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データ・セキュリティ・プラットフォームとは？
目次
データセキュリティプラットフォームとは、クラウドベースのシステム内で 機密情報を 保護し、データの完全性を維持するために設計された包括的なツールとプロセスのスイートを指します。このプラットフォームには通常、高度な暗号化手法、 アクセス制御 メカニズム、潜在的脅威を検知・軽減する継続的監視機能が含まれています。
データ・セキュリティ・プラットフォームの説明
組織はデータをデジタル形式に移行し、クラウド環境に保存しています。これにより、 データ漏洩や セキュリティ事故のリスクが高まります。データセキュリティプラットフォームは、機密データを不正アクセス、盗難、損失、データ保護規制の不遵守、その他のセキュリティ脅威から保護します。
効果的なクラウドデータセキュリティプラットフォームの主要コンポーネントには、 データの分類、データ損失防止（DLP）、既存のセキュリティインフラとのシームレスな統合が含まれます。このようなプラットフォームを実装することで、組織は複雑化するクラウドエコシステムにおいて、厳格な規制コンプライアンス要件や業界のベストプラクティスを遵守しながら、重要データを確実に保護することができます。
データセキュリティプラットフォームの主な特徴
データセキュリティプラットフォームは、不正アクセスや盗難、悪意のある攻撃から機密情報を保護し、ビジネスの継続的な中断を防ぐことを目的としています。このプラットフォームは、データベース、アプリケーション、クラウドストレージなど、さまざまな形態のデータを保護します。また、このプラットフォームは、組織のニーズの変化に対応できるよう、設定や拡張が可能です。
- ITエコシステム全体の機密データを特定し、その内容に基づいて適切に分類するためのデータ発見と 分類。
- 暗号化により 、機密データを静止時と転送時の両方で保護します。
- 誰がデータにアクセスでき、そのデータで何ができるかを定義するアクセス制御 。
- 潜在的なセキュリティ脅威を特定し、リアルタイムで対応するためのデータ検知と対応（DDR） 。
- 機密データの偶発的または意図的な損失を防止するデータ損失防止（DLP） 。
- 様々な規制要件や基準を満たすためのコンプライアンス管理 。
- ユーザーのアイデンティティを管理し、リソースへのアクセスを制御するアイデンティティ・アクセス管理（IAM） 。
- データセキュリティポスチャ管理は 、データレイヤーを可視化し、機密データを特定し、静的リスク分析を使用してリスクを監視します。
- コンプライアンスと分析を目的として、日付のセキュリティに関連する活動の完全な記録を提供する監査と報告。
データ・セキュリティ・プラットフォームは、他のITセキュリティ・プラットフォームと連携する必要があります。ファイアウォール、侵入検知システム、ID・アクセス管理ソリューションなどです。これにより、 データ・セキュリティに対する包括的なレイヤー・アプローチが提供されます。
図1：データ・セキュリティ・プラットフォームの主要コンポーネント。
データ・セキュリティ・プラットフォームがデータ保護の複雑さを解決する方法
データ・セキュリティ・プラットフォームは、さまざまなソースからのデータを統合し、セキュリティ環境の全体像を把握できるようにします。この統合データは、潜在的な脅威やリスクの特定に役立ちます。また、セキュリティイベントが発生するコンテキストの理解も深まります。
このプラットフォームは、ユーザーアクティビティ、ネットワークトラフィック、システムログなど、セキュリティ環境のあらゆる側面を可視化します。これにより、企業はセキュリティイベントを監視・追跡し、異常を特定し、潜在的なセキュリティ脅威に迅速に対応することができます。
データ・セキュリティ・プラットフォームも提供しています：
- セキュリティ対策の一元管理
- 組織全体の一貫性とセキュリティ侵害リスクの最小化
- セキュリティ態勢をより適切に評価し、対処する能力
データ保護プラットフォームがリスクを軽減
クラウドの侵害により、組織は1年間で収益の3.5%を失っています。データセキュリティプラットフォームは、セキュリティ課題に対する包括的な統合ソリューションを提供することで、リスクを低減します。様々なソースからのデータを統合します。この統合は、セキュリティチームが潜在的な脅威とリスクを特定し、セキュリティイベントが発生するコンテキストを理解するのに役立ちます。
- クラウドのセキュリティ管理：データセキュリティプラットフォームは、マルチクラウド環境に保存された機密データを保護することができます。これにはパブリッククラウドとプライベートクラウドが含まれます。
- データ損失の軽減：データセキュリティプラットフォームは、DLPポリシーを実装し、データへのアクセスを監視することができます。
- データ盗難の阻止クラウド環境やモバイルデバイスに保存されるデータが増えるにつれ、データ盗難のリスクも高まっています。データセキュリティプラットフォームは、データ関連のイベントを監視し、データ盗難につながる可能性のあるイベントが発生した場合に対応することで、DDRによるデータ盗難を防止します。また、盗難を防止し、データが悪人の手に渡るのを防ぐために、その他のセキュリティ対策も実装しています。
- コンプライアンスへの対応データセキュリティプラットフォームは、GDPR、 HIPAA、PCI DSSなどの測定可能に準拠したセキュリティ対策を実装します。
- アクティブな脅威の発見と排除：データ漏洩や不正アクセスなどのセキュリティインシデントや違反を検知し、管理者に警告を発します。これにより、セキュリティチームがセキュリティの脅威に迅速に対応し、セキュリティ・インシデントの影響を軽減することができます。
データ保護プラットフォームのメリット
データプラットフォームのメリットはコストをはるかに上回ります。データセキュリティプラットフォームを活用することで、ビジネス上の大きなメリットとセキュリティ上のメリットが得られます。これらのメリットを比較してみましょう：
プラットフォーム・セキュリティのビジネス上の利点
- 効率の向上。データセキュリティプラットフォームは、複数のセキュリティ対策とテクノロジーを単一の包括的なソリューションに統合します。これにより、複数ポイントのソリューションを管理する必要性が減り、効率が向上します。
