# 敏感数据发现
敏感数据发现功能提供函数gs_sensitive_data_discovery()和gs_sensitive_data_discovery_detail()，通过调用的不同函数，指定扫描对象和敏感数据分类器，得到对应扫描对象不同明细级别的敏感数据信息。
#### 使用敏感数据发现函数扫描数据
1. 创建扫描目标。 
   ```
   gaussdb=# CREATE SCHEMA test_schema1;
   gaussdb=# CREATE TABLE test_schema1.normal_table1 (email VARCHAR(50), phonenum text, creditcard bytea, name BPCHAR(50), encrypted_data NVARCHAR2(500));
   gaussdb=# INSERT INTO test_schema1.normal_table1 VALUES ('Gauss_1@huawei.com', '13345678901', '4951-7843-2960-0886', '高斯',  'r1Pj4DKQopSmZfSr/mXwieGcrE+O2iX3G04w1Tda0zqX/pD/Az90tLuvy0ZnCmUg0/Kl/g89ZqxxAZzta8jQ6bvicRpdXrDCQTHAfsXYSEScB9Idqtwh7kdm1LHq89qs');
   ```
   
   
2. 调用敏感数据发现函数扫描目标。 
   - 调用gs_sensitive_data_discovery()函数，扫描目标数据，返回统计的扫描结果。
     ```
     gaussdb=# SELECT * FROM gs_sensitive_data_discovery('test_schema1.normal_table1',  'all');
                target           | percentage_of_sensitive_data |                               classifier_type_distribution                               
     ----------------------------+------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------
      test_schema1.normal_table1 | 5/5                          |  Email: 1/5  CreditCard: 1/5  PhoneNumber: 1/5  ChineseName: 1/5  EncryptedContent: 1/5 
     (1 row)
     ```
     
   
   - 调用gs_sensitive_data_discovery_detail()函数，扫描目标数据，返回详细的扫描结果。
     ```
     gaussdb=# SELECT * FROM gs_sensitive_data_discovery_detail('test_schema1',  'all');
         schema    |     table     |    column      |    classifier    | laws_and_regulations 
     --------------+---------------+----------------+------------------+----------------------
      test_schema1 | normal_table1 | email          | Email            | GDPR
      test_schema1 | normal_table1 | phonenum       | PhoneNumber      | GDPR
      test_schema1 | normal_table1 | creditcard     | CreditCard       | GDPR
      test_schema1 | normal_table1 | name           | ChineseName      | GDPR
      test_schema1 | normal_table1 | encrypted_data | EncryptedContent | GDPR
     (5 rows)
     ```
     
   
   
   
   
3. 清理数据。 
   ```
   gaussdb=# DROP TABLE test_schema1.normal_table1;
   gaussdb=# DROP SCHEMA test_schema1;
   (3 row)
   ```