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SEC07-BP03 識別と分類を自動化する
データの識別と分類を自動化すると、適切な統制を実装するのに役立ちます。手動での判断を自動化によって補強することで、人為的ミスやエクスポージャのリスクが軽減されます。
期待される成果: 分類と処理ポリシーに基づいて、適切なコントロールが設定されているかどうかを確認できます。自動化されたツールとサービスは、データの機密レベルを特定して分類するのに役立ちます。 また、自動化によって環境を継続的に監視して、データが不正な方法で保存または処理されているかどうかを検出して警告できるため、是正措置を迅速に講じることができます。
一般的なアンチパターン:
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データの識別と分類を手動プロセスでしか行っていないため、ミスが起こりやすく、時間もかかる。 特にデータ量が増えてくると、データ分類が非効率になり、一貫性を欠くことにつながりかねません。
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組織全体のデータ資産を追跡および管理するメカニズムがない。
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組織内でデータが移動したり進化したりする過程で、データを継続的に監視および分類する必要性を見落としている。
このベストプラクティスを活用するメリット: データ識別と分類を自動化すると、より一貫性のある正確なデータ保護コントロールの適用が可能になり、人為的ミスのリスクが軽減されます。 自動化により、機密データへのアクセスと移動を可視化できるため、不正処理を検出して是正措置を講じることができます。
このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル: 中
実装のガイダンス
ワークロードの初期設計段階では、人間の判断でデータが分類されることが少なくありませんが、予防的統制として、テストデータの識別と分類を自動化するシステムの導入を検討してください。例えば、代表的なデータをスキャンして機密性を判断するためのツールやサービスを開発者に提供できます。 内では AWS、データセットを Amazon S3
発見的統制として、環境を継続的に監視し、機密データがコンプライアンスに違反する方法で保存されていないかを検出してください。 これにより、機密データが適切な匿名化や伏字化を行わないままログファイルに出力されたり、データ分析環境にコピーされたりする事態を検知できます。 Amazon S3 に保存されているデータは、Amazon Macie を使用して、機密データがないか継続的に監視できます。
実装手順
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環境の初期スキャンを実行して、自動で識別と分類を行います。
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データを最初にフルスキャンすることで、環境内のどこに機密データが存在するかを包括的に把握できます。フルスキャンが初期段階では不要な場合や、コスト面で事前に完了するのが難しい場合は、データサンプリング手法で成果が得られるか評価してください。例えば、S3 バケット全体で広範にわたって機密データを自動検出するように Amazon Macie を設定できます。 この機能では、サンプリング手法を使用して、機密データの所在の事前分析をコスト効率よく実行します。 その後、機密データの検出ジョブを用いて、S3 バケットの詳細な分析を実行できます。他のデータストアも S3 にエクスポートして Macie でスキャンできます。
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環境の継続的なスキャンを設定します。
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Macie の自動機密データ検出機能を使用して、環境を継続的にスキャンできます。 機密データの保存が許可されている既知の S3 バケットは、Macie の許可リストを使用して除外できます。
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識別と分類をビルドとテストのプロセスに組み込みます。
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ワークロードの開発中に、開発者がデータの機密性をスキャンするために使用できるツールを特定します。 これらのツールを統合テストの一環として使用して、予期しない場所に機密データが存在する場合に警告し、その後のデプロイを防ぎます。
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許可されていない場所で機密データが見つかったときに対処するためのシステムまたはランブックを実装します。
リソース
関連ドキュメント:
関連する例:
関連ツール:
