このようなお悩みや不安はありませんか?
- 従業員のモラルだけに依存しない情報流出対策を行いたい
- DLPの導入を検討している
- 過去にDLPの導入を検討したが断念した
Forcepointで解決できます!
次世代型内部不正対策“Forcepoint”とは?
重要データの流出をブロック
Forcepoint社は米国テキサスに拠点を構えるサイバーセキュリティ企業です。次世代内部不正対策をはじめ、企業が保有する機密情報の流出を防ぐ様々なソリューションを提供しています。
次世代型内部不正対策“Forcepoint”は、従来型のDLPで導入障壁が高い要因となっていた「セキュリティポリシー条件の定義が難しい」という点を、AIを活用した独自の分析基盤を有したDLPと、データの重要度を自動で識別するDSPMにより解消しました。ファイル管理におけるユーザーの行動制限を極力解消しつつ、重要データの外部流出の防止を両立させます。
内部不正の脅威
独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が毎年発表している「情報セキュリティ10大脅威」において、「内部不正による情報漏えい等の被害」は2016年のランクイン以降、毎年選出されています。2024年版では3位にランクインしており、組織が対応すべき重要事項であることが見て取れます。
IPA 情報セキュリティ10大脅威 2024 [組織]
順位 | 「組織」向け脅威 | 初選出年 | 10大脅威での取り扱い (2016年以降) |
---|---|---|---|
1 | ランサムウェアによる被害 | 2016年 | 9年連続9回目 |
2 | サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃 | 2019年 | 6年連続6回目 |
3 | 内部不正による情報漏えい等の被害 | 2016年 | 9年連続9回目 |
4 | 標的型攻撃による機密情報の窃取 | 2016年 | 9年連続9回目 |
5 | 修正プログラムの公開前を狙う攻撃(ゼロデイ攻撃) | 2022年 | 3年連続3回目 |
6 | 不注意による情報漏えい等の被害 | 2016年 | 6年連続7回目 |
7 | 脆弱性対策情報の公開に伴う悪用増加 | 2016年 | 4年連続7回目 |
8 | ビジネスメール詐欺による金銭被害 | 2018年 | 7年連続7回目 |
9 | テレワーク等のニューノーマルな働き方を狙った攻撃 | 2021年 | 4年連続4回目 |
10 | 犯罪のビジネス化(アンダーグラウンドサービス) | 2017年 | 2年連続4回目 |
出典:IPA 情報セキュリティ10大脅威 2024 [組織]
以下の表に外部への流出を避けるべき機密情報の主な分類と、流出した際に起こり得るリスクをまとめました。これ以外にも、報道によるイメージ低下や各種対応によるリソースひっ迫なども想定されます。いずれもクリティカルな事象であると言えます。
情報の種類 | 流出によるリスク |
---|---|
個人情報 | 競合に渡った場合:顧客を奪われる恐れ 犯罪者に渡った場合:顧客自身が詐欺やクレジットカード不正利用などの被害に遭う恐れ |
技術情報/ノウハウ | 技術の転用 最悪の場合、競合による特許取得も起こり得る |
クレデンシャル | 自社システムへの不正侵入 更なる情報流出やランサムウェア被害も |
契約関連/取引情報 | 取引への影響 株価への影響など |
データ保護に必要不可欠なDSPMとは?なぜ組織はDSPMに取り組む必要があるのか?
DSPM(Data Security Posture Management)とは、組織内のデータを可視化/分類することで重要データを明らかにし、それらを継続してモニタリングすることでデータを保護するための手法です。
まずはアクセス制限や取扱い方法などのデータ保管ポリシーを定義した上で、機密情報とROTデータ(重要ではないデータ)を識別し管理することが、情報流出対策の一歩目となります。
また副産物として、不要なデータを洗い出し整理することによりストレージの容量を削減することができ、クラウド利用のコスト低減などにも繋げることができます。
Forcepointでできること
1. ファイルサーバー、クラウドストレージ内のデータを可視化・棚卸
2. ファイル毎の重要度付けと重要度ラベルの付与
3. ユーザーのリスクスコアに応じた情報流出防止のための検知&ブロック
※プリセットされたポリシー+AIにより、これら全てを自動で実行可能
従来型DLPとForcepoint(次世代型DLP + DSPM)の違い
DLP(Data Loss Prevention)とは、機密情報の持ち出しを検知し、流出をブロックするためのシステムであり、内部不正対策の実現に必要不可欠です。しかしながら一般的な従来のDLPでは、ファイルを保護するためにアラートやブロックの対象となる行動の定義が複雑になりがちで、設定・構築の難易度が高く、ユーザーの行動制限とファイル保護のバランスが取れずに活用し切れない(もしくは導入を諦める)という課題がありました。そもそもデータの重要度付けを手作業を行う必要があり、導入までの工数が膨大になりがちという点も導入の障害となっていました。
Forcepointは、AIを活用した次世代型DLPとファイルの重要度を自動化するDSPMを掛け合わせることで、従来型DLPで課題であった導入障壁をクリアしました。プリセットされた100を超えるポリシーとAIによりユーザー個々にリスクスコアを付与し、スコアに応じてアラート発報やアクションのブロックを行います。ファイル単位ではなく、ユーザー単位でルールが定義されるというのがForcepointの最大の特徴です。
従来型DLP | Forcepoint(次世代型DLP + DSPM) | |
---|---|---|
データの棚卸/ 重要度付け | 自動化できない | プリセットされたポリシー+AIにより自動で分類&ラベル付与 |
流出検知& ブロック | ・ファイルの種類やアクティビティ事の細かな設定が必須 ・行動制限とアラート発報のバランスが導入ハードルの高さに・・・ | ・AIを活用しユーザー個別にリスクスコアを算出 ・リスクスコアに応じて段階的な行動制限やアラート発報条件を定義 ・ユーザーの利便性とリスク管理を両立 |
リスクスコアに応じた段階的な行動制限とアラート発報
日本国内における内部不正起因の情報流出事件の報道例
業種 | 報道時期 | 漏洩情報 | 概要 |
---|---|---|---|
自治体 | 2019年8月 | 住民の個人情報 | 元職員が退職日の翌日に荷物整理を口実に執務室に入室。 個人情報を含んだファイルをUSBメモリーにコピーし持ち出したことが発覚。 |
通信 | 2020年1月 | 作業手順書 | 元従業員が無断で作業文書等を社外に持ち出していたことが発覚。 機密性の高い情報は含まれていないとのことだが、元従業員は不正競争防止法違反で逮捕された。 |
不動産 | 2021年3月 | 顧客の個人情報 | 元従業員が2度にわたって約5,000件の顧客情報を持ち出していたことが発覚。 |
金融 | 2021年12月 | 顧客の個人情報 | 元従業員が顧客の個人情報を社外へ不正に持ち出ししていたことが発覚。 元従業員は窃盗の容疑で逮捕された。 |
飲食 | 2022年10月 | 仕入れに関する機密情報 | ライバル社に転職した元役員が営業秘密に該当するデータを転職先で不正利用。 元役員と転職先の法人が不正競争防止法の罪に問われた。 |
航空 | 2023年8月 | 業務マニュアル | 元従業員が退職直前に「転職先で役立つと思った」ことを動機に業務マニュアルを不正に持ち出ししたことが発覚。 |
製造 | 2023年12月 | 設計データ | 元従業員が転職先で利用することを目的に営業秘密に当たる設計データを持ち出した。 元従業員は不正競争防止法違反容疑で逮捕された。 |
調剤 | 2024年3月 | 顧客の個人情報 | 元従業員が患者の個人情報を印刷し不正に持ち出した。 元従業員は不正競争防止法違反の疑いで書類送検され、さらに共謀したとされる企業も約2億円の損害賠償を求められている。 |
化学 | 2024年3月 | 顧客の個人情報 | 海外グループの元従業員が退職前に個人情報を不正に持ち出したことが発覚し、欧州の個人情報保護当局に報告。 |
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Forcepointが選ばれる理由
1豊富なプリセットとAIを掛け合わせ、データの棚卸~重要度付けを自動化
2ユーザー毎のリスクスコアに応じた検知&ブロック
3データの可視化・棚卸は日本語を含む他言語ファイルに対応
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