データ保護は現代企業が直面する最も重要な課題の一つです。データ侵害が増加し、その手口も高度化する中、堅牢なデータセキュリティソリューションの必要性はかつてないほど切迫しています。その代表的なソリューションが、データセキュリティポスチャ管理（DSPM）とデータ損失防止（DLP）です。DSPMとDLPはいずれもデータの保護を目的としていますが、その手法と適用事例は明確に異なります。
本記事では、DSPMとDLPの定義、両者の相違点、そしてこれらの強力なツールが連携してデータセキュリティ戦略を強化できる可能性について探ります。
DSPMとは？
データセキュリティポスチャ管理（DSPM）は、クラウド環境におけるデータを保護するための比較的新しいアプローチです。クラウドインフラストラクチャ内のデータセキュリティリスクに対するリアルタイムの可視性と制御を提供します。DSPMの中核は、機密データの所在、アクセス権限を持つ者、およびその使用方法を特定することにあります。この予防的なアプローチにより、組織はセキュリティ態勢を評価し、リスクが本格的なデータ侵害に発展する前に軽減することが可能になります。
DSPMの主な機能
- データ発見:DSPMは、マルチクラウド環境においても、組織が機密データの所在を特定するのを支援します。データが複数の場所に分散する可能性のある、今日の複雑でクラウド主導のインフラストラクチャにおいて、この機能は極めて重要です。
- アクセス制御：DSPMは、機密データへのアクセス権限を持つ者を可視化し、潜在的な内部脅威を特定します。アクセスパターンを把握することで、組織はより厳格な制御とポリシーを実施できます。
- リスク評価：DSPMツールには自動化されたリスク評価機能が付属していることが多く、これらのツールはクラウドデータリポジトリを継続的に分析し脆弱性を検知、不審な活動をフラグ付けします。
- 自動修復: DSPMの利点の一つは、潜在的なリスクへの対応を自動化できることです。セキュリティ脅威が検出された場合、DSPMツールは事前に定義された修復プロトコルを起動し、脅威を無力化します。
DSPMの一般的なユースケース
- クラウドセキュリティ: DSPMは、クラウド環境における機密データの保護に広く活用されています。特に複数のクラウドサービスプロバイダーにまたがって事業を拡大する組織において、データセキュリティ態勢の把握を支援します。
- コンプライアンス監視: GDPRや HIPAA などの規制により、組織には厳格なデータ保護ルールが課せられているため、DSPM はコンプライアンスを維持するための非常に貴重なツールです。コンプライアンス担当者に、組織のデータが安全であることを示すために必要な監査とレポートを提供します。
- リアルタイムの脅威検出
DSPM の利点
- 可視性の向上: DSPM により、組織は自社のデータとセキュリティ態勢を明確に把握できます。この可視性の向上により、死角が減り、機密データの保護が容易になります。
- 予防的セキュリティ:DSPMはリスクを継続的に評価・軽減するため、企業は脆弱性が悪用される前に対策を講じられます。
- 拡張性: DSPMはクラウド環境に対応するよう設計されているため、クラウド利用の拡大に伴い組織規模に合わせて拡張可能です。
DLPとは？
データ損失防止（DLP）は、機密データの不正な送信や漏洩を防ぐセキュリティソリューションです。セキュリティ態勢の特定と管理に焦点を当てるDSPMとは異なり、DLPはデータ移動を積極的にブロック・監視し、不正な手に渡らないよう保証します。
DLPポリシーは通常、データが組織内をどのように移動し、どこへ送信できるかを規定します。例えば、DLPソリューションは、従業員がクレジットカード番号を含むメールを社外ネットワークへ送信するのを防止することがあります。
DLPの主な機能
- コンテンツ監視: DLPシステムは、メール、クラウドストレージ、USBデバイスなど様々な経路を通る構造化データと非構造化データの両方を監視します。システムはデータが事前定義されたポリシーに合致するかどうかを確認し、必要に応じてアクションを実行します。
- データ分類: DLPツールはデータを異なるカテゴリ（機密、非公開、公開など）に分類し、適切なレベルのセキュリティ制御を適用します。
- 暗号化とブロック: データ送信が組織のセキュリティポリシーに準拠しない場合、DLPソリューションはデータ送信をブロックまたは暗号化し、許可された個人のみがアクセスできるようにします。
- 報告と監査: DLPシステムは、機密データの送信をブロックした試みのログを維持します。これらのログは監査とコンプライアンスの目的で重要であり、セキュリティインシデントの詳細な記録を提供します。
DLPの一般的なユースケース
- 内部脅威の防止: DLPは、従業員や契約者が意図的または偶発的に機密データを漏洩するのを防ぐために一般的に使用されます。
