クラウドデータセキュリティは、クラウド上にホストされるあらゆる種類の機密データを保護します。データの漏洩、悪用、不正流出、不正アクセスを防止します。また、組織内外のネットワーク（アプリ、コンテナ、サーバー、ワークロード、その他のクラウド環境を含む）におけるデータのプライバシーを確保します。
本ガイドでは、様々なデータセキュリティ脅威から資産を保護する方法について解説します。クラウドセキュリティとデータセキュリティの違い、それぞれの利点・限界、そして一般的なクラウドデータセキュリティの課題について解説します。
クラウドデータセキュリティとは？
クラウドデータセキュリティとは、機密データを保護し、不正アクセスを防ぐために使用されるツール、ワークフロー、および実践手法を指します。クラウドデータセキュリティは、保有または送信するデータだけを対象とするものではありません。インフラで使用されるハードウェアの制約に縛られないデータも含まれます。これには保存データ、転送中データ、使用中のデータが含まれます。機密データには、政府データ、IPアドレス、氏名、生年月日、知的財産情報、生体認証情報など、公的・私的情報が含まれる可能性があります。
企業は顧客やクライアント間で絶えずデータを収集・共有しています。このデータはクラウド上に保存されるため、強固なクラウドデータセキュリティが最優先事項となります。企業がクラウド利用範囲を拡大するにつれ、強固なクラウドデータセキュリティへの需要は必然的に高まります。
クラウドデータセキュリティの必要性
組織はデータをローカルからパブリック／プライベートクラウドストレージへ絶えず移行させている。事業拡大に伴い、データ量と顧客基盤も増加する。組織のデータは複数のシステムからアクセスされ、その全てがクラウド環境に保存されている。
不正なユーザーが意図しないアクセスやネットワーク侵入を行う可能性があります。一度侵入されると、事業継続を妨害し、ネットワーク上の他のユーザーが機密情報にアクセスしたり利用したりすることを阻害します。機密データの暴露や漏洩は、企業の評判を傷つける可能性があります。顧客の信頼喪失につながり、データ侵害や大規模なサイバー攻撃の機会をさらに増やす可能性があります。
従来のオンプレミス型データセンターではもはや不十分であり、セキュリティチームは対策を強化する必要があります。敵対者は日々巧妙化しているため、クラウドデータセキュリティ戦略の再考が求められます。また、企業は最新のデータ保護・プライバシー関連法規への準拠が求められます。クラウドデータセキュリティの不備は、高額な訴訟費用、多額の罰金、その他の法的トラブルを招く可能性があります。優れたクラウドデータセキュリティソリューションは、問題発生時のインシデント対応機能を組み込み、高度なデータ保護を提供します。
クラウド上のデータはどれほど安全でしょうか？これが最大の疑問です。AIツールが企業攻撃に利用されているためです。公共部門とスタートアップは、世界中でクラウドデータセキュリティ侵害の最も標的とされる被害者です。2024年だけでも、73%の組織がフィッシング攻撃を受け、56%がマルチクラウド環境でクラウドデータを時間内に保護できませんでした。敵対者がクラウドネイティブシステムを調査するために使用するAI搭載ツールによって、多くの固有の課題が生じています。&
クラウドデータへの脅威の種類
クラウドデータが直面する脅威の種類は以下の通りです：
- 分散型インフラストラクチャは、さまざまな脆弱性を悪用する 様々な高度な脅威の格好の標的となっています。設定ミスは依然として最も一般的な脅威であり、ストレージバケット、アクセス制御、ネットワーク設定の不適切な設定により、機密データが意図せず公開される可能性があります。
- 内部からの脅威も、悪意のあるものであれ偶発的なものであれ、恐ろしいものです。こうした内部関係者は、通常、従来の境界防御を迂回して、重要な情報にアクセスし、それを外部に持ち出すことができます。
- ランサムウェアは進化を続け、クラウドベースのバックアップやサービスを標的とし、データを暗号化します。復号化キーの交換に高額な支払いを要求します。従来のランサムウェアとは異なり、クラウドベースの亜種は世界的に事業継続を急速に妨害する可能性があります。
- API脆弱性も重大な脅威ベクトルです。APIはクラウドサービス間の相互運用を可能にするため、あらゆる弱点が不正アクセスやデータ改ざんに悪用される可能性があります。APIがシステムとの主要な連携手段となるにつれ、単一のエンドポイントが悪用されるだけでシステム全体が危険に晒される可能性があります。
