DLPとは？仕組みとソリューション | Zscaler

データは現代の組織に不可欠な要素ですが、クラウドの採用とリモート ワークの普及により、機密データがあらゆる場所に分散しています。たった一度の侵害でも、財務、法的責任、評判に深刻な損害を招く可能性があり、さらにGDPR、HIPAA、PCI DSSなどのグローバル規制には厳しい罰則や厳格なコンプライアンス監査が課されています。

脅威環境は以下のとおり急速に拡大しています。

• 侵害の85%はシステムへの侵入、ソーシャル エンジニアリング、またはその他のエラーから始まるため、Webとメールを予防的に保護することが極めて重要です。
• 現在はWebトラフィックの95%以上が暗号化されており、脅威の87%以上が暗号化されたトラフィックに潜伏しています。
• AIを悪用した攻撃は前年比56%増加しており、AIによるディープフェイクを駆使したなりすましやAIを悪用したマルウェアがその増加をけん引しています。そのため、堅牢なAIとデータ防御が求められています。

機密データを保護するには、すべてのデータ チャネルにわたって、ユーザーのパフォーマンスを低下させることなく自動化された検出、継続的な分類、詳細なコンテンツ検査を実施する必要があります。

最新の統合型DLPは、リスクを軽減し、業務を効率化するとともに、クラウドへの移行を加速させる戦略的なビジネス基盤です。最新のプラットフォームは、以下のような測定可能な成果をもたらします。

• 侵害リスクの軽減：データをインラインと保存中に継続的に検査し、エンドポイント、Web、SaaS、クラウド環境における不正なデータの持ち出しを防止します。
• 管理業務の節約：断片化されたポイント製品をAIによる自動化された分類に置き換え、手動によるポリシー調整と誤検知を削減します。
• 脅威インシデントへの迅速な対応：行動コンテキストとコンテンツ検査を関連付けることで、リスクの高いデータ活動をリアルタイムで特定し、無効化します。
• 継続的な規制順守：あらかじめ構築された辞書テンプレートとリアルタイムの監視により、GDPR、HIPAA、PCI DSSへの準拠に関する監査を自動化します。

効果的な制御を実施するには、3つの運用状態すべてにおいてデータを保護する必要があります。

1. 使用中データ：ファイルの開封、作成、変更、印刷時にユーザーのデバイス上の使用中のデータを監視します。
2. 転送中データ：組織のネットワークや暗号化されたWeb接続、メール システムを通過する情報をスキャンします。
3. 保存データ：クラウド ストレージやリポジトリー、データベース、ローカル ドライブに存在する静的データを保護します。

ここからは、機密データを危険にさらす特定のチャネルと侵害の主な原因の詳細を解説します。

情報漏洩の主な経路

• メール システム：フィッシング攻撃は悪意のあるリンクや添付ファイルを駆使し、認証情報や機密ファイルを盗取します。
• SaaSプラットフォーム：Salesforce、Workday、Microsoft 365などのプラットフォームでアクセス制御の設定を誤ると、独自の業務記録が外部にさらされます。
• 生成AIと許可されていないSaaS: ChatGPTのようなパブリックAIモデルはユーザーのプロンプトを保持し、機密コードやPIIを外部プラットフォームに漏らすことがあります。
• リモート ワークと管理されていないデバイス：分散した従業員が管理されていないネットワークや個人のエンドポイントから組織のデータにアクセスすると、追跡不可能なアクセスのリスクが発生します。
• クラウドとマルチクラウド インフラ：AWS、Azure、Google Cloud Platform (GCP)のストレージ バケットやAPIは、セキュリティ設定にずれが生じると、外部にさらされる可能性があります。

データ侵害の発生方法

• フィッシングと認証情報の窃取：セキュリティ侵害の85%以上は、ユーザーの認証情報を収集するための欺瞞的なソーシャル エンジニアリング手法から始まります。
• ランサムウェアと二重脅迫：脅威アクターは重要なシステムを暗号化し、身代金要求に応じなければ盗んだデータを漏洩させると脅迫します。
• AIを悪用したエクスプロイト：サイバー犯罪者は生成AIを悪用して脆弱性スキャンを自動化し、高度に標的を絞ったスピアフィッシング メッセージを作成します。

機密データが危険にさらされる要因を理解したところで、次にDLPがどのように保護を提供するかを解説します。

DLPはデータの使用、共有、保存について監視し、制御します。最初にデータを検出し、機密性(財務記録や知的財産など)に基づいて分類を行います。そして、セキュリティ ポリシーを施行し、許可されたユーザーのみがそのデータにアクセス、共有、転送できるようにします。

DLPは暗号化されていないメール、不正なファイル共有、承認されていないチャネルへのデータ送信などのリスクを特定し、データ侵害を防止します。不審なアクティビティーを検出すると、リアル タイムでブロック、暗号化、セキュリティ チームへの通知を実行します。

