このシリーズは今回で第7回目となり、いよいよ最終回を迎えました。読者の皆さんはすでにたくさんの事実や数値データによって、データ流出の真実―誰によって、どんなデータを、どこで、なぜ、どのように行われるのか―を知りました。すでに対策はできていますか？ 今回のブログでは、データ流出を防止する対策について取り上げます。
データ流出「ゼロ」クラブへの仲間入り
セキュリティの解決に、敵を一発で倒す確実な方法がないことは周知の通りです。それでは、解決の答えとは何なのでしょうか？ まず、データ漏えい防止（DLP：Data Loss Prevention）から始めることです。当社が実施した一次調査によると、インタビューを行ったセキュリティ専門家の70％が、DLP技術を活用することで、組織においてデータ漏えいインシデントの防止が可能だと答えています。
DLPをすでに導入している場合、有効性を確認してください！ 実施している対策が監視のみに限定されておらず、防御アクションが可能であるかどうかも確認してください。すでに保有している有効なリソースを活用していなかったり、適切なDLPを選択していなかったことが原因で、データ漏えいインシデントの統計データに皆さんの組織名が載るようなことは絶対に避けてください。
データ漏えいの可能性を最小化する最も有効な方法の1つは、DLP、暗号化、そして侵入防止システム（IPS：Intrusion Prevention Systems）の3つを組み合わせることです。この多層型のアプローチは、結果として、データ漏えいの発見と予防に最も効果的だったことがわかっています。勇気を出してください。Captain Hindsight（キャプテンハインドサイト：米国アニメ、突如として「あと知惠」の凄まじい能力が目覚めたヒーロー）のマントは捨てて、「やれたはず、かもしれない、すべきだった」のような単語は頭の中から消し去りましょう。
理想的なDLP
皆さんの現在のDLP対策の状況は、これから準備をする、または実施しているが不十分な状況かもしれません。私たちは皆さんや最高情報セキュリティ責任者（CISO：Chief Information Security Officer）を責めるつもりはありません。新年度に入りました。大きな夢を持ち、すべてをカバーするDLPソリューションを導入しましょう。信じられないかもしれませんが、このようなソリューションは存在します。その一部を以下に説明します。
- エンドポイント上、ネットワーク上、ストレージシステム上、社内、社外を含むあらゆる場所に存在する、保存データ、使用データ、通信データを保護する
- データの用途、利用者、データの漏えい経路を可視化する
- データのスキャンや修復を自動化できるように、データを分類して優先順位を付けてデータを把握しやすくする
- 入力データと出力データにポリシーを適用して、クラウドアプリケーション間とのデータのやりとりを含め、個人情報規定を確実に遵守できるようにする
- ネットワークトラフィックをリアルタイムで常時スキャンして、未知のリスクの発見につなげる
- 監視と報告を一元化する
- 時間は最重要であり、迅速かつシンプルに対応する
さて、私のあとに続けて言ってみてください。「私は今、データ流出を防ぐことを誓います。私は信頼するセキュリティベンダーの助けを借りて、全力を尽くします」。
7回にわたった連載もこれで終了です。みなさんは、これからやるべきこと、そして相談相手はわかっていると思います。みなさんの決意を確かなものにするため、以下のリソースを繰り返し熟読してください。
- ブローシャ（英文）：「Is data leaking out on your watch?」（監視中にデータが漏えいしていませんか？）
- レポート（英文）：「Grand Theft Data」（データ窃盗）
- Webキャストの視聴（英文）：「Data Exfiltration in Depth」（データ流出の詳細）
※本ページの内容は2016年3月9日更新のMcAfee Blogの抄訳です。
原文:Data Exfiltration, Part 7: Stop Breaches Before They Happen with Data Protection
著者:David Bull
