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SIEMやDLPと連携可能なDSPMプラットフォームとは？統合データ保護のガイド

by Robert Dougherty updated 12月 16, 2025 サイバーセキュリティー・リスク管理

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セキュリティツールは孤立した状態で動作すべきではありません。しかし、ほとんどの組織では実際にそうなっています。DSPMは1つのコンソールで機密データを発見し、SIEMは別の場所でセキュリティイベントを相関し、DLPはまったく別の場所でポリシーを適用しています。その結果、見落とし、対応の遅れ、そして隙間からすり抜ける侵害が発生します。

本ガイドでは、統合されたデータセキュリティスタックを構築する際にセキュリティリーダーが抱く2つの疑問に答えます。「どのDSPMプラットフォームが実際にSIEMやDLPツールと連携できるのか」「それらを効果的に接続するにはどうすればよいのか」。具体的なベンダー選択肢、統合パターン、評価基準、そしてこれらのツールを連携させてセキュリティギャップを埋めるための実践的なガイダンスを紹介します。

Table of Contents

エグゼクティブサマリー

主なポイント：データセキュリティポスチャーマネジメント（DSPM）ソリューションは、SIEMやDLPツールと統合することで大きな運用価値を発揮します。データ発見が脅威検知やポリシー適用に反映される継続的なフィードバックループが形成されるためです。主要なDSPMプラットフォームは、Splunk、Microsoft Sentinel、Chronicleなどの主要SIEMソリューションや、Microsoft Purview、Symantec、ForcepointのDLPツールとネイティブ統合を提供しています。

なぜ重要なのか：分断されたセキュリティツールを使う組織は、侵害検知までの時間が長くなり、ポリシー適用が一貫せず、規制コンプライアンスのギャップが生じ、監督当局からの監査も厳しくなります。2025年には世界平均でデータ侵害1件あたり4.44百万ドル、米国では1件あたり10.22百万ドルの損失が見込まれており、ツールをサイロ化して運用するコストは、適切な統合に必要な投資をはるかに上回ります。

主なポイント

DSPM-SIEM統合により、データの機密性コンテキストを加味した脅威検知が可能に。SIEMがどの資産に機密データが含まれているかを把握できれば、アラートの優先順位付けが可能です。顧客PIIを含むデータベースへの不審なアクセスは、マーケティングリポジトリで同様のパターンが発生した場合よりも迅速なエスカレーションが必要です。
DSPM-DLP統合により、分類精度が向上し、誤検知が減少。従来のDLPは正規表現ベースのパターンマッチングに依存しており、ノイズが多く発生します。DSPMのAIによるデータ分類がDLPエンジンに正確な機密性ラベルを提供することで、セキュリティチームを圧迫することなく精度の高いポリシー適用が実現します。
主要なDSPMベンダーは、統合範囲の広さを競争優位性として重視。Varonis、Cyera、Symmetry Systems DataGuardなどのプラットフォームは、複数のSIEM、SOAR、チケッティングシステムにまたがる広範な統合を提供しています。ソリューション選定時は、コネクターの有無だけでなく統合の深さも評価しましょう。
Microsoft Purview DSPMは、ネイティブなエコシステム統合の潮流を体現。Microsoftのアプローチは、DSPMをSentinelとデータレイク経由で直接統合し、Varonis、BigID、Cyeraなどのパートナーからのサードパーティシグナルも統合されたポスチャービューに取り込みます。
統合のギャップは適用のギャップを生み、実際に多くの侵害が発生する要因に。DSPMは保存中データの発見に優れていますが、データが外部に移動する際の保護が不十分です。メール、セキュアなファイル共有、APIなど、データインモーションチャネルにもDSPMインテリジェンスを拡張するソリューションが必要です。

DSPMとは何か、なぜ統合が重要なのか

データセキュリティポスチャーマネジメントは、Gartnerの2022年「データセキュリティのハイプサイクル」で登場し、組織が「存在を把握していないデータは保護できない」という根本的な課題に対応しています。DSPMプラットフォームは、クラウド、SaaS、オンプレミス環境全体で機密データを継続的に発見・分類し、他のセキュリティツールが必要とする可視性の基盤を提供します。

