データプライバシーとは

データプライバシーは、情報プライバシーとも呼ばれ、機密データの適切な保存、アクセス、保持、セキュリティに対処するデータ保護を扱う領域であり、組織は規制要件を満たし、データの機密性と不変性を保護できるようになります。

機密データのタイプとは

データプライバシーは通常、次のものに関連付けられています。

• 個人を特定できる情報 (PII) と保護対象保健情報 (PHI)
  • 例：お客様の氏名、住所、社会保障番号、クレジットカード番号、医療情報
• 貴重なデータまたは機密データ
  • 例：財務データ、運用データ、知的財産、企業秘密

データプライバシーは、より広範囲のデータ保護という概念のサブセットです。データプライバシーは、不適切なアクセス、窃取、紛失からデータを安全に守ることを目的とした規範です。特にコンプライアンスの監視が考慮事項である場合、データプライバシーにより、データのアクセス、使用、共有の方法を個人が制御できるようにすることで、個人データを適切に使用できるようになります。

以下の表は、データプライバシーの対象範囲、目標、方法を示しています。

データプライバシーの重要性

デジタルビジネス環境において、堅牢なデータプライバシーと保護のプラクティスを確立して維持することは単なる規制要件ではなく、戦略的に必要不可欠なものです。企業環境でデータプライバシーを最優先にすることがきわめて重要であることを明確に示すいくつかのやむを得ない要因があります。

機密データを標的とする攻撃者

蔓延するサイバー攻撃の脅威がグローバル企業のエコシステムに大きく立ちはだかっています。サイバー犯罪は非常に収益性の高い事業へと変貌し、2025年までに世界でなんと年間10兆5,000ドルもの損害を与えると推定されています。ほとんどのデータ侵害の原動力となっているのが金銭的動機であることは驚くにあたりません。データ侵害の94.6%が金銭的利益の追求で支えられており、このことからも機密データへのアクセスを求める執拗な攻撃者に対して防御を強化する必要があると言えます。

データ侵害のコスト

組織は、データ侵害を一度受けただけでも財政的な打撃が生じるという厳しい現実に直面しなければなりません。平均して、侵害1件あたり445万ドルという多額のコストがかかります。こうした費用は、ただちに必要な修復作業にとどまりません。法的な影響、規制当局への罰金、お客様との信頼を再構築するという困難な取り組みにも及びます。侵害が金銭面にもたらす大きな影響により、なぜデータプライバシー対策にプロアクティブに投資することが単なる予防措置ではなく、財政的に責任のある企業戦略であるのかが浮き彫りになってきます。

組織に与える影響

サイバー犯罪者が機密データへのアクセスを獲得した場合の影響は、組織の構造全体に及びます。ただちに財務上の損失が発生するだけでなく、深刻な損害が長く続く可能性があります。機密情報が侵害されと、知的財産が脅かされる可能性があります。そうなると、競争優位性が低下し、組織の評判が損なわれます。付随的な結果として、クライアントやステークホルダーからの信頼の喪失があります。これは回復することが困難である可能性があるため、データプライバシーを企業責任に不可欠な側面として支持することが強く求められます。

データプライバシーの利点

データがビジネスの成功と消費者の信頼を得るうえできわめて重要な役割を果たすデジタルの時代では、データプライバシーを最優先にすることで、次のような無数の利点が得られます。

1. ビジネスアセット管理：データは企業にとって重要なアセットであり、さまざまな業務を支える生命線として機能します。この貴重なリソースのプライバシーを維持することで、リソースの整合性、信頼性、組織に対する全体的な価値が向上します。
2. ブランドの信頼：企業がどのように同意を求め、個人データを取り扱い、プライバシープラクティスを遵守しているかについて透明性を確保することは、お客様との信頼を築き、維持するうえで不可欠です。データプライバシーにしっかりと取り組むことで、ポジティブなブランドイメージが生まれ、お客様のロイヤルティが向上します。お客様はデータを責任をもって取り扱う信頼できる企業に引きつけられる傾向があり、それがお客様の満足度とロイヤルティの向上につながります。
3. 企業コンプライアンス：データプライバシー規制を遵守すると、法的枠組みの中で事業を展開し、罰金や法的責任の可能性を回避できるようになります。また、国際的なデータプライバシー基準へのコンプライアンスにより、事業のグローバル展開をスムーズに行えるようになります。企業は、規制を取り巻く多様な環境に対処し、データの取り扱いとプライバシーに関連する法的な障害に遭遇することなく、世界中のお客様を引きつけることができます。
4. データストレージコストの削減：データ最小化や効率的なストレージのプラクティスといったデータプライバシー対策を実装すると、データ管理を最適化できます。これにより、過度の情報や古くなった情報の保持に伴う不要なストレージコストを削減できます。
5. 競争優位性：データプライバシーにしっかりと取り組むことは、市場での差別化要因になりえます。消費者はプライバシーの重要性をますます認識するようになっており、データ保護に最優先にしてそれを広く伝えている企業は、競争優位性を獲得することができます。

