DLPポリシーとは？複数のクラウド プラットフォームにわたってデータを保護する仕組み

DLPポリシーの概要

情報漏洩防止(DLP)は、機密データを漏洩や不正アクセスから保護するためのセキュリティ ソリューションです。DLPポリシーは、クラウド インフラのユーザー アクティビティーを監視することで、保存データと転送中データを監視します。また、個人データを安全に保管し、あらゆる段階で説明責任と完全性を維持します。

DLPポリシーの保護対象

DLPポリシーはさまざまな情報のサブセットを分類するためのものであり、適切に運用することで、知的財産や個人を特定できる情報などの高リスク資産に対してより厳格な制御を実施できます。同時に、データが誤って外部に共有されないようにするプロセスも合理化することが可能です。こうした仕組みにより、セキュリティ部門は生産性と保護を両立できます。

DLPポリシーが複数のクラウド環境をまたいで機能する仕組み

多くのDLPプラットフォームはクラウドベースであるため、複数のクラウド プラットフォームやオンプレミス環境でファイルを保護できます。また、強力な暗号化もサポートしているため、管理者は生成または転送されるデータに暗号化を適用できます。この柔軟な構成により、情報漏洩の可能性が大幅に低減されるとともに、コンプライアンス管理が容易になります。

マルチクラウド環境におけるデータ保護の課題

さまざまなクラウド プラットフォームにわたる情報の保護は、特に各環境が異なる仕組みで機能している場合、困難に思われるかもしれません。DLPを実装する前には、多くの組織がデータ セキュリティの複雑化や業務効率の低下につながる重大な問題に直面します。

ポリシーの施行の複雑さ

無秩序に広がるクラウド ストレージ サービスやオンプレミス データ センターのネットワーク全体にわたってセキュリティ ポリシーを管理する場合、制御が断片化し、ルール適用の一貫性が失われていきます。各プラットフォームには通常、独自の構成設定やアクセスの仕組みがあるため、統一されたポリシーを施行することは困難です。この複雑さが脆弱性につながり、ポリシー施行におけるギャップや重複によって機密データが予期せぬ形で露出するおそれがあります。

可視性とコンプライアンスのギャップ

マルチクラウド環境では監視が一元化されていないため、ユーザー アクティビティーやデータの移動をすべてのプラットフォームにわたって一貫して追跡することが困難です。こうした死角は、疑わしい行動や潜在的な情報漏洩の検出を妨げるだけでなく、コンプライアンスの維持も複雑化させます。さらに、プロバイダーごとに標準や要件が異なるために、業界規制の順守や機密データの保護はいっそう困難になります。

DLPポリシーが複数のクラウド プラットフォームをまたいで機能する仕組み

マルチクラウド環境でDLPポリシーを実装するには、テクノロジーと実務的制御を組み合わせた体系的なアプローチが必要です。以下の各ステップは、DLPソリューションがさまざまなプラットフォームにわたってどのように機能するかを示したものです。

検出と分類

DLPエンジンは、クラウド プラットフォーム内とそれらの間に存在する、エンドポイント、モバイル デバイス、リモート サーバーなどのさまざまなデータ リポジトリーを包括的にスキャンします。このプロセスでは、個人を特定できる情報(PII)や知的財産などの機密データを、規制要件や社内標準に従って特定し、分類します。各データ タイプに正確なラベルを付けることで、後続のDLP制御でコンテキストを認識できるようになり、コンテンツ固有の機密性に応じて制御内容が調整されるようになります。

ポリシーの施行

データ分類後、DLPポリシーを体系的に適用し、アクセスと使用状況を管理します。ポリシーによって、ユーザーの役割、地理的場所、デバイスのセキュリティ態勢、データのコンテキストを組み合わせて判断し、アクセスを自動的に制限または付与することができます。これにより、許可された個人のみが高リスクのデータセットを取り扱えるようになり、偶発的または意図的な情報漏洩のリスクを最小化します。

暗号化とトークン化

DLPソリューションは、異なるクラウド インフラ間でデータを移動する際に強力な暗号化やトークン化の技術を活用して機密データを保護します。平文を判読できない形式に変換することで、転送中データおよび保存データの傍受および不正な閲覧を防止します。これらのセキュリティ対策は、データが相互接続された複数のネットワークを通過する可能性があり、各ネットワークの信頼度の異なるマルチクラウド環境において特に重要です。