しかし、可視性だけでは侵害を防げません。DSPMは機密データの所在とリスクを把握しますが、その知見を保護アクションに変換するには、脅威検知（SIEM）、ポリシー適用（DLP）、対応の自動化（SOAR）などのツールとの統合が不可欠です。

これらのツールが独立して動作した場合を考えてみましょう。DSPMがAWS S3バケット内の暗号化されていない顧客データを発見し、アクセス権限が過剰であることを検知します。SIEMはそのバケットからの異常なダウンロードをログに記録しますが、機密性のコンテキストがなければ、他の多数のアラートと同じ優先度で処理されます。DLPは、そのバケットからのファイル送信を検知できるかもしれませんが、あらかじめ定義されたパターンに一致した場合のみです。

一方、統合されたシナリオでは、DSPMの分類情報がSIEMに連携され、そのバケットに機密PIIが含まれていることがわかるため、即座に高優先度アラートが発報されます。同じ分類情報がDLPポリシーにも反映され、実際の機密性に基づいた一貫した適用が可能となります。このクローズドループ型のアプローチにより、分断されたツールが統合された防御システムへと変貌します。

どのDSPMプラットフォームがSIEMツールと統合できるのか

SIEMプラットフォームは、環境全体からセキュリティイベントを集約・相関します。DSPMの知見で強化されることで、どのイベントに注目すべきかをより賢く判断できます。

DSPM-SIEM統合はどのように機能するのか

多くのDSPM-SIEM統合は、3つのアプローチで実現されます。APIベースのデータ共有は、分類やリスクデータをREST API経由で公開し、SIEMがリアルタイムで参照します。ログ転送は、発見結果やリスクアラートを構造化イベントとしてSIEMに送信し、相関や履歴分析に活用します。ネイティブコネクターは、事前構成済みの統合で、最小限のセットアップで利用可能です。Microsoft Purview DSPMとSentinelの統合はこのモデルの代表例です。

SIEM統合に強みを持つDSPMベンダーは？

Symmetry Systems DataGuardは、Chronicle SIEM、LogRhythm、Securonix、Splunk、SumoLogicと統合し、データリスクの発見や分類イベントを他のセキュリティテレメトリと相関させます。

Varonis Data Security Platformは、Splunkなど主要なSIEMと連携し、データアクセスの異常、権限変更、分類イベントを一元監視に送信します。

Cyera Data Security Platformは、Splunkと統合し、Tines経由でセキュリティオーケストレーションにも対応します。

Microsoft Purview DSPMは、共有データレイクを介してSentinelと直接統合し、Varonis、BigID、Cyera、OneTrustなどのパートナーからのサードパーティシグナルも統合されたポスチャービューを構築します。

SIEMはDSPM統合から何を得られるか

SIEMが重要なデータ資産を把握することで、コンテキストに基づいたアラート優先順位付けが可能になります。DSPMが規制対象データの所在を継続的に可視化することで、コンプライアンス相関も向上します。インシデント調査時には、影響を受ける可能性のある機密データを即座に特定でき、対応範囲の特定や影響評価が迅速かつ正確に行えます。

どのDSPMプラットフォームがDLPツールと統合できるのか

DLPは長年にわたりデータ損失から組織を守ってきましたが、従来型のアプローチはクラウドの複雑さや分類精度の課題に直面しています。DSPM統合は、AIによる最新の分類を既存の適用メカニズムに取り入れることで、これらの課題を解決します。

従来のDLPツールは正規表現やキーワードマッチングに依存し、誤検知が多発し、定義済みパターンに一致しない機密データを見逃します。DSPMソリューションは機械学習とコンテキスト分析を活用し、データの見た目だけでなく実際の内容を理解して正確に分類します。DSPMの分類情報がDLPポリシーに反映されることで、より精度の高い適用が可能となり、セキュリティチームの誤検知対応負担も軽減されます。

DSPM-DLP統合はどのように機能するのか

ラベルベース統合は、DSPMが（多くの場合Microsoft Information Protection経由で）機密性ラベルを付与し、DLPツールがそのラベルをもとにポリシーを適用します。たとえばDSPMが文書を「極秘」と分類すると、DLPは内容を再解析することなく自動的に適切な制御を適用します。

ポリシー強化は、DSPMがリスクコンテキストをDLPの意思決定に提供するものです。DSPMが過剰なアクセス権限を持つデータストアを特定した場合、DLPはその場所からのコンテンツに対してより厳格なポリシーを適用できます。

