データ損失防止ソフトウェア

データ損失防止（DLP）ソフトウェアは、潜在的なデータ侵害/データ流出の伝送を検出し、監視することでそれらを防ぎます。 ^[1]使用中（エンドポイントアクション）、移動中（ネットワークトラフィック）、および保存中（データストレージ）の機密データを検出してブロックします。^[2]

「データ損失」と「データ漏洩」という用語は関連しており、しばしば互換的に使用されます。^[3]データ損失インシデントは、機密情報を含むメディアが紛失し、その後権限のない第三者によって取得された場合に、データ漏洩インシデントに変わります。ただし、発信側のデータが失われなくても、データ漏洩は可能です。データ漏洩防止に関連するその他の用語には、情報漏洩検出および防止 (ILDP)、情報漏洩防止 (ILP)、コンテンツ監視およびフィルタリング (CMF)、情報保護および制御 (IPC)、侵入防止システムとは対照的に、侵入防止システム(EPS) などがあります。

データ漏洩事件に対処するために採用される技術的手段は、標準的なセキュリティ対策、高度/インテリジェントなセキュリティ対策、アクセス制御と暗号化、指定されたDLPシステムのカテゴリに分類できますが、現在DLPと見なされているのは後者のカテゴリのみです。 ^[4]悪意のあるアクティビティや望ましくないアクティビティを検出し、機械的に対応する一般的なDLP方法は、自動検出と対応です。ほとんどのDLPシステムは、機密情報を識別して分類するために事前定義されたルールに依存しており、これによりシステム管理者は脆弱な部分に焦点を絞ることができます。その後、一部の領域には追加の保護手段をインストールできます。

ファイアウォール、侵入検知システム（IDS）、ウイルス対策ソフトウェアなどの標準的なセキュリティ対策は、部外者や内部者による攻撃からコンピュータを保護する一般的な製品です。^[5]たとえば、ファイアウォールを使用すると、部外者による内部ネットワークへのアクセスを防ぎ、侵入検知システムは部外者の侵入の試みを検出します。内部攻撃は、機密情報を送信するトロイの木馬を検出するウイルス対策スキャンや、クライアントデバイスに個人情報や機密データを保存しない クライアントサーバーアーキテクチャで動作するシンクライアントの使用によって回避できます。

高度なセキュリティ対策では、機械学習と時間的推論アルゴリズムを使用して、データ（データベースや情報検索システムなど）への異常なアクセスや異常な電子メール交換を検出し、ハニーポットを使用して悪意のある権限のある人物を検出し、アクティビティベースの検証（キーストロークのダイナミクスの認識など）とユーザーアクティビティの監視を使用して、異常なデータアクセスを検出します。

指定されたシステムは、主に機密情報にアクセスする権限を持つ人員による、意図的または意図的でない機密データのコピーまたは送信の不正な試みを検出し、防止します。特定の情報を機密情報として分類するために、これらのシステムは、正確なデータマッチング、構造化データフィンガープリント、統計的手法、ルールと正規表現のマッチング、公開された辞書、概念定義、キーワード、およびデータのソースなどのコンテキスト情報などのメカニズムを使用します。^[6]

ネットワーク（移動中のデータ）テクノロジーは、通常、境界付近のネットワーク出口ポイントにインストールされます。ネットワークトラフィックを分析して、情報セキュリティポリシーに違反して送信されている機密データを検出します。複数のセキュリティ制御ポイントがアクティビティを報告し、中央管理サーバーで分析される場合があります。^[3]次世代ファイアウォール（NGFW）または侵入検知システム（IDS）は、ネットワーク上でDLP機能を実行するために活用できるテクノロジーの一般的な例です。^{[7] [8]}ネットワークDLP機能は、通常、暗号化や圧縮などのデータマスキング技術を使用して、高度な脅威アクターによって侵害される可能性があります。 ^[9]

エンドポイント (使用中のデータ) システムは、社内のエンドユーザー ワークステーションまたはサーバー上で実行されます。ネットワークベースのシステムと同様に、エンドポイントベースのテクノロジは、社内通信と社外通信の両方に対応できます。したがって、グループ間またはユーザー タイプ間の情報フローを制御するために使用できます (「チャイニーズ ウォール」など)。また、電子メールやインスタント メッセージング通信を企業アーカイブに到達する前に制御できるため、ブロックされた通信 (送信されたことがなく、保持ルールの対象ではない通信) は、その後の法的証拠開示の状況で特定されることはありません。エンドポイント システムの利点は、物理デバイス (データ ストレージ機能を備えたモバイル デバイスなど) へのアクセスを監視および制御でき、場合によっては暗号化される前に情報にアクセスできることです。エンドポイント システムは、コンテキスト分類に必要な情報 (たとえば、コンテンツを生成したソースまたは作成者) にもアクセスできます。一部のエンドポイント ベース システムでは、機密情報の送信をブロックし、ユーザーに即時にフィードバックを提供するためのアプリケーション制御が提供されています。これらはネットワーク内のすべてのワークステーションにインストールする必要があり（通常はDLPエージェント経由）、モバイルデバイス（携帯電話やPDAなど）や、実際にインストールできない場所（インターネットカフェのワークステーションなど）では使用できません。^[10]

組織がクラウドネイティブテクノロジーに移行して仮想チームのコラボレーションを加速するにつれ、クラウドには現在、多くの重要なデータが含まれています。クラウドに浮かぶデータは、サイバー攻撃、偶発的な漏洩、内部脅威の影響を受けやすいため、保護する必要があります。クラウドDLPは、ポリシーを使用してデータへのアクセスと使用の制御を提供しながら、データを監視および監査します。クラウドに保存されているすべてのデータのエンドツーエンドの可視性を高めます。^[11]

DLP には、機密情報や機密性の高い情報を識別する技術が含まれています。検出と混同されることもありますが、データ識別は、組織が DLP テクノロジを使用して検索対象を決定するプロセスです。

データは構造化データと非構造化データに分類されます。構造化データはスプレッドシートなどのファイル内の固定フィールドに格納されますが、非構造化データはテキスト文書、PDFファイル、ビデオ内の自由形式のテキストまたはメディアを指します。^[12]推定では、全データの80%が非構造化データで、20%が構造化データです。^[13]

データ配布者が、不注意または故意に機密データを 1 つ以上の第三者に渡したり、許可された方法で自ら使用したりすることがあります。しばらくして、データの一部が許可されていない場所 (Web 上やユーザーのラップトップなど) で見つかります。配布者は、その損失の原因を調査する必要があります。

「保存データ」とは、データベースやファイル共有に存在する、移動していない情報を指します。この情報は、企業が政府機関にとって大きな懸念事項です。なぜなら、データが使用されずに保存される時間が長くなればなるほど、権限のない個人によって取得される可能性が高くなるからです。このようなデータを保護するには、アクセス制御、データ暗号化、データ保持ポリシーなどの方法が必要です。^[3]

「使用中のデータ」とは、ユーザーが現在操作しているデータのことです。使用中のデータを保護するDLPシステムは、不正なアクティビティを監視してフラグを立てることがあります。^[3]これらのアクティビティには、機密データを含むスクリーンキャプチャ、コピー/貼り付け、印刷、ファックス操作が含まれます。通信チャネルを介して機密データを送信しようとする意図的または意図的でない試みである可能性があります。

「移動中のデータ」とは、ネットワークを経由してエンドポイントまで移動しているデータのことです。ネットワークは内部ネットワークでも外部ネットワークでもかまいません。移動中のデータを保護するDLPシステムは、さまざまな通信チャネルを通じてネットワーク上を移動する機密データを監視します。^[3]

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