信頼されている
機密性の高いデータが環境全体に分散し、過剰に公開された状態になっているため、組織は侵害リスクを低減し、最小権限を徹底し、データ漏えいを防ぎ、コンプライアンスを証明するのに必要な継続的な可視性と分類を持てません。
制御されないデータスプロール
機密データはファイル共有、クラウド、SaaS、そしてAI接続されたプラットフォーム全体で増殖し、セキュリティチームが追跡できる速度よりも速く攻撃対象領域を拡大します。
古いまたは不完全な分類
スナップショット的な時点スキャンでは、新しく作成された、または変更された機密コンテンツを見落としてしまい、高リスクのデータが未タグのまま過度に露出され、施行（強制）制御にも検知できない状態になります。
精度の低い DLP コントロール
不正確な分類、または分類の欠落は誤検知や死角を増やし、本当に機密性の高いデータが予防的な制御をすり抜けてしまう原因になります。
監査およびコンプライアンス上のギャップ
防御可能な発見（ディスカバリー）や一貫したラベリングがないと、誰が機密性の高いデータにアクセスしたのか、そのデータがどのように保護されていたのか、また露出（曝露）が減少したのかを証明できません。
実証されていないインファンパリ、実証されていないアキスン
[PENDING PROFESSIONAL TRANSLATION - EN placeholder] Only 43.4% of organizations have a continuously maintained, complete inventory of where sensitive data resides, and 8.2% have none at all. Lack of visibility into who has access to sensitive data is the leading cause of exposure at 36.9%, according to the 2026 Data and Identity Security Report.
ユースケース
リスクを低減するために、機密データを継続的に発見・分類する
機密データを発見・分類する
ファイル共有、クラウド基盤、SaaS アプリケーション、AI 接続リポジトリ全体で、機密データや規制対象データを継続的に特定します。高精度で文脈を理解した分類を適用し、コンテンツを正確にタグ付けして、侵害リスクになる前に露出を減らします。
アクティビティを監視して脅威を検出
データの機密性とユーザーのアクティビティを組み合わせることで、異常な挙動、未許可のアクセス、侵害の早期兆候を検出します。機密データが流出する前に、AI が駆動するリスクやインサイダーのリスクを特定します。
Netwrix のソリューション
リスクを低減するために機密データを継続的に発見・分類する
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データ分類に Netwrix を選ぶ理由は？
機密データは、ファイル共有、クラウド基盤、データベース、アプリケーションなどに分散していることが多いため、保護が難しく、過剰に露出してしまいやすくなります。可視性と分類がなければ、適切な統制を適用したり、コンプライアンスを証明したりすることはできません。Netwrix は、機密データを自動的に検出して分類するのを支援します。これにより、データがどこに存在するのか、誰がアクセスできるのか、そしてどのように使われているのかが分かります。
あらゆる場所で機密データを特定
オンプレミス環境とクラウド環境の両方にわたって、ファイル、データベース、コラボレーションプラットフォームを含む機密情報および規制対象情報を自動的に特定します。
より良い保護のためにデータを分類します
PII、PHI、または財務記録など、データの種類ごとに機密データへ自動でタグ付けし、DLP ソリューションと連携して一貫した統制を適用するとともに、リスクに優先順位を付けます。
コンプライアンス上のリスクを低減する
分類を行うことで、規制対象データを特定し適切に保護できるため、GDPR、HIPAA、PCI DSS などのフレームワークに対応しやすくなります。
最小権限アクセスを有効にする
機密データがどこに存在するかを把握することで、アクセスを制限し、不必要な権限を是正できます。