- コンプライアンスの徹底: PCI-DSSやHIPAAなどの規制対象業界において、DLPはクレジットカード番号や患者情報などの機密データが不正に共有されないことを保証します。
- データ侵害の軽減: DLPツールは、マルウェアやフィッシング攻撃を通じたハッカーによる機密データの流出を防止する上で非常に効果的です。
DLPの利点
- データ漏洩防止: DLPの主な利点は、データ漏洩を防止し、機密情報が安全な環境外に流出しないことを保証する能力です。
- きめ細かな制御: DLPは、組織内外でのデータの共有・伝送方法を細かく制御し、カスタマイズされたセキュリティポリシーを可能にします。
- コンプライアンス支援: DLPは、多くの規制枠組みにおける主要要件である不正なデータ共有を防止することで、組織のコンプライアンス維持を支援します。
CNAPPマーケットガイドDSPM vs DLP：10の重要な違い
| 機能 | DSPM | DLP |
|---|---|---|
| 焦点 | データセキュリティ態勢管理 | データ損失防止 |
| 主要環境 | クラウドネイティブ環境 | ネットワーク、エンドポイント、クラウド |
| 脅威の種類 | 予防的なリスク特定 | 事後対応型のデータ漏洩防止 |
| アクセス制御 | データにアクセスできるユーザーを監視 | データの共有先を制限 |
| 自動化 | 脅威の自動検知と修復 | 自動ブロックまたは暗号化 |
| コンプライアンス | コンプライアンス監視とレポート | ポリシーによるコンプライアンス強制 |
| ユースケース | クラウドセキュリティ態勢 | 不正なデータ共有の防止 |
| リスク可視化 | 広範なクラウドデータ可視化 | データ伝送と共有に重点を置く |
| スケーラビリティ | マルチクラウド環境向けに設計 | オンプレミスとクラウドへの拡張が一般的 |
| 対応メカニズム | リスクをフラグ付けし対応を自動化 | 伝送をブロック、暗号化、またはログ記録 |
DSPM と DLP の違い
さて、この 2 つのアプローチには、さらに多くの違いがあります。DSPMとDLPの技術的、機能的、実装上の違いを探ってみましょう。
技術的差異
根本的なレベルでは、DSPMとDLPは異なる技術エコシステム向けに構築されています。DSPMは主にクラウドネイティブ環境向けに設計されており、データセキュリティ態勢を継続的に監視します。自動化されたツールを使用してクラウドリポジトリを分析し、アクセス制御、リスク露出、コンプライアンスに関する洞察を提供します。一方、DLPはネットワーク、エンドポイント、クラウドシステム全体に展開され、機密情報の不正な共有や漏洩を防止します。
機能の違い
DSPMの中核機能は、データセキュリティリスクとセキュリティ態勢の可視化を提供できる点にあります。DSPMツールは、データの保存場所とアクセス権限の把握に重点を置いており、これは動的なクラウド環境におけるリスク管理に不可欠です。一方、DLPの焦点は不正なデータ送信の防止にあります。そのポリシーは、データが組織内外でどのように移動できるかを規定し、機密情報が定義された境界内に留まることを保証します。
実装上の差異
DSPMソリューションの実装には通常、AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプラットフォームとの統合が必要です。実装プロセスはクラウドストレージと構成の分析を中心に展開されます。一方、DLPはメールサーバー、エンドポイントデバイス、クラウドストレージシステムなど、様々なデータチャネルとの統合を必要とします。DLPソリューションは、機密データの流れを制限または監視するルールを設定することで機能します。
比較分析
#1.DSPM 対 DLP：セキュリティ面での比較
DSPM と DLP はどちらも重要なセキュリティ機能を提供しますが、その方法は異なります。DSPM はデータ環境を俯瞰的に把握し、組織がクラウドインフラストラクチャのリスクに対処するのを支援します。DLP はより細かくて、データ漏洩につながる可能性のある特定のアクションをブロックすることに焦点を当てています。両方を組み合わせることで、包括的なセキュリティフレームワークを提供します。
#2. DSPM 対 DLP：コストへの影響
DLP ツールは、特に多様なデータチャネルを持つ大企業では、実装に必要なインフラストラクチャのために、多くの場合より高価です。DSPMソリューションは、特にクラウド中心のビジネスにおいてより費用対効果の高い選択肢を提供しますが、規模拡大に伴い高額になる可能性もあります。
#3.DSPM 対 DLP：使いやすさ
さらに、DSPM ツール、特にリスクの特定と修復プロセスの多くを自動化するツールは、クラウドネイティブ環境にとってよりユーザーフレンドリーである傾向があります。DLP システムは、特にデータ転送のルールを手動で設定し、定期的に更新する必要があるため、多くの場合、より多くの設定が必要となります。