データプライバシーに関する一般的な法規制

組織の規模を問わず、最新のデータプライバシーの法律を常に把握しておくことが重要です。以下に、ユーザーのデータプライバシーを保護することを目的とした法律の例を示します。

• EUの一般データ保護規則 (GDPR)
• 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA)
• カナダの個人情報保護および電子文書法 (PIPEDA)
• カリフォルニア州オンラインプライバシー保護法 (COPPA)
• カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)
• ユタ州消費者プライバシー法 (UCPA)

コンプライアンスに違反した場合の影響が大きいことを考えると、データプライバシーを遵守することは必要不可欠です。データプライバシーの法律を遵守できない組織は、重い罰金、重大な個人的罰則、評判の低下が生じます。実際、組織がデータプライバシーの法律に違反した場合は、ほぼ確実に多額の罰金が科せられます。例えば、重大なGDPR違反の場合、前会計年度に全世界で上げた年間収益の4%または2,000万ユーロのいずれか高いほうを上限として、罰金が科される可能性があります。

データプライバシーの課題

データプライバシーを取り巻く環境に対処することは組織にとってきわめて重要ですが、その過程に障害がないわけではありません。性質上必要不可欠なものあるにもかかわらず、データプライバシーに関するしっかりとしたプラクティスを確立する過程にはさまざまな課題があります。ここでは、主な障害をいくつかざっと見ていきます。

• データの無秩序な拡散：企業のデータ量が指数関数的に増大したことで、組織は機密情報を効果的に管理するための不屈の努力を余儀なくされています。
• データの可視性と検知：組織内の機密データの場所を特定することは、複雑な作業になる可能性があります。企業が「我が社のすべての機密データはいったいどこにあるのか」と自問してしまうのは珍しいことではありません。
• データ侵害：データ侵害という絶えず存在する脅威が大きく立ちはだかっています。データ侵害から機密情報を保護することは常に懸念事項であり、念入りかつプロアクティブなデータ保護対策が求められています。
• 規制に後れを取らない：データプライバシーの規制を取り巻く環境は絶えず変化し、多様です。組織は、それぞれに独自のコンプライアンス要件がある無数の規制に後れを取らないための競争環境に置かれています。
• インサイダー脅威：組織内から発生するセキュリティリスクは大きなリスクとなります。実際、侵害の19%を占めています。このことから信頼と厳しいセキュリティ対策のバランスを取ることの重要性が浮き彫りになっており、それは潜在的なインサイダー脅威から安全に保護するための重大な基盤となります。

データプライバシーのベストプラクティス

今日のデジタルビジネスでは、堅牢なベストプラクティスを導入することが、機密情報を保護するために何よりも重要です。こうしたプラクティスでは、プロセス、ガバナンス、最先端のテクノロジーを含めた包括的なアプローチを扱います。具体的な戦略は組織ごとに異なることがありますが、以下のベストプラクティスは効果的なデータプライバシーフレームワークを構築して維持するための確固たる基盤となります。

データの暗号化

データ暗号化は、機密情報をコード化された形式に変換するきわめて重要なプラクティスです。このプロセスにより、不正アクセスが発生した場合でも、データの機密性が確保されるようになります。暗号化は、データプライバシーを保護する重大な層として機能し、潜在的な侵害や不正開示に対する追加の障壁となります。

ゼロトラストモデルの実装

ゼロトラストモデルを組織のサイバーセキュリティフレームワークに基本的なベストプラクティスとして統合します。ゼロトラストフレームワークでは、信頼が前提となることはなく、ネットワーク内のリソースにアクセスしようとする人は誰でも、内部か外部かを問わず、検証が必要になります。このアプローチは、安全な境界という従来の考えに挑むものであり、継続的な認証、厳格なアクセス制御、最小特権の原則に重点を置いています。ゼロトラストモデルを組み込むことで、セキュリティポスチャ全体が向上するだけでなく、データプライバシーが大幅に強化されます。このプロアクティブなアプローチは、不正アクセスのリスクを最小限に抑え、データ侵害の可能性を軽減して、進化し続けるサイバー脅威から機密情報を保護します。

