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データ セキュリティとは
データ セキュリティとは、データ侵害やフィッシング、ランサムウェア攻撃、内部脅威などのセキュリティ リスクから機密データを保護するためのセキュリティ対策全般を指します。また、HIPAAやGDPRなどのコンプライアンス フレームワークを活用してデータ プライバシーを確保しながら、監査プロセスを合理化します。
Key Takeaways
• Widespread usage of cloud, SaaS, and generative AI applications has expanded the enterprise attack surface. With a robust data security program, organizations can protect themselves from risks like data loss and exfiltration.
• Data security’s goal is to maintain the confidentiality, integrity, and availability of sensitive business data, also known as the CIA triad. Organizations frequently rely on operational frameworks like the NIST Cybersecurity Framework (NIST CSF) to help achieve these goals.
• It’s a best practice to adopt a single data security platform that enforces zero trust. Modern security teams need one platform with capabilities such as advanced data security posture management (DSPM), data loss prevention (DLP), and SaaS security posture management (SSPM).
• When organizations adopt robust data security, they can also maintain compliance with regulatory frameworks. Getting ahead of emerging compliance mandates, such as requirements around post-quantum cryptography, further strengthens organizational agility and data security.
データ セキュリティが重要な理由
クラウド コンピューティング技術が進化し、世界中でクラウドの利用が急速に広がっています。その結果、以前はローカル データ センターで集中管理されていた機密データが広く分散し、より多様なセキュリティ リスクにさらされるようになっています。サイバーセキュリティ業界では、高度なAIや自動化を活用した最新のセキュリティ ツールが開発されていますが、サイバー犯罪者も新たな攻撃手法を次々と生み出しています。
次世代のサイバー攻撃から重要なデータを保護するために、多くの組織がより厳格な情報セキュリティ対策を導入し始めています。この流れの背景には、新たな脅威の発生だけでなく、組織が処理し、生成するデータ量が急激に増加している現状があります。特に医療、金融、公的機関のような規制の厳しい業界においては、保護対象医療情報(PHI)や個人を特定できる情報(PII)など、大量の個人データを保護することががますます重要な課題となっています。
データ セキュリティ規制
世界中の業界や政府は、データの取り扱い方法や保管場所、セキュリティ要件を定めた規制フレームワークを策定しています。主なコンプライアンス フレームワークには、以下のようなものがあります。
- カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA):カリフォルニア州の居住者に対し、企業が収集、共有、販売する個人データの内容を知る権利とこれらの行為を拒否する権利を保証しています。
- 連邦リスクおよび承認管理プログラム(FedRAMP):米国連邦政府機関が利用するクラウド サービス プロバイダーを評価および承認するための標準化されたアプローチを提供します。
- 一般データ保護規則(GDPR):企業に対し、データ侵害の迅速な報告やEU市民の個人データの処理に関する明示的な同意の取得を義務付けています。また、EU市民には、自身のデータにアクセス、修正、消去する権利が保証されます。
- 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(HIPAA):米国の医療提供者とPHIを取り扱う事業体に対し、プライバシー保護とセキュリティ確保を義務付ける法律です。
- ISO/IEC 27001:情報セキュリティ管理を確立、維持、改善するためのフレームワークを提供する国際規格で、リスク評価、セキュリティ制御、継続的な監視に重点を置いています。
- 米国国立標準技術研究所(NIST)のサイバーセキュリティ フレームワーク：組織のセキュリティ リスクを軽減し、サイバーセキュリティのレジリエンスを向上させるための包括的なガイドラインを提供しています。
- ペイメント カード業界データ セキュリティ標準(PCI DSS):クレジット カード取引を扱う企業に対して、カード所有者のデータを保護するために暗号化やアクセス制御などを実装することを義務付けています。
こうしたフレームワークは、データ リスクを可能な限り減らすために定期的に更新されています。データ リスクについては、次のセクションで詳しく説明します。
“A total of 18,033 TB of data was transferred to AI/ ML applications, a 93% year-over-year rise.”— Read the 2026 ThreatLabz AI Security Report |
With that data transfer comes the risk of data leakage. Without proper AI guardrails, employees can easily paste customer personally identifiable information (PII) or corporate intellectual property like source code into public generative AI models. Some models ingest this data to train future models, which can eventually expose sensitive data to the public.
