データの盗難、不正アクセス、データの悪用は、企業が直面する極めて深刻なセキュリティ脅威です。サイバー攻撃者は、こうした戦術を使用して機密情報を盗み、システム設定を変更し、重要なビジネスデータを削除したり身代金を要求したりします。データセキュリティ体制管理は、データセキュリティと整合性の維持、および効果的なリスク管理の実現に役立ちます。データセキュリティ体制管理ポリシーでは、不正アクセスと悪用を防ぐためのデータの保護、監視、管理方法を規定しています。
データセキュリティ体制管理はいわば、機密情報を保護するために背後で働く「デジタル警備員」であり、企業が以下について包括的に把握し、データセキュリティを管理するのに役立ちます。
企業のデータ環境に含まれるものをすべて要約して、大きな問題になる前に潜在的なリスクを特定します。デジタルセキュリティ体制管理は、脅威が発生してから対処する従来のデータセキュリティ手法とは異なり、プロアクティブに対応します。その柔軟性により、固有のニーズを反映するように戦略を調整できます。また、ビジネスの成長と進化に合わせ、戦略を継続的に適応、拡張し、セキュリティに関する新たな課題や要件に対応します。
データセキュリティ体制管理を策定して適用すれば、企業のデータセキュリティ手法の一貫性、包括性が確保され、最新の脅威に対処するための体制が整います。また、規制コンプライアンスが確保され、データ制御が向上するとともに、セキュリティ運用が強化され、データリスクが軽減されます。
これまで何度も見てきたとおり、データ侵害は、金銭的損失、評判の低下、罰金など、深刻な影響をもたらす可能性があります。現代の企業に起こるこのような侵害は、そのほとんどが不適切なデータセキュリティ対策およびガバナンスによるものです。データセキュリティ体制管理では、データ資産のセキュリティ体制の継続的な監視と評価により、脆弱性や設定ミスを悪用される前に検出することができます。このプロアクティブなアプローチにより、企業は戦略的な資産を保護し、事業継続性の確保と関係者の信頼強化を実現できます。
データセキュリティ体制管理とデータ損失防止 (DLP) は、どちらも重要なサイバーセキュリティツールですが、果たすべき目的が異なります。
データセキュリティ体制管理は、現代のサイバーセキュリティ戦略に不可欠な、動的で堅牢なフレームワークです。
データセキュリティ体制管理は、このようなメカニズムを活用して、多様性に富み、進化し続けるデジタル環境でデータを管理し、保護するための包括的なソリューションを提供します。これらの 3 つの機能について詳しく説明します。
#1: データセキュリティ体制管理に導入されているデータの検出と分類
データセキュリティ体制管理戦略の最初のステップは、データの検出と分類です。このプロセスでは、企業の IT エコシステム全体をスキャンして、クラウド環境、オンプレミスサーバー、モバイルデバイスなど、さまざまなプラットフォームに保存されているデータを見つけます。すべてのデータが特定されると、データセキュリティ体制管理ソリューションがその機密性と企業にとっての価値に従って分類します。個人を特定できる情報 (PII)、財務関連の詳細情報、知的財産は、より高い機密レベルに分類されます。
データの分類は、それによって適用するセキュリティ対策が決まるため、極めて重要です。たとえば、機密性の高いデータには暗号化と厳格なアクセス制御、機密性が低いデータには基本的なセキュリティ対策が必要とされます。高度なデータセキュリティ体制管理ツールでは、ML アルゴリズムを使用して検出と分類を自動化し、プロセスをスピードアップし、人的ミスのリスクを最小限に抑えます。
#2: データセキュリティ体制の継続的な監視と評価
すべてのデータが検出され、適切に分類されると、データセキュリティ体制管理システムのフォーカスは、継続的な監視と評価へ移ります。24 時間体制でデータが監視され、セキュリティ体制の変化が追跡されます。サイバー攻撃者に悪用される可能性のある、不規則なアクセスパターン、データ漏えいの可能性、または脆弱性が常時チェックされます。
継続的な監視は、ベースラインセキュリティ設定を定義し、これらの確立された標準に対して現在のデータ処理と保存の手法を比較して行います。ベースラインの逸脱にはレビューのフラグが付けられるため、企業はデータセキュリティの健全性を常に把握し、潜在的な脅威が実際の侵害にエスカレートする前にそれを簡単に特定することができます。