アイデンティティ/アクセス管理 (IAM)

堅牢なIAM（アイデンティティおよびアクセス管理） システムを実装することは、機密データの機密性、整合性、可用性を確保するうえで何よりも重要です。IAMは、組織のリソースへのユーザーアクセスを制御および管理することで、データプライバシーを保護する際の基礎的な柱として機能します。多要素認証 (MFA) などの包括的なユーザー認証プロセスを確立すると、アイデンティティを検証し、アクセス制御を強化できます。最小特権の原則に基づいてユーザー権限を定期的に監査および更新します。これにより、個人またはシステムに特定の職務に必要な最小限のアクセス権を付与することで、不正アクセスのリスクを最小限に抑えることができます。

ベンダー管理

成功する組織にとって堅牢なデータプライバシー戦略とは包括的なベンダー管理を中心に据えたものであり、企業のエコシステム内の外部パートナーとサードパーティがデータ保護基準とコンプライアンス規制を厳密に遵守できるようにします。これを実現するには、組織はデータプライバシーのデューデリジェンスをベンダーの選択に統合し、プロセス中は徹底的な評価に重点を置く必要があります。ベンダーが同じような高い基準と要件を遵守し、エコシステムビジネス全体を通してデータプライバシーを優先的に扱うまとまりのある安全なパートナーネットワークを育成していることを確認する必要があります。

従業員のトレーニング

データプライバシーのベストプラクティス、セキュリティプロトコル、機密情報を保護することの重要性について、従業員を教育する必要があります。組織内にプライバシーの文化を育むことで、従業員はサイバーセキュリティポスチャ全体にとって不可欠な存在になります。機密データを保護することの重要性を扱い、かつデータ侵害のリスクを軽減するためのベストプラクティスを提供する包括的なサイバーセキュリティのトレーニングをすべての従業員が受けられるようにすることが不可欠です。すべての従業員がサイバー脅威に対する防御線になりうる存在であり、このトレーニングは組織のセキュリティインフラストラクチャを強化するだけでなく、安全でレジリエンスを備えた作業環境を維持するという共同の取り組みを保証するものです。

インシデント対応計画

堅牢なインシデント対応計画は、組織がデータ侵害の影響への対処を効果的に行い、影響を軽減するために不可欠です。この計画はセキュリティインシデント発生中の混乱を防ぐためのロードマップとして機能するものであり、対応措置の手順、役割、責任を明確にまとめます。その主な目的は、迅速かつ系統的な対応を確保して、事業の中断を最小限に抑え、復旧のコストを全体的に削減することです。定期的なテストと訓練を組み込むことで、組織はインシデント対応手順を改良して、サイバーインシデントの処理に合わせて適切に調整された包括的なアプローチを策定できます。

データ損失防止

堅牢なデータ損失防止 (DLP) 戦略を組み込むことで、組織は機密情報を保護できます。DLPには、重大なデータの不正な送信やアクセスをモニタリング、検知、ブロックすることに特化したテクノロジーとポリシーを実装します。DLPシステムを適切に設計することで、ネットワーク、エンドポイント、クラウドストレージシステム全体にわたってデータの移動をリアルタイムにモニタリングして、データ侵害の可能性があれば即座に介入できます。

クラウドストライクによるデータプライバシーの管理

データプライバシーのプラクティスを導入することは、機密情報に対する保護障壁を確立することになるため、組織にとって最も重要です。重要なデータを保護するだけでなく、データプライバシーを優先的に扱うことで、お客様の信頼とロイヤルティを育み、レジリエンスを高めた信頼できるビジネス環境の基礎を築くことができます。堅牢なデータプライバシーのプラクティスを導入すると、コンプライアンスリスクを軽減し、今日のデータ起点の社会で責任ある倫理的なブランドであるという組織の評判を高めることができるようになります。

CrowdStrike Falcon^® Data Protectionは、侵害を防止し、機密情報のプライバシーと整合性を保持する目的をもって精巧に作られています。Falconデータ保護は、CrowdStrike Falcon^®プラットフォームに搭載されており、統一されたコンソールで移動中のデータをコンテンツとコンテキストの両方で分類して完全に可視化できるため、外向きデータをすばやく正確に調査できます。また、組織のデータリスクの最も重大な領域であるエンドポイント、ワークロード、データ、アイデンティティ全体にわたって包括的な可視化と保護を実現できます。