To address these data security risks, organizations start by implementing the CIA triad.
What Is the CIA Triad in Data Security?
The CIA triad is the foundation of modern data security strategies. The triad, which stands for Confidentiality, Integrity, and Availability, outlines how data should be managed across organizations.
Confidentiality requires that sensitive data is restricted to only authorized viewers. Integrity ensures the trustworthiness of data by preventing data tampering via version control and audit logs. Availability guarantees that users have access to the data they’re authorized to view, even if disruptive threats such as denial of service (DOS) attacks occur.
データ セキュリティの最大のリスク
データは常に何らかのリスクにさらされている可能性があるため、扱う際は何に注意すべきかを理解しておく必要があります。代表的なリスクには以下が含まれます。
- 不正アクセスと内部脅威：認証メカニズムが脆弱な場合や侵害を受けた場合、組織内外の未承認のユーザーが機密データや知的財産にアクセスできる可能性があります。
- 脆弱性と設定ミス：パッチが適用されていないソフトウェアには、ハッカーによるアクセスを可能にする既知の脆弱性が含まれている可能性があります。また、本来は安全なシステムであっても、安全な構成がなされていなければ同じようなセキュリティ ギャップが生まれる場合があります。
- ランサムウェアやマルウェア：ランサムウェアは、データの暗号化、抜き取り、破壊、流出を行うことで深刻な情報漏洩を引き起こします。他の種類のマルウェアは、ユーザーのアクティビティーを監視したり、システムを乗っ取ったりして、悪意のある操作をさらに実行できるようにします。
- フィッシングとソーシャル エンジニアリング：フィッシング攻撃は多くの場合メールを通じて行われます。ソーシャル エンジニアリング手法でユーザーをだまし、ログイン認証情報や機密情報を開示させます。
- 不十分なデータ暗号化：組織のデータを暗号化せずに平文で送信または保存すると、権限のない第三者に傍受されるリスクが高くなります。
- サードパーティーとクラウドに関するセキュリティ リスク：データの処理や保存をサードパーティーに委託すると、委託先の不十分なセキュリティ対策、不明確なセキュリティ責任の境界、設定ミスなどにより、新たなセキュリティ リスクにさらされる可能性があります。
これらのリスクを軽減するには、堅牢なアクセス制御、脆弱性管理、強力な暗号化、継続的なリアルタイム監視、監査などを含む包括的なサイバーセキュリティ戦略を策定することが重要です。
Zscaler ThreatLabz 2026 Ransomware Report
Get insights on ransomware trends, extortion patterns, and defense tactics.
