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# 個人を特定できる情報 (PII) の特定と処理
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分析関数または機械学習モデルを構築する場合、個人を特定できる情報 (PII) データが公開されないようにするための保護が必要です。*PII* は、住所、銀行口座番号、電話番号など、個人を特定するために使用できる個人データです。たとえば、データアナリストやデータサイエンティストがデータセットを使用して一般的な人口統計情報を検出する場合、特定の個人の PII にアクセスすることはできません。

DataBrew は、データ準備プロセス中に PII データを難読化するデータマスキングメカニズムを提供します。組織のニーズに応じて、さまざまな PII データ秘匿化メカニズムを使用できます。PII データを難読化して、ユーザーが元に戻せないようにしたり、難読化を元に戻したりすることができます。

DataBrew で PII データを特定してマスキングするには、顧客が PII データの編集に使用できる一連の変換を構築する必要があります。このプロセスの一環として、DataBrew コンソールのデータ**プロファイルの概要**ダッシュボードに PII データ検出と統計情報を提供します。

次のデータマスキング手法を使用できます。
+ *置換* – PII データを他の真正な値に置き換えます。
+ *シャッフル* — 同じ列の値を異なる行にシャッフルします。
+ *確定的暗号化* – 確定的暗号化アルゴリズムを列値に適用します。確定的暗号化では、値に対して常に同じ暗号文が生成されます。
+ *確率的暗号化* – 確率的暗号化アルゴリズムを列値に適用します。確率的暗号化は、適用されるたびに異なる暗号文が生成されます。
+ *復号 —* 暗号化キーに基づいて列を復号します。
+ *Nulling out or delete* – 特定のフィールドを null 値に置き換えるか、列を削除します。
+ *マスキング —* 文字スクランブルを使用するか、列内の特定の部分をマスクします。
+ *ハッシュ* — ハッシュ関数を列値に適用します。

変換の使用の詳細については、[「個人を特定できる情報 (PII) レシピの手順](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/recipe-actions.pii.html)」を参照してください。検出可能なエンティティタイプのリストなど、プロファイルジョブを使用して PII を検出する方法の詳細については、*「プロファイルジョブ設定をプログラムで構築*する」の[「PII を設定するための EntityDetectorConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/profile.configuration.html#entity-detector-configuration)」セクションを参照してください。