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企業向けデータ分類ツールがなければ、組織は拡大し続けるシステムや環境全体で機密データを識別、整理、保護することに苦労する。
企業は、機密データがシステム全体にどこに保存されているかを明確に把握できていないことが多い。そのため、データ漏洩や不正使用のリスクを高める盲点が生じる。
企業データのかなりの部分は、電子メール、文書、ファイルといった形で存在している。分類を行わなければ、これらのデータの管理とセキュリティ確保は困難になる。
手作業による分類は時間がかかり、誤りも発生しやすい。そのため、ラベル付けの一貫性が失われ、データ保護に不備が生じる。
異なるチームやシステムによってポリシーの適用が不均一であるため、保護レベルにばらつきが生じ、データ悪用のリスクが高まります。
データは複数のクラウドプラットフォームやサービスに分散している。分類を行わないと、機密データの追跡や管理が困難になる。
企業は厳格なデータ保護規制を遵守する必要があります。適切な分類を行わないと、コンプライアンス要件を満たすことは困難になります。
高度なデータ分類製品は、組織がさまざまな環境における機密データを識別、分類、保護するのに役立ちます。
定義済みのルールとコンテキストに基づいてデータを自動的に分類・ラベル付けします。これにより、組織全体で一貫したデータ処理が保証されます。
ノートパソコン、デスクトップパソコン、管理対象デバイスなどのエンドポイントに保存されている機密データを識別し、分類します。機密情報に関する可視性を確保し、保護ポリシーを適用します。
メール本文および添付ファイル内の機密情報を識別し、分類します。不正な共有を防止し、メールを介したデータ漏洩のリスクを軽減します。
利用状況やアクセスパターンに基づいて、データリスクを継続的に評価する。これにより、潜在的な脅威をより迅速に特定できる。
クラウドアプリケーションとストレージプラットフォームに分散して保存されているデータを分類します。これにより、分散環境全体における可視性と制御が確保されます。
適切な分類と報告を行うことで、規制要件をサポートします。これにより、コンプライアンスを維持し、監査上の課題を軽減できます。
データ分類プラットフォームは、組織が機密データをその機密性や使用状況に基づいて、システム間でラベル付け、整理、管理するのに役立ちます。
柔軟なデータ分類ソリューションは、現実世界における複数のセキュリティおよびコンプライアンスシナリオをサポートします。
機密データを分類することで、DLPポリシーがシステム全体に正確に適用されます。不正な共有を防止し、データ漏洩のリスクを低減します。
機密データへの内部ユーザーによるアクセスと使用状況を追跡します。異常な行動を早期に検知し、不正使用のリスクを軽減します。
規制対象データは、法令遵守要件に基づいて識別し、ラベルを貼付する。適切な取り扱いを維持し、監査に備える。
デザイン、研究、製品情報などの機密データにはラベルを貼付してください。業務上重要な資産へのアクセスを制限し、不正使用を防止してください。
メール通信内の機密データをスキャンして分類します。リスクの高いデータが組織外に共有されるのを防ぎます。
クラウドアプリケーションとストレージプラットフォーム全体でデータを分類します。クラウド環境における機密データの可視性と制御を維持します。
miniOrangeの構造化データ分類プラットフォームは、さまざまな環境における機密データの識別、ラベル付け、および保護を支援します。
ファイル、メール、クラウドプラットフォーム全体にわたって機密情報を特定します。
データを分析し、事前定義されたポリシーに基づいて分類ラベルを自動的に適用します。
データ分類と機密レベルに基づいて管理措置を実施する。
データアクティビティを監視し、セキュリティポリシーに違反する行為を防止する。
miniOrangeのデータ分類ソフトウェアは、ビジネスツールや環境全体に統合され、機密データに対する一貫した可視性と制御を保証します。
データ分類は、DLPが効果的に機能するために不可欠です。
分類主導型DLP
機密データは共有する前に特定し、管理することが重要です。これにより、偶発的および意図的なデータ漏洩を最小限に抑えることができます。
規制対象データに対する可視性と管理性を維持する。これにより、コンプライアンス要件をより効果的に満たすことができる。
機密データがシステム全体にどこに存在するかを把握する。これにより、盲点をなくし、管理を強化することができる。
自動化された分類と監視により、手作業を削減できます。これにより、セキュリティチームの効率が向上します。
データ分類ソフトウェアと、それがDLP（データ損失防止）の成果をどのように強化するかについてのよくある質問。
