DLP（Data Loss Prevention）

機密情報や個人情報などの重要データが組織外部に持ち出されることを防止するセキュリティ技術・製品。データの内容を解析し、機密データのコピー、メール送信、印刷、USB書き出しなどを検知・制限する。

機密情報そのものを識別し、メール送信、外部媒体への書出し、クラウドへのアップロードといった持出し操作を監視・制御する仕組み。利用者の権限ではなくデータの中身に着目するため、内部からの漏えいに強い。

機密情報や個人情報などの重要データの外部への流出を検知・防止するセキュリティ技術・製品。メール送信、Webアップロード、USBメモリへのコピーなどのチャネルを監視し、ポリシーに違反するデータ転送をブロックする。

機密情報や個人情報を含むデータを識別し、電子メールでの送信、Webへのアップロード、USBメモリへの書出し、印刷などで外部へ持ち出されることを監視・遮断する仕組み。キーワード、正規表現、ファイルの特徴、情報のラベルなどで保護すべきデータを判定する。データ漏えい防止とも呼ぶ。

生成AIサービスなどで、利用者が入力したデータをサービス提供者がAIの学習に使うことを、利用者が拒否（オプトアウト）できるかどうかと、その手続を定めた方針。業務で使う際は、機密情報や個人情報が学習に使われないよう、オプトアウトの可否と設定を確かめる。

APIキー、パスワード、暗号鍵、証明書などの機密情報（シークレット）を安全に保管・配布・ローテーションする仕組み。ソースコードやコンテナイメージにシークレットをハードコードせず、専用のシークレット管理ツール（Vault等）を使用して一元管理することが推奨される。

クラウドのAPIを使わず、自社のサーバや手元のPCなど組織が管理する環境で動かす大規模言語モデル。入力した機密情報や個人情報が外部に送信されず、通信環境がなくても使えるのが利点で、公開されたモデルを利用・調整して導入する。一方で、高性能なGPUなどの計算資源と運用の負担が要り、性能はクラウドで提供される最先端のモデルに及ばないことが多い。