クラウド・AI時代が加速させる情報漏えいリスクの実態
現在、多くの企業がSaaSやIaaS、そして生成AIツールを積極的に導入していますが、これらの革新的技術の裏では、かつてないほど複雑化した情報漏えいリスクが企業を脅かしています。
CSIRTの現場で数多くのインシデント対応を経験してきた私から見ても、今回のZscaler社の発表は、まさに時代のニーズに応えた画期的なソリューションだと感じます。
特に注目すべきは、従来のような「とりあえず全部ブロック」という単純な発想ではなく、業務継続性を保ちながら適切な制御を実現するアプローチです。実際の企業環境では、完全な遮断は現実的ではありません。
身近に潜む情報漏えいの経路とは
フォレンジック調査で頻繁に遭遇する情報漏えいパターンは以下のようなものです：
- 電子メール誤送信：宛先間違いや添付ファイルの誤配布
- USBメモリの紛失・盗難：外部への物理的な持ち出し
- クラウドストレージの過剰共有：公開設定ミスによる大量流出
- 生成AIツールへの機密入力：ChatGPTなどに社外秘情報を投稿
- シャドーITの悪用：未承認のクラウドサービス経由での流出
これらの事例を見てきた経験から言えば、技術的な対策だけでなく、「どの情報が本当に重要なのか」を明確化することが最初のステップとして極めて重要です。
Zscaler Data Protection（ZDP）の革新的アプローチ
Zscalerが発表した「Zscaler Data Protection（ZDP）」は、従来のDLP（Data Loss Prevention）の枠を大きく超えた包括的なデータセキュリティプラットフォームです。
1. 通信とデータの完全可視化
まず驚くべきは、その可視化能力の高さです。従来のソリューションでは「何となく怪しい通信がある」程度の把握しかできませんでしたが、ZDPは以下のレベルまで詳細に把握できます：
- 企業内で利用されているアプリケーションの完全な棚卸し
- 各アプリが取り扱うデータの種類と保存場所の特定
- 契約済みSaaSと契約外SaaSの自動判別
- Microsoft 365において「自社アカウント」「パートナー企業アカウント」「個人アカウント」の詳細分類
実際のインシデント対応では、「どのデータがどこに保存されているかわからない」という状況に陥ることが多々あります。ZDPのようなソリューションがあれば、インシデント発生時の影響範囲特定が格段に迅速化されるでしょう。
2. AIを活用した高精度データ分類
特に注目すべきは、LLM（大規模言語モデル）を活用したデータ分類機能です。従来はキーワードベースでの判定に依存していましたが、ZDPはデータのコンテキスト（文脈）を理解して分類できます。
例えば、医療関係の文書でも：
- リハビリの通院記録
- 健康診断の結果
- 診療記録
このように詳細に分類し、それぞれに最適化された保護ポリシーを適用できるのです。これにより、過度に厳しすぎる制御による業務停滞を防ぎながら、本当に必要な保護を実現できます。
生成AIセキュリティへの先進的取り組み
現在、生成AIツールの業務利用が急激に拡大していますが、同時に新たなセキュリティリスクも生まれています。
生成AI利用の可視化と制御
ZDPは以下の観点で生成AI利用を管理します：
- 利用者の特定：「誰が」生成AIを使用しているか
- ツールの識別：「どの生成AIツール」にアクセスしているか
- 入力内容の監視：「どのようなプロンプト」を入力しているか
AIガードレール機能による高度な保護
さらに革新的なのが「AIガードレール」機能です。プロンプトインジェクションやデータポイズニングといった新しいタイプの攻撃に対して、以下の保護を提供します：
- 悪意のあるプロンプト入力の検出・ブロック
- 不適切な回答の無害化
- 承認されていないパブリックAIツールのアクセス制限
実際のCSIRT業務では、生成AIを悪用した情報収集やソーシャルエンジニアリング攻撃が増加しています。このような機能は、今後の企業セキュリティにおいて必須となるでしょう。
包括的なワークフロー管理と運用支援
メタデータ記録による完全なトレーサビリティ
ZDPの「Workflow Automation」機能は、情報の動きに関する完全なメタデータを記録します：
- いつ（時間）
- 誰が（利用者）
- どこから/どこに（送信元・宛先）
- どのようなデータを（データの種類・内容）
フォレンジック調査の観点から見ると、このような詳細なログ記録は証跡保全において極めて価値が高いです。インシデント発生時の原因究明や影響範囲の特定が劇的に効率化されます。
AI支援による運用負荷軽減
「Zscaler Data Security Copilot」は、複雑なDLP運用を支援するAIアシスタント機能です。チャット形式で質問するだけで：
- どのアプリが機密情報にアクセスしているか
- 特定のデータがどこに保存されているか
- ポリシー違反の詳細と対策案
このような情報を瞬時に取得できます。限られたセキュリティ人材で効果的な運用を実現するには、このようなAI支援は不可欠でしょう。
中小企業でも実装可能な段階的アプローチ
ZDPの優れている点は、「全機能を一度に導入する必要がない」ことです。樋口氏も言及していたように、まずはデータの可視化から始めることが推奨されています。
段階的導入のメリット
1. 第1段階：可視化
– 現状のデータ分散状況を把握
– シャドーITの洗い出し
– リスクの高い領域の特定
2. 第2段階：制御
– 高リスク領域への制御実装
– ポリシーの段階的適用
– ユーザー教育の並行実施
3. 第3段階：最適化
– AI機能を活用した高度な分類
– 自動化の拡大
– 継続的な改善
個人・中小企業が今すぐ始められる対策
Zscalerのような企業向けソリューション導入前に、個人や中小企業でも以下の対策から始めることをお勧めします：
基本的なセキュリティ対策の実装
個人向け対策：
– 信頼性の高いアンチウイルスソフト
の導入
– 安全なVPN
サービスの利用
– 定期的なセキュリティ教育の受講
中小企業向け対策：
– Webサイト脆弱性診断サービス
による脆弱性の定期的な確認
– 従業員向けセキュリティガイドラインの策定
– インシデント対応体制の整備
緊急時の対応準備
情報漏えいが発生した場合の対応フローを事前に準備しておくことも重要です：
1. 初動対応：被害範囲の迅速な特定
2. 証跡保全：フォレンジック調査に必要なデータの確保
3. 関係者への通知：法的要件に基づく報告
4. 再発防止策：根本原因の分析と対策実装
まとめ：未来を見据えた情報セキュリティ戦略
Zscalerの発表したZDPは、クラウドと生成AIが当たり前になった現代のセキュリティ課題に対する包括的な解答と言えるでしょう。
特に印象的なのは、「完全にブロックするのではなく、適切に制御する」という現実的なアプローチです。これは長年のフォレンジック経験から見ても、最も効果的で持続可能な方針だと確信します。
重要なことは、完璧なソリューションを待つのではなく、今できることから始めることです。個人レベルではアンチウイルスソフト
やVPN
の導入、企業レベルではWebサイト脆弱性診断サービス
による定期的な脆弱性確認など、段階的に対策を強化していきましょう。
情報漏えいは「起きるかもしれない」リスクではなく、「いつ起きてもおかしくない」現実的な脅威です。今回紹介したZscalerの革新的なアプローチを参考に、皆さんの組織に最適なセキュリティ戦略を構築してください。