さまざまなデータ セキュリティ ソリューション
効果的なデータ セキュリティを確保するには、複数のセキュリティ制御が連携して機能し、保存データと転送中データを包括的に保護する必要があります。
ここでは、データの安全性を確保するための基本的な手法を紹介します。
- データ暗号化：暗号アルゴリズムと暗号化キーを用いて、平文データを暗号文に変換するプロセスです。暗号化した後は、復号キーを使用して平文に戻すことができます。
- トークナイゼーション：データ値を変換することで、脅威アクターからは機密性のないデータのように見えるプロセスを指します。データ マスキングとも呼ばれ、これらのプレースホルダー(トークン)は対応する機密データと紐づけられています。
- ファイアウォール：従来のファイアウォールは、ホストとエンド システム間のネットワーク トラフィックを管理して完全なデータ転送を実行することで、データを保護します。そして、定義されたセキュリティ ポリシーに基づく決定の一環として、ポートとプロトコルに基づいてトラフィックを許可またはブロックします。
これらに加えて、以下のような高度なソリューションを活用することで、巧妙化する最新の脅威を回避できます。
- 情報漏洩防止(DLP):保存データ、転送中データ、使用中データを監視および検査し、侵害とデータの消去や抜き取りの試みを検出する技術です。最も高度なDLPソリューションは、あらゆる場所のユーザー、アプリ、デバイスを保護するために構築された、より広範なデータ保護プラットフォームに組み込まれています。
- アイデンティティーとアクセス管理(IAM):組織全体にアクセス制御ポリシーを施行することで、データを保護します。通常は、シングル サインオン(SSO)や生体認証などの多要素認証(MFA)を通じてユーザーにリソースへのアクセスを許可します。
- ゼロトラスト ネットワーク アクセス(ZTNA):ユーザーの場所に左右されることなく、内部アプリへの安全なアクセスを提供します。最小特権の原則に基づいて必要なリソースにのみアクセスを許可し、きめ細かなポリシーで管理します。ZTNAは、許可されたユーザーを直接プライベート ネットワークに配置したり、アプリをインターネットに公開することなく、安全にプライベート アプリに接続させます。
データ セキュリティのベスト プラクティス
データ セキュリティ対策の効果を最大限に高めるには、単に導入するだけでなく、さらにいくつかの重要なステップを踏む必要があります。ここでは、データ セキュリティを効果的に運用するための方法を紹介します。
- 定期的なリスク評価の実行：組織の脆弱性がどこにあるかを理解することで、担当部門やリーダーは、ハッカーの侵入を防ぐことができる場所を明確にできます。
- コンプライアンスの維持：コンプライアンス違反の罰金は高額になる可能性があるため、適切なコンプライアンス フレームワークを順守することでリスクと金銭的損失を最小限に抑えられます。
- 高品質のデータ バックアップの保持：ランサムウェアが増加している現代において、信頼性の高いデータ バックアップはセキュリティ対策に不可欠な要素です。
- 厳格なセキュリティ ポリシーの設定：これは当たり前のことのように思えるかもしれませんが、侵害の多くは不十分なポリシーに起因しており、これらの不備は脅威アクターに侵入の機会を与えます。
Regulatory Compliance Reduces Costs
Data breaches and regulatory noncompliance are costly. According to IBM, the average cost of a data breach was $4.44M globally and $10.22M in the United States (IBM 2025 Cost of a Data Breach Report). Data breach costs include everything from regulatory fines to data recovery costs, legal fees, operational downtime, and reputational damage.
Remaining compliant with data security regulatory requirements reduces these costs and helps the SOC respond to incidents faster.
Enterprises that use AI and automation in their data security programs generate even more cost savings. According to IBM’s 2026 Cost of a Data Breach Report, these organizations saved an average of $1.93M USD from automating security processes and using AI to enhance existing security tools.
Post-Quantum Cryptography and NIST Compliance
Post-quantum cryptography represents a major shift in regulatory compliance. Threat actors and nation-states practice “harvest now, decrypt later,” which involves exfiltrating and storing encrypted corporate data. When quantum computers can decrypt classical ciphers in the future, these threat actors will then decrypt that stored data.
To defend against these tactics, NIST developed three post-quantum cryptography standards in August 2024. These federal information processing standards (FIPS) include:
- FIPS 203, also known as the Module-Lattice-Based Key-Encapsulation Mechanism (ML-KEM) Standard. FIPS 203 is a key encapsulation mechanism. It also outlines key establishment processes that help organizations protect data in motion between web browsers and the cloud.
- FIPS 204, also known as the Module-Lattice-Based Digital Signature (ML-DSA) Standard. Organizations can use FIPS 204 to secure their digital signatures and establish guaranteed identity verification, software updates, and document integrity.
- FIPS 205, also known as the Stateless Hash-Based Digital Signature (SLH-DSA) Standard. It relies on hash-based cryptography rather than lattice-based math. FIPS 205 reduces the reliance on a single cryptographic approach and helps maintain algorithmic agility.
