DSPM vs. DLP：データセキュリティの主な違い

データ保護は、現代の企業が直面する最も重要な課題の一つです。データ侵害が頻度・巧妙さともに増加している時代において、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高まっています。こうしたソリューションの中には、Data Security Posture Management（DSPM）とData Loss Prevention（DLP）があります。DSPMとDLPはいずれもデータの保護を目的としていますが、その手法や用途は異なります。

本記事では、DSPMとDLPとは何か、それぞれの違い、そしてこれら2つの強力なツールがデータセキュリティ戦略を強化するために連携できるかどうかについて解説します。

DSPMとは？

Data Security Posture Management（DSPM）は、クラウド環境におけるデータ保護のための比較的新しいアプローチです。クラウドインフラにおけるデータセキュリティリスクをリアルタイムで可視化・制御します。DSPMの中核は、機密データがどこに存在し、誰がアクセスでき、どのように利用されているかを特定することです。このプロアクティブなアプローチにより、組織は自社のセキュリティ体制を評価し、リスクが重大なデータ侵害へと発展する前に対策を講じることができます。

DSPMの主な機能

• データディスカバリー：DSPMは、組織が機密データの所在を把握するのに役立ちます。マルチクラウド環境でも有効であり、データがさまざまな場所に分散する現代のクラウドインフラにおいて不可欠な機能です。
• アクセス制御：DSPMは、誰が機密データにアクセスできるかを可視化し、内部脅威の可能性を特定します。アクセスパターンを把握することで、より厳格な制御やポリシーの適用が可能となります。
• リスクアセスメント：DSPMツールには自動リスク評価機能が備わっていることが多く、クラウドデータリポジトリの脆弱性を継続的に分析し、不審な活動を検知します。
• 自動修復：DSPMの利点の一つは、潜在的なリスクに対して自動的に対応できることです。セキュリティ脅威が検出された場合、DSPMツールは事前定義された修復プロトコルを実行し、脅威を無効化します。

DSPMの主なユースケース

• 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利用されています。複数のクラウドサービスプロバイダーにまたがる運用拡大時にも、データセキュリティ体制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が求められています。DSPMはコンプライアンス維持に不可欠なツールであり、監査やレポート機能を通じてデータの安全性を証明します。
• リアルタイム脅威検知：データやアクセスパターンを継続的に監視することで、DSPMは脅威をリアルタイムで検知・対応します。潜在的な侵害を被害が発生する前に特定するプロアクティブなアプローチです。

DSPMの利点

• 可視性の向上：DSPMは、組織にデータとセキュリティ体制の明確な把握をもたらします。この可視性の向上により、見落としが減り、機密データの保護が容易になります。
• プロアクティブなセキュリティ：DSPMはリスクを継続的に評価・軽減し、脆弱性が悪用される前に対処できます。
• スケーラビリティ：DSPMはクラウド環境向けに設計されているため、クラウド利用の拡大に合わせて組織とともに拡張可能です。

DLPとは？

Data Loss Prevention（DLP）は、機密データの不正な送信や漏洩を防止するためのセキュリティソリューションです。DSPMがセキュリティ体制の把握と管理に重点を置くのに対し、DLPはデータの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にします。

DLPポリシーは、組織内でのデータの流れや送信先を管理します。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に送信するのを防ぐことができます。

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、さまざまなチャネルを通じて移動する構造化・非構造化データを監視します。データが事前定義されたポリシーに合致するかを確認し、必要に応じて対応します。
• データ分類：DLPツールは、データを機密・秘密・公開などのカテゴリに分類し、適切な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合致しない場合、DLPソリューションは送信をブロックまたは暗号化し、認可されたユーザーのみがアクセスできるようにします。
• レポートと監査：DLPシステムは、機密データの送信ブロック試行のログを保持します。これらのログは監査やコンプライアンスに不可欠であり、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の主なユースケース

• 内部脅威の防止：DLPは、従業員や契約者による機密データの漏洩（偶発的・悪意的のいずれも）を防ぐために広く利用されています。
• コンプライアンスの強制：PCI-DSSやHIPAAなどの規制対象業界では、DLPがクレジットカード番号や患者情報などの機密データの不適切な共有を防止します。
• 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による機密データの外部流出を防ぐのに非常に効果的です。

DLPの利点

• データ漏洩防止：DLPの主な利点は、機密情報が安全な環境外に流出するのを防ぐ能力です。
• きめ細かな制御：DLPは、組織内外でのデータ共有・送信方法をきめ細かく制御でき、柔軟なセキュリティポリシーの適用が可能です。
• コンプライアンス支援：DLPは、不正なデータ共有を防止することで、多くの規制フレームワークで求められる要件を満たし、組織のコンプライアンス維持に貢献します。

