インサイダーリスク管理とは何ですか?

インサイダーリスクとはどのようなもので、どのように管理するのか、また、お客様のビジネスをインサイダーリスクから保護するうえで Microsoft がどのように支援できるのかを学びましょう。

インサイダーリスク管理の概要

インサイダーリスク管理について、また、それによって組織がどのように内部の脅威から守られるのかを学びましょう。機密データを保護し、コンプライアンスを維持するために、信頼されている内部関係者によって引き起こされるリスクを特定、評価、軽減する方法について学びましょう。

重要なポイント

インサイダーリスク管理は、組織の内部関係者が機密データを扱う際のリスクを特定し、軽減するのに役立ちます。
インサイダーリスク管理は、悪意のある行為と、意図的ではないがリスクのある行動の両方に対処することで、組織の資産を保護します。
効果的なリスク管理戦略には、行動の理解、検出、ID 管理、インシデント応答が含まれます。
AI との統合やハイブリッドワークセキュリティなどの新たなトレンドによって、次世代のインサイダーリスク管理ソリューションが形づくられつつあります。

インサイダーリスク管理の定義

インサイダーリスク管理は、インサイダーリスク、すなわち組織内から発生するリスクを特定、評価、軽減するための活動です。インサイダーリスクには、内部関係者による意図的な行動と意図的でない行動の両方から生じる、幅広い潜在的損害が含まれます。これらのリスクは、従業員のサイバーセキュリティ意識の欠如や、不注意によるミスや過失に関連します。たとえば、従業員が機密情報を適切でない受取人に誤って送信したり、機密データを含むデバイスを紛失したりすることがあります。要するに、インサイダーリスクは、人間のミスや、作業効率を高めようとする試みから損害が生まれるリスクだといえます。そこに悪意があるとは限りません。

一方、内部関係者による脅威は、インサイダーリスクの一部ですが、悪意によるものであることが特徴的です。これらの脅威は、従業員、ベンダー、またはパートナーが、機密データの窃盗または漏洩、あるいは企業システムの妨害を目的とする行為を計画し実行することを含みます。内部関係者による脅威は、内部関係者による脅威のキルチェーンをさらに進んだ段階にあり、情報の流出に近く、損害を生じさせる意図的な行為を含みます。

インサイダーリスクと内部関係者による脅威の主な違いは、行為の背後にある意図にあります。インサイダーリスクは、意図的でななく認識の欠如やミスから生じることも多いのに対し、内部関係者による脅威は、意図的であり悪意があります。組織のデータを保護し、潜在的なセキュリティインシデントを軽減するための効果的な戦略を開発するうえで、この区別を理解することが重要です。

インサイダーリスクと脅威のタイプ

インサイダーリスクと脅威には多くの形があり、それぞれが組織のセキュリティに対して固有の課題と影響を与えます。内部関係者による脅威の一般的なタイプには以下のものがあります。

悪意のある内部関係者: 個人的な利益、復習、スパイ活動のために意図的に組織に損害を与える従業員または信頼されているパートナー。

過失のある内部関係者: 過失、人為的エラー、セキュリティ意識の欠如により、意図せずに機密データを公開する個人。

侵害された内部関係者: 外部の攻撃者が内部関係者のアクセス資格情報を乗っ取り、それを使用してシステムやネットワークに密かに侵入するケース。

内部スパイ活動: 財産的価値のある情報を、競合他社や外国の組織、その他の正当でない相手に意図的に共有する内部関係者。

インサイダーリスクの例には以下のものがあります。

退職する従業員によるデータ窃盗: 退職する従業員が、機密情報、知的財産、顧客データを持ち出し、将来の役割で使用すること。

データ漏洩: 電子メールの誤送信やクラウドストレージの設定ミスなど、安全でない共有方法によって意図せずに機密情報を公開すること。

企業の妨害: ビジネス運営の妨害、システムの損傷、組織の評判の低下を目的とした意図的な行動。

詐欺またはインサイダー取引: 詐欺的な取引やインサイダー取引活動を含め、金銭的利益のために特権情報を不正に使用すること。

なぜインサイダーリスクを管理するのですか?

インサイダーリスクの管理は、組織の資産、評判、ビジネスの継続性を守るために重要です。管理されていないインサイダーリスクは、データ侵害、財務上の損失、業務の中断、法的責任など、重大な結果をもたらす可能性があります。これらのリスクは、組織全体の情報セキュリティ態勢を脅かし、サイバー攻撃の可能性を高めます。信頼されている内部関係者は、機密情報やシステムへの正当なアクセス権を持っていることが多く、外部の脅威と比べて検出や防止が難しくなります。

管理されていないインサイダーリスクの潜在的な影響は広範囲にわたります。1 つのインシデントが、知的財産の盗難、機密性の高い顧客データの公開、不正な財務取引につながる可能性があります。こうした侵害は、ただちに財務的な損失を生じさせるだけでなく、組織の評判と顧客の信頼を損ないます。さらに、法的費用や規制上の罰金、修復費用などの回復コストが高額になる可能性があります。

ビジネスの継続性とセキュリティを維持するためには、プロアクティブなインサイダーリスク管理が最善の方法です。インシデントが発生する前にリスクを特定して軽減することで、混乱を最小限に抑え、重要な業務を通常通りに続けられるようにします。ユーザーのアクティビティを理解し、異常な行動を検出して、データ漏洩やその他の悪意のある行動を防ぐためのセキュリティ対策を実施することはすべて、プロアクティブな対策として優れています。

インサイダーリスク管理を重視すべきもうひとつの重要な理由は、コンプライアンスです。多くの業界は、データ保護、プライバシー、セキュリティ基準に関連する厳格な規制要件の対象となっています。インサイダーリスクを管理しないことは、コンプライアンス違反につながり、重い罰金、法的措置、評判の低下につながる可能性があります。インサイダーリスクをプロアクティブに管理することで、組織は規制コンプライアンス要件を満たしながら、高いセキュリティ基準を維持できます。

戦略

効果的なインサイダーリスク管理戦略

リスク評価

従業員の役割、アクセスレベル、行動を評価することで、サイバーセキュリティリスク評価を実施し、内部関係者による脅威と脆弱性を特定します。影響と可能性を評価してリスクに優先度を設定します。それによりセキュリティチームは、優先度が高い脅威に効果的に対処するためにリソースを配分できます。

ポリシーの策定と実施

データガバナンスのフレームワークに沿って、データの使用、セキュリティ、違反に関する明確なポリシーを作成します。トレーニングを通じてこれらのポリシーを定期的に伝達して適用し、セキュリティ重視のカルチャーを維持します。

従業員のトレーニングと認識

従業員に対して継続的に教育を行い、フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、データ保護のベストプラクティスに対する認識を高めます。疑わしいアクティビティを報告し、セキュリティプロトコルに従うことを従業員に奨励することで、セキュリティと共同責任のカルチャーを醸成します。

ID およびアクセス管理

データとシステムへのアクセスを職務と責任範囲に基づいて制限する、"最小限の特権" によるアクセスを実装し、タスクの実行に必要な最小限の権限のみを従業員に付与します。機密性の高いシステムやデータへのアクセスには多要素認証 (MFA) を使用して、セキュリティを強化します。

ユーザーアクティビティの検出

さまざまなチャネルにわたってユーザーのアクティビティを分析し、ファイルアクセス、データ転送、通信パターンなどのアクティビティを監視することによって、リスクを特定し、異常な行動や潜在的な脅威を特定します。行動分析を使用して、インサイダーリスクを示している可能性がある異常や、標準的な行動からの逸脱を検出します。

データ損失防止 (DLP) 対策

データ損失防止 (DLP) ソリューションを実装し、機密データの不正な共有、ダウンロード、転送を防ぎます。暗号化とデータマスキングを使用して、機密情報を保護します。保存中および転送中の機密データの保護と暗号化を行う堅牢なデータセキュリティ戦略を策定します。

部門横断的な協力

チーム間、特にセキュリティ、情報システム、人事、法務、コンプライアンスの各チームが協力して、統一された効果的なインサイダーリスク管理戦略を確保します。内部関係者によるインシデントを管理するための包括的なアプローチを実現するために、複数の部門が関与する調整されたインシデント応答計画を策定します。

インシデント応答計画

インサイダーリスクの検出、エスカレーション、調査、軽減の手順を確立して、インシデント応答計画を作成します。定期的に演習やシミュレーションを実施して、ギャップを特定し、準備状況を改善します。インシデント発生後は、分析を実施し、セキュリティ対策を強化して将来の発生を防ぐための是正措置を実施します。

分析ツールとデータ分析の役割

サイバーセキュリティ分析などの高度な分析ツールと手法を使用して、従業員の行動のパターンや異常を特定し、過去のデータに基づいて潜在的な脅威を予測します。また、実用的な分析情報を通じてセキュリティチームの意思決定を改善します。

インサイダーリスク管理のベストプラクティス

高度なセキュリティソリューションと合わせてベストプラクティスに従うことを含むプロアクティブなリスク管理のアプローチは、内部関係者による脅威の影響を最小限に抑えるのに役立ちます。特に重要な 3 つのベストプラクティスは以下のとおりです。

ユーザーアクティビティと分析

ユーザーアクティビティの検出と分析では、ユーザーアクティビティを継続的に追跡し、インサイダーリスクを示している可能性がある異常なパターンや疑わしい行動を検出します。高度な分析ツールは、機械学習アルゴリズムを使用して、不正なデータアクセスや通常と異なるファイル転送、典型的ではない通信パターンなどの異常を特定します。こうしたツールは、内部関係者による脅威をセキュリティチームが早期に検出し、重大な損害が生じる前に迅速に対応するのに役立ちます。

たとえば、従業員が通常は扱わない大量の機密ファイルに突然アクセスしたり、外部ストレージデバイスにデータを転送しようとした場合を想像してみてください。ユーザーアクティビティ検出ツールは、このような異常なアクティビティにフラグを設定し、正当なビジネス上のニーズなのか内部関係者による脅威である可能性があるのかを判断するための、さらなる調査を促します。
ID およびアクセス管理 (IAM)

IAM では、システム、アプリケーション、データへのユーザーアクセスを、役割と責任範囲に基づいて制御します。最小限の権限の原則を使用して、機密情報への不正なアクセスのリスクを軽減します。IAM ソリューションには MFA も含まれており、複数の認証方法を通じて自分の身元を確認するようユーザーに要求することで、追加のセキュリティレイヤーを提供します。

最近役割が変更された従業員が、新しい職務には関係のないシステムやデータに依然としてアクセスできる場合、データを保護するために IAM を使用できます。その従業員のユーザーアクセス許可を確認して更新することで、現在の責任範囲に必要な情報にのみアクセスできるようにします。
従業員のトレーニングと認識

従業員のトレーニングと認識のプログラムは、意図的ではないインサイダーリスクを最小限に抑えるために不可欠です。セキュリティポリシーやデータ保護のベストプラクティス、フィッシング攻撃などのソーシャルエンジニアリングの脅威について、従業員を教育する必要があります。定期的なトレーニングセッション、フィッシングのシミュレーションテスト、明確な報告手順を設けることで、潜在的なリスクに対して従業員が警戒心を高め、プロアクティブに対応するセキュリティ意識のカルチャーを醸成するのに役立ちます。

見慣れない送信元からの、一見すると正当な Web サイトへのリンクを含む電子メールを従業員が受信したと想像してください。定期的なセキュリティ意識のトレーニングのおかげで、従業員はこれを潜在的なフィッシングの試みと認識し、セキュリティチームに報告して、データ侵害の可能性を防ぎます。従業員全体にわたって、セキュリティ意識はビジネスを保護するために大きな効果を発揮します。

インサイダーリスクの軽減に役立つ最良のツール

ユーザー/エンティティ行動分析 (UEBA): 機械学習を使用してユーザーの行動を検出および分析し、内部関係者による脅威の徴候と考え得る異常を識別するツール。
DLP ソリューション: 機密データの不正な共有、ダウンロード、転送を防ぐツール。
IAM: 最小特権アクセスの適用と、ユーザーの認証および認可の検出を行うシステム。
継続的な従業員教育: セキュリティポリシー、フィッシングのリスク、データ保護のベストプラクティスについて意識を高めるための定期的なトレーニングプログラム。
部門間のコラボレーション: セキュリティ、人事、法務、コンプライアンスのチーム間によるコラボレーションを促し、インサイダーリスク管理戦略の統一性と効果を保ちます。

インサイダーリスク管理の最新情報

進化するセキュリティ環境に組織が適応し続ける中で、新しいトレンドによってインサイダーリスクの管理方法の形が変わりつつあります。こうしたトレンドには、モダンワークプレイスの変化するダイナミクスに対応するのに役立つ高度な技術が含まれており、インサイダーリスク管理戦略の効果を高めます。注目すべき影響力のあるトレンドをいくつか紹介します。

セキュリティプロトコルへの AI と機械学習の統合

AI と機械学習の機能は、内部関係者による脅威の潜在的な可能性を予測して識別する目的でセキュリティプロトコルに組み込まれることが増えています。これらの技術は、膨大なデータをリアルタイムに分析し、悪意のある行動またはリスクのある行動を示している可能性がある異常やパターンを検出します。AI 搭載のシステムは、ユーザーアクティビティから継続的に学習することで、通常のユーザーの行動と疑わしいアクティビティを区別することができ、誤検知が減って応答時間が改善されます。この高度なアプローチでは、インサイダーリスクをプロアクティブに特定し、セキュリティインシデントに拡大する前に軽減して、サイバーセキュリティ全体を強化します。
ハイブリッドワーク環境の成長

従業員がリモートとオンサイトの作業時間を使い分けるハイブリッドワーク環境が拡大することで、インサイダーリスク管理に新たな課題が生じています。さまざまな場所やデバイスからアクセスされる機密データを保護することは、より困難です。従業員が複数のプラットフォームやネットワークにわたって共同作業を行う中で、インサイダーリスクの可能性は高くなります。ハイブリッドワーク環境における適切なインサイダーリスク管理には、柔軟な作業形態に適応するセキュリティ対策が必要です。
ハイブリッドワーカーやリモートワーカー向けのクラウドベースのセキュリティソリューションの使用

クラウドコンピューティングとリモートコラボレーションツールの採用が進む中で、組織は機密データを保護するためにクラウドベースのセキュリティソリューションにますます依存しています。クラウドベースのソリューションは、一元的な検出、データ暗号化、安全なアクセス制御を提供し、分散した労働力全体でインサイダーリスクを管理しやすくします。これらのツールは、ビジネスニーズの変化に応じてセキュリティ戦略を適応させるために必要なスケーラビリティと柔軟性も提供します。
ビッグデータ分析の台頭

ビッグデータ分析は、膨大なセキュリティ関連データのパターンやトレンドを検出することで、インサイダーリスク管理に重要な役割を果たします。ユーザーアクティビティログ、通信記録、システムアクセスレポートなど、複数のソースからデータを集約することで、ビッグデータ分析は潜在的なインサイダーリスクに関する包括的な分析情報を提供します。これらの分析情報は、リスクの高いユーザーをセキュリティチームがプロアクティブに特定し、セキュリティインシデントになる前に脅威を予測するのに役立ちます。
リスク管理におけるブロックチェーン技術の採用

ブロックチェーン技術は、データ整合性とセキュリティを強化することで、インサイダーリスク管理において価値のあるツールとして浮上しています。分散型であり改ざんできないというブロックチェーンの性質は、機密データが安全に記録されており変更されていないという安心感をもたらします。このことにより、データの透明性と追跡可能性の維持、許可されていないデータ変更の防止、デジタルトランザクションの整合性の確保するための効果的なソリューションです。ブロックチェーンベースの ID 管理システムは、認証とアクセス制御を強化し、内部関係者の資格情報が侵害されるリスクを減らします。
インサイダーリスクプログラムにおけるプライバシーと信頼

インサイダーリスク管理がより高度化するにつれて、セキュリティ対策と従業員のプライバシーおよび信頼とのバランスを取る必要があります。ユーザーアクティビティの検出とコミュニケーションは、関与するすべての関係者にプライバシーの懸念をもたらします。検出アクティビティの目的と範囲を明確に示す透明性の高いポリシーが、信頼のカルチャーを築くうえでますます重要になります。

Microsoft でインサイダーリスクを管理する

適切な技術を使用すれば、潜在的な内部関係者による脅威をプロアクティブかつ効果的に特定、調査、対応することが可能です。強力で包括的なソリューションのひとつである Microsoft Purview インサイダーリスク管理は、高度な検出、調査、コンプライアンスの適用を通じて内部リスクを最小限に抑えるように設計されています。

Microsoft Purview インサイダーリスク管理は、組織固有のセキュリティニーズに合わせてインサイダーリスクポリシーを定義するのに役立ちます。これらのポリシーは、データ漏洩、知的財産の窃盗、規制コンプライアンス違反などの幅広いリスクを特定、検出するのに役立ちます。このソリューションは、ユーザーアクティビティを分析するためのカスタマイズ可能な機械学習テンプレートを使用し、エンドポイントエージェントを必要とせずに疑わしい行動にフラグを設定します。これにより、セキュリティチームはインシデントを迅速に調査し、ケースをエスカレートしてさらに調査するなどの適切なアクションを取ることができます。

Microsoft Purview インサイダーリスク管理では、次のような方法でデータと AI システムの保護および管理を行います。

Microsoft 365 アプリ、Microsoft Fabric などを含めたデジタル資産全体にわたり、機密データの一貫した分類とラベル付けを行います。
組織内における無許可の機密データ使用を防止します。
組み込みの AI で、データのアクセスと使用に関連して現に存在するユーザーリスクを継続的に分析し、エンドユーザーの行動全体から、見えないデータリスクを検出します。
プロンプトインジェクションで大規模言語モデルから不正なアクションを引き出す試みなど、リスクのあるアクティビティを検出します。

Microsoft Purview インサイダーリスク管理は、インサイダーリスク管理戦略の管理、規制コンプライアンスの維持、内部関係者による脅威からの機密資産の保護に役立ちます。 Microsoft Purview インサイダーリスク管理が組織の保護にどのように役立つのかについて詳細を確認します。

リソース

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製品

Microsoft Purview インサイダーリスク管理

高度な分析とポリシー駆動の制御を使用して、インサイダーリスクを検出、調査、対応します。

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高度なセキュリティ制御を使用して、クラウド、デバイス、AI アプリ全体でデータを保護します。