#3: 脆弱性と設定ミスの自動修復
データセキュリティ体制管理の最も大きな利点の 1 つは、検出された脆弱性や設定ミスの修復を自動化できることです。システムによってリスクやコンプライアンス違反の問題が特定されると、データセキュリティ体制管理ツールが定義済みのセキュリティプロトコルをトリガし、人の介入なしで問題を修正します。これには、ソフトウェアの再設定から権限の更新または脆弱なシステムへのパッチ適用まで、あらゆる操作が対象になります。
広範なデータ環境を抱える企業にとって、自動化はセキュリティ対策を効果的かつ効率的に拡張するための鍵となります。自動修復によって脆弱性が速やかに対処され、攻撃者による悪用の対象となる期間が大幅に短縮されます。また、すべてのデータ資産にポリシーコンプライアンスが継続的に適用されるため、一貫したセキュリティ体制を維持することができます。
信頼性の高い評価ツールであるデータセキュリティ体制管理では、包括的なセキュリティ監査によってデータのアクセス権限が評価され、権限のあるユーザーにのみ機密情報のアクセスが許可されます。たとえば、役割に関係のない機密データにアクセスしている従業員を特定することができます。誤って企業全体でアクセス可能になっている PII を特定することもできます。このような脆弱性インサイトにより、データ管理のギャップが浮き彫りになり、データセキュリティが侵害されている可能性のある領域が特定されます。
データセキュリティ体制管理のユースケース例:
データセキュリティ体制管理のその他の主な概念
データセキュリティ体制管理は多数の要素で構成されています。これらの要素がまとめられ、さまざまな環境にわたってデータを保護するためのフレームワークを形成します。すでに説明した要素に加え、次のような要素があります。
データセキュリティ体制管理は、管理の向上、リスク軽減、効率的なインシデント処理を通じて、企業のデータ保護能力を高めます。データ資産を保護し、可視性、リスク管理、インシデント対応に重点を置くための革新的かつ戦略的なアプローチを提供します。その主な利点は以下のとおりです。
このような利点が重なり合って企業の全体的なセキュリティ体制が強化され、データセキュリティ体制管理が現在のデータ管理戦略に不可欠なコンポーネントになります。
データセキュリティ体制管理を他のセキュリティ技術と統合すると、企業の全体的なセキュリティフレームワークが強化されます。
データセキュリティ体制管理ソリューションを選択するにあたっては、企業の既存のインフラとどのぐらい適切に統合するかを検討することが重要です。このソリューションは、現在のセキュリティツールとシームレスに連携し、統合を容易にするための標準プロトコルや API をサポートしている必要があります。これにより、既存のセキュリティ投資を最大限活用しながら、データセキュリティの脅威に対する堅牢な統合防御を実現することができます。
検討すべきその他の重要な要素には、拡張性、クラウドとの互換性、一元管理などがあり、選択するソリューションを現在のセキュリティインフラおよびプロセスと適切に整合させるのに役立ちます。
効果的なデータセキュリティ体制管理の実装には、セキュリティ戦略にシームレスに統合するための構造化されたアプローチが必要です。ベストプラクティスは次のとおりです。
これらのベストプラクティスに従うことによって、データセキュリティ体制管理の有効性が最大限まで高まり、堅牢なコンプライアンスを確保しつつ、新たな脅威からデータ資産を保護することができます。
データセキュリティ体制管理への投資によって、デジタル時代のセキュリティの複雑さに対応し、最も貴重な資産の 1 つを保護できるツールが手に入ります。ベリタスは、既存の脅威、新たな脅威、将来の脅威から効果的に防御する革新的なセキュリティソリューションによってお客様の企業のデジタル環境を保護します。これにより、お客様はますます厳しくなるグローバルなデータ保護規制に対応できるようになります。つまり、デジタル環境のセキュリティとレジリエンスの強化に向けた重要な一歩です。
デジタル資産を保護するためのベリタスの包括的なアプローチは、セキュリティ体制管理を合理化し、運用効率を高めます。これにより、企業は安心を得て、安全なデジタル環境で成功を収めることができます。
データセキュリティ体制管理ポリシーの詳細とベリタスができることについては、オンラインでお問い合わせください。