DSPMは、クラウドアプリケーションやオンプレミスなどのファイルストレージロケーション全体で、企業が構造化データと非構造化データを検出し、分類することを可能にするセキュリティソリューションです。 また、インシデント修復に積極的に取り組むのにも役立ちます。

構造化データと非構造化データは、Software-as-a-Service（SaaS）アプリケーション、Infrastructure-as-a-Service（IaaS）の場所、オンプレミスストレージ全体に散らばっており、最も重要で機密性の高い情報がどこに存在するかを把握するのが困難です。 DSPMは、この複雑な環境を保護するために必要な可視化と制御を提供します。

DSPMは、クラウド、ネットワーク、オンプレミスストレージ全体でデータを継続的に検出し、組織が持つすべてのデータを検出し、カタログ化します。 機密データを検出することは、データを保護するための重要な最初のステップです。 DSPMソリューションは、次のようなデータエコシステム全体をスキャンします。

• クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）
• SaaSアプリケーション（Microsoft 365、Salesforce）
• オンプレミスストレージとデータベース

最新のDSPMソフトウェアは、ビルトインの機能またはソリューション統合を通じて、データの移動と変更に対する継続的な可視化を維持します。

検出されると、データを分類し、リスクの評価 最新のDSPMソリューションは、通常、次の重要なフェーズで高度なAI駆動型のテクニックを採用します。

• AI検出器は、従来のパターンマッチングアプローチを超える高度な認識機能を使用して、規制対象情報（SSN、クレジットカード、健康記録）と専有データを特定します。
• AIサマライザーは、位置、アクセスパターン、ユーザーの行動、ビジネス関連性などのコンテキストシグナルを分析し、データの意味と使用方法を理解します。
• 豊富な分類割り当ては、基本的なパブリック/内部/機密/制限付きラベルをはるかに超える包括的なデータ洞察を提供し、ファイルコンテンツ、ビジネスコンテキスト、規制の影響、特定のリスク要因に関する詳細な情報を提供します。

これらの高度な分類は、保護制御、アクセス権限、コンプライアンス要件と組み合わせて、動的なリスクスコアを生成します。 AIを活用した分類は、使用可能なDSPMプラットフォームのベースライン機能となっており、GenAI、ディープニューラルネットワーク分類子、特殊な検出エンジンを含む複数のAIタイプを連携させる最新のソリューションにより、分類精度とリスク評価の両方を継続的に改善します。

解決策なしで問題を特定することは、ほとんど価値を生み出すことではありません。 最新のDSPMプラットフォームは、組織固有のニーズと課題に適応するカスタマイズ可能な制御により、このギャップを埋めます。 これらの制御には、最小権限の原則（PoLP）を実装するための権限管理が含まれ、ユーザーはタスクに必要なファイルにのみアクセスするのを保証し、過剰に権限が付与されている、または公的にアクセス可能なデータに対処します。 追加の機能には、機密情報を適切に分類するためのデータマッピング、不適切なリポジトリに保存されているファイルを処理するための誤って配置されたデータ修復、リスクの高いファイルを保持期間を超えた管理するためのデータアーカイブ/削除ワークフロー、またはROT（冗長、不要、些細な）として分類されたリスクの高いファイルを管理するデータアーカイブ/削除ワークフローなどがあります。

DSPMソリューションには、組織のデータセキュリティステータス全体に対する可視化を提供するレポートと分析ツールが含まれます。 これらのレポート機能は、通常、機密データが環境全体でどこに存在するかを示すダッシュボードを搭載し、ROT（冗長、不要、些細な）データ、過剰に権限が与えられたファイル、誤って配置されている情報、重複コンテンツなどの特定のリスク要因を強調します。 セキュリティチームは、これらのインサイトを使用して、時間の経過とともにメトリクスを追跡し、最大の影響を与える場所の修復努力を優先順位付けることができます。

DSPMソリューションは、柔軟な実装オプションを提供します。

• 迅速な導入のためのクラウドネイティブのSaaS
• 機密環境向けのハイブリッドモデル
• データ主権の制御のためのオンプレミス
• オーバーヘッドを最小限に抑えるエージェントレスのアーキテクチャ

ほとんどの企業は、最も重要なデータリポジトリから始め、段階的に適用範囲を拡大します。

自動化は、エンタープライズ環境全体で継続的な大規模なデータ検出とスキャンを可能にします。 組織は今や、データが作成、移動、または変更されると、データをリアルタイムで自動的に分類し、手動によるレビューに伴う遅延とギャップを解消します。 人工知能の主な価値は、高精度なデータ分類を提供しながら、誤検出を軽減することです。 AIは、真の機密データと、従来のルールベースのシステムをトリガーする可能性のある無害な情報を自信を持って区別するために必要な精度を提供します。 DSPMソリューションがこれらの機能を自信を持って組み込むためには、最新のソリューションはPDFからビデオまでの広範なファイルタイプを処理するだけでなく、より広範なデータフィールドを理解し、正しい分類を割り当て、コンプライアンス要件に合わせて調整します。 これには、GenAI機能、ディープニューラルネットワーク分類子、その他の予測AIテクノロジーの連携が含まれる。

Data Security Posture Managementのメリットは、次の4つの結果に集約されます。

• 生産性の向上
• コスト削減
• リスクの軽減
• コンプライアンスの効率化

DSPMは、ほとんど単独で動作しません。 ほとんどの組織は、補完的なセキュリティテクノロジーと統合し、包括的なデータ保護戦略を構築しています。 Insights DSPMソフトウェアは、データの場所、機密性、リスクについて提供し、次のような他のセキュリティツールを自然に強化します。

• Data Detection and Response (DDR)
• Data Loss Prevention (DLP)
• Cloud Access Security Broker (CASB)
• Identity and Access Management (IAM)
• Cloud Security Posture Management (CSPM)

事前定義されたルールを使用して既知のデータリポジトリと連携する従来のツールと異なり、DSPMは環境全体で既知と未知の両方を継続的に検出し、AIを活用してより正確な分類を実現し、アクセスパターンとセキュリティ制御に関するコンテキストを提供します。

DSPMの導入を成功させるには、セキュリティチームを超えたコラボレーションが必要であるため、多くの組織はデータリスク委員会を設立し、DSPMのインサイトを定期的にレビューし、修復努力を調整します。 これには、ITインフラストラクチャマネージャー、データガバナンス専門家、コンプライアンス責任者、部門のデータ価値を理解しているビジネスユニット代表者が含まれます。

機密データ漏洩の軽減（攻撃サーフェスの縮小）、データ検出プロセスの時間節約、インシデントの修復までの平均時間の改善、冗長または古いデータを削除することによるストレージコストの削減などのメトリクスを追跡できます。