データ損失防止 (DLP)

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データ損失防止 (DLP) とは、データ侵害、データ流出、機密データの望ましくない破壊を防ぐために設計された一連のツールとプロセスを指します。これは、世界中の組織のデータ セキュリティ戦略の基礎であり、デジタル環境全体で機密情報の識別、監視、保護を可能にします。

データ損失防止 (DLP) の歴史的ルーツ

DLP の歴史は、本質的にはデジタル データの保存と転送の出現と結びついています。コンピューティングの初期の頃は、データはテープやパンチ カードなどの物理的な形式で保存されることが多かったため、データ損失防止は単純に物理的なセキュリティの問題でした。

テクノロジーの進化、デジタル ストレージ メディアへの移行、インターネットの普及により、データの損失、盗難、漏洩のリスクが増大しました。最初の DLP ソリューションは、不正なデータ転送を監視および防止するソフトウェア ツールとして、1990 年代後半から 2000 年代初頭に導入されました。「データ損失防止」という用語は、2006 年頃に、有名な調査およびアドバイザリ会社である Gartner によって造られました。

トピックの拡張: データ損失防止 (DLP)

DLP ソリューションは通常、保存中 (保存データ)、移動中 (送信データ)、使用中 (処理中のデータ) の 3 つの状態でデータを監視および管理します。クラウド サービス、データ センター、ネットワーク エンドポイント、またはネットワーク内で転送中のデータを保護するために導入されます。

データ保護は、データの処理と保存に関するポリシーを適用し、潜在的な侵害や流出を検出し、管理者に通知してそれらを防ぎ、データの暗号化、警告、隔離、さらにはユーザーアクションのブロックなどの保護アクションを実施することで実現されます。

データ損失防止 (DLP) の内部の仕組み

DLP ソリューションは、コンテンツの検査とデータのコンテキスト分析の原理に基づいて機能します。次のような複数のテクノロジを使用します。

  1. データフィンガープリント: クレジットカード番号や社会保障番号などの構造化データを認識するために使用されます。
  2. データベースフィンガープリント: データベースから取得された非構造化データを認識します。
  3. 統計手法: 集計されたデータを認識します。
  4. キーワードマッチングと語彙解析: コンテンツベースの検出とコンテキスト認識用。

潜在的な違反を検出すると、システムは、システム管理者への警告からデータ転送のブロック、データの暗号化に至るまで、事前定義されたポリシーに基づいてアクションを実行できます。

データ損失防止 (DLP) の主な機能

DLP の主な機能は次のとおりです。

  • ポリシー定義: 機密データの取り扱いと保管に関するルールを確立します。
  • データの識別と分類: 機密データと非機密データを区別するため。
  • 集中管理: ポリシーと修復作業を管理します。
  • インシデント管理とワークフロー: 潜在的なデータ漏洩インシデントを管理および解決します。
  • 法医学的分析: 将来の予防活動のためにインシデントを分析して報告します。

データ損失防止 (DLP) の種類

DLP には主に 3 つの種類があります。

  1. ネットワークDLP: 移動中のデータを監視し、ネットワーク トラフィックを検査して機密データの漏洩を防ぎます。

  2. ストレージ DLP: サーバー、データベース、その他のストレージ デバイスなどに保存されているデータを監視および保護します。

  3. エンドポイント DLP: デスクトップ、ラップトップ、モバイル デバイスなどのユーザー デバイス上のデータを監視および制御します。

データ損失防止 (DLP) の使用: 課題と解決策

DLP はデータ保護にとって重要ですが、誤検知、複雑な導入、ポリシーの継続的な更新の必要性など、いくつかの課題も生じます。これらの問題は、AI 機能、包括的なスタッフ トレーニング、定期的なポリシー更新を備えた直感的な DLP ソリューションに投資することで軽減できます。

DLP と類似ソリューションの比較機能

特徴 情報漏洩防止 ファイアウォール 侵入検知システム
データ保護 はい いいえ いいえ
データ分類 はい いいえ いいえ
内容にそった はい いいえ いいえ
ネットワークトラフィック検査 はい はい はい

DLPの将来展望と技術

誤検知を減らし、データ分類とポリシー適用の有効性を向上させるために、人工知能と機械学習のテクノロジーが DLP ソリューションにますます組み込まれています。また、より堅牢で総合的なデータ セキュリティ ソリューションを提供するために、DLP 機能をより広範なサイバー セキュリティ プラットフォームに統合する動きも見られます。

プロキシ サーバーとデータ損失防止 (DLP)

プロキシ サーバーは、他のサーバーからリソースを求めるクライアントからのリクエストの仲介役として機能し、DLP 戦略において重要な役割を果たします。プロキシ サーバーは、IP アドレスやその他の識別情報をマスクすることで追加の保護レイヤーを提供し、潜在的な攻撃者が特定のデバイスをターゲットにすることを困難にします。さらに、トラフィック フィルタリングを有効にして、DLP の取り組みをサポートするコンテンツ ポリシーとアクセス ポリシーを適用することもできます。

関連リンク

に関するよくある質問 データ損失防止 (DLP): 重要な情報の保護

データ損失防止 (DLP) は、データ侵害、データ流出、機密データの望ましくない破壊を防ぐために使用される一連のツールとプロセスです。組織がさまざまなデジタル環境にわたって機密情報を識別、監視、保護するのに役立ちます。

「データ損失防止」という用語は、2006 年頃に有名な調査およびアドバイザリ会社である Gartner によって初めて作られました。

DLP ソリューションは、データの内容とコンテキストを検査および分析することで機能します。データの処理と保存に関するポリシーを適用し、潜在的な侵害を検出し、管理者に通知して、データの暗号化、警告、隔離、さらにはユーザー アクションのブロックなどの保護アクションを実施することで侵害を防止します。

DLP の主な機能には、ポリシー定義、データの識別と分類、集中管理、インシデント管理とワークフロー、フォレンジック分析などがあります。

DLP には、移動中のデータを監視するネットワーク DLP、保存中のデータを監視および保護するストレージ DLP、ユーザー デバイス上のデータを監視および制御するエンドポイント DLP の 3 つの主な種類があります。

DLP に関連する課題には、誤検知、複雑な導入、ポリシーの継続的な更新の必要性などがあります。これらは、AI 機能、包括的なスタッフ トレーニング、定期的なポリシー更新を備えた直感的な DLP ソリューションに投資することで軽減できます。

ファイアウォールや IDS/IPS とは異なり、DLP はデータ保護とデータ分類を提供します。また、コンテンツ認識機能を備えているため、データの内容を検査および分析できます。

人工知能と機械学習のテクノロジーが DLP ソリューションに組み込まれ、誤検知を減らし、データ分類とポリシーの適用を改善しています。

プロキシ サーバーは、他のサーバーのリソースを求めるクライアントからのリクエストの仲介役として機能します。プロキシ サーバーは、IP アドレスやその他の識別情報をマスクすることで、追加の保護レイヤーを提供します。また、トラフィック フィルタリングを可能にし、DLP の取り組みをサポートするコンテンツおよびアクセス ポリシーを適用します。

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