データ セキュリティ

AI-SPMは、パブリックおよびプライベートのAI/生成AIの展開状況、推論データ、リスク要因に関する可視性を提供します。世界中でAIツールが大規模に導入されるなか、AIを活用したプロセスに関連する脆弱性とリスクを軽減するうえでAI-SPMは不可欠なものとなっています。詳細はこちら

アクセス制御では、厳格なポリシーを施行することで、役割やビジネス ニーズに基づいて許可されたユーザーのみが機密性の高いシステムやデータにアクセスできるようにします。効果的な制御は、ゼロトラスト セキュリティの基本原則の1つである最小特権アクセスの要です。詳細はこちら

認証は、パスワード、生体認証、セキュリティ トークンなどの1つ以上の方法でユーザーの本人確認を行うプロセスです。強力な多要素認証(MFA)は、ステルス性の高い脅威の主なベクトルである資格情報の窃取や悪用のリスクを軽減します。詳細はこちら

ブラウザー分離は、WebやSaaSアプリケーションにアクセスするための安全な環境を生み出します。ブラウザー セッションをネットワークから分離することで、マルウェア感染やデータ漏洩を防ぎ、管理対象外またはBYODのエンドポイントも含め、リモート ワーク環境やデバイスを保護します。詳細はこちら

CASBは、ユーザーとクラウド アプリのやり取りを監視および管理し、データ漏洩の防止、マルウェアの阻止、シャドーITの制御、危険な共有のブロック、セキュリティ ポリシーの施行、コンプライアンスの確保を担います。CASBを利用することで、IT部門はクラウドファーストの環境においてもデータを制御できるようになります。詳細はこちら

データ バックアップ システムは、システム障害やサイバー攻撃、自然災害が発生した際、価値または機密性の高いデータの損失に対するフェイルセーフとなります。バックアップは、復旧の迅速化、運用のダウンタイムや財務上の影響の軽減、信頼の維持に役立ちます。

DLPテクノロジーは、保存状態または転送中の機密データをシステム全体にわたり監視することで、機密データを不正なアクセス、転送、使用から守ります。データがこれまで以上に分散し、侵害が増加するなか、DLPはプライバシーとセキュリティを確保するために不可欠になっています。詳細はこちら

DSPMは、コンテキストを分析することで、脆弱性を特定し、コンプライアンスを確保するとともに、機密データの保護を強化します。リスクに関するリアルタイムのインサイトにより、現在の複雑な環境において進化する脅威からデータを保護します。詳細はこちら

検出および分類ツールは、データの発見とタグ付けによって、データの場所とそのリスク エクスポージャーの把握を支援します。このようなツールを使用することで、現在の広大なデータ エコシステムにおいても、セキュリティ対策の優先順位を付け、データ保護の規制を順守できます。詳細はこちら

暗号化は、プレーン データをスクランブルされた読み取り不可能な形式に変換する技術であり、保存データや転送中データを不正アクセス、公開、侵害から保護します。暗号化されたデータが傍受されたとしても、復号鍵を使わないと読み取れません。詳細はこちら

SSPMは、SaaSアプリケーションを適切に構成し、リスク ポスチャーを継続的に監視することで、SaaSアプリケーションを保護します。ワークフローの大部分でクラウド アプリが使用されるようになるなか、SSPMはSaaSアプリの脆弱性の削減、設定ミスの防止、コンプライアンスの維持を支援します。詳細はこちら

ゼロトラストでは、ネットワーク境界内の暗黙の信頼を排除することでデータ セキュリティを強化します。そして、厳格なアイデンティティー検証、最小特権アクセス、マイクロセグメンテーションを適用します。これらを組み合わせることで、認証されたユーザーとデバイスのみが機密データにアクセスできるようになり、内部脅威、資格情報の悪用、ラテラル ムーブメントなどのリスクを最小化できます。

ハイブリッド ワーク環境の機密データを保護するには、強力なアイデンティティーとアクセス管理、多要素認証、暗号化、エンドポイントの一元的な監視が求められます。また、不正アクセスや内部脅威などのリスクを軽減するには、統合されたゼロトラスト ポリシー、ロールベースのアクセス制御、情報漏洩防止(DLP)も欠かせません。

ゼロトラスト アーキテクチャーの採用による最小特権アクセスの適用、マイクロセグメンテーションの実装によるラテラル ムーブメントの制限、自動化ツールによるユーザー アクティビティーの監視によって、内部脅威からデータを保護することが可能です。ロールベースのアクセス制御を通じて、許可されたユーザーが職務に必要な機密データのみにアクセスできるようにすることで、リスクを一段と低減できます。

一般的なミスとして、境界ベースのセキュリティのみへの依存、エンドポイント セキュリティの軽視、クラウドの設定ミス、アイデンティティー管理やアクセス管理の不備などが挙げられます。特に、設定ミスとアクセス制御の不備は、攻撃者が機密データにアクセスしたり、業務を中断させたりするために悪用できる脆弱性を生み出すため、大多数の侵害の原因となっています。

クラウドベースのセキュリティは、柔軟性や拡張性を提供するほか、管理されたインフラを利用できることで利便性を発揮します。一方、オンプレミス ソリューションでは、データとインフラを直接制御できます。クラウド ソリューションでは、AIを活用した脅威検出とグローバルな冗長性を利用できますが、責任共有モデルとクラウド構成の管理にはプロアクティブな監視が必要です。一方、オンプレミスの場合は、現場レベルの直接的な形でセキュリティ運用を管理する必要があります。