- コンプライアンス強化。組織は、社内のデータガバナンスとともに、GDPR、HIPAA、PCI DSSなどのさまざまなデータ保護規制に準拠する必要があります。データセキュリティプラットフォームは、これらの要件を満たすのに役立ち、財務上の罰則や法的責任のリスクを軽減することができます。
- 評判の向上データセキュリティは顧客サービスです。顧客プロファイルや統合された顧客データのセキュリティは、10年前よりも重要視されています。企業はレピュテーションを向上させ、顧客やパートナー、その他のステークホルダーとの信頼を築くことができます。
- 情報に基づいた決断データ・セキュリティ・プラットフォームは、誰が、いつ、どこから機密データにアクセスしているのかを可視化します。この情報は、セキュリティの向上や、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定に活用できます。
プラットフォーム・セキュリティの利点
- データセキュリティの向上データセキュリティプラットフォームは、暗号化、アクセス制御、監視、その他のセキュリティ対策を確実に実施します。これにより、機密データを不正アクセス、盗難、損失、その他のセキュリティ脅威から保護することができます。
- リスクの最小化データセキュリティプラットフォームは、データの分類とそのコンテキストに基づき、データセキュリティに対する包括的かつ階層的なアプローチを実装します。これにより、データ漏洩やセキュリティインシデントのリスクを最小限に抑え、経済的損害や評判を落とす可能性を低減することができます。
- 脅威検知の強化。データ・セキュリティ・プラットフォームは、データへのアクセスを監視し、セキュリティ・インシデントや違反があった場合に管理者に警告を発します。これにより、組織はセキュリティ脅威をより迅速に検知し、対応することができます。
- 事業継続性の向上。データセキュリティプラットフォームは、データ損失インシデントやその他のセキュリティイベントが発生した場合でも、ビジネスの生産性を維持するのに役立ちます。これによりリスクが軽減され、回復力が向上します。
データセキュリティプラットフォームFAQ
データ分類とは、データを機密レベル（公開、内部、機密、極秘）ごとに分類するプロセスのことで、これにより組織は優先順位に基づいてセキュリティ対策やアクセス制御を実装することができます。
データ検知と対応（DDR）は、異常なデータ転送パターンを監視して特定し、潜在的なセキュリティ脅威にリアルタイムで対応することに重点を置いたサイバーセキュリティ戦略です。DDRシステムは、機械学習アルゴリズムを使用してネットワークトラフィックを分析し、疑わしいデータ転送パターンを検出し、調査のためにセキュリティチームにアラートを送信します。
DLPシステムは、機密データの不正使用、転送、盗難を防止するために設計されたツール、プロセス、ポリシーのセットです。これらのシステムは、機密情報を特定し、データへのアクセスと使用を監視し、データ保護ポリシーを実施することで機能します。
DLPソリューションは、オンプレミス、クラウドベース、エンドポイントデバイスなど、さまざまな環境にデプロイできます。DLPシステムの主要コンポーネントには、データの分類、ポリシー管理、監視と制御、インシデントレスポンスなどがあります。DLPシステムを実装することで、組織はデータ漏洩から保護し、規制コンプライアンスを維持し、不正なデータ暴露のリスクを低減することができます。
DLPツールは主にデータの移動に対処し、データが組織の許可された境界から出るのを防ぎます。DDRソリューションは、リアルタイムのログ分析を使用して、データを保存するクラウド環境を監視し、データリスクが発生するとすぐに検出します。どちらもデータ漏洩対策には欠かせません。
データガバナンスとは、組織内のデータの効果的な管理を保証する一連のプロセス、ポリシー、標準のことです。データ品質、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを維持するための役割、責任、手順を定義します。
データガバナンスのベストプラクティスには、データ管理の具体的な役割と責任の定義、データポリシーの確立、データ管理、モニタリング、報告プロセスを含むデータガバナンスフレームワークの開発などが含まれます。
データ保護規制は、組織が機密情報、特に個人データをどのように取り扱い、保護しなければならないかを定めた法的枠組みです。これらの規制は、個人のプライバシーを保護し、データが悪用されたり漏洩したりしないようにすることを目的としています。
データ保護規制の例としては、欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）、米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）、クレジットカード情報を扱うためのPCI DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）などがあります。
データ保護規制のコンプライアンスでは、機密データを保護するために、データの暗号化、アクセス制御、データ損失防止ソリューションなどの適切なセキュリティ対策の実装が組織に求められることがよくあります。これらの規制に従わない場合、多額の罰金、法的影響、風評被害が生じる可能性があります。
脅威インテリジェンスとは、悪意のあるIPアドレス、ドメイン、URL、脅威アクターが採用する戦術、技術、手順（TTP）など、既存および新興のサイバーセキュリティ脅威に関する情報の収集、分析、発信のことです。このインテリジェンスにより、組織は既知の脅威、脆弱性、攻撃パターンをセキュリティチームに通知することで、潜在的なサイバー攻撃をプロアクティブに検知、防御、対応できるようになります。
脅威インテリジェンスは、オープンソースインテリジェンス（OSINT）、業界固有の脅威フィード、商用プロバイダなど、さまざまなソースから得ることができ、組織は全体的なセキュリティ体制を強化し、サイバーセキュリティ戦略について十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
