タレスは、機密データの露出状況を検出し、プラットフォーム上で直接保護できる「CipherTrust Data Security Posture Management（CipherTrust DSPM）」を発表しました。本ソリューションは、機密データのリスク検出や分析、重要度に応じた優先順位付けを行い、暗号化やトークン化、マスキングなどの保護機能を直接適用できる設計となっています。クラウド、オンプレミス、ハイブリッドといった多様な環境に対応し、AI利用の拡大に伴うセキュリティ課題の解決を支援します。

機密データの分散とAI活用に伴うセキュリティ課題に対応

機密データは、クラウドインフラ、SaaSアプリケーション、オンプレミス環境、分析基盤、外部委託先など、多様な環境に分散しています。さらに、AIアシスタント・アプリケーションやAIエージェントによる企業データへのアクセス拡大に加え、情報が新たな保管先やワークフローへ急速に移動するようになったことで、従来のガバナンスだけでは対応しきれない状況が生まれています。

企業のセキュリティ担当者には、機密データの所在把握に加え、アクセス権や利用状況、重大なリスクにつながる露出の可視化、そしてリスクを自動的に低減する仕組みが求められています。

CipherTrust DSPMは、一元化されたSaaSプラットフォームとして提供されます。機密データの検出・分類機能と、セキュリティ態勢、アクセス、アクティビティ、行動パターンに関する情報を組み合わせることで、重大リスクの優先順位付けを行います。

統合されたポリシー適用とワークフローにより、露出した機密データの暗号化、トークン化、マスキングを自動的に実行し、権限管理やアクセス制御にとどまらない修復を実現します。これにより、担当者はプラットフォームを離れることなく、状況把握から具体的な対策へつなげることが可能となります。

タレスでデータセキュリティ製品担当バイスプレジデントを務めるTodd Moore（トッド・ムーア）氏は、従来のDSPMがアクセス制限を中心としていたのに対し、CipherTrust DSPMはリスクと暗号化やトークン化などの保護機能を連携させることでデータそのものを保護すると説明しています。

AIを活用した行動分析と多様な環境におけるデータ保護

CipherTrust DSPMは、アクセスや権限、アクティビティに関するコンテキスト情報と検出機能を組み合わせ、不適切なデータ露出を特定します。また、AIを活用した行動分析により不審なアクセスや利用状況を検知・関連付け、内部不正をはじめとする脅威の調査や対応の迅速化を支援します。

さらに、タレスが提供する既存のデータ保護機能と連携し、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境における構造化データおよび非構造化データの検出とリスクの可視化を行います。

東京エレクトロンデバイスのプリンシパル・データセキュリティ・エンジニアである杉戸博治氏は、本ソリューションの導入の容易さと高精度なデータ分類により、AI導入のスピードを損なうことなく機密情報の適切な保護・管理とAI活用の推進を支援できると評価しています。

本記事はタレスの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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