS infoType.
Tạo một cấu hình quét khám phá (discovery scan configuration) trên tổ chức của bạn bằng Cloud Data Loss Prevention và tạo một template kiểm tra bao gồm infoType STREET_ADDRESS.
D
Create a de-identification job in Cloud Data Loss Prevention and use the masking transformation.
Tạo một công việc khử nhận dạng (de-identification job) trong Cloud Data Loss Prevention và sử dụng chuyển đổi che giấu (masking transformation).
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Để nhận diện và định vị chính xác tất cả các vị trí chứa địa chỉ đường phố (PII nhạy cảm) trong một dataset BigQuery, công cụ phù hợp nhất là Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP):
- STREET_ADDRESS infoType: Cloud DLP cung cấp các
infoTypetích hợp sẵn để phân loại dữ liệu nhạy cảm.STREET_ADDRESSđược thiết kế để tìm kiếm địa chỉ đường phố của con người một cách thông minh (sử dụng ngữ cảnh và ML thay vì chỉ tìm các từ khóa tĩnh). - Inspection Job: Một tác vụ kiểm tra (inspection job) trên từng bảng sẽ quét toàn bộ dữ liệu để báo cáo chi tiết các giá trị khớp với infoType đó.
- Tại sao chọn B: Đây là giải pháp trực tiếp quét từng bảng trong dataset để phát hiện và liệt kê tất cả các lần xuất hiện của địa chỉ.
- Tại sao A sai: Rất thủ công và không chính xác. Địa chỉ có thể kết thúc bằng "Rd.", "Avenue", "St.", "Highway", hoặc viết tắt. Việc tìm kiếm từ "street" đơn thuần sẽ bỏ sót rất nhiều địa chỉ và trả về nhiều kết quả nhiễu.
- Tại sao C sai: Cấu hình khám phá cấp tổ chức (discovery scan at organization level) dùng để lập hồ sơ dữ liệu tổng quan tự động cho toàn bộ GCP project/organization, không tối ưu cho mục tiêu truy xuất cục bộ trên một dataset cụ thể hiện có.
- Tại sao D sai: De-identification dùng để mã hóa/che giấu (mask) dữ liệu nhằm bảo mật, không phải là tác vụ để truy xuất danh sách các lần xuất hiện.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)