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# Permettre la rédaction de données sensibles et le traitement des messages en vol
Connect Customer prend en charge le traitement des messages qui intercepte et modifie les messages de chat avant qu'ils ne parviennent aux participants. Cette fonctionnalité permet la rédaction automatique des données sensibles et le traitement personnalisé des messages, aidant ainsi les entreprises à respecter les normes de conformité et de sécurité.
## Options de traitement
Voici les options de traitement, ainsi que les caractéristiques de chaque option :
**Built-in rédaction de données sensibles**
+ Détecte et supprime automatiquement les catégories configurables d'informations sensibles, telles que les numéros de carte de crédit et les noms
+ Supporte plusieurs langues, y compris les variantes anglaise, française, portugaise, allemande, italienne et espagnole. Pour obtenir la liste des langues prises en charge par la rédaction de Conversational Analytics, consultez. [Langues prises en charge par les fonctionnalités de Connect Customer](supported-languages.md)
+ Choisissez de supprimer les entités de données sensibles sélectionnées ou toutes
+ Remplacez par des espaces réservés génériques ([PII]) ou des espaces réservés spécifiques à l'entité ([NAME], [CREDIT\_CARD])
**Processeurs de messages personnalisés (via Lambda)**
Avec un processeur Lambda personnalisé, vous avez la liberté de transformer les messages comme vous le souhaitez. Une copie de chaque message est envoyée à votre fonction Lambda, et si une réponse valide est reçue dans le délai imparti, le contenu de la réponse devient la nouvelle forme canonique de ce message.
Cela permet des cas d'utilisation tels que :
+ Traduction linguistique via des services tiers
+ Filtrage des grossièretés
+ AI/LLM-powered transformation du message
+ Business-specific modifications des messages
Pour plus d'informations sur Lambda, consultez [Qu'est-ce que Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) ? dans le guide du *développeur Lambda*.
## Comment ça marche
Lorsque le traitement des messages est activé, chaque message en texte brut, markdown et JSON passe par le processeur configuré avant d'être remis aux participants. Le processeur peut modifier, approuver ou rejeter le message. En cas d'échec du traitement, vous pouvez configurer si le message original non traité est remis ou supprimé.
Le traitement des messages reste actif pendant toute la durée du chat, même si un segment de contact individuel prend fin (par exemple, lors d'un transfert). Le traitement ne s'applique pas rétroactivement aux messages envoyés avant son activation.
**Note**
Lorsque la rédaction intégrée et un processeur de message personnalisé sont activés simultanément, la sortie de la rédaction devient l'entrée du processeur personnalisé.
## Configuration du traitement des messages
Vous pouvez activer le traitement des messages à l'aide de l'une des méthodes suivantes :
+ **Bloc de flux** : utilisez le bloc de flux **Définir le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement**. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Bloc de flux dans Connect Customer : définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement](set-recording-analytics-processing-behavior.md).
+ **API** — Appelez l'`StartContactMediaProcessing`API pour l'activation programmatique. Pour plus d'informations, consultez la *référence [StartContactMediaProcessing](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartContactMediaProcessing.html)de l'API Connect Customer*.
Pour arrêter le traitement des messages avant la fin du chat, appelez l'`StopContactMediaProcessing`API. Pour plus d'informations, consultez la *référence [StopContactMediaProcessing](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContactMediaProcessing.html)de l'API Connect Customer*.
**Note**
Les `StopContactMediaProcessing` API `StartContactMediaProcessing` et sont destinées uniquement aux processeurs de messages personnalisés (BYOP). Built-in la rédaction est configurée exclusivement via le bloc de flux.
## Activez la suppression intégrée des données sensibles
In-flight la rédaction de données sensibles est alimentée par Conversational Analytics. Pour l'activer, configurez le bloc de flux **Définir le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement** avec les paramètres suivants :
1. **Sélectionnez une action** : Choisissez`Set recording and analytics behavior`.
1. **Sélectionnez le canal** : Choisissez`Chat`.
1. **Activer l'analyse conversationnelle** : sélectionnez **Activer l'analyse conversationnelle.**
1. Sous **Configurer l'analyse conversationnelle** > Rédaction > **Rédaction** des **In-flight messages : sélectionnez **Activer** la rédaction** en cours de route.
