データマスキングとは？仕組みと利点

ほぼすべてがデジタル化された現代において、データはビジネスや世界経済を支える原動力となっています。データの生成・保存量が爆発的に増加する中で、個人情報や機密情報の保護は最重要課題として浮上しています。

IBMの報告によると、2023年における世界全体のデータ侵害の平均被害額は、驚異的な445万ドルに達しました。特に米国についての統計では、その額がさらに倍以上となり、1件あたり平均948万ドルの損失が企業に発生しています。こうした衝撃的な数字は、効果的なデータセキュリティ対策の緊急性を浮き彫りにしています。

そこで注目されているのが、データマスキングです。これは、サイバーセキュリティ分野で急速に注目を集めている強力な手法です。企業が巧妙化するサイバー攻撃や、GDPRやCCPAといった厳格なデータ保護規制への対応に追われる中、データマスキングは、機密情報の有用性を保ちながら保護するための実証済みの戦略として活用されています。

データマスキングは、データの覆い隠しやデータ匿名化とも呼ばれ、組織のデータと似た人工的な形を生成するサイバーセキュリティの技術です。そのアイデアは、機密情報をリアルかつ認識不可能なデータに置き換えることで、データ盗難から保護しつつ、元のデータセットの完全性を維持することです。

データマスキングの目的は、個人を特定できる情報（PII）、財務記録、または独自のビジネスデータなどの機密情報を保護することです。特に機密要素を隠蔽または変更することにより、データマスキングは組織が、実際の機密情報を明らかにすることなく、分析報告、ソフトウェアのテスト、または第三者との情報共有などの非生産目的でマスクされたデータを利用することを可能にします。

データマスキングは、ますます便利で頼りになるサイバーセキュリティ対策となっています。データ侵害のリスクを軽減するだけでなく、組織がデータ保護規制に準拠し、操作可能なデータプライバシーを維持するのに役立ちます。データマスキングにより、組織はデータ資産を運用目的で使用しながら、機密情報の露出を防ぐことができ、データの有用性を維持しつつ、セキュリティとの最適なバランスを実現できます。

データマスキングは単純な原則に基づいて動作します。プライベートで機密性の高いデータを、元の構造とフォーマットを保持しながら、利用可能なデータで置き換えます。このプロセスにより、マスクされたデータは機能的であり続ける一方で、潜在的な攻撃者や許可されていないユーザーにとっては価値がありません。データマスキングのワークフローは通常、次のステップを含みます。

1. 識別 : 最初のステップは、データセット内で保護が必要な機密データを識別し、分類することです。
2. マスキングルールの定義 : 特定されたデータに基づいて、各データタイプをどのように変換するかを指示する特定のマスキングルールを定義します。
3. 変換 : 元のデータは、定義されたルールに従って変換されます。これには暗号化、置換、またはシャッフルなどの技術が含まれるかもしれません。
4. 一貫性の維持 : 参照整合性を保つために、マスキングプロセスはデータセット内のすべてのインスタンスで感度の高いデータが一貫してマスクされていることを保証します。
5. 検証 : マスクされたデータは、定義した規則を満たし、必要な形式と構造を維持することを確認するために検証されます。

データマスキングは、最終的に元の情報の保護されたバージョンを作り出し、偶然の露出や盗難のリスクを最小限に抑えながら、非本番環境で安全に使用できます。

データマスキングは、特定の使用例や要件に基づいていくつかのタイプに分類することができます。主要なタイプは以下の通りです。

1. 静的データマスキング

静的データマスキングは、元のデータセットのマスクされたコピーを作成することを含み、そのコピーは開発、テスト、および他の非本番環境で使用することができます。元のデータは変更されず、マスクされたバージョンはそのプライバシーとセキュリティを保護します。静的データマスキングは、データが第三者と共有される場合や、セキュリティコントロールが厳密でない環境で使用される場合に有用です。

2. 動的データマスキング

一方、動的データマスキングは、ユーザーがアクセスするたびにリアルタイムでデータをマスクします。静的データマスキングとは異なり、動的データマスキングはデータセットの別のマスクされたコピーを作ることはありません。代わりに、このタイプは即座にマスキングルールを適用し、ユーザーの役割とアクセス許可に基づいて機密情報が隠されることを保証します。このタイプは、基礎となるデータベースを変更せずにデータを動的に保護する必要がある本番環境に最適です。

3. オンザフライデータマスキング

この形式のデータマスキングは、データ移行や複製などのデータ転送プロセス中に一般的に適用されます。データが一つの環境から別の環境に移動する際、転送中にマスキングされ、転送プロセス全体を通じて機密情報が保護されることが確保されます。オンザフライ データマスキングは、データセキュリティが重要なクラウド移行やデータ統合プロジェクトに有用です。

