データ分類とDLP：データ漏えいを防止し、コンプライアンスを立証

成功する データセキュリティ戦略 は、単一のツールの話ではありません。手順の連なりです。1つ目は、自社のデータを理解すること。2つ目は、そのデータがどのように移動するかを制御すること。分類とDLPが連携することで、 データ漏えいと侵害を防ぎつつ 業務のスピードを落としません。

ポイントツールとは異なり、最新の データ分類ソリューション は リアルタイム でリポジトリを継続的にスキャンし、環境の変化に合わせて新しいファイルや更新が正しくラベル付けされるようにします。

課題：機密データはどこにでもあります

データは、きちんと一か所に収まるわけではありません。さまざまなデータの種類にまたがり、構造化されたデータベースから非構造化ファイルまで、Windows ファイル サーバー、SharePoint、Exchange、SQL、Oracle、そして Google Drive、Box、Dropbox のようなクラウド リポジトリ、もちろんエンドポイントにも存在します。データ発見（data discovery）分類できない場合、組織はリスクを把握できません。さらに可視性がなければ、データ侵害の可能性は大幅に高まります。特定し、この情報を

ステップ1：データ分類

データ分類は、データ保護戦略の最初のフェーズです。個人データ、財務記録、知的財産などの機密情報を特定するために、リポジトリやファイルを自動的にスキャンします。特定された後は、文書にメタデータタグまたはラベルを適用します。

これらのタグは不可欠です。DLP ソリューションなどの下流（後段）ツールに対して、そのデータをどのように扱うべきかを示すためです。Netwrix Data Classification を使用すると、組織は次のことができます。

• オンプレミスおよびクラウドのリポジトリ全体で機密データを特定します。
• それにアクセスできるのは誰かを特定します。
• DLP ソリューションで認識される一貫したラベルを適用します。

ステップ 2：データ損失防止

データを分類したら、次のステップはそれが不適切に組織外へ持ち出されるのを防ぐことです。これには、エンドポイントとネットワーク全体で一貫したポリシーの適用が必要です。Netwrix Endpoint Protector は、エンドポイントとネットワークの DLP 機能を組み合わせ、ユーザーがデータを共有しようとする方法にかかわらず、転送中のデータを検査し制御できるようにします。

分類されたデータは、DLP エンジンがファイルのメタデータにあるラベルを読み取れるため、保護しやすくなります。つまり、:

• セキュリティ チームは、これまでのように複雑なポリシーを細かく調整する必要がなくなります。
• 分類タグを直接利用することで、数回のクリックだけでポリシーを作成できます。
• 適用は正確で一貫性があり、誤検知（フォールスポジティブ）が起きにくくなります。

Endpoint Protector は、Windows、macOS、Linux の各エンドポイントにわたって機密ファイルが保護された状態を維持できるようにします。USB、メール、AI サービス、クラウド アプリケーション、チャット アプリ、プリンターなどへの転送をブロックまたは制御します。

コンプライアンスに自信、監査に対応

コンプライアンス チームにとって、分類に基づく DLP はリスクを低減するだけではありません。証拠を提供します。機密データにタグを付け、Windows、macOS、Linux のエンドポイント全体でポリシーを一貫して適用することで、組織は監査担当者に対し、情報が特定され、かつ保護されていることを証明できます。すべての操作はログに記録されるため、ISO 27001、PCI DSS、HIPAA、GDPR、CMMC の要件への準拠を示しやすくなります。

監査の間に証拠をかき集めるために慌ただしく動くのではなく、セキュリティ チームは規制当局に対し、機密データがポリシーによって管理され、そのポリシーがエンドポイントで一貫して適用されていることを示せます。

分類と DLP を組み合わせることで、組織は 規制コンプライアンス の体制を強化するだけでなく、監査に備えた 統一されたセキュリティ ソリューションを備えていることを示すこともできます。

統合の力

Netwrix Data Classification と Netwrix Endpoint Protector は、互いを補完し合うように設計されています。さらに、Netwrix Endpoint Protector は Microsoft Purview のような他の分類ソリューションともシームレスに連携します。この柔軟性により、どの分類エンジンを使用していても、組織はエンドポイント全体で一貫した DLP ポリシーを引き続き適用できます。