CNAPPマーケットガイド

このガートナーマーケットガイドのクラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォームで、CNAPP市場の現状に関する主要な洞察を得てください。

ガイドを読む

DSPMとDLP：10の重要な違い

DSPMとDLPの違い

これら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・導入面での違いを詳しく見ていきましょう。

技術的な違い

根本的に、DSPMとDLPは異なる技術エコシステム向けに設計されています。DSPMは主にクラウドネイティブ環境向けで、データセキュリティ体制を継続的に監視します。自動化ツールを用い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・コンプライアンスの可視化を提供します。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。

機能的な違い

DSPMの中核機能は、データセキュリティリスクと体制の可視化にあります。DSPMツールは、データの保存場所やアクセス権限の把握に重点を置き、動的なクラウド環境でのリスク管理に不可欠です。一方、DLPは不正なデータ送信の防止に重点を置きます。DLP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、機密情報が定められた範囲内に留まるようにします。

導入面での違い

DSPMソリューションの導入には、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。導入プロセスは、クラウドストレージや設定の分析が中心となります。これに対し、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、さまざまなデータチャネルとの統合が必要です。DLPソリューションは、機密データの流れを制限・監視するルール設定によって運用されます。

比較分析

#1. DSPMとDLP：セキュリティ面

DSPMとDLPはいずれ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はデータ全体の状況を俯瞰し、クラウドインフラのリスクに対応します。DLPはより細かな制御を行い、データ漏洩につながる特定の行動をブロックします。両者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構築できます。

#2. DSPMとDLP：コスト面

DLPツールは、特に多様なデータチャネルを持つ大規模企業では、導入に必要なインフラコストが高くなる傾向があります。DSPMソリューションは、特にクラウド中心の企業にとってコスト効率の高い選択肢となる場合がありますが、スケールに応じてコストが増加することもあります。

#3. DSPMとDLP：使いやすさ

特にリスク特定や修復プロセスの自動化が進んだDSPMツールは、クラウドネイティブ環境においてユーザーフレンドリーな傾向があります。DLPシステムは、データ送信ルールの手動設定や定期的な更新が必要なため、より多くの構成作業を要することが一般的です。

#4. DSPMとDLP：スケーラビリティ

DSPMソリューションは、複雑なクラウドインフラを持つ企業に対して優れたスケーラビリティを提供します。DLPソリューションも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の両方が重要な環境により適しています。

最適なソリューションの選択

考慮すべき要素

• ビジネスタイプ：主にクラウド環境で事業を展開している場合はDSPMが適しています。ネットワークや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がより適しているでしょう。
• コンプライアンス要件：高度に規制された業界の企業は、DLPの強制機能によるメリットを享受できます。
• コスト：DLPソリューションは、複雑なデータインフラを持つ企業ではコストが高くなる場合があります。

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、プロアクティブなリスク管理のニーズを満たします。
• 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はデータ送信の包括的な制御を提供します。

業界の推奨

専門家は、DSPMとDLPを組み合わせて包括的なセキュリティフレームワークを構築することを推奨しています。これらのツールを併用することで、リアルタイムのリスク可視化と厳格なデータ送信ポリシーの両立が可能となります。

ケーススタディ：FinSecureにおけるSentinelOne導入

架空企業FinSecureのケーススタディを考えてみましょう。この中規模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。従来のエンドポイント保護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が発生していました。

複数のソリューションを評価した結果、AIによるリアルタイム脅威検知と自動対応機能を持つSentinelOneを導入しました。

主なメリット：

• AIによる検知：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し、脅威特定を向上させました。
• 自動修復：プラットフォームの自律的な修復およびロールバック機能により、手動対応が削減されました。フィッシング攻撃検知後、SentinelOneは感染エンドポイントを隔離し、脅威を無効化し、システムを自動的に復元しました。
• スケーラビリティ：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に容易に拡張でき、オンプレミスおよびリモートエンドポイントの統合保護を実現しました。
• コンプライアンス：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、対応時間を短縮し、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。プラットフォームの自動化とスケーラビリティは、成長企業のニーズに最適でした。

ツアーを見る

Amazon S3やNetAppなどのハイブリッドクラウドオブジェクトストレージ向けAI駆動型脅威検出。

まとめ

DSPMとDLPはいずれも機密データ保護において独自の利点を持っています。DSPMは可視性とプロアクティブなリスク管理に優れ、DLPはデータ送信の厳格な制御を提供します。複雑化するIT環境において、両者を活用することで包括的かつ多層的な防御が可能となります。自社のビジネスニーズ、コンプライアンス要件、インフラ環境を慎重に検討し、DSPM、DLP、またはその両方の導入を判断してください。