タレス、AI時代の機密データを保護する新たなDSPMを発表

タレスは、機密データの検出やリスク分析、保護を行う「CipherTrust Data Security Posture Management（CipherTrust DSPM）」を発表しました。
AIアプリケーションや自律型AIエージェントによる企業データへのアクセス拡大を踏まえ、データリスクへの対応を支援します。
クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境にまたがる機密データを対象に、暗号化やマスキングなどの対策を一元化します。

記事の概要

CipherTrust DSPMは、機密データの露出状況を検出し、アクセス権や利用状況などを踏まえてリスクを分析します。
検出したリスクの優先順位を付け、暗号化、マスキング、トークン化による保護まで同一プラットフォームで実行できます。
一元化されたSaaSプラットフォームとして提供され、セキュリティ担当者は状況把握から対策までをプラットフォーム内で進められます。
クラウドインフラ、SaaSアプリケーション、オンプレミス環境、分析基盤、外部委託先などに分散するデータを対象にします。
構造化データと非構造化データの検出に加え、セキュリティ態勢、アクセス、アクティビティ、行動パターンを組み合わせて重大リスクを特定します。
AIを活用した行動分析により、不審なアクセスや利用状況を検知し、内部不正などの脅威に関する調査や対応を支援します。
東京エレクトロンデバイスは、CipherTrust DSPMについて、機密データの所在やアクセス方法、保護方法を迅速に把握できると説明しています。

記事のポイント

1. リスク検出から保護まで： 機密データの検出やリスクの優先順位付けに加え、暗号化、マスキング、トークン化まで実行できます。
2. AI利用時の監視を支援： AIアプリケーションやAIエージェントのアクセスを対象に、行動分析で不審な利用や内部不正の兆候を検知します。
3. 複数環境のデータに対応： クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境にある構造化・非構造化データを一元的に可視化して保護します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： AIアプリやエージェントを業務データに接続する企業は、利用開始前にデータの所在・権限・行動を横断確認し、暗号化などの対応まで含む運用設計が求められそうです。
• セキュリティ製品提供者： データの露出を可視化するだけでなく、リスクの優先順位付けから暗号化・マスキングまで一貫して実行できるかが、製品選定の比較軸になる可能性があります。
• AI導入の責任者： AI活用の承認では、接続可否だけでなく、機密データへのアクセス状況や不審な行動を継続監視し、問題発生時の保護措置まで確認する必要がありそうです。

このニュースの背景

機密データはクラウド、SaaS、オンプレミス、分析基盤、外部委託先などに分散しています。
AIアシスタントやAIエージェントが企業データへアクセスし、情報が新たな保管先やワークフローへ移ることで、従来のガバナンスだけでは把握しにくいリスクが生じています。
そのため、データの所在だけでなく、アクセス権、利用状況、行動パターンを組み合わせて重大な露出を特定し、具体的な保護措置につなげる必要性が高まっています。

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• タレスはGoogle Cloudと連携し、AIエージェントの通信や権限を保護する機能を提供します。
• タレスがAIエージェントの解析に対抗するソフトウェア保護機能を提供します。
• Teradataが、AI向けに個人情報保護や不変バックアップなどの新機能を提供します。

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