ゼロトラスト データ保護とは

ゼロトラストとデータ保護を統合する理由

ゼロトラストは「決して信頼せず、常に検証する」という原則に従い、いかなるユーザー、デバイス、アプリケーションも本質的に信頼できないものとして扱います。対照的に、従来のセキュリティ戦略はネットワーク境界内のエンティティーをすべて安全とみなし、追加の検証を行わないのが一般的です。たとえば、従来のセキュリティ モデルでは、盗まれた認証情報を使って攻撃者がネットワークに侵入し、防御をすり抜け、水平移動しながら簡単にデータを持ち出すことができます。

従来のセキュリティは初期アクセスのみを検証するため、データにアクセスしている人物、データの移動先、侵害された認証情報の使用状況についての可視性が限られています。ハイブリッド ワークやクラウド、サードパーティーとの連携が拡大している現代の作業環境では、このモデルがクラウドベースやハイブリッド環境におけるデータ セキュリティにギャップを生じさせる可能性があります。

ゼロトラストとデータ セキュリティを統合することで、機密データがどこにあっても安全を確保し、以下のことが可能になります。

• 不正アクセスの防止：有効な認証情報を使用しているアクセスでも防止します。
• 脅威の効果的な分離：マイクロセグメンテーションを活用して脅威の移動を制限します。
• データ プライバシー規制の順守：HIPAA、PCI DSSなどを順守します。

ゼロトラスト データ保護のメリット

• データ セキュリティの強化：継続的な認証と暗号化を通じて不正アクセスやデータ窃取などのリスクを最小限に抑え、攻撃者に悪用される前にギャップを解消します。
• コンプライアンスの簡素化：きめ細かなアクセス ポリシーを施行することで、運用を規制に準拠させ、監査プロセスを効率化し、コンプライアンス違反による罰金リスクを軽減します。
• インシデント対応の迅速化：リアルタイムの監視により、異常をすぐに特定し、疑わしい動作に対処するとともに、脅威が悪化する前に軽減します。
• 内部脅威のリスク軽減：ロールベースの権限とマイクロセグメンテーションを活用して、重要でない資産へのアクセスを制限し、ラテラル ムーブメントのリスクを最小化することで、内部脅威の影響を抑制します。

ゼロトラスト データ保護の中核要素

以下のような技術と実践が連携することで、その場所やアクセス経路を問わず、機密データを保護します。

アイデンティティーとアクセス管理(IAM)
多要素認証(MFA)などの方法を通じて、すべてのユーザーのアイデンティティーを検証します。これにより、不正アクセスのリスクが最小限に抑えられ、ゼロトラスト データ セキュリティ フレームワークにおける重要な保護レイヤーが構築されます。

ロールベースのアクセス制御(RBAC)
アクセス許可を施行し、機密データを保護します。ユーザーが自分のロールに関連付けられた特定のデータのみを操作できるようにすることで、権限の乱用や偶発的な漏洩につながるエラーのリスクを軽減します。

データの検出と分類
データを機密性に応じて整理し、適切なレベルのセキュリティを適用します。既知のシステムやシャドーIT全体で機密データを特定することで、偶発的な漏洩やプライバシー規制違反のリスクを軽減します。

継続的な監視
異常な動作に関するリアルタイムの洞察を提供し、この情報を自動化されたシステムに供給することで、脅威検出とポリシーの調整を迅速化します。これにより、侵害の痕跡を特定し、ゼロトラスト システムの全体的なセキュリティを強化できます。

マイクロセグメンテーション
ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)ツールを活用し、分離されたゾーンにネットワークを分割します。各ゾーンには独自のセキュリティ ポリシーがあり、あるゾーンを侵害した攻撃者が簡単に別のゾーンに移動することを防止します。

ゼロトラスト データ保護の実装方法

成功するゼロトラスト データ保護プログラムを成功させるには、導入をスムーズに進め、長期的に効果を発揮するための基盤作りが必要です。以下のステップに従って準備を進めてください。

1. ビジネス目標とニーズを明確化する
ゼロトラスト データ保護に期待する成果を明確にします。具体例として、コンプライアンスの強化、脅威対策の改善、運用の柔軟性向上などが挙げられます。これらの目標を組織の目的と一致させれば、方向性を見失うことなく導入プロセスをスムーズに進められます。

2. 部門間の協力体制を整える
ゼロトラストを組織の優先事項やリソースと整合させるためには、IT、コンプライアンス、セキュリティ部門間での連携が不可欠です。また、すべての関係者がゼロトラスト データ保護のメリットとその成功に向けた自身の役割を認識することが重要です。

3. ガバナンス フレームワークを構築する
データとアクセス制御を管理するためのポリシーと手順を作成します。これには、監査、アラート対応、定期的なセキュリティ レビューのワークフローを含めることが重要です。データ アクセス ポリシー、監査証跡、アラートの検知と対応のためのワークフローを明確に定義することで、データ保護プログラムの一貫性と適応性を確保できます。

4. トレーニングと意識向上に投資する
機密データの取り扱い、アクセス制限の順守、セキュリティのベスト プラクティスの順守など、ゼロトラストの実践についてすべてのユーザーを教育します。IT部門などに役割別のトレーニングを提供し、アクセス制御やインシデント対応を効果的に行えるようにします。

5. 信頼できるパートナーと連携する
ゼロトラストの専門知識を持ち、AIを活用したデータ検出、統合DLP、SaaSとクラウド環境向けの包括的なポスチャー管理などの高度な機能を提供するベンダーと連携することが重要です。

ゼロトラスト データ保護の未来

AIを悪用したランサムウェア、アイデンティティー エクスプロイト、シャドーITなどの高度な脅威が従来のセキュリティを突破するなか、データ保護もこれに対応する形で進化する必要があります。その進化はAIと自動化から始まります。AIによるデータ分類機能は、ゼロトラスト システムがリアルタイムで機密データの優先順位付けと保護を行えるようにすることで、膨大なデータ量を扱う組織をサポートします。

データ チャネルが増加するにつれ、リスクが紛れ込む余地も広がっています。しかし、シャドーITを検出する高度なツールを活用すれば、IT部門が監督していない生成AIアプリなどの未承認ツールを特定できるため、組織はポリシーを施行して、意図しないデータの漏洩を未然に防ぐことが可能になります。統合型情報漏洩防止(DLP)や生成AIセキュリティなどの革新技術によって、ゼロトラスト データ保護は柔軟かつ包括的に新たな脅威から組織を守る強力な対策となります。

Zscalerのソリューション

最新のデータ環境を保護するには、現代の課題に対応するソリューションが必要です。Zscaler Data Securityは、重要なツールを1つのプラットフォームに統合し、管理を簡素化するとともに、ゼロトラストによる機密データの保護を強化します。

Zscaler Data Securityの主な機能は以下のとおりです。

• AIを活用したデータ検出：エンドポイント、インライン チャネル、クラウド全体でLLMを活用し、機密データを自動的に特定して分類します。
• インラインDLP: Webトラフィック、メール、BYODデバイス、生成AIアプリなどの転送中データを検査して保護します。
• 生成AIセキュリティ：シャドーAIアプリやユーザーの入力を可視化し、アプリの分離やDLPによるブロックを実施します。
• 統合されたポスチャー管理：SaaSプラットフォームとパブリック クラウド全体のデータ セキュリティを統一されたポリシーで管理します。