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リソースセンターハウツーガイド

機密データを含むファイルの見つけ方

機密データを含むファイルの見つけ方

Windows ファイルサーバー向け Netwrix Data Classification

以下の手順には、Netwrix Data Classification を最初からセットアップする内容が含まれています。すでにセットアップ済みの場合は、レポートの確認方法を説明している最後の部分にスキップしてください。

タクソノミーを設定します:

次のリンクを Web ブラウザーで使用して Netwrix Data Classification を開きます: http://localhost/conceptQS/。インストール先のサーバー以外のサーバーからアクセスする場合は、localhost をサーバーのアドレス(または名前)に置き換えてください。

  • 次をクリックします: Taxonomies -> 次を選択します: Global Settings -> 次をクリックします: Add 新しいタクソノミー設定を作成します。
  • Add ダイアログで、Load -> から PCI DSS をドロップダウン リストから選択 -> 次に Add。

データソースを設定します:

  • クリック Sources -> General -> Add.
  • Add ダイアログで、ファイル共有の Folder  オプションを選択します。
  • Source Configuration タブに移動し、次の項目を指定します:
    • 次の Folders  フィールドの横にある「+」ボタンをクリックし、共有アドレスを指定します。
    • All Subfolders.
    • Write classifications 」オプションを確認してください。
    • 追加をクリックします。
  • Pencil icon」をクリックします。指定した共有の前にあります。
  • Edit -> 」を選択してから、Enabled -> を確認し、「Save。」をクリックします。

分類プロセスを開始します:

  • 次へ進む: 全般 -> ソース そして:
    • 分析したい共有を選択してください。
    • Re-Collect をクリックして初期分類を行います

レポートを確認してください:

支払いカード情報を含むファイルの一覧を表示するには:

  • 次へ移動: Reports -> Document Reports -> Document tagging。
  • レポートを確認したい Taxonomy (PCI DSS)を選択します。
  • Show Filters
  • Classification フィールドで、レポートが必要な用語を選択します(「PCI DSS>Mastercard」)。
  • Generate
document tagging reports on the automatic and manual classifications of the documents within the reporting set

リストを CSV または XLSX でダウンロードするには、「サーバーから利用可能なすべてのレコードをダウンロード」というラベルの付いた CSV または XLSX リンクをクリックしてください。

詳しくはこちら: Netwrix Data Classification for Windows File Servers

ネイティブ ソリューション

特定の種類の機密データを見つけるためのルールを作成します:

  1. ファイル サーバー リソース マネージャー(FRSM)を開きます:次へ進みます。 Server Manager -> Tools -> File Server Resource Manager.
  2. FRSM で次のように進みます: Classification Management -> Classification Properties -> Create Local Property.
  3. Create Local Classification Property のダイアログで、プロパティ Name を指定し、Yes/NoProperties type。 をクリックして OK。
  4. 次へ移動します: Classification Management -> Classification Rules -> Create Classification Rule。
  5. General タブで Rule Name
  6. Scope タブで、Add をクリックしてディレクトリを選択します。OK。
  7. Classification 」タブに移動します。Classification MethodContent Classifier に設定し、 Propertyクレジットカード番号に設定します。
  8. Parameters section」で Configure をクリックします。Expression Type では Regular Expression を選択し、MasterCard の番号を見つけるために次の式を入力します:^(5[1-5][0-9]{14}|2(22[1-9][0-9]{12}|2[3-9][0-9]{13}|[3-6][0-9]{14}|7[0-1][0-9]{13}|720[0-9]{12}))$
  9. OK」をクリックします。
  10. Evaluation Type」タブに移動し、次の内容を指定します:
  • 有効化 既存のプロパティ値を再評価します。
  • 選択 既存の値を上書きします。
  • チェック 自動分類されたプロパティをクリア および ユーザー分類されたプロパティをクリア
a screenshot of the edit classification rule window

次に [OK]をクリックします。

必要に応じて、American Express や Visa のカード番号など、他の種類の機密データに対する分類ルールを作成するために、前の手順を繰り返します。

ルールを実行します:

  1. 開く FSRM -> 右クリック Classification Rules -> クリック 「今すぐ、すべてのルールで分類を実行」します。
  2. Run Classification, で、分類をバックグラウンドで実行するかどうかを選択します。OK。

結果を確認します:

分類プロセスの実行が完了すると、分類されたファイルに関するレポートが表示されます。レポートには、下の目次に示されているセクションが含まれます:

a screenshot of the automatic classification report table of contents

クレジットカード番号を含むファイルを探しているため、最も注目するのは最後のセクションで、次のようになります:

a table showing statistics for files by credit card numbers

データ分類でコンプライアンス対応を効率化する方法

カード会員データを保護することは、Payment Card Industry Data Security Standard(PCI DSS)の要件の1つです。PCI DSSは法律ではなく、主要なカードブランドが作成した情報セキュリティ基準であり、決済カードを取り扱うすべての組織に適用されます。PCI DSSは、今日企業が対象となっている多くの基準のうちの1つにすぎません。コンプライアンス違反は、罰金、カード再発行の費用、追加監査、そしてブランド毀損につながる可能性があります。

幸いなことに、同じプロセスとツールを使うことで、多くの異なる基準へのコンプライアンスを達成できます。特に、規制対象データのセキュリティを確保するには、そのデータがどこに保存されているかを理解し、種類ごとに分類する必要があります。

1つの選択肢はネイティブ ツールを使うことです。File Server Resource Manager (FSRM) は、ファイル サーバーに保存されているデータを管理し、分類できるようにする Windows Server のロール サービスです。 ただし、この方法には、次のようにいくつかの欠点があります:

  • 対象は Windows のファイル サーバーに保存されたデータに限られます。
  • Optical Character Recognition (OCR) をサポートしていません。
  • 検索機能が提供されていません。
  • インストール、設定、保守が難しいです。特に、分類したいデータの種類ごとにルールを手動で構成する必要があります。
  • 分類結果を確認するには、各ファイルを開く必要があります。

Netwrix Data Classification は、これらすべての欠点を克服します。オンプレミスとクラウドの両方を含む複数のプラットフォームにわたって機密データを見つけるのに役立ち、写真やスキャン内のデータを分類するための OCR 機能も備えています。あらかじめ定義されたタクソノミー、自動分類、強力な検索エンジンによりセットアップが効率化され、はるかに少ない手間で規制対象データを数分で特定できるようになります。さらに、Netwrix ソリューションは複合語の処理と統計分析を使用するため、文法スタイルに関係なくあらゆる言語や語彙で機能し、ネイティブツールよりもはるかに正確な結果を提供します。

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