データ損失防止のためのデータ分類の重要性

データ損失防止（DLP）ツールとプロセスは、重要なデータが不正なユーザーによりアクセスされたり、改ざんされたりしないようにするのに役立ちます。データ損失防止における成功を左右する根本的な技術は データ分類。

この記事では、データ分類がデータ損失防止対策の成功にどのように影響するかを説明します。

データ分類とは何ですか？

データ分類 とは、データを関連するカテゴリに整理するプロセスです。これらのカテゴリは、「Top Secret」「Confidential」「Public」などのように一般的なものもあれば、 GDPR や HIPAA のように、特定の規制・コンプライアンス要件に合わせたもののように、かなり具体的なものもあります。

データ分類は、適切なアクセス権限を付与し、データのプライバシーを確実にすることで、情報セキュリティを向上させるのに役立ちます。たとえば、過度に公開（オーバーエクスポージャー）されている機微データを定期的に特定するなど、データの種類ごとに適切な保護対策を実施できるようになります。

データ損失防止（DLP）とは何ですか？

データ損失防止（Data loss prevention）とは、機密性の高い重要な情報を、不適切なアクセスや改ざんから保護することです。データ損失防止（Data loss prevention）のツールやプロセスは データ漏えい、データ損失、データ外部流出（data exfiltration）、および重要なデータに対するその他のリスクを低減できます。

データ分類はデータ損失防止（data loss prevention）にどのように役立ちますか？

データ分類は DLP に、主に次のような形で役立ちます:

強固なデータガバナンスの土台を築くのに役立ちます。

DLP（データ損失防止）に関して、企業はしばしば「卵を1つのかごにすべて入れる」ような発想をします。つまり、単一の包括的な DLP 製品を導入すれば、データ保護に必要なすべてのニーズをカバーできると期待するのです。しかし、DLP 製品は、ネットワーク上のファイルが不適切な相手に渡ってしまうリスクを下げるといったセキュリティ対策を提供するものの、完全な解決策ではありません。

DLP（データ損失防止）ソリューションでデータの喪失から守ることだけに注目するのではなく、データライフサイクル全体を通して強固な データガバナンス という幅広い土台が必要です。 データガバナンス では、次のことを把握する必要があります：

• どのような種類のデータを持っているか
• データがどこにあるのか
• 誰がデータにアクセスを許可されているか
• 実際に誰があなたのデータにアクセスしているのか

データ分類は、機密性の高い情報やビジネス上の重要情報を特定してラベル付けすることで役立ちます。これにより、データを安全な場所にのみ保存し、最小権限などのアクセスポリシーを適用して data breach のリスクを低減できます。

誤検知（ファルスポジティブ）および見逃し（ファルスネガティブ）の件数を減らします

DLPツールやプロセスを成功裏に導入するためには、正確なデータ分類がすべてです。分類が不正確だと、次のような結果につながる可能性があります：

• DLPツールが、機密ではないデータを誤って機密としてタグ付けしてしまうと、そのデータへのアクセスを制限してしまう可能性があります。その結果、生産性が低下し、重要なビジネスプロセスの進行を妨げることがあります。
• DLP が、機微（センシティブ）なデータを非機微（ノンセンシティブ）として誤って分類してしまった場合、そのデータに対する不正な操作を検知してフラグ付けできない可能性があります。これにより、侵害（ブリーチ）のリスクが高まります。

データ分類プロセスを自動化します

一部の DLP ツールは手動の分類に依存しています。ユーザーは、自分のファイルやその他のデータがどのカテゴリに該当するかを指定する必要があります。このプロセスでは、見落としとエラーの両方のリスクが伴います。ユーザーがデータをまったく分類しない、タグ付けを一貫させない、あるいは時間を節約するために最初または最も簡単な分類タイプを単に選んでしまう可能性があります。

自動化された data classification solution により、企業全体で信頼性の高い一貫した分類結果が得られ、DLP ツールが正確なタグを使って動作することを保証します。

DLP と Netwrix Data Classification

Netwrix のデータ分類ソフトウェア には、正確性と一貫性を確保するのに役立つ主要機能が備わっています。

• 再利用できるインデックス — 新しいファイルが登場するたび、または分類ルールが変更されるたびに、長時間のデータ再収集が不要になるため、常に正確な分類結果を利用できます。
• 柔軟なタクソノミ管理 — 従業員が組織のニーズに合わせてタクソノミを簡単に作成・変更できるようにします。タクソノミを追加または更新するたびに、専門サービスを購入する必要がありません。
• わかりやすい（透明性のある）分類結果 — ファイルがそのように分類された理由を正確に確認できるため、ルールを分析・修正して精度を向上させることができます。
• 是正（リメディエーション）ワークフロー — 自動化されたプロセスを作成して、機密データを隔離し、過剰な権限を取り消し、ファイル内のデータをマスク（伏せる）します。

結論

あらゆる DLP 戦略の成功は、適切なデータガバナンスと正確なデータ分類にかかっています。自社にどのような種類の機密情報があるのかを正確に把握することで、DLP ソリューションがより効果的に機能し、投資の価値を最大化できます。