It’s a best practice to use both classical algorithms, such as ECDHE, and quantum-safe algorithms like ML-KEM. This improves algorithmic agility because organizations can swap cipher suites without needing to re-architect their underlying systems. Algorithmic agility will help organizations adapt to quantum compliance requirements in the future.
How Does Zero Trust Support Data Protection?
The zero trust principle of “never trust, always verify” requires that organizations enforce least-privileged access controls. Zero trust grants granular, application-specific access and reduces both lateral movement and the risk of a widespread data breach.
With zero trust and data protection, organizations benefit from stringent data controls. Zero trust platforms also decrypt, inspect, and re-encrypt all data in motion. This practice prevents sensitive data exfiltration through encrypted channels.
AI and Data Security: How Do They Work Together?
AI-enhanced cybersecurity tooling protects against modern attacker TTPs. Threat actors use machine learning to scan codebases, automate malicious payload delivery, and create personalized social engineering campaigns. Enterprises can secure GenAI usage and block AI-orchestrated attacks with advanced capabilities like agentic SecOps.
Manage Shadow AI Risks
To manage shadow AI, organizations enforce inline DLP controls that inspect outbound requests. These controls block unauthorized data uploads while allowing safe interactions with sanctioned AI platforms.
AI security posture management (AI-SPM) tools generate AI bill of materials (AI-BOMs) and AI asset inventories. These assets help security teams identify shadow AI assets and mitigate risks.
Secure Non-Human Identities and APIs
AI agents rely on machine-to-machine connections. These connections require non-human identities (NHIs) such as API keys, OAuth tokens, and automated service accounts. But non-human identities work outside of traditional multifactor authentication protocols. Therefore, NHIs are a high-value target for threat actors.
Securing NHIs requires API protection that inventories NHIs continuously, scans for suspicious behavior, and revokes compromised keys.
Shift to Agentic SecOps
Because AI-enhanced attacks operate at a speed that manual triage simply cannot address, they burden overworked SOCs.
“SOCs are challenged with limited scope, operational complexity, and slow response times. AI didn’t create these problems, but it has made solving them far more urgent, by expanding the attack surface and accelerating how attackers do recon, exploit gaps, and adapt in real time.”— Michelle McLean, Sr. Director of Product Marketing, Zscaler in a recent blog post about agentic SecOps |
Agentic SecOps deploys specialized AI agents that:
- Analyze large volumes of transaction data,
- Correlate signals across domains, and
- Initiate closed-loop enforcement actions like user isolation.
Common Data Security Implementation Challenges
- Legacy infrastructure can’t support modern encryption standards efficiently. Enterprises often find that performance suffers when security teams adopt new encryption methodologies.
- Alert fatigue increases with tooling sprawl. When security teams must manage data security across multiple point solutions, SOC analysts are frequently overwhelmed with alerts. Correlating events across solutions is a challenge.
- Encrypted traffic hides common exfiltration pathways. Teams struggle to detect threats hidden in encrypted traffic when their security tools can’t see into all types of traffic.
Best Practices To Maintain Data Security
- Perform regular risk assessments. Understanding where sources of risk exist in your organization is a critical first step towards risk mitigation and prevention.
- Enforce continuous least-privileged access controls. Limit user and non-human identity access permissions to only resources that are required to complete their tasks.
- Implement SSL/TLS inspection. Adopt a data security platform that decrypts and analyzes all encrypted traffic in real time. This protects against threats in encrypted channels.
- Deploy inline AI guardrails. Monitor employee interactions with public LLMs and block unauthorized data transfers automatically with inline DLP.
- Automate the discovery and classification of shadow AI, IT, and data. Machine learning models can easily identify and tag shadow assets such as databases and AI models.
- Keep high-quality data backups. Maintaining good data backups is a data protection best practice. It minimizes the impact of data loss and helps organizations recover faster from data exfiltration and ransomware attacks.
