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Registe-se hoje mesmoDeteção e mascaramento de PII
APLICA-SE A: 
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Sugestão
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Este artigo descreve um modelo de solução que você pode usar para detetar e mascarar dados PII em seu fluxo de dados com os serviços de IA do Azure.
Este modelo recupera um conjunto de dados da origem do Azure Data Lake Storage Gen2. Em seguida, um corpo de solicitação é criado com uma coluna derivada e uma transformação de chamada externa chama os serviços de IA do Azure e mascara PII antes de carregar para o coletor de destino.
O modelo contém uma atividade:
- Fluxo de dados para detetar e mascarar dados PII
Este modelo define 3 parâmetros:
- sourceFileSystem é o caminho da pasta onde os arquivos são lidos do armazenamento de origem. Você precisa substituir o valor padrão pelo seu próprio caminho de pasta.
- sourceFilePath é o caminho da subpasta onde os arquivos são lidos do armazenamento de origem. Você precisa substituir o valor padrão pelo seu próprio caminho de subpasta.
- sourceFileName é o nome do arquivo que você gostaria de transformar. Você precisa substituir o valor padrão pelo seu próprio nome de arquivo.
- URL e chave do ponto de extremidade do recurso dos serviços de IA do Azure (crie um novo recurso aqui)
Vá para deteção e mascaramento de PII de modelo rolando pela galeria de modelos ou filtrando o modelo.
Use a lista suspensa para criar uma Nova conexão com seu armazenamento de armazenamento de origem ou escolha uma conexão existente. O armazenamento de armazenamento de origem é de onde você deseja ler os arquivos.
Clicar em Novo exigirá que você crie uma nova conexão de serviço vinculado.
Use a lista suspensa para criar uma Nova conexão com seu recurso de serviços de IA do Azure ou escolha uma conexão existente. Você precisará de uma URL de ponto de extremidade e uma chave de recurso para criar essa conexão.
Clicar em Novo exigirá que você crie uma nova conexão de serviço vinculado. Certifique-se de inserir a URL do ponto de extremidade do recurso e a chave do recurso sob o cabeçalho de autenticação Ocp-Apim-Subscription-Key.
Selecione Usar este modelo para criar o pipeline.
Você deve ver o seguinte pipeline:
Clicar na atividade de fluxo de dados mostrará o seguinte fluxo de dados:
Ative a depuração do fluxo de dados.
Atualize os parâmetros nas configurações de depuração e salve.
Visualize os resultados na Visualização de dados.
Quando os resultados da visualização de dados estiverem conforme o esperado, atualize os Parâmetros.
Retorne ao pipeline e selecione Depurar. Analise os resultados e publique.
Recursos adicionais
Formação
Percurso de aprendizagem
Integração de dados em escala do Azure Data Factory - Training
Integração de dados em escala com o Azure Data Factory ou o Pipeline do Azure Synapse
Certificação
Certificado pela Microsoft: Azure Data Scientist Associate - Certifications
Gerencie a ingestão e a preparação de dados, o treinamento e a implantação de modelos e o monitoramento de soluções de aprendizado de máquina com Python, Azure Machine Learning e MLflow.