継続的な監視

高度な分析や機械学習モデルにより、ユーザー アクティビティーやデータ フローを継続的に監視し、潜在的な脅威を示唆する異常を検出します。通常とは異なるダウンロード、データ窃取の試み、未知の場所からのアクセスなどの疑わしい行動が検出されると、DLPソリューションはセキュリティ部門にリアル タイムで警告を発し、予防措置を自動的に開始します。こうしたプロアクティブなアプローチにより、小規模なインシデントが大規模な侵害に発展することを防ぎ、クラウドでホストされている情報の完全性を維持します。

効果的なDLPポリシーが持つ重要機能

すべてのDLPソリューションが同じように作られているわけではありません。堅牢なデータ保護の基盤を確立し、適切なコンプライアンスを実現するには、以下のような特徴を持つDLPを選ぶことが重要です。

• きめ細かな制御：細かな設定を行うことで、データの各サブセットに対してどのような保存方法やアクセス方法を適用するかを個別に定義し、すべてのプラットフォームで一貫した適用を確保します。
• コンテキスト認識型のポリシー施行：ユーザーの場所、デバイス、またはシステムの状態に基づいてポリシーを動的に適用することで、誤検知を削減するとともに、防御を強化します。
• シームレスな統合：汎用性の高いソリューションは、既存のクラウドベースのアプリケーション、ID管理ツール、オンプレミス セキュリティ ツールと簡単に統合できます。
• レポートの一元化：統合されたダッシュボードにより、イベント、インシデント、構成を一元的に監視し、コンプライアンス対応のプロセスを簡素化します。

マルチクラウド データ セキュリティにおけるDLPポリシーのメリット

高度なDLP対策を導入することで、企業はかつてない方法でリソースを保護することが可能です。DLPがもたらす以下のようなメリットは、急速に変化するデジタル環境において重要な支えとなります。

1. 可視性の向上：複数の環境を同時に監視することで、疑わしい振る舞いを早期に検出します。
2. データ保護の強化：統合型の制御により、エンド ユーザーに負担をかけることなく保存データと転送中データを保護します。
3. コンプライアンス態勢の改善：複数のプラットフォーム全体にわたりポリシーを均一に施行することで、監査を簡素化します。
4. 知的財産の保護：厳格なルールにより、価値の高い資産を不正な開示や譲渡から保護します。
5. ディザスター リカバリー プロセスの合理化：効率的なバックアップと一貫したポリシー施行により、障害発生後のダウンタイムを最小化します。

マルチクラウド環境におけるDLPポリシー実装のベスト プラクティス

アプリケーション、データ センター、ユーザー エンドポイントが多数の環境にまたがる環境では、戦略的な計画を採用することが不可欠です。マルチクラウド エコシステムでDLPを効果的に展開するためのアプローチは、次のとおりです。

• 徹底的なリスク評価：クラウド インフラ、データ リポジトリー、ユーザー フローをマッピングし、潜在的な脆弱性を特定します。
• 明確なガバナンス構築：DLPフレームワークをビジネス目標に整合させて、各部門が情報漏洩防止における自らの役割を理解するようにします。
• インテリジェントな自動化：スキャン、分類、ルールの施行をシステムに自動で実行させることで、セキュリティ部門の負荷を軽減し、ポリシーの改善に専念できるようにします。
• テストと反復：特にクラウドベースのサービスが時間と共に進化していることを念頭に、構成の定期的な見直しと更新を行い、新たな脅威に対応できるようにします。

マルチクラウド環境でデータを保護するZscaler DLP

Zscalerは、複雑なマルチクラウド環境に対応する組織向けに統合型の情報漏洩防止機能を提供しています。AIを活用した検出、一元的なポリシー施行、クラウド、エンドポイント、メール チャネルのシームレスな統合により、セキュリティを合理化します。世界最大のインライン セキュリティ クラウドを活用することで、機密データを確実に保護し、コンプライアンスを維持しながら、管理負荷とリスクを軽減できるようにします。Zscaler DLPによって、主に次のようなことが可能になります。

• すべてのクラウド プラットフォームの機密データをAIで簡単に検出および分類
• ユーザー、デバイス、場所に動的に適応する、一元化なコンテキスト認識型のポリシー施行
• 一貫性のあるスケーラブルなTLS/SSLインスペクションにより、可視性のギャップを解消し、情報漏洩を防止
• 既存のクラウド アプリケーション、BYOD、オンプレミス ツールとのシームレスな統合により、制御を統合

あらゆる場所のデータを保護する方法の詳細はデモを依頼してご確認ください。Zscaler DLPの機能を実際にご覧いただけます。