データ難読化とは?

データ難読化は、簡単には識別や悪用ができないように機密情報を変更することで機能します。データへのアクセス方法や必要な保護レベルに応じて、異なる手法が使われます。

データ マスキング

データ マスキングは、機密値を、変更されたが実在しそうなデータに置き換えます。たとえば、実際の顧客名やアカウント番号を、架空のものに置き換えることがあります。これにより、実際の情報を公開せずに、本物らしく見えるデータで作業できます。

トークン化

トークン化は、機密データをトークンと呼ばれる非機密のプレースホルダーに置き換えます。元のデータは別の場所に安全に保存され、許可されたシステムだけが取得できます。トークン化は、支払の詳細や個人識別子などのデータでよく使われます。

暗号化

暗号化は、暗号アルゴリズムを使ってデータを読み取り不可能な形式に変換します。正しい解読キーを持つユーザーまたはシステムだけが、元のデータにアクセスできます。暗号化は関連していますが、元に戻せない難読化手法とは異なります。暗号化は、保存時および転送中の両方でデータに強力な保護が必要な場合によく使われます。

データ難読化手法は通常、さまざまな環境にわたって、次の手法などと組み合わせて使われます:

• 開発またはテスト環境で顧客データをマスキングし、実際の個人情報にアクセスせずにチームが作業できるようにします。
• 共有システムで支払の詳細をトークン化し、取引や処理の間に機密値が公開されないようにします。
• 運用データベースで保存データを暗号化し、システムに不正にアクセスされた場合でも情報を保護します。
• 分析に使用するデータセットを難読化し、インサイトやレポート作成を可能にしながら露出を減らします。
• 情報を転送する前に機密フィールドを置き換えて、第三者と共有するデータを保護します。

データ難読化は、1 つの環境に限定されるのではなく、データ ライフサイクルの多くの段階にわたって使われます。

開発およびテスト環境

チームは通常、アプリケーションを構築およびテストするために、現実的なデータを必要としています。難読化を使うと、開発者とテスターは、実際の顧客情報や従業員情報を公開せずに、機能データセットで作業できます。

第三者とのデータの共有

データをベンダー、パートナー、またはサービス プロバイダーと共有する場合、難読化は機密フィールドへのアクセスを制限しながら、コラボレーションと分析を可能にします。

クラウドおよび SaaS アプリケーション

データがクラウド ベースおよびサービスとしてのソフトウェアのプラットフォームを移動する際、難読化は、コアの運用システムの外部で機密値を保護することで、露出を軽減できます。

プライバシーおよび規制コンプライアンスのシナリオ

組織は、個人データへのアクセスを最小限に抑え、不正アクセスの影響を軽減することによって、GDPR などのプライバシーおよびデータ保護要件をサポートするために、データ難読化を使用する場合があります。

データ難読化は、機密情報を保護する強力な方法です。ただし、その利点と制限を明確に理解している場合に最も効果を発揮します。

データ難読化の利点

• 機密情報の露出を抑えることで、プライバシーとセキュリティが向上します。
• 非運用、共有、またはクラウドの環境全体でのデータ漏えいのリスクが軽減されます。
• データ保護およびプライバシー規制へのコンプライアンスが向上します。
• データの有用性が維持されるため、チームは引き続きデータを分析、テスト、活用できます。

考慮すべき課題

• 特に、可逆性や追跡可能性が必要な場合の実装の複雑さ。
• 手法やシステム設計に応じた潜在的なパフォーマンスのオーバーヘッド。
• リスクを増やさずデータが有用性を保持するように確保しながら、セキュリティと使いやすさのバランスを取る。

こうしたトレードオフを理解することで、組織は、データ漏えいを減らし、サイバーセキュリティ、規制コンプライアンス、運用上のニーズに合致する方法で、データ難読化を適用できます。

慎重に実装すれば、データ難読化は、データの使用方法を制限せずにリスクを軽減できます。次のベスト プラクティスは、組織が一貫して責任を持って難読化を適用するうえで役立ちます。

データの機密度から始める

データの機密度に基づいて、難読化の手法を適用します。非常に機密性の高い情報にはより強力な保護が必要な場合があります。一方、機密性の低いデータには、限定的なマスキングのみで十分な場合があります。

データセット全体でポリシーを一貫して維持する

関連するデータセットやリンクされたデータセット全体で、難読化ルールが確実に一貫して適用されるようにします。これにより、機密情報が引き続き推測または公開される可能性のあるギャップを防げます。

ログで可視性を維持する

難読化されたデータへのアクセスを追跡するログを保持します。これにより、基になる機密値を明らかにせずに、監査、監視、説明責任をサポートできます。

業界-承認済みの暗号化標準を使用する

暗号化または暗号手法を難読化の一部として使用する場合は、承認済みで信頼できる標準に依拠し、長期にわたってデータを確実に保護できるようにします。

このガイドラインに従うことで、組織は、データがシステムや環境をまたいで移動する際に、セキュリティ、コンプライアンス、使いやすさのバランスを取ることができます。

Microsoft は包括的なアプローチでデータ セキュリティに取り組み、組織が環境、アプリケーション、データのライフサイクル全体で機密情報を保護できるよう支援します。

データ セキュリティ

機密データがどこに存在するか、データをどのように分類およびラベル付けできるか、さらに適切な保護をどのように適用できるかについて、説明します。データ セキュリティ機能は、データがシステム全体で保存、アクセス、共有される際の露出リスクを軽減するのに役立ちます。Microsoft Purview のデータ セキュリティ機能を詳しく見る。

プライバシーとコンプライアンスのサポート

プライバシーおよび規制要件をサポートし、データの取り扱い方法を進化するコンプライアンス ニーズに合致させます。コンプライアンス機能は、組織が記録を管理し、規制上の期待を満たし、機密データに適切な制御を適用するのに役立ちます。Microsoft Purview コンプライアンス機能を詳しく見る。

さまざまな環境にわたって統合された保護

クラウド、ハイブリッド、オンプレミスといった環境全体でセキュリティを強化し、データがアクセス、共有、分析される際に一貫した保護を適用します。Microsoft Defender for Cloud を詳しく見る。