Microsoft Purview データ セキュリティ調査は、organization内のサイバーセキュリティチームが生成人工知能 (AI) を使用して、データ セキュリティ インシデント、危険な内部関係者、データ侵害を分析し、対応するのに役立ちます。 調査は、機密データの漏洩によるリスクを迅速に特定し、パートナー チームとより効果的に共同作業して問題を修正するのに役立ちます。 従来は時間がかかり複雑なタスクを簡略化します。
organization 内のアナリストは、データ セキュリティ調査機能を使用して次のことを行うことができます。
- 影響を受けるデータを迅速かつ効率的に検索、検出、特定します。
- ディープ コンテンツ AI 分析を使用して、データに隠された正確なデータ リスクを検出します。
- データ セキュリティ インシデントの影響を軽減し、進行中のリスクを迅速に軽減するための措置を講じます。
- 調査の詳細について内部および外部の利害関係者と共同作業します。
- セットアップが完了し、調査を使用する準備ができたら、Microsoft Purview 通知センターから通知を受け取り、電子メールで通知を受け取ります。
データ セキュリティ調査がデータ セキュリティ インシデントへの対応にどのように役立つかの詳細については、次のビデオをご覧ください。
- Microsoft Purview でのデータ セキュリティ調査
- Microsoft Purview を使用してデータ セキュリティ調査を強化する
- Microsoft Purview データ セキュリティ調査の概要
- Microsoft Purview でデータ セキュリティ調査の力を解き放つ
- Microsoft Purview データ セキュリティ調査 何でも聞いてください
AI 統合
データ セキュリティ調査は、生成 AI を使用して詳細なコンテンツ分析を実行し、調査に含まれるデータの主要なセキュリティおよび機密データ リスクを明らかにします。 AI は、アナリストが大量のデータを高精度で迅速に分析するのに役立ち、トリアージ、レビュー、軽減アクションのための重要な時間を節約します。
AI 関連の調査機能には、主に次の 3 つがあります:
- ベクトル検索: ベクトルベースのセマンティック検索は、類似性ベースの情報検索を可能にし、文字通りの言葉を超えてユーザーの意図を理解します。 アナリストは、影響を受けるデータに対してクエリを実行して、キーワードがない場合でも、特定の主題に関連するすべてのアセットを検索します。
- 分類: インシデントの重大度を最初に理解するために、アナリストは Standard または Advanced AI オプションを使用して影響を受けるデータを分類し、リスクの高い資産に焦点を絞ることができます。 データ セキュリティ調査では、データをデフォルト、カスタム、または AI が提案するカテゴリに自動的に分類されます。 分類項目には、主題とリスクレベルによるグループ化も含まれます。
- 調査: データ セキュリティ調査により、アナリストはほとんどのデータ セキュリティ インシデントの最優先事項、つまり影響を受けるデータに埋もれているセキュリティ リスクを簡単に見つけることができます。 影響を受けるデータのセキュリティリスクを調べることで、アナリストは、侵害された資格情報、ネットワークリスク、 個人データの漏洩、またはセキュリティインシデントに関連する脅威アクターの議論の証拠を見つけることができます。
AI 統合とこれらのツールの詳細については、「データ セキュリティ調査での AI 分析の詳細」を参照してください。
一般的なデータ侵害アクション
ほとんどの組織は、内部および外部のデータ セキュリティ侵害に関連するリスクと影響の増大を懸念しています。 サイバーセキュリティ チームは、データ侵害シナリオ中に影響を受けるデータを特定し、データ侵害シナリオ内で露出した脆弱性に関連するリスクを軽減するために必要な時間を短縮する責任があります。 データ侵害が発生した場合、リスクを軽減し、機密情報を保護するために迅速かつ効果的に対応する必要があります。
サイバーセキュリティ チームは次のことを行う必要があります。
- データ侵害を評価する: アナリストは、データ侵害の範囲と影響を理解する必要があります。 この理解には、影響を受けるすべてのシステム、影響を受けたデータ、およびデータ侵害に関連する外部および内部ユーザーの特定が含まれます。
- 封じ込めと通信: アナリストは、影響を受けるシステムを隔離して、さらなる被害を最小限に抑えて防止する必要があります。 さらに、内部の利害関係者や organization 内の部門 (IT、法務、経営陣) には、データ侵害に関する通知と詳細が必要です。
- フォレンジックと証拠の保存: アナリストは、データフォレンジックの専門家と関わる際にサポートが必要になる場合があります。 潜在的な法的および規制上の要件に備えて、システムと状態の詳細 (ログ、システム スナップショット、ネットワーク トラフィック) を保持する必要があります。
- リスクの評価と軽減: アナリストは潜在的なリスクを評価し、リスクの重大度に基づいて軽減アクションに優先順位を付ける必要があります。 この情報は、該当するセキュリティ パッチの実装など、構成とポリシーの更新の実装に役立ちます。
- データの消去と保護: アナリストは、不要なデータや侵害されたデータを削除し、冗長なコピーを削除する必要がある場合があります。 データ セキュリティ調査では、データ ソースからアイテムを削除または完全に削除するためのソフト パージとハード パージ オプションがサポートされています。 その他のタスクには、アクセス制御の強化、データの暗号化、監視などがあります。