4. 決定論的データマスキング

決定論的なデータマスキングでは、同じ入力値は常に同じマスクされた出力値をもたらします。この一貫性は、異なるデータセットやデータベース テーブル間の参照整合性を維持するために重要です。例えば、ある個人の名前が1つのテーブルでマスクされている場合、それはすべての関連テーブルで同じようにマスクされて表示されます。これにより、関係性とデータの整合性が保たれます。

5. 非決定論的データマスキング

一方で、非決定論的データマスキングはマスキングプロセスにランダム性を追加します。同じ入力値でも、処理するたびに異なるマスクされた出力値が得られます。このタイプは、絶対的なデータの一貫性は必要ないが、より強いレベルのデータ匿名化が必要な場合に理想的です。

さまざまなデータマスキング技術は、操作的な有用性を維持しながら、機密情報を隠蔽することができます。各技術は特定の使用事例と利点を提供します。

• 置換 : この技術は、機密情報を現実的かつ認識不可能なデータで置き換えることを含みます。例えば、顧客の名前は、あらかじめ定義されたリストから架空の名前に置き換えられるかもしれません。
• シャッフル : データ値は列内でランダムに並べ替えられます。この技術は情報の値を維持しながら位置を変えるため、効果的に元のデータをマスキングします。
• 数値と日付の変動 : この技術は、数値または日付の値にランダムな変動を加えたり、減らしたりする方法です。例えば、社会保障番号の各桁が指定範囲内のランダムな数字でシフトされるかもしれません。
• 暗号化 : この一般的なサイバーセキュリティ手法は、暗号化アルゴリズムを使用して、センシティブなデータを読み取れない形式に変換します。適切な復号キーを持つ認証されたユーザーのみがデータをその本来の形に戻すことができます。
• マスク化 : マスク化は、アスタリスクや一連のXなど、一定の文字で機密データを隠すことを意味しています。例えば、クレジットカード番号が「*** **** **** **** **** 1234」のようにマスク化されるかもしれません。
• ヌル化：ヌル化とは、データを null 値に置き換える手法です。この技術はシンプルですが、機密情報が一切露出しないことを確実にするという点で効果的です。ただし、運用上、データの存在自体が必要とされるシナリオでは、常に実用的とは限りません。
• 修正 : この技術は、機密データを完全に削除するか、プレースホルダーと置き換えるという手法です。例えば、メールアドレスは「user@domain.com」のように修正されます。
• トークン化 : データは、悪用可能な価値のないユニークなトークンに置き換えることができます。元のデータは別の場所に安全に保管され、その代わりにトークンが使用されます。
• ぼかし : このデータマスキング方法は、機密情報に制御されたレベルの不正確さを追加し、データをより不正確にしますが、依然として有用です。例えば、正確な生年月日は年だけを表示するようにぼかされ、データの利便性を保持しながらプライバシーを保護します。
• 擬名化 : ここでは、識別可能な情報が擬名やエイリアスに置き換えられます。必要に応じて、個別に保存された追加情報を使用して、擬名化されたデータを再識別することができます。

最適なデータマスキング技術の選択は、使用ケースの特定の要件と制約に依存しており、データセキュリティが運用ニーズとバランスを保つことを確実にします。

データ保護およびセキュリティの基本形として、データマスキングは多くの利点を組織に提供し、顧客やエンドユーザーに安心感を提供します。

• 高度なセキュリティ : データマスキングは、機密情報を隠蔽し、認識不能にすることで、データ侵害のリスクを大幅に減少させます。これにより、サイバー攻撃者にとって有用な情報がなくなります。
• 規制遵守 : 個人データを匿名化することで、データマスキングは組織がGDPRやCCPAのようなデータ規制に準拠するのを支援し、法的な罰金のリスクを最小限に抑えます。
• データプライバシー : PII（個人を特定する情報）やプライベートな財務データなどの機密情報は、顧客やステークホルダーの間で信頼を築くために秘密に保たれます。
• コスト効率性 : データマスキングは、しばしば暗号化よりも経済的な解決策となります。これにより、法的費用や評判への損害など、データ侵害に関連する潜在的な費用を減らすことができます。
• 安全なデータ共有 : 組織は、データの安全性を維持しながら、機密情報を露出するリスクなく、第三者と安全に情報を共有することができます。
• 改善されたテストと開発 : 開発者は、機密データに対するリスクを冒すことなく、リアルなデータセットを使用して作業ができます。
• データの有用性を維持する : マスクされたデータは元の構造を保持しています。これにより、組織はセキュリティを妨げることなく情報を引き続き利用することができます。
• 内部の脅威を軽減 : 機密情報へのアクセスを制限し、その実際の内容を隠蔽することにより、データマスキングは、内部ユーザーによる不適切な使用、情報漏洩、または不正アクセスのリスクを大幅に削減します。
• 柔軟性と拡張性 : データマスキング手法は、組織の特定のニーズを満たすための様々な方法で利用することができ、成長するデータセットと進化する要求を処理するためにスケールアップすることができます。
• 高度なデータガバナンス : データマスキングポリシーの作成は、全組織にわたる機密情報の一貫した信頼性のある保護を保証する堅牢なデータガバナンスの実践を支援します。

データマスキングには多くの利点がありますが、組織はしばしば克服すべき特定の課題に直面します。

前述の通り、データマスキングは大きな利点を提供しますが、組織が対処しなければならないいくつかの課題もあります。

データの整合性と参照一貫性の維持

データ要素間の完全性と関連性を保つことは極めて重要です。組織は、マスク化されたデータがプライマリキーと外部キーの関係を維持し、すべてのインスタンスで一貫性を保つように確保しなければなりません。そうでなければ、テストや分析のためのデータセットが使用不能となる可能性があります。

パフォーマンスとスケーラビリティ

データマスキングは、特に大規模なデータセットの場合、リソースを大量に消費するプロセスです。組織はマスキングプロセス中にパフォーマンスの低下を経験し、増大するデータ量を処理するためのソリューションをスケーリングする際に困難に直面する可能性があり、それが開発サイクルを遅延させる可能性があります。

機密データの識別と分類

どのデータをマスキングする必要があるのかを正確に特定することは複雑です。組織は、特に非構造化データを解析する際に苦労し、適切な分類とコンプライアンスを確保するために、進化するプライバシー規制を常に最新の状態に保つ必要があります。

セキュリティとデータ有用性のバランス

一般的な課題は、機密データを保護しつつその有用性を維持する最適なバランスを確立することです。組織は、マスクされたデータが統計的な特性を保持しつつ、潜在的な再構築攻撃に対して十分に保護されていることを確認しなければなりません。

効果的なデータマスキングは、最適なセキュリティ、コンプライアンス、および効用を確保するために、いくつかのベストプラクティスに従う必要があります。最も基本的なベストプラクティスには以下のようなものがあります。

• 機密データの適切な識別と分類 : データが適切にマスキングされる前に、すべてのストレージ及び処理環境における機密情報を識別し、分類することが極めて重要です。これには、機密データが保存されている場所、その使用方法、そしてそのデータにアクセスできる人を特定することが含まれます。
• 適切なマスキング手法を選択する : データマスキングの重要なベストプラクティスの一つは、データの種類とその使用状況に基づいて手法を選択することです。代替、シャッフル、暗号化などのデータマスキング手法は、データセキュリティと有用性のバランスを保つために選択されるべきです。
• 参照整合性を保つ : データ要素間の参照整合性を保つことは、これらの関係性に依存するアプリケーションや分析の機能を維持するために極めて重要です。決定的なマスキングのような技術はデータセット全体の一貫性を保つのに役立ち、データの破損を防ぎます。
• マスク化されたデータへの安全なアクセス : マスク化されたデータへのアクセスは、不正なアクセスを防ぐために制御および監視する必要があります。指定された担当者のみがマスク化されたデータを閲覧できるように、ロールベースのアクセス制御(RBAC)を実装します。また、リバース エンジニアリングや不正な復号化を防ぐために、安全なマスキング アルゴリズムを使用してください。
• マスキング技術のテストと検証 : データマスキング技術を本番環境で展開する前に、それらを広範囲にテストし、セキュリティと機能性の必要なレベルを提供することを確認するために検証します。マスキング方法の効果を定期的に評価し、脆弱性やコンプライアンスのギャップを対処するために必要に応じてそれらを調整します。
• スケーラビリティと繰り返し可能性の確保: データマスキング ソリューションは、増加するデータ量と変化するビジネス要求を処理できるようにスケーラブルであるべきです。繰り返し可能なマスキングプロセスは、新しいデータを大幅な再設定なしに一貫してマスクできることを保証します。

これらのベストプラクティスを守ることで、組織はセキュリティ、有用性、コンプライアンス、拡張性の全ての必要な条件を満たす効果的なデータマスキング戦略を活用することができます。

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プルーフポイントのソリューションを利用すると、組織は自信を持って機密データをマスクし、暗号化ポリシーを施行し、データセキュリティにリスクをもたらす可能性のあるユーザーの行動パターンを見える化できます。プルーフポイントとのパートナーシップは、進化する脅威の風景と規制環境に適応する情報保護に対する全面的なアプローチを提供します。

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