Zscalerが提供するデータ セキュリティ
Zscaler Data Protectionは、ユーザーとアクセス先のアプリを追跡することで、場所を問わず常にデータを保護し、情報漏洩を防ぎます。ZscalerのZero Trust Exchange™は、暗号化の有無にかかわらず、トラフィックをインラインで検査し、SaaSやパブリック クラウド アプリのセキュリティを確保しながら、保護と運用のアプローチを大幅に合理化します。これらはすべて、従来のオンプレミス ソリューションでは得られなかったメリットです。
Zscaler Data Protectionは、情報漏洩の原因となる以下の4つの主な経路を保護します。
- インターネットへのデータ流出の防止：ユーザーがインターネットやリスクの高いサイトにアクセスするたびに、組織のデータが危険にさらされる可能性があります。従来のアプライアンスでは、ネットワーク外のユーザーを追跡したり、Webトラフィックを保護したりすることはできませんが、クラウド ネイティブなZscalerのプラットフォームは、あらゆる場所のトラフィックをすべて検査し、保護する拡張性を備えています。さらに、単一のDLPポリシーがWeb、メール、エンドポイント、SaaS、プライベート アプリのデータを高度な分類技術で保護します。
- CASBによるSaaSデータの保護：Microsoft OneDriveのようなアプリでは、わずか2回のクリックで未承認のユーザーにデータを共有できるため、SaaSアプリに保存されているデータの保護はセキュリティ上欠かせません。Zscalerは、SaaSアプリを保護する統合型マルチモードCASBを提供し、複雑でコストのかかる従来のポイント製品を不要にします。インライン機能を通じてシャドーITを完全に可視化して制御するとともに、アウトオブバンドDLPとATPを使用して、危険なファイルの共有を防ぎ、クラウド内のマルウェアの脅威を検知して軽減します。
- パブリック クラウド データの保護：クラウド侵害のほとんどは、危険な設定ミスや過剰な権限によって引き起こされます。Zscaler CSPMとCIEMは致命的な可能性がある設定ミスやコンプライアンス違反、アクセス許可、権限を検出して修復するとともに、継続的なスキャンを通じてリスクに優先順位を付けます。統合型SaaSセキュリティ ポスチャー管理は、この機能をMicrosoft 365、Salesforce、Google WorkspaceなどのSaaSアプリにも拡張します。
- 管理対象外デバイスの保護：BYODなどの管理対象外デバイスは、データに対する重大な脅威となる可能性があります。Zscaler Browser Isolationは、VDIやリバース プロキシ特有のパフォーマンス問題を回避しながら、管理対象外デバイスからの安全なアクセスを可能にします。このソリューションは、Zero Trust Exchange内の分離されたセッションからピクセル データをストリーミングすることで、BYODを安全に利用できる環境を確保し、ダウンロード、コピー、ペースト、印刷によるデータ漏洩を防止します。
おすすめのリソース
よくある質問
Phishing and other types of social engineering attacks are the most common cause of data breaches. Social engineering attacks, such as pretexting, vishing, and baiting all manipulate people into sharing sensitive information with threat actors. AI increases the threat of social engineering because threat actors now use AI to create personalized phishing emails and websites at a scale that wasn’t possible with manual processes.
Data security protects data confidentiality, integrity, and availability, whereas data privacy governs data usage. Data security refers to the strategies and tools that protect sensitive data from unauthorized access, modification, and loss. Data privacy includes the organizational policies and regulatory frameworks that govern how data is collected, used, shared, and retained. Data security is a prerequisite for data privacy.
The three core elements of data security are confidentiality, integrity, and availability, also known as the CIA triad. Confidentiality requires that data is only accessed by authorized users while integrity requires that organizations maintain data trustworthiness by preventing data tampering and accidental corruption. Availability ensures that users can access data regardless of incidents such as denial of service (DoS) attacks.
Generative AI impacts corporate data security by increasing the attack surface. Generative AI security risks include shadow AI, sensitive data uploads to public LLMs, and AI-orchestrated cyberattacks. At the same time, AI can enhance data security. AI-powered security tools can automate security processes, improve enterprise security posture, and help teams respond faster to attacks.
Data classification is important for security compliance because it identifies and categorizes different types of sensitive data, including personally identifiable information (PII) and financial records. With data classification, organizations apply precise security controls, encryption, and data retention policies that are required by regulatory frameworks including GDPR, HIPAA, and PCI DSS. Data classification helps prevent compliance violations and data breaches.
A zero trust architecture protects sensitive data by enforcing the principle of “never trust, always verify.” Zero trust enforces continuous authentication and strict least-privileged access controls. Organizations can decrypt traffic to identify threats in real time, which mitigates the risk of lateral movement and prevents unauthorized data access or exfiltration.
Post-quantum cryptography refers to cryptographic algorithms that are designed to secure data against future quantum computers, which could break classical encryption. Organizations should adopt post-quantum cryptography today to defend against “harvest now, decrypt later” attacks, in which threat actors and nation states exfiltrate data today with the goal of decrypting that data once quantum technology advances.
Data security is a discipline within information security that protects assets such as digital files, databases, and records from unauthorized access, data tampering, and exfiltration. Cybersecurity is a related discipline that focuses on protecting entire networks, devices, and digital infrastructure from cyberattacks.
DSPM differs from traditional DLP because DSPM provides continuous visibility into where sensitive data lives and how it’s exposed, whereas DLP enforces policies that detect and block unauthorized data transfer. DSPM automatically discovers, classifies, and assesses risks for data at rest across multicloud and hybrid environments.
Security teams must address non-human identity (NHI) and API security because NHIs and APIs, such as service accounts, API keys, and third-party integrations, bypass traditional multifactor authentication (MFA). Teams should enforce practices such as maintaining automated inventories, monitoring for suspicious behavior, enforcing least-privileged access controls, and revoking compromised credentials in real time.
Agentic SecOps uses specialized AI agents to automate and speed up threat detection, investigation, and response. It analyzes large volumes of security telemetry and correlates signals across domains. By executing closed-loop containment, such as isolation of compromised users, agentic SecOps helps overworked security operations centers (SOCs) and addresses complex security threats quickly.
データ セキュリティは、サイバー脅威やデータ流出からデータを保護することを指します。一方、データ プライバシーは、データの適切な取り扱いを確保するための規制やポリシーに焦点を当てたものであり、組織やその顧客のリスクを軽減する役割を果たします。
たとえば、データ保護はパブリック クラウドとエンドポイント間のデータ転送を保護しますが、GDPRなどのデータ プライバシー法は、組織が責任を持って倫理的に顧客のデータを使用するよう徹底します。
データ セキュリティは、一度にすべてを導入できるものではなく、段階的に取り組む必要があります。データ保護、プライバシー、コンプライアンスに対応するさまざまな製品と機能を統合して、包括的なデータ セキュリティ戦略を構築していきます。
データ侵害やデータ流出を軽減する責任は、セキュリティ運用(SecOps)部門にあります。データ侵害を発見した場合、または環境内に存在する脅威がデータを検索している場合は、SecOps部門がその脅威を追跡するか、侵害の原因を見つけて修復する必要があります。
医療データを扱う組織にとって、使用しているツールをHIPAAガイドラインに準拠させることは非常に難しい課題です。そのため、ITセキュリティ担当者は、ITパートナーやコンサルタントと緊密に連携し、提供されるツールや製品がコンプライアンス要件を満たしていることを常に確認する必要があります。
Zscalerは、厳格なコンプライアンスと堅牢なセキュリティを維持できるよう組織を支援します。詳細は、セキュリティとコンプライアンスのページをご覧ください。
Enterprises can prevent sensitive data leakage into public LLMs by implementing inline AI guardrails and advanced data loss prevention (DLP). With these controls, organizations can inspect user prompts in real time and block unauthorized inputs of data such as PII, intellectual property, and customer data into public LLMs. Advanced DLP for LLMs allows employees to interact safely with sanctioned AI tools.