DAT / DAT-01
機密データの検出と分類
保護が必要な情報、その所在、所有者、およびその機密性を特定します。分類は、アクセス、共有、保持、および保護に関する決定を行うための実用的な基礎となります。.
役立つとき
的確な回答
定義されたニーズに対して.
サーバー、SaaS、エンドポイントに分散するデータ、可視性の欠如によって頓挫したDLPやAIプロジェクト、公開文書、社内文書、機密文書の区別がつかないビジネスチーム。.
適用範囲と成果物
このエンゲージメントの対象範囲.
スコープ
- ビジネスワークショップ
- リポジトリインベントリ
- 承認されたサンプリングまたは自動発見
- シンプルなカテゴリ
- 所有権
- ラベル貼り付け規則
- テストデータを用いた制御
成果物
- リポジトリマップ
- 分類モデル
- 機微データ辞書
- ラベル貼り付け規則
- ギャップレジスタ
- 展開計画と責任範囲
検収証拠
カテゴリはビジネスチームに理解され承認されており、サンプルは正しく分類され、誤検知はレビューされ、除外されたリポジトリと所有者不明のリポジトリが特定されている。.
配達
仕事の進め方.
アプローチ
データと所有者の特定、ポリシーの定義、機密性の高い範囲でのパイロット実施、エラーの測定、ロールアウトと例外の整理。.
前提条件と責任
顧客：ビジネスデータの所有者、関連するDPO（データ保護責任者）/法務/人事、管理者、保持ルール。プロバイダー：合意された権限の範囲内での技術的設計と検証。.
スコープ要因
リポジトリ、ボリューム、カテゴリ、チャネル、母集団、フォーマット、および権限品質。DLP/分類ライセンスとイベント処理は、デプロイメントとは別個のものです。.
確認のための質問
どのデータが流出すれば損害が生じるか？ アクセス権は誰が決定するか？ コピー、エクスポート、アーカイブはどこにあるか？
重要な境界線
ディスカバリーは個人データや機密データを露出させる可能性があります。最小アクセス、結果の保存、保持期間の範囲を限定する必要があり、自動分類であっても検証が必要です。.
最小化、比例性、および調査の機密性は適切に範囲設定されなければならない。情報漏洩ゼロや包括的な法的意見の保証はない。.
実際には
具体例.
これらの例は、想定される関与と目標とする成果について説明したものであり、顧客の事例や達成された実績ではありません。.
シナリオ01
あるエンジニアリング企業がDLP（情報漏洩対策）の準備を進めている。プロジェクト：公開計画、顧客ファイル、設計の機密を識別する。目標の成果：一般的なキーワードリストではなく、実際の使用状況に基づいた保護ルール。.
シナリオ 02
企業はAIアシスタントに自社文書へのアクセス権を付与したいと考えています。プロジェクト：リポジトリのマッピングと所有者の任命。目標とする成果：定義された適格なコーパス。信頼できるアクセス権のないアーカイブは、整理されるまで除外されたままにします。.
技術と参照コンテキスト
Microsoft Purview の検出およびラベル付け機能、または選択したリポジトリに適したツール。互換性とライセンスを確認してください。.
最終的なテクノロジーセットは、相互運用性、ライセンス、アクセス権、および運用要件に基づき、スコープ設定の段階で合意されます。.
コネクテッドサービス
次のステップを構築する。.
これらのサービスはエンゲージメントを補完するものであり、自動的には含まれません。.
会話を始めましょう。
スコープを明確にする。.
このサービスの目的、依存関係、および責任範囲を明確にした上で、納品を提案いたします。.