- 報告とコンプライアンス: 関連するデータの性質と影響を受ける管轄区域によっては、アナリストは 違反通知に関する規制要件に準拠する必要がある場合があります。 これらの要件には、影響を受ける個人、規制機関、その他の利害関係者に、侵害の性質とそれに対処するために講じられた手順について通知することが含まれる場合があります。
一般的なシナリオ
データ侵害を調査する
データ セキュリティ インシデントの後、機密データが漏洩した場合の影響を理解することが困難になる場合があります。 軽減戦略の一環として、侵害される可能性のある知的財産、 個人データ、財務情報を特定する必要があります。 さらに、一部の組織では、これらの問題を調査するためのカスタム ツールを構築して管理しています。
Microsoft Defender XDR を使用してデータ セキュリティ インシデントを調査すると、未出願の特許を含む文書が見つかる場合があります。 データ セキュリティ調査でインシデントから調査を作成すると、さらに分析すると、ドキュメントをダウンロードしたユーザーと、危険な IP アドレスからアクセスされたかどうかがわかります。 この情報は、機密ドキュメントを保護またはorganizationから消去するなどの軽減手順を実行するための重要なコンテキストを提供します。
危険な内部関係者からのデータ漏洩の可能性を調査する
インサイダー リスク管理を使用して、organization 内の危険なユーザーのデータ漏洩アラートを調査すると、そのユーザーがメールやファイルを外部ストレージ ソリューションと共有していることがわかる場合があります。 組み込みの統合により、インサイダー リスク管理ケースからデータ セキュリティ調査で新しい調査を作成し、共有コンテンツに関する予備的な分析情報をすばやく確認できます。 追加のコンピューティング リソースまたは料金をコミットする前に、このコンテンツをさらに分析する必要があるかどうかを判断できます。
共有アイテムを調査の範囲に追加すると、処理が自動的に開始され、コンテンツの詳細をさらに掘り下げることができます。 処理が完了すると、すべてのデータが分類され、リスクの重大度が評価されます。 アナリストは、重大度が最も高い項目をすばやく確認し、詳しく調べる必要がある項目を特定できます。 ユーザー名、パスワード、ドキュメント コンテンツ、ソース コードに関する詳細はすべて、必要に応じて確認できます。 アナリストは、organization内の他の利害関係者と協力して、最も重要な項目に対してアクションを実行し、データ漏洩による継続的なリスクを軽減できます。
機密データの漏洩
機密情報、機密情報、または保護された情報が意図的または意図せず意図せずに意図した環境外に公開されるシナリオでは、データ セキュリティ調査を使用して、潜在的なデータ漏洩をさらに調査し、インシデントの影響をより深く理解し、必要な次のステップを実行できます。
プロアクティブなデータ セキュリティ評価
また、データ セキュリティ調査を使用して、データ資産のデータ リスクを事前に評価することもできます。 価値の高いデータ ソースとユーザーのサンプルを分析してデータ リスクを回避したり、特定の価値の高いデータ ソースまたはより広範な organization 全体の範囲に対してプロアクティブなスキャンを実行したりできます。 この評価は、セキュリティ プラクティスを強化し、将来のデータ セキュリティ インシデントの影響を防止または軽減するために、ポリシーや組織の変更を改善する機会を特定するのに役立ちます。
データ セキュリティ態勢管理 (プレビュー) からプロアクティブな AI 分析情報を有効にすると、データ セキュリティ調査は、5 つのリスク カテゴリにわたって最近流出した機密データを自動的に分析し、手動調査の作成なしでデータ露出を継続的に可視化します。
他の Microsoft プラットフォームおよびソリューションとの統合
データ セキュリティ調査は、他の Microsoft セキュリティ サービスと緊密に統合された、統合された専用ソリューションです。 Microsoft Graph 対応のセキュリティ アプローチと統合されたデータ セキュリティ調査では、影響を受けるデータ、ユーザー、アクティビティ間の相関関係が描画されます。 この統合により、影響を受けるデータを迅速に特定し、生成 AI を使用してインシデントを調査し、セキュリティ チームの他のメンバーと安全に連携してリスクを軽減できます。
Microsoft Defender XDR
Microsoft Defender XDR は侵害前後の統合エンタープライズ防御スイートであり、エンドポイント、ID、メール、アプリケーション全体にわたる検出、防止、調査、対応をネイティブに連携し、高度な攻撃に対する統合保護を提供します。 データ セキュリティ調査との統合が組み込まれているため、脅威シグナルの分析を拡張し、攻撃やセキュリティ インシデントに関連するデータを深く掘り下げることができます。
Microsoft Defender ポータルを使用すると、アラートを評価し、インシデントに関連付けられているデータとユーザーについてより深い分析情報を得て、データ セキュリティ調査で調査をすばやく開始できます。 この調査は、アラートの詳細を分析し、その意味を理解し、データを収集して調査して、より深いレビューと軽減の取り組みを行うのに役立ちます。
Microsoft Defender XDR 機能の詳細については、「Microsoft Defender XDR の使用を開始する」を参照してください。
Microsoft Purview インサイダー リスク管理
データ セキュリティ調査の統合および調査機能を Microsoft Purview インサイダー リスク管理 のプロアクティブなリスク管理機能と組み合わせることで、organization は潜在的なリスクを包括的に把握し、機密データを保護するためのタイムリーなアクションを取ることができます。 インサイダー リスク管理の調査担当者は、危険なアラートに関連するファイルに含まれるコンテンツに関する重要な洞察を持っていない可能性があります。 このギャップはアラートの誤った処理につながり、最終的には内部脅威を軽減する効果を妨げる可能性があります。
データ セキュリティ調査とインサイダー リスク管理の統合により、サイバーセキュリティ チームとリスク管理チーム間のシームレスなコラボレーションが可能になります。 このコラボレーションにより、より効率的に識別し、内部脅威をより迅速に軽減できます。 インサイダー リスク管理機能の詳細については、次の記事を参照してください。
Microsoft Purview データ セキュリティ態勢管理
Microsoft Purview データ セキュリティ態勢管理 (DSPM) を使用している場合は、潜在的なデータ流出の調査結果をデータ セキュリティ調査にエスカレートして、AI を活用したより詳細なコンテンツ分析を行うことができます。 DSPM (プレビュー) 分析情報から調査を手動で作成することも、24 時間ごとにテナントの調査を自動的に作成および更新するプロアクティブな AI 分析情報を有効にすることもできます。 DSPMから作成された調査は、organizationから最近流出したすべての機密データに自動的に範囲が設定されるため、チームは公開された内容をすばやく理解し、その機密性を評価し、情報に基づいた修復アクションを実行できます。
統合された監査ログ
Microsoft Purview 監査ソリューション は、組織がセキュリティ イベント、フォレンジック調査、内部調査、コンプライアンス義務に効果的に対応できるよう支援する統合ソリューションを提供します。 organization の統合監査ログは、数十の Microsoft サービスやソリューションで実行された何千ものユーザーと管理者の操作をキャプチャ、記録、保持します。
データ セキュリティ調査は、次の 2 つの方法で統合監査ログと統合されます。
- 監査検索: 監査検索 を使用して、統合監査ログに記録されたユーザー アクティビティに基づいてコンテンツを識別および収集します。 監査検索は、統合監査ログでファイル アクセス、ダウンロード、秘密度ラベルの変更などのコンテンツ関連アクティビティを照会し、関連するコンテンツを調査範囲に直接追加します。
- アクティビティ ログ: データ セキュリティ調査は、ソリューションの安全かつ承認された使用を保証するために実行されたアクティビティを監査する機能を必要とする可能性のある強力な調査ツールを提供します。 これらの要件を満たすために、データ セキュリティ調査アクティビティは統合監査ログに自動的に記録されます。
これらのアクティビティの詳細については、監査ログ アクティビティに関する記事の「データ セキュリティ調査アクティビティ」セクションを参照してください。
Microsoft Purview エンドポイントのデータ損失防止
Microsoft Purview エンドポイントのデータ損失防止 (DLP) は、 オンボードされた Windows および macOS デバイス上の機密アイテムを監視および保護します。 DLP 機能の一般的な概要については、「 データ損失防止について」を参照してください。 デバイス上のファイル アクティビティの証拠収集を使用してエンドポイント DLP ポリシーを構成すると、ポリシーに一致するファイルのコピーがキャプチャされ、確認のために保存されます。
データ セキュリティ調査はエンドポイント DLP 証拠収集と統合されているため、調査員はキャプチャされたエンドポイント データにクエリを実行し、それを AI を利用した分析の調査範囲に追加できます。 調査担当者は、個々のエンドポイント DLP アラートを 1 つずつトリアージする代わりに、エンドポイント イベントを集約してまとめて分析し、大量流出や協調されたデータ盗難などのパターンを検出できます。
調査でエンドポイント DLP データを使用する方法の詳細については、「 エンドポイント DLP の証拠収集」を参照してください。
課金モデル
データ セキュリティ調査は、大規模言語モデル (LLM) と Microsoft Copilot for Security を使用して、侵害されたコンテンツのデータ リスクを特定するのに役立ちます。 データ セキュリティ調査はオンデマンドの AI 分析を提供し、他の Microsoft Purview ソリューションと統合しているため、従量課金制と容量課金モデルを使用します。 この課金構造は、ソリューションで使用するストレージと AI 容量機能に対して料金がかかることを意味します。 ただし、データ セキュリティ調査を使用するために専用のエンタープライズ プランやライセンスは必要ありません。
DSPM からのプロアクティブな AI 分析情報を有効にすると、トグルが有効なまま、自動作成された調査は 24 時間ごとに更新されるため、ストレージと AI 容量のコストが継続的に発生します。
課金の詳細については、データ セキュリティ調査の課金モデルを参照してください。