DLP統合に強みを持つDSPMベンダーは？

Proofpoint DSPMは、Proofpoint DLPやMicrosoft Information Protectionと連携し、分類から適用まで一貫したワークフローを実現します。

Zscaler DSPMは、単一のDLPエンジンでWeb、SaaS、パブリッククラウド、プライベートアプリ、メール、エンドポイントまで一貫した保護を提供します。

Microsoft Purviewは、DSPMとDLPを同一プラットフォーム内で統合し、機密性ラベルがMicrosoft 365やサードパーティ環境全体で自動的にDLPポリシーを発動するシームレスなワークフローを実現します。

DSPM統合機能の評価方法

すべての統合が同じではありません。DSPMソリューションを評価する際は、コネクターの有無だけでなく、実際に運用価値をもたらすかどうかを見極めましょう。

統合の深さが重要です。表面的な統合は基本的なアラート転送のみですが、深い統合は分類データ、リスクスコア、是正状況まで共有します。ベンダーには、どのデータがどのようにシステム間で連携されるかを実演してもらいましょう。双方向通信により、SIEMやDLPからのフィードバックをDSPMが受け取り、検知された脅威や違反に基づいてリスク評価を洗練できます。リアルタイム更新は、APIやWebhookによる即時連携で、セキュリティ運用において重要な「分単位」の対応を可能にします。エコシステムの広さも重要で、将来的なプラットフォーム移行時のベンダーロックインを防ぎます。

ベンダーには次のような質問をしましょう：SIEMプラットフォームにどのデータ要素が流れるのか？DLP統合時に分類の競合はどう処理するのか？DSPMでの発見から統合ツールにデータが反映されるまでの遅延は？統合で流すデータのカスタマイズは可能か、それとも全件か？

統合せずに運用するリスクとは

分断されたツールを維持する組織は、運用効率の低下だけでなく、時間とともに悪化するリスクに直面します。

検知の遅延は、DSPMのコンテキストがなければSIEMがすべてのデータアクセスを同等に扱うために発生します。アナリストは低リスクイベントに時間を費やし、高リスクの異常がキューで待機することになります。IBMの調査によると、組織が侵害を特定し封じ込めるまで平均241日かかっており、ツール間で知見を共有できない場合はさらに長期化します。

適用のギャップは、DSPMのコンテキストがないDLPが静的ルールに依存し、変化するデータ環境に追従できないために生じます。シャドーデータ（承認されていないプロセスで作成されたストア）は完全に保護されず、DLPがその存在を認識できません。クラウド活用が進むほど、この見落としは拡大します。

コンプライアンスリスクは、規制フレームワークが統合されたデータコンプライアンスを求める中で増大しています。監査時に3つの分断されたツールが異なる機密データ状況を示すと、監査対応が煩雑になり、指摘リスクも高まります。監督当局は統合されたコントロールを求めており、断片的なポイントソリューションでは不十分です。

財務的インパクトも急速に拡大します。2025年データ侵害コストレポートによれば、セキュリティにAIと自動化を導入した組織は、そうでない組織と比べて220万ドルのコスト削減を実現しています。統合が自動化を可能にし、ツール間で相関できない脅威には自動対応もできません。

KiteworksがDSPM保護を境界の外まで拡張する方法

完璧に統合されたDSPM、SIEM、DLPソリューションであっても、主に保存中データの保護にとどまるという共通の限界があります。しかし、侵害はデータが移動する際、たとえば分類済み文書が外部にメール送信されたり、機密コンテンツがサードパーティツールにアップロードされたりする場面で増加しています。従来のDSPMの可視性は組織の境界で途切れ、多くの実際のリスクが潜むギャップが生じます。

Kiteworksは、このギャップを埋めるため、データが外部に移動するまさにその瞬間にDSPMインテリジェンスを運用化します。プライベートデータネットワークは、Microsoft Information Protectionや直接API統合を通じてDSPMソリューションから分類ラベルを取り込み、ユーザーが分類済みコンテンツをあらゆるチャネルで共有する際に自動的に制御を適用します。

