4つの用途で徹底解説
次に買うべき「データベースセキュリティ製品」はどれだ? 用途で分かる選定ガイド(1/2 ページ)
データベースを保護する「データベースセキュリティ」製品の種類は実に多彩だ。製品選定をスムーズに進めるために、利用目的別に主要製品分野の特徴を整理しよう。
データベースセキュリティ製品は機能も製品分野も驚くほど充実しており、セキュリティ、コンプライアンス、さらには業務上のメリットも実現する。こうした製品の多くはサードパーティーから提供され、そのセキュリティレベルは、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)のベンダーが顧客に提供しているレベルを上回るものも少なくない。特にその傾向が強いデータベースセキュリティ製品分野として、
- データベースアセスメント(データベース脆弱性評価とも呼ばれる)
- データベース暗号化
- データベースコンプライアンス/テストデータ管理
- トