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DSPMで特定された機密データの管理方法

by Tim Freestone updated 12月 8, 2025 サイバーセキュリティー・リスク管理
Reading Time: 7 minutes

経営層からは「DSPMプラットフォームで機密データを発見・分類した後、次に何が起こり、どのように保護されるのか？」という問いが増えています。本プレイブックは、その答えとして明確なエンドツーエンドモデルを提示します。すなわち、あらゆる場所での発見と分類、リスク評価と優先順位付け、精緻なポリシーの適用、ID管理との統合、リアルタイムでのデータフロー監視、規律ある対応、そして継続的な監査です。さらに、プライベートデータネットワークがDSPMの成果を大規模な機密データ保護に活用し、監査可能な証拠保管の連鎖とゼロトラスト制御を実現する方法も紹介します。

本記事では、DSPMの発見結果を測定可能なリスク低減、強固なコンプライアンス、信頼できる経営層の監督へと変換する方法を学べます。加えて、DSPMのアウトプットを優先度付けされた是正措置、強制力のあるポリシー、統合されたID制御、規律あるインシデント対応計画、監査対応可能な証拠を生み出すガバナンスモデルへと転換する方法もご紹介します。

エグゼクティブサマリー

主旨：DSPMによる発見・分類を繰り返し可能なゼロトラストアーキテクチャの運用モデルへ転換し、リスク低減の優先順位付け、精密なポリシー適用、統合ID制御、リアルタイム監視、規律あるインシデント対応、継続的な可監査性を実現します。

重要性：データ侵害の多くは管理されていないデータ、過剰な共有、セキュリティ設定ミスが原因です。DSPMの成果を運用に落とし込むことでリスクを低減し、データコンプライアンスを効率化し、経営層に透明性の高い監督、測定可能なKPI、防御可能なデータガバナンスを複雑なクラウドファースト環境全体で提供します。

  1. あらゆる場所で発見・分類。自動化された発見はIaaS、PaaS、SaaS、DBaaS、オンプレミスまでカバーし、データ移動に応じて動的に分類を更新、下流のポリシーに反映します。

  2. ビジネスコンテキストで優先順位付け。定量的評価、データマップ、規制トリガーにより、露出度・発生確率・ビジネス価値を組み合わせて修正順序を決定し、取締役会レベルの優先順位付けを実現します。

  3. 精緻かつ統合されたポリシーを適用。暗号化、保持、アクセス制御、削除を統合DLPポリシープレーンで運用化し、手作業やヒューマンエラーを最小化します。

  4. ゼロトラストのためIDを統合。有効な権限を機密度にマッピングし、IAM/IGAワークフローで適切なアクセス権を設定、SIEMでアクティビティを相関させて真の最小権限を実現します。

  5. 継続的な監視・対応・監査。フローを可視化し、異常を検知、規律あるインシデント対応を実行。継続的な監査で証拠・制御状態・経営層の監督を維持します。

DSPMと機密データ管理における役割

データセキュリティポスチャ管理（DSPM）は、クラウドやハイブリッド環境全体で機密データを継続的に発見・分類・保護し、既存のセキュリティプラットフォームと統合して、ポリシー適用・監視・是正措置を通じてリスクを低減するフレームワークです。簡潔な概要はForcepointのDSPMガイドをご参照ください（出典：ForcepointのDSPMガイド）。

経営層の注目が高まる背景には、管理されていないデータや設定ミスが侵害を引き起こし続けている現状があります。たとえば、Pegasus Airlinesの事例では、パブリッククラウドストレージのリスクにより2,300万件のPII/PHIレコードが露出したと報告されており、過剰共有や設定ミスの象徴的なケースです（出典：Wiz Academy on DSPM fundamentals）。

経営層にとってのDSPMの主なメリット：

  • クラウド・オンプレミス全体での自動発見、データ移動に応じた動的な更新

  • 大規模なデータガバナンスを支えるコンテキスト認識型分類

  • 取締役会レベルの優先順位付けや投資判断に資するリスク知見

  • GDPR、HIPAA、SOC2などへの規制対応とコンプライアンス報告

  • 自動化・既存制御との統合による運用負荷の低減

ステップ1：包括的なデータ発見と分類の実施

まずは完全な可視化から始めます。自動発見により、IaaS、PaaS、DBaaS、SaaS、オンプレミスのリポジトリ内の既知・シャドーデータを特定し、オーナー、業務プロセス、規制範囲に紐づく統合インベントリを構築します（出典：BigIDのDSPM戦略）。

データ発見手法の比較：

  • 手動発見

    • 時点スキャンのみでカバー範囲が限定的

    • ヒューマンエラーが発生しやすく、すぐに陳腐化

    • マルチクラウドやSaaS間の相関が困難

  • 自動発見

    • API、エージェント、メタデータによる継続的スキャン

    • シャドーIT、公開リスク、過剰共有を特定

    • クラウドやアプリ全体で発見結果を正規化

動的分類は不可欠です。データのコピー、変換、共有に応じて分類が自動更新され、下流のポリシー（暗号化のベストプラクティス、保持、アクセス制御など）に伝播します。最新のDSPMツールは機密度の変化を検知し、手動介入なしでワークフローを自動起動します。

機密データには、個人識別情報（PII）、保護対象保健情報（PHI）、決済カードデータ、財務記録、知的財産、法務・M&A文書、その他、漏洩時に組織や関係者に損害・競争上の不利益・規制上の影響を及ぼす情報が含まれます。

DSPMをデータカタログやメタデータサービスと連携させ、システム・オブ・レコード、データの系統、オーナーシップ、処理の合法的根拠などビジネスコンテキストで発見結果を強化し、ポリシー判断の正確性と可監査性を高めましょう。

ステップ2：リスク評価と機密データ保護の優先順位付け

インベントリからアクションへ。DSPMは、セキュリティ設定ミス、パブリックインターネットからデータストアへの攻撃経路、過剰共有や公開ファイルなど、重大なリスクを可視化します（出典：AIMultiple DSPMユースケース）。

ビジュアルデータマップや定量的評価（財務的価値や規制インパクトの割り当て）を活用し、取締役会レベルの優先順位付けや予算決定をサポートします（出典：CyberhavenのDSPMベンダーガイド）。

優先順位付けの例：

  1. 特定：機密データセットとビジネスオーナーを確認

  2. 露出評価：公開アクセス、設定ミス、リスクのある連携を評価

  3. ビジネス影響の定量化：財務的損失、契約違反、規制罰則

  4. 是正措置の優先順位付け：重大度・発生確率・価値を組み合わせて修正順を決定

規制トリガーは重要です。特定の露出は、HIPAAの侵害通知期限、GDPRのデータ保護・報告義務、SOC2 Type II認証の制御要件など、即時対応を求められます。

ステップ3：カスタマイズされたセキュリティポリシーの策定と適用

発見結果を精緻かつコンテキスト認識型のポリシー適用へ変換します。DSPMプラットフォームは暗号化、保持、アクセス制御、削除を自動化し、手作業やヒューマンエラーを減らしつつ、データ機密度やビジネスコンテキストに沿ったポリシーを維持します（実践ガイドはBigIDのDSPM戦略参照）。

可能な限りポリシー管理を統合しましょう。クラウドサービスやコラボレーションツール全体で単一のDLPポリシープレーンを用いることで、コスト削減と監督の簡素化を実現しつつ、精度も維持できます（出典：ZscalerのDSPMユースケース）。

代表的な制御例：

  • 保存中・転送中のエンドツーエンド暗号化

  • Kiteworksのセキュアなファイル共有・セキュアMFT（水印・有効期限付き）

  • MFAやコンテキスト認識型アクセス

  • 疑わしいアクセスや持ち出し試行へのポリシーベースのアラート・自動隔離

  • 期間限定の保持と防御可能な削除

ステップ4：DSPMとID・アクセス制御の統合

DSPMとID管理は、真のゼロトラストデータ保護体制に不可欠です。有効な権限をデータ機密度にマッピングし、DSPMが最小権限を強制、役割変更時に適切なアクセス権を自動調整、リスクのある共有を自動的に解除します（Wiz Academy on DSPM fundamentals、CyberhavenのDSPMベンダーガイド参照）。

推奨統合：アクセスガバナンスのためのIAM/IGA、相関・検知のためのSIEM、コンテンツ制御のためのDLP、RBACコンテキストのためのディレクトリサービス（BigIDのDSPM戦略参照）。

アクセスリスク是正フロー：

  • DSPMが機密データセットを発見→過剰・外部アクセスをフラグ

  • リスクシグナルがIAMワークフローを起動→アクセスレビュー・承認

  • IGAが権限を適正化→最小権限を強制

  • SIEMがアクティビティを相関→アラート・証拠取得

  • DSPMが是正完了を検証→ポスチャを更新

ステップ5：データフローのリアルタイム監視と異常検知

ポリシー適用後も、データ移動の可視化は不可欠です。最新のDSPMはAPIコール、サービス間連携、パイプライン露出などリアルタイムのデータフローを可視化し、許可されていない経路やリスクのある持ち出しを検知します（出典：Wizリアルタイムデータフローマッピング）。

異常検知は統計モデル、機械学習、ルールベース分析を活用し、ユーザー・ワークロード・データセット単位で通常と異なるアクセスや移動パターン（読取回数の急増、深夜のダウンロード、未知の宛先など）を検知。これらは認証情報の悪用や持ち出しの兆候となり得ます。

有効化すべきアラート例：

  • 機密データセットの大量ダウンロードや複製

  • 非承認SaaSや外部ドメインへのデータ転送

  • 信頼されていない地域や異常なデバイスからのアクセス

  • 大規模データアクセス直前の権限昇格

  • マスキングなしで機密項目を公開するAPIコール

ステップ6：明確な経営層向けプレイブックによるインシデント対応

明確な経営層向けインシデント対応モデルで迅速性・コンプライアンス・継続性を確保：

  1. 通知：インシデント指揮官への報告、法務・プライバシー・ビジネスオーナーへの連絡、必要に応じ規制対応スケジュールの準備

  2. 封じ込め：リスクのあるアクセス経路を遮断、トークン無効化、影響データセットの隔離

  3. 是正：設定ミス修正、ポリシー・IAM更新、暗号化・トークナイゼーション適用

  4. 記録：監査証跡の保存、DSPM・SIEM証拠の取得、意思決定の記録

  5. 事後レビュー：根本原因分析、制御強化、机上訓練

DSPMが生成するインシデントレポートや自動証拠収集を活用し、ドキュメント化・監査を効率化。実際の事例では、侵害影響の低減や対応力の迅速化が確認されています（Wizリアルタイムデータフローマッピング、Wiz Academy on DSPM fundamentals参照）。

ステップ7：定期的な監査と継続的改善レビューの実施

監査は継続的な制御と捉えましょう。DSPMはGDPR、HIPAAコンプライアンス、SOC2、社内ポリシーと現状を常時比較し、ギャップを可視化・証拠化して監査対応力を維持します（ForcepointのDSPMガイド、Wizリアルタイムデータフローマッピング参照）。

監査チェックリスト例：

  • 四半期ごとのポスチャレビューとKPIトレンド分析

  • 自動証拠収集：アクセスログ、ポリシーヒット、暗号化状況

  • 定期的なアクセス証明と最小権限チェック

  • データ系統、オーナー、合法的根拠の検証

  • フレームワーク・制御IDに紐づくコンプライアンス報告

  • 是正SLAの進捗管理

ビジネス価値：予測可能な監査サイクル、手作業の最小化、最新リスク評価の認識による投資・監督判断の最適化。

DSPMのオーナーシップと説明責任を担保するガバナンスモデル構築

トップダウンで明確なオーナーシップを確立しましょう。CISO（リスクポスチャ責任）、CIO（プラットフォーム統合・レジリエンス）、CDO（データガバナンス・品質）、ビジネスデータオーナー（分類精度・合法的利用）などの役割を定義し、RACIで責任の曖昧さを排除します：

  • DSPMプラットフォーム選定・アーキテクチャ：CISO（A）、CIO（R）、CDO（C）、法務/プライバシー（C）、取締役会/監査（I）

  • データ分類ポリシー：CDO（A/R）、CISO（C）、ビジネスオーナー（R）、法務/プライバシー（C）、CIO（I）

  • アクセスレビュー・最小権限強制：CISO（A）、IAM/IGAチーム（R）、ビジネスオーナー（R）、内部監査（C）

  • インシデント対応・報告：CISO（A）、SecOps（R）、法務/プライバシー（R）、広報（C）、取締役会/監査（I）

  • コンプライアンス証拠・監査：内部監査（A）、SecOps/GRC（R）、CISO/CDO（C）、ビジネスオーナー（I）

四半期ごとのプログラムレビュー、部門横断プレイブック、高リスク発見時の明確なエスカレーションパスを整備。データ管理責任、証拠保管の連鎖、可監査性など規制要件に沿ったガバナンスを確立しましょう。

KiteworksによるDSPM特定機密データの保護

Kiteworksのプライベートデータネットワークは、DSPMの成果を運用化します。Kiteworksのセキュアファイル共有、セキュアMFT、セキュアデータフォームをエンドツーエンド暗号化と証拠保管の連鎖レポートで強制し、機密データがどこに移動しても制御され、常に監査可能な状態を維持します。

独自の防御機能：

  • SafeVIEW：CISOダッシュボード経由でID・ポリシー・コンテンツ機密度を紐づけた、統合リアルタイム証拠保管の連鎖可視化と詳細アクセスインサイト

  • SafeEDIT：管理されたワークスペース内でのセキュアな共同編集―未追跡コピーを残さず、分類維持とデータ漏洩防止を両立

KiteworksはMicrosoft Office 365プラグイン、IDプロバイダー、SIEM、規制報告ワークフローとシームレスに連携し、経営層の生産性を高めつつ、コンプライアンスとデータ中心のゼロトラストポリシーを維持します。

DSPMソリューションが特定した機密データの保護についてさらに知りたい方は、カスタムデモを今すぐご予約ください。

よくあるご質問

DSPMはクラウドや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・保護し、機密度をビジネスコンテキストやアクセスとマッピングします。設定ミスや過剰共有による侵害リスクを低減し、証拠自動化・ポリシー適用・是正ワークフローによりGDPR、HIPAA、SOC2のコンプライアンスも効率化。経営層は広範なデータ資産全体で可視性、リスク低減の優先順位付け、測定可能な制御効果を得られます。

自動スキャナー、API、コネクターを活用し、IaaS、PaaS、SaaS、DBaaS、オンプレミスリポジトリ全体のデータをインベントリ化します。AI支援のパターンマッチングやカタログ・メタデータサービスからのコンテキストでPII、PHI、IPを分類。データ移動や変換時に分類が動的に更新され、下流の暗号化・保持・アクセス制御ポリシーに伝播します。

成果重視のKPIを設定：露出レコード数・公開バケット・過剰共有ファイルの削減、検知・是正までの時間、オーナー・合法的根拠が記録された資産割合、最小権限の普及度、監査対応指標など。リスク低減を損失回避・規制罰則・運用コスト削減に換算。是正SLAの完了件数やクラウド・SaaS全体のポリシーカバレッジでプログラム進捗を追跡します。

アクセスガバナンスのIAM/IGA、相関分析のSIEM、コンテンツ制御のDLP、自動対応のSOAR/ワークフローツールと連携。双方向コネクターでDSPMリスクシグナルがアクセスレビューや隔離をトリガーし、IDコンテキストや検知がDSPMを強化。サービス全体でポリシーを正規化し、証拠を集中管理して調査・監査を迅速化します。

最低でも四半期ごとにインサイトをレビューし、投資やデータガバナンス判断に活用。規制対応、M&A、クラウド移行、脅威増加時は頻度を上げる。リスクトレンド・未解決露出・SLA実績を可視化する経営層向けダッシュボードを活用。部門横断レビューで是正の障害を排除し、オーナー確認やポリシー再調整を行います。

追加リソース

  • ブログ記事 DSPM vs 従来型データセキュリティ：重要なデータ保護ギャップの解消
  • ブログ記事 法律事務所向けDSPM：クラウド時代のクライアント機密保持
  • ブログ記事 医療業界向けDSPM：PHIをクラウド・ハイブリッド環境で守る
  • ブログ記事 製薬業界向けDSPM：臨床試験データと知的財産の保護
  • ブログ記事 銀行業界のDSPM：規制コンプライアンスを超えた包括的データ保護

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