- サプライチェーン攻撃は複雑な脅威です。攻撃者は信頼されたソフトウェア依存関係に侵入し、悪意のあるコードを仕込みます。クラウドセキュリティデータを侵害するだけでなく、ソフトウェアサプライチェーン自体の完全性を損ないます。
クラウドデータセキュリティの核心原則
2025 年のクラウドデータセキュリティのコア原則は次のとおりです。
- ゼロトラストは必須です。 誰も信用せず、すべてを検証します。対象が誰であれ関係ない。いかなるユーザーアカウント、ネットワーク、クラウドワークロードにも暗黙のアクセス権を絶対に与えない。
- シフトレフトセキュリティ： クラウドネイティブセキュリティ戦略にシフトレフトセキュリティを追加し、徹底させる。インフラストラクチャ・アズ・コード（IaC）からCI/CD、機械学習パイプラインに至るまで。攻撃対象領域の一部として扱うべきである。
- 侵害防止と封じ込めの自動化：クラウドデータセキュリティソリューションは、影響範囲を最小限に抑え、データセキュリティの異常を自動的に封じ込める能力を備えるべきです。異常値も検出する必要があります。
- 全ソースの監視:クラウドテレメトリデータ、メトリクス、ログ、モデルの入力・出力、フォレンジックデータ、および様々なソースからの生データ。構造化・非構造化を問わず、機密情報全般を対象とする。
- データモデルの保護強化: セキュリティ侵害を引き起こすことなく、機密性・完全性・可用性の維持を保証・要求するデータモデルを構成する。
クラウドデータセキュリティの仕組みとは？
クラウドデータセキュリティは複数の層で機能します。まずデータを暗号化し、許可された当事者だけが情報を理解またはアクセスできるようにします。これにより、情報の漏洩や共有は不可能になります。
次にIDとアクセス管理では、必要なアクセス権限を持つ者を追跡します。 IDとアクセス管理は脅威の範囲を縮小し、権限を制限します。アカウント乗っ取りや内部者脅威を軽減できます。
ファイアウォールは次の保護層です。オンプレミスでホストされます。ファイアウォールはネットワーク境界を防御でき、最近では多くの組織がクラウドファイアウォールを利用しています。DDoS攻撃、悪意のある活動、脆弱性悪用をブロックできます。
追加のセキュリティ対策には、クラウドサーバーのセキュリティ設定を適切に構成することが含まれます。ここで設定ミスを修正し、チームにクラウドベンダーと緊密に連携するよう指示します。また、すべてのパブリッククラウド、プライベートクラウド、データセンターに一貫したセキュリティポリシーを設定します。
データバックアップ計画も重要な要素です。データの紛失や改ざんを防ぐ必要があります。フェイルオーバー計画の策定は、ビジネスプロセスが中断した場合やクラウドサービスが停止した場合に迅速に復旧できるよう準備する上で不可欠なステップです。
また、従業員はサイバー衛生管理のベストプラクティスを理解する必要があります。強固なパスワードの作成方法や、古いパスワードの再利用を避けることを理解すべきです。機密データの保管場所やクラウド操作方法も把握し、様々なセキュリティリスクに晒されないようにする必要があります。脅威に遭遇した際には、誤った対応を取らず、適切な対処法を知っておくことが重要です。
CNAPPマーケットガイドクラウドデータセキュリティのメリット
優れたクラウドデータセキュリティのメリットは以下の通りです：
- 可視性の向上 – データの保存場所、資産の利用者、データ資産の所有者を把握できます。優れたクラウドデータセキュリティは、アクセスされるデータの種類やアクセスするユーザーに関する深い可視性を提供します。
- スムーズなバックアップと復旧 – 手動によるデータバックアップや復旧の時代は終わりました。プロセス全体を自動化し、クラウドベースの災害復旧を設定し、紛失または削除されたデータを数分で復元・復旧できます。これによりチームの時間を大幅に節約し、データバックアップの標準化も促進します。
- クラウドデータコンプライアンス-クラウドデータコンプライアンスは、コンプライアンス義務の達成を支援します。データの完全性を確保し、安全な保管を保証します。データの分類・非分類を容易に行い、違反リスクを低減できます。
- データ暗号化– 組織は保存時・転送時を問わず、あらゆる場所にある機密データを保護できます。高度な暗号化を複数層で組み込むことで、クラウドデータ転送・保存・共有管理を実現します。