MIPラベル取り込みにより、KiteworksはMicrosoft Purviewや統合API経由でDSPMツールがラベル付けした文書に自動的にポリシーを適用します。「Confidential」文書が共有された場合、システムは手動介入なしでアクセス期限やダウンロード制限、高度な暗号化を自動適用します。

ロール・属性ベースアクセス制御は、データ属性（機密性ラベルなど）、ユーザー属性（役割、場所）、アクションに基づいてポリシーを定義します。RBACやABACにより、状況に応じた柔軟な適用（閲覧のみ、編集可能など）が可能となり、硬直したルールではなくコンテキストに応じた制御を実現します。

SafeEDIT非保有型編集は、ファイルのダウンロードなしで安全なコラボレーションを可能にします。外部ユーザーは文書をブラウザ上で閲覧・編集でき、組織の管理下からデータが流出するリスクを排除しつつ、生産的な共同作業を実現します。

統合監査ログは、すべてのアクセス、共有、転送（外部とのやり取りも含む）をリアルタイムで可視化します。これにより、DSPMの証拠保管の連鎖が組織の境界を越えて拡張され、GDPR、HIPAA、CMMC 2.0、ISO 27001などのコンプライアンスにも対応します。

機密データの所在を把握することと、データが移動した際に制御することの間にギャップがあり、そこに侵害リスクが潜んでいます。Kiteworksは、データがどこへ移動しても機密性コンテキストが追従することで、このギャップを解消し、DSPM投資を単なる可視化ツールから完全なゼロトラストデータ保護戦略へと進化させます。

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よくあるご質問

金融サービスのSOC環境でSplunkと優れた統合を実現するDSPMプラットフォームはいくつかあります。Symmetry Systems DataGuard、Varonis、Cyeraはいずれも、分類データ、リスクアラート、アクセス異常をSplunkに転送し、他のセキュリティテレメトリと相関させる統合を提供しています。Varonisは市場での実績が長く、Splunkとの統合が特に深いのが特徴です。評価時には、どのデータ要素がSplunkに流れるか、双方向通信がサポートされているかをベンダーに確認しましょう。

Microsoft Purview DSPMは、共有データレイクアーキテクチャを通じてSentinelとネイティブに統合され、DSPMによる発見とSIEM監視間のシームレスなデータ連携を実現します。Microsoft 365 DLPを利用する組織向けには、Purviewが機密性ラベルによる統一分類を提供し、Exchange、SharePoint、OneDrive、Teams全体でDLPポリシーを自動発動します。MicrosoftはVaronis、BigID、Cyeraなどのサードパーティシグナルの取り込みも拡大しており、Microsoft環境外まで可視性を拡張しています。

DSPM統合により、正規表現ベースの従来手法よりも精度の高い分類が可能となり、レガシーDLPの精度を大幅に向上できます。DSPMがMicrosoft Information Protectionなどのフレームワークを通じて機密性ラベルを付与すると、既存のDLPツールはそのラベルに基づいてポリシーを適用し、パターンマッチングによる再分類を行いません。これにより誤検知が減り、レガシーDLPが見逃していた機密データも検知でき、既存投資の有効活用と保護強化を両立します。

マルチクラウド環境でPHIを管理する医療機関には、医療特化の分類機能を持ち、HIPAA要件を理解したDLPツールと統合できるDSPMソリューションが適しています。Microsoft Purview、Proofpoint DSPM、Zscalerは、医療分野のコンプライアンスサポートが強みです。分類から適用まで一貫性が保たれること（DSPMで分類したPHIがクラウド環境を問わず自動的にDLP制御を発動すること）を確認しましょう。また、PHIがビジネスパートナーと共有される際のデータインモーション対策も重要です。

従来のDSPM-SIEM-DLP統合は、主に組織内の保存データを保護します。データが外部に移動する際（ChatGPTなどAIツールを含む）に未承認で流出するのを防ぐには、DSPMインテリジェンスをデータインモーションチャネルまで拡張するソリューションが必要です。Kiteworksは、DSPMの分類ラベルを取り込み、セキュアメール、セキュアMFT、コラボレーションツール経由で分類済みコンテンツが共有される際に自動的にポリシーを適用し、分類に基づいて未承認AIサービスへのアップロードもブロックします。

追加リソース

ブリーフ Kiteworks + データセキュリティポスチャーマネジメント（DSPM）
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