DLPの検出手法

DLPが適切なタイミングで対応するには、機密データを特定できる必要があります。そのために、DLPテクノロジーは以下のような検出手法を活用しています。

• 従来の分類：事前定義された辞書とカスタム辞書のパターンを照合することで、クレジット カード番号、PII、PHIなどの機密データを特定し、制御します。
• AIを活用した分類：特に認識が難しいデータの検出を加速します。たとえば、AIモデルは文字起こしされた会話から機密情報をすばやく特定できます。
• 完全データ一致(EDM):社会保障番号、クレジット カード番号、口座情報などの参照データとコンテンツを照合します。
• インデックス文書一致(IDM):契約書や機密性の高いレポートなど、インデックス化されたドキュメントとの類似性についてコンテンツをスキャンします。
• 光学式文字認識(OCR):スキャンされた画像やPDF内の機密情報を検出します。

DLPソリューションと展開方法

DLPはどのデータ チャネルに対しても機能を適用できます。これは、基本的に各「種類」のテクノロジーが同じであるためです。DLPの種類はそれぞれの用途に応じたユース ケースと捉える方がわかりやすいでしょう。

• ネットワーク/インラインDLP:組織のネットワークを通過するデータを監視し、潜在的な漏洩や不審なフローのパターンを特定します。
• エンドポイントDLP:従業員のデバイスに保存されているデータや、そのデバイスを介してアクセスされるデータを保護します。
• メールDLP:メール チャネル経由の機密情報の漏洩を防止します。
• クラウドDLP:パブリック クラウドとハイブリッド クラウド環境で保存された機密データに関連するリスクに対応します。
• SaaS DLP:サードパーティーのSaaSアプリケーション内で使用される組織のデータを保護します。

クラウドとSaaSのユース ケースは比較的最近になって登場したもので、多くの組織が従来のネットワーク、エンドポイント、メールDLPとともにポイント ソリューションを導入していました。しかし、このアプローチはポリシー管理を複雑にし、保護のギャップなどの課題を引き起こす場合があります。

以下の表では、内部脅威の主なカテゴリーと、被害が発生する前にそれらを阻止するためにZscalerが提供する機能について説明します。

生成AIの利用が急増することで、新たな情報漏洩経路が発生します。従業員は独自のコード、財務予測、医療記録などをパブリックAIツールに頻繁にコピーしています。

Zscaler DLPは、生成AIプラットフォームに対して以下のような包括的な制御を提供します。

• インラインのAIプロンプト検査：ChatGPT、Claude、Geminiなどのツールに貼り付けられたテキストをスキャンし、送信前に機密性の高いパターンを検出します。
• きめ細かなアクセス ポリシー：承認済みAIアプリケーションと未承認AIアプリケーションに対して、読み取り専用、ブロック、選択的な伏せ字の制御を施行します。
• コピー＆ペーストとアップロードの制限：ユーザーが機密文書やデータベースのエクスポートを生成AIツールにアップロードすることを防止します。

マルチクラウド環境を保護するには、主要なプロバイダーすべてにおいて均一な可視性が必要です。Zscalerは、統合されたDLPとデータ セキュリティ ポスチャー管理(DSPM)をGoogle Cloud Platform (GCP)にネイティブに拡張し、AWSやAzureと併用しています。

• GCPのネイティブな保護：Zscaler DSPMはGoogle Cloud StorageとGCPデータベースに保存された機密性の高い構造化データと非構造化データを自動的に検出、分類、保護します。
• リアルタイムの検査：高速のクラウド インフラを活用し、プロキシによる遅延を発生させることなくインラインのDLPポリシーを施行します。

Zscaler Unified DLPは、Zero Trust Exchangeアーキテクチャーを基盤として構築されており、エンドポイント、Web、SaaS、メール、クラウド アプリケーションで完全な可視性とポリシー制御を提供します。

以下の競争優位性を獲得できます。

• 検知精度99.7%:誤検知と管理者のアラート疲れを最小限に抑えるAIエンジンを活用します。
• インシデント対応が44%高速化：行動分析とリアルタイムのポリシーの施行を組織のすべてのトラフィックで統合します。
• 暗号化トラフィックを完全にカバー：パフォーマンスやユーザー エクスペリエンスに影響を与えることなく、TLS/SSLで暗号化されたトラフィックを100%リアルタイムで検査します。
• ネイティブなSSE統合：DLPをセキュアWebゲートウェイ(SWG)、クラウド アクセス セキュリティ ブローカー(CASB)、ゼロトラスト ネットワーク アクセス(ZTNA)と統合します。

Zscalerが2025年のIDC MarketScapeでのDLPのリーダーの1社としての評価を獲得しました。IDC MarketScapeのDLP評価からレポート全文をご覧いただけます。