データマスキング

個人情報や機密データの一部を伏せ字や別の値に置き換えて、元のデータを推測できないようにする技術。テスト環境やデータ分析で本番データを利用する際に、プライバシーを保護しながらデータの形式や特性を維持する。

データの一部を伏字や別の値に置き換えて、元の値が分からないようにする手法。クレジットカード番号の下4桁以外を「*」で隠して表示する場合や、本番データの個人情報を架空の値に置き換えてテスト用のデータを作る場合などに使う。

個人情報や機密情報を含むデータを、元の形式を保ったまま架空の値に置換する技術。テスト環境や開発環境でのデータ利用時に、本番データの機密性を保護する目的で使用する。静的マスキングと動的マスキングがある。

氏名や口座番号などの値を伏字や別の値に置き換え、元の情報を隠す手法。テスト環境や分析用にデータを渡す際、形式を保ったまま漏えいリスクを下げられる。

氏名や口座番号などの値を、伏字や別の値に置き換えて元の情報を隠す手法。テスト環境や分析用にデータを渡す際、内容の形式を保ったまま漏えいリスクを下げられる。

データの一部または全部を記号や別の値に置き換えて、元の値を読み取れないようにする処理。クレジットカード番号の一部を「*」で隠す、本番データを開発・テストに使う際に氏名を架空の値に置き換えるなどがある。形式や分析上の性質を保ったまま秘匿でき、機密レベルに応じた提供データの秘匿化に使う。

データの一部の文字を「*」に置き換えたり、架空の値に置換したりして、機密情報や個人情報の内容を見えなくする手法。画面表示や帳票での伏せ字のほか、本番データを開発・テスト環境で使う際の加工などに用い、アクセス権を持たない者への情報の露出を防ぐ。

入口対策、内部対策、出口対策など複数の防御層を重ねて配置するセキュリティの考え方。1つの対策が突破されても他の層で防御できるため、セキュリティ強度を高められる。ファイアウォール、IDS/IPS、ウイルス対策、暗号化などを組み合わせる。

ネットワークやシステムへの不正侵入を検知するシステム。シグネチャ型（既知の攻撃パターンとの照合）とアノマリ型（通常動作からの逸脱検知）がある。NIDS（ネットワーク型）とHIDS（ホスト型）に分類される。検知のみで遮断は行わない。

不正侵入を検知するだけでなく、自動的にその通信を遮断する機能を持つシステム。IDSの機能に加えてインラインで通信経路上に配置され、攻撃をリアルタイムでブロックする。ただし誤検知による正常通信の遮断リスクがある。

標的型攻撃を模した訓練用のメールを従業員に送り、開封や添付ファイルの実行、報告の有無を確認する演習。開封率そのものより、不審メールを速やかに報告する行動が定着しているかの確認に主眼を置く。

攻撃役のレッドチームが実際の攻撃者を模して長期間の侵入を試み、防御・検知を担うブルーチームの対応能力を実戦形式で検証する演習。脆弱性の有無だけでなく、検知と初動対応の実効性を評価できる。

利用者だけでなく、サーバや端末などの実体（エンティティ）も含めた振る舞いを機械学習で学習し、平常時との差異から異常を検知する技術。定義ファイルに頼らないため、内部不正や未知の攻撃の兆候を捉えやすい。