#4. DSPM 対 DLP：スケーラビリティ
DSPM ソリューションは、マルチクラウド環境において優れており、複雑なクラウドインフラストラクチャを持つ企業にスケーラビリティを提供します。DLP ソリューションはスケーラブルですが、ネットワークエンドポイントとクラウドサービスが同等に重要な環境により適している場合が多いです。
適切なソリューションの選択
考慮すべき要素
- 事業形態: 主にクラウド環境で事業を展開している場合、DSPMがより適した選択肢となる可能性があります。ネットワークおよびエンドポイントレベルでのデータ保護が必要な場合は、DLPの方が適しているでしょう。
- コンプライアンス要件:規制の厳しい業界の企業は、DLPの強制機能の恩恵を受けられる可能性があります。
- コスト:DLPソリューションは、特に複雑なデータインフラを持つ企業にとって高額になる可能性があります。
ユースケースシナリオ
- クラウドネイティブ企業:DSPMソリューションは、可視性、制御、およびプロアクティブなリスク管理のニーズを満たす可能性が高いです。
- ハイブリッド環境: データがクラウド、ネットワーク、エンドポイントに分散している場合、DLPはデータ伝送方法に対するより包括的な制御を提供します。
業界の推奨事項
専門家は、包括的なセキュリティフレームワークを構築するために、DSPMとDLPを組み合わせることを推奨することがよくあります。これらのツールを組み合わせることで、企業はリスクをリアルタイムで可視化し、厳格なデータ転送ポリシーを適用できます。
事例研究：FinSecureにおけるSentinelOneの導入
架空の企業「FinSecure」を題材に、ケーススタディを見てみましょう。この中規模の金融サービス企業は、事業拡大に伴いサイバー脅威の増加に直面していました。旧式のエンドポイント保護では高度なマルウェアやランサムウェアへの対応が困難で、手動による時間のかかる修復作業を余儀なくされていました。
複数のソリューションを評価した結果、同社はAI駆動型のリアルタイム脅威検知と自動対応機能を備えたSentinelOneを導入しました。
主な利点：
- AI駆動型検知: SentinelOneの機械学習エンジンは、ゼロデイ攻撃などの高度な脅威を検知し、誤検知を大幅に削減するとともに脅威の特定精度を向上させました。
- 自動修復機能: プラットフォームの自律的な修復・ロールバック機能により手動介入が削減されました。フィッシング攻撃を検知後、SentinelOneは感染したエンドポイントを隔離し、脅威を無力化、システムを自動的に復旧させました。
- 拡張性: SentinelOneのクラウドネイティブアーキテクチャは、FinSecureのハイブリッド環境全体で容易に拡張可能であり、オンプレミスとリモートエンドポイントに対する統一された保護を提供します。
- コンプライアンス: 本ソリューションの詳細なレポートと監査ログにより、FinSecureは厳格な業界コンプライアンス基準を満たすことができました。
全体として、SentinelOneはFinSecureのセキュリティ運用を効率化し、対応時間を短縮するとともに、進化するサイバー脅威に対する堅牢な保護を提供しました。このプラットフォームの自動化と拡張性は、成長を続ける同社のニーズにぴったりでした。
要約
機密データの保護において、DSPMとDLPはそれぞれ独自の利点を提供します。DSPMは可視性と積極的なリスク管理に優れる一方、DLPはデータ伝送に対する強力な制御を実現します。今日の複雑なIT環境では、両方を活用することでデータ侵害に対する包括的で多層的な防御を実現できます。DSPM、DLP、またはその両方を選択する際には、ビジネスニーズ、コンプライアンス要件、インフラストラクチャを慎重に検討してください。
FAQs
DSPMは、特にクラウド環境におけるデータセキュリティ態勢の評価と管理に重点を置いています。一方、DLPは不正なデータ送信や共有を防止します。
はい、DSPMとDLPを組み合わせることで、クラウド環境とネットワーク環境全体にわたるリスク管理とデータ漏洩防止により、包括的なデータセキュリティを実現できます。
DSPMは主にクラウドネイティブインフラ向けに設計されていますが、オンプレミスとクラウドサービスを組み合わせたハイブリッド環境に対応可能なソリューションも存在します。
DSPMは、GDPRやHIPAAなどの規制要件を満たすため、クラウド環境を継続的にスキャンすることでコンプライアンス監視を自動化し、機密データが適切に保護されていることを保証します。
DLPの導入は複雑になる場合があります。特に複数のデータチャネルを持つ大規模組織ではそうです。しかし、一度設定すれば、データ漏洩や不正なデータ共有に対する強力な保護を提供します。