Netwrix Endpoint Protector が際立つ理由

すべての DLP ソリューションが同じというわけではありません。多くのレガシー・ベンダーは、IT チームに対して硬直したポリシー、限られた OS サポート、または複雑な導入を強いることがあります。Netwrix Endpoint Protector は設計思想が異なります:

• マルチ OS 対応：Windows、macOS、Linux の各エンドポイントはすべて一貫したポリシーで保護されます。競合ソリューションでは、特に macOS と Linux で対応に抜けが生じがちです。
• ポリシーのシンプルさ：無限に続くルールを調整する代わりに、分類タグが数回のクリックだけで適用を推進します。セキュリティ チームは、従来の DLP でよくある誤検知（フォールスポジティブ）を避けながら、正確性と一貫性を得られます。
• きめ細かなチャネル制御：USBドライブを超えて対応します。メール、クラウドアプリ、AIサービス、チャットアプリ、プリンターなど幅広い領域にポリシーを適用し、考えられるすべての潜在的な抜け道を確実にカバーします。
• 使いやすさと導入のしやすさ：顧客は、複雑さ・コスト・サポート不足といった理由でベンダーを乗り換えることがよくあります。Netwrix では、ポリシーをすばやく設定でき、管理も簡単で、例外が必要な場合に備えてユーザーの復旧対応のための内蔵オプションも用意されています。

この先回りのアプローチは、insider threats のリスクも抑えます。機微なデータの移動が常に、明確で実行可能なポリシーによって統制されるためです。

その結果：端点において、重要な場面でポリシーを正確に強制しながら、ビジネスの速度を落とさない DLP ソリューションが実現します。

実世界でのインパクト

分類に基づく DLP により、組織はリスクを減らすだけでなく、全体として data security のセキュリティ体制を強化し、明確なコンプライアンスの証拠を得て、高額なインシデントを回避できます。

• 金融サービス： グローバルな銀行グループが、顧客の PII を含むスプレッドシートにタグ付けしました。次に Endpoint Protector が、これらのファイルを外部へメール送信しようとする試みをブロックし、PCI および ISO 27001 の監査担当者に、強制が実施されたことを示す文書化された証拠を提供できました。これにより、銀行は罰金を回避し、問題なくコンプライアンス監査に合格することができました。
• 法律事務所： 主要な法律事務所は、機密性の高い条項を含む契約を分類し、許可されていないクラウドストレージへのアップロードを防止しました。弁護士・依頼人間の特権が保護されていたことを立証することで、評判の毀損を回避し、高額な価値を持つ顧客との信頼を維持できました。
• 医療機関： 病院システムが文書内の PHI を特定し、それが決して管理された環境から外に出ないようにしました。規制当局が HIPAA の体制を確認する際、分類と施行されたポリシーの両方に関する証拠を提示できたため、同様の違反で別の病院が受けた 75,000 ドルの罰金のような事態を回避できました。

業界を問わず、「分類 + DLP」の組み合わせにより prevention and proof の両方が実現されます。つまり、機密データが保護され、セキュリティチームにはそれを裏付けるログが揃っています。

データ分類と DLP は競合する技術ではなく、同じコインの表裏です。分類がインテリジェンスを提供し、DLP が実施（強制）を担います。両者を組み合わせることで、リスクを低減し、コンプライアンスを立証し、機密情報を管理下に保つ、ポリシー主導のデータ保護戦略を実現します。

機密データを見つけるだけで終わらせず、どのように取り扱うかを強制しましょう。 Netwrix Data Classification を Netwrix Endpoint Protector と組み合わせて：

• Windows、macOS、および Linux のエンドポイント全体でデータを保護
• 監査にすぐ使えるログで規制当局へのコンプライアンスを証明
• あらゆるチャネルで機密データを保護——USB、クラウド、メール、AI など

これらの機能を統合することで、単機能製品の範囲を超えます。データの検出、分類、強制（エンフォースメント）までを包括する統合型データセキュリティソリューションを提供します。その結果、内部不正のリスクがより低減され、データ侵害も減少し、あらゆる種類のデータに対してより強固なコンプライアンスを実現できます。また、業務上必要になった場合でも継続的な是正に柔軟に対応できます。