- コスト削減 –クラウドデータセキュリティは総所有コスト（TCO）を削減し、管理負担を軽減します。統合、継続的アラート、自動化などの側面を効率化します。さらに、これらのソリューションが不審な活動を自動的にスキャンして特定・対応するため、インシデント対応コストを節約できる点も利点です。
クラウドデータセキュリティの主な課題
クラウドデータセキュリティには多くの課題が伴います。
- 複雑なマルチクラウド環境やハイブリッド環境を持つ企業は、自社のクラウドデータセキュリティ要件を明確に定義する必要があります。ハイブリッド環境の維持は困難であり、クラウドデータセキュリティに対する包括的なアプローチが求められます。
- 多くのクラウドサービスプロバイダーは、外部からの脅威からデータを保護しません。また、一部のサービスプロバイダーは、クラウドインフラストラクチャの一部のみをカバーしています。人的要因も考慮すべき点です。データ侵害が発生した場合、従業員が責任を問われる可能性があります。
- クラウド資産を特定する際には、より高い可視性も求められます。クラウド環境全体における全従業員の活動を追跡するには、支援が必要となる場合があります。
- 攻撃対象領域の拡大システムやデータに対する攻撃面と攻撃角度の多様化は、クラウドデータセキュリティを複雑化させます。多数の個人端末、リモート従業員、許可されていないサードパーティ製クラウドアプリ・サービス・パブリックネットワークが関与する場合、保存時・転送時を問わずクラウドデータのリスクは高まります。
- コストも重要な要素です。管理すべきリソースやデータ量が多い組織では、クラウドデータセキュリティソリューションへの投資を拡大すべきです。
- クラウドデータセキュリティへの攻撃は、ハードウェア障害、ネットワーク問題、サイバー攻撃によりサービス停止や混乱を引き起こす可能性があります。組織は業務中断、生産性低下、金銭的損失に直面する恐れがあります。コンプライアンス違反、罰金、個人識別情報の不適切な取り扱いもリスクとなります。
クラウド上のデータ保護責任は誰にあるのか？
クラウドデータセキュリティは共有責任であるため、顧客とベンダー双方がクラウド上のデータ保護に責任を負います。クラウドプロバイダーはクラウドインフラのセキュリティを管理し、顧客はデータのアップロード、共有、アクセス制御、暗号化を管理します。顧客は、すべてのデータ資産に関するデータ設定と構成の管理に責任を負います。ユーザーアクセス管理とデータコンプライアンスの確保も、顧客の責任範囲に含まれます。
クラウドデータセキュリティのベストプラクティス
すべての組織が従うべき8つのクラウドデータセキュリティベストプラクティスは以下の通りです：
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ゼロトラストモデルを採用する
ゼロトラストアーキテクチャを導入する。ネットワーク内外を問わず、いかなるユーザーやデバイスも自動的に信頼できるとは見なさない。すべてのアクセス要求は厳格な検証を受ける必要があります。認証済みかつ許可されたエンティティのみがデータとやり取りできるようにしてください。多層防御を備えたゼロトラストネットワークアーキテクチャの構築は、企業のクラウドデータセキュリティにおける最優先のベストプラクティスの一つです。
強力なIDとアクセス管理（IAM）の実装
適切なリソースにのみ適切な個人がアクセスできるようにすることで、IAMを強化します。多要素認証（MFA）を導入し、セキュリティの追加層を追加します。職務責任に基づいて権限を制限するため、役割ベースのアクセス制御（RBAC) を活用し、職務責任に基づいて権限を制限します。必要に応じてアクセスレベルを見直し調整するため、定期的な監査を実施すべきです。
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データ暗号化
保存時と転送時の両方でデータを暗号化して保護します。堅牢な暗号化規格を採用し、データが傍受されたり不正アクセスされたりしても判読不能な状態を維持します。専用の鍵管理サービスを使用して暗号鍵を安全に管理します。また、データプライバシー規制に準拠し、機密情報を潜在的な侵害から保護します。
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ネットワークセキュリティ
包括的なネットワークセキュリティ対策対策を導入してクラウドインフラを強化しましょう。リモートアクセスを保護する 仮想プライベートネットワーク（VPN）、入出トラフィックを制御するファイアウォール、ネットワークをセグメント化するセキュリティグループを活用してください。これにより、クラウド環境の全レイヤーにわたってデータ保護が確保されます。
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侵入検知・防止システム（IDPS）
侵入検知・防止システム（IDPS）でAI脅威検知機能を強化します。これらのシステムはネットワークトラフィックを継続的に監視し、不審な活動や潜在的な脅威を検知します。侵入をリアルタイムで特定・軽減することで、IDPSはデータの完全性と可用性を維持します。
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クラウドネイティブセキュリティソリューションの活用
クラウドネイティブセキュリティソリューションには、クラウドセキュリティポスチャ管理、Kubernetesセキュリティポスチャ管理、外部攻撃およびサービス管理、クラウドワークロード保護を含める必要があります。クラウド資産が誤設定されるのを防ぐため、エージェント型およびエージェントレス型の脆弱性スキャンを組み込むことが必須です。
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Webアプリケーションファイアウォール（WAF）の導入
SQLインジェクションや クロスサイトスクリプティング攻撃 などの攻撃からウェブアプリケーションを保護します。悪意のあるファイル攻撃を防ぐため、HTTPトラフィックを監視・フィルタリングし、進化するウェブベースの脅威からアプリケーションの安全性を確保します。WAFは重要な防御層であり、ウェブアプリケーションを不正アクセスやデータ侵害から保護します。
従業員トレーニングと意識向上を実施する
従業員に最適なクラウドデータセキュリティプログラムで教育を実施しましょう。データ保護の重要性を認識させ、データ改ざんの兆候や、役人を装った攻撃者への対処法を指導します。従業員は一般的なソーシャルエンジニアリング攻撃を識別し、偶発的なデータ漏洩時の適切な対応策を理解する必要があります。十分な知識を持つ従業員は、セキュリティ脅威に対する重要な防衛ラインとなります。lt;/p>
AIとクラウドデータセキュリティ
クラウドとAIの融合は、新たな増幅効果、攻撃ベクトル、攻撃対象領域を複数生み出します。攻撃者はシグネチャベース防御を回避するカスタムペイロードを設計可能。これらのAIツールは侵入失敗から学習し、試行を重ねるごとに高度化する。AI生成音声・テキストベースフィッシング、ビジネスメール詐欺（BEC）、ディープフェイクを用いたソーシャルエンジニアリングも増加傾向にある。攻撃者は機械学習データモデルを汚染し、データ干渉を引き起こし、出力結果を誤誘導・改ざんできる。入力検証メカニズムを乗っ取り、自律型スクリプトを起動してネットワークをマッピングし、人間の監視なしにネットワークを横方向に自動移動することも可能です。AI搭載ハッキングツールは、広範な分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の開始・調整、データ窃取の実行、組織への最大級の悪影響の発生に利用されます。
AIクラウドデータセキュリティツールは、AIを活用した攻撃に対する防御を提供します。リアルタイムでの自動脅威・異常検知を実施し、予測リスク管理を実現します。AI搭載ソリューションは、ユーザー活動や異常なデータアクセスパターンの監視、侵害されたアカウントの特定を支援します。AIは設定チェック、レポート作成、データ分類などのタスクを自動化し、HIPAAやGDPRなどの業界規制への継続的な準拠を確保します。暗号化方式を自動調整し、データセキュリティと鍵管理を強化します。
SentinelOneによるクラウドデータセキュリティ
Singularity™ Cloud Data SecurityはAI搭載マルウェアスキャンを実現し、防御レベルを向上させます。クラウドデータストレージを保護し、高度な攻撃からも防御します。Amazon S3バケット、Azure Blob Storage、NetAppリソースに対するアクティブな保護を実現し、コンプライアンス遵守も保証します。
SentinelOneはAI搭載検知エンジンにより、ゼロデイ攻撃をミリ秒単位で検出します。悪意のあるオブジェクトの自動隔離により脅威対応を効率化・自動化できます。クラウドデータストア内のオブジェクトを直接スキャンし、機密データが環境外に流出しないよう保証します。リアルタイム監視・分析を行い、データの新規変更を追跡可能です。さらに、AWSクラウド環境向けにクラウドワークロード、データセキュリティ、エンドポイント、ID管理を単一プラットフォームで統合し、ファイルベースマルウェアやゼロデイ攻撃に対するスケーラブルで負荷分散された保護を実現します。Singularity™ Cloud Data Securityは、PCI-DSS、HIPAA、GLBAなど多様な規制フレームワークへの包括的な対応とサポートを提供します。
FAQs
クラウドデータセキュリティとは、クラウド上にホストされているデータを保護することを意味します。また、アプリ、サービス、ユーザーアカウント、その他のデジタル資産との間でやり取りされるデータのセキュリティを確保することも意味します。
クラウドデータセキュリティは、組織の安全性、完全性、健全性を確保するため重要です。クラウドデータセキュリティがなければ、ビジネスサービスを真に保護できず、組織の評判を著しく損なう可能性があります。ユーザーアカウントが侵害されると、顧客は二度と貴社を信頼せず、そのようなインシデントからの回復は困難を極めます。
クラウドデータセキュリティは、クラウドに保存されたファイル、データベース、情報といったデータそのものの保護に焦点を当てます。一方、クラウドセキュリティはネットワーク、アプリケーション、インフラストラクチャ、アクセス制御など、その他のすべてをカバーします。こう考えてみてください：クラウドデータセキュリティはファイルの暗号化と保護に関するものですが、クラウドセキュリティにはファイアウォール、ID管理、サーバー保護などが含まれます。安全を確保するには両方が必要ですが、クラウドデータセキュリティは実際の情報に何が起こるかについてより具体的に扱います。
クラウドデータセキュリティは、ベンダー、ユーザー、および第三者などクラウドデータの共有や送信に関わるすべての関係者が責任を負います。これは共有責任です。
クラウドは決して完全に安全とは言えません。技術が進化し続ける限り、脅威の主体もその戦術を巧妙化させ続けます。したがって、常にセキュリティを保証することはできませんが、最善のクラウドデータセキュリティ対策を実装することは可能です。新たな脅威の動向を常に把握しておくことが重要です。
企業がデータをクラウドに保存すべき理由は、コスト効率に優れているためです。ハードウェアや高価な物理リソースの購入に多額の費用をかける必要がありません。クラウドセキュリティも向上しており、ベンダーはクラウドセキュリティ環境への認識を高めています。そのため、新しいクラウドサービスが登場するにつれて脆弱性は減少していくでしょう。
人工知能と機械学習は、セキュリティ自動化を組み込むことでクラウドデータセキュリティを強化できます。これによりセキュリティに思考の層が加わり、受動的ではなく能動的なものになります。つまりAIとML技術はセキュリティをより賢くし、最新の脅威戦術を発見できるのです。
オンプレミスデータ環境は安全性が低く、コストが高く、スケーラビリティにも欠けます。メンテナンス要件が高く、エンドツーエンドのサポートが不足しています。また、分析ツールへのアクセスが制限される点も問題です。データ損失やハードウェアの減価償却による損失も発生する可能性があります。
はい、AIは人間が見逃す可能性のあるデータ窃取の試みを検知できます。AIシステムはユーザーの行動パターンを分析し、異常なファイル転送や不審なネットワーク活動をフラグ付けします。誰かが一度に大量のデータをダウンロードしたり、通常アクセスしないファイルにアクセスしたり、不審な場所へ情報を送信したりする状況を検知可能です。機械学習アルゴリズムは組織内の正常なデータ移動パターンを学習するため、異常をより迅速に捕捉します。既存のセキュリティツールとAI検知機能を統合することで、精度向上と誤検知の削減が可能です。
クラウドデータに対する最大の脅威には、ファイルを露出させる設定ミス、侵害されたユーザー認証情報、データ漏洩が含まれます。攻撃者は安全でないAPIを標的にし、アカウント乗っ取りを試み、脆弱な暗号化設定を悪用します。従業員による内部脅威や人的ミスもデータを危険に晒します。公開状態のクラウドストレージバケット、暗号化されていないデータベース、不十分なアクセス制御は攻撃者にとって格好の標的となります。DDoS攻撃や高度な持続的脅威（APT）も、時間をかけてクラウドデータを侵害する可能性があります。