Pour plus d'informations sur la manière dont Conversational Analytics expédie les données sensibles, consultez. [Activation de l’expurgation de données sensibles](enable-analytics.md#enable-redaction)
## Création d'un processeur de messages personnalisé
Vous pouvez créer une fonction Lambda personnalisée qui transforme les messages en cours de route. Les processeurs personnalisés peuvent effectuer n'importe quelle transformation, telle que la traduction linguistique, le filtrage des grossièretés ou l'amélioration des AI-powered messages.
**Ajoutez d'abord la fonction Lambda à votre instance**
Avant d'utiliser un processeur Lambda personnalisé, vous devez l'ajouter à votre instance Connect Customer. Dans la console Connect Customer, choisissez **Flows**, choisissez les **fonctions Lambda**, puis sélectionnez le cas d'utilisation **Custom processor** Lambda.
### Étape 1 : Création de votre fonction Lambda
**Note**
Connect Customer respecte le délai d'expiration configuré pour votre fonction Lambda, qui doit être compris entre 3 secondes et 3 minutes.
Votre processeur Lambda personnalisé reçoit un événement d'entrée au format suivant :
```
{
"version": "1.0",
"instanceId": "string",
"associatedResourceArn": "string",
"chatContent": {
"absoluteTime": "string",
"content": "string",
"contentType": "string",
"id": "string",
"participantId": "string",
"displayName": "string",
"participantRole": "string",
"initialContactId": "string",
"contactId": "string"
}
}
```
Votre fonction Lambda doit renvoyer une réponse au format suivant :
```
{
"status": "PROCESSED | APPROVED | REJECTED",
"result": {
"processedChatContent": {
"content": "string",
"contentType": "text/plain | text/markdown | application/json"
}
}
}
```
Le contenu traité remplace le message d'origine lorsqu'il est publié pour les participants au chat.
### Étape 2 : accorder au client Connect l'autorisation d'appeler votre fonction Lambda
Vous devez autoriser le client Connect à appeler votre fonction Lambda :
1. Dans la console Connect Customer, choisissez votre instance.
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Flux**.
1. Dans la section **Lambda**, sélectionnez votre fonction Lambda.
1. Sous **Lambda Usecase**, sélectionnez. `Custom Processor Lambda`
Vous pouvez également utiliser l'`CreateIntegrationAssociation`API avec `IntegrationType` set to`MESSAGE_PROCESSOR`. Pour plus d'informations, consultez la *référence [CreateIntegrationAssociation](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateIntegrationAssociation.html)de l'API Connect Customer*.
### Étape 3 : Activez votre fonction Lambda
Choisissez l'une des méthodes suivantes pour activer votre processeur personnalisé :
**Option 1 : utiliser le bloc de flux**
Configurez le bloc de flux **Définir le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement** avec les paramètres suivants :
1. **Sélectionnez une action** : Choisissez`Set message processor`.
1. **Sélectionnez le canal** : Choisissez`Chat`.
1. **Activer le traitement** : cochez la case.
1. **ARN de la fonction** : sélectionnez votre fonction Lambda.
1. Gestion **des échecs de traitement** : choisissez de délivrer le message original non traité ou de le supprimer en cas d'échec du traitement.
**Option 2 : utiliser l' StartContactMediaProcessingAPI**
Vous pouvez également activer le traitement des messages en appelant l'`StartContactMediaProcessing`API. Cela nécessite votre ID d'instance, l'ID de contact du chat, l'ARN du processeur Lambda et un mode de défaillance. Pour plus d'informations, consultez la *référence [StartContactMediaProcessing](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartContactMediaProcessing.html)de l'API Connect Customer*.
## Informations supplémentaires
### Stockage des transcriptions
+ Les messages de chat traités remplacent les messages d'origine dans le dossier S3 Chat Transcriptions : `/connect///`
+ La transcription du chat non traitée (originale) est stockée dans un dossier S3 distinct : `/connect//Unprocessed/`
### Considérations importantes
+ Le traitement des messages reste actif pendant toute la durée du chat, même si un segment de contact individuel prend fin (par exemple, lors d'un transfert).
+ `StartContactMediaProcessing`et le bloc de flux **Définir le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement** ne traitent pas rétroactivement les messages précédents.
+ Pour arrêter le traitement des messages avant la fin du chat, appelez l'[StopContactMediaProcessing](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContactMediaProcessing.html)API.
+ Le traitement des messages n'est pas disponible dans la région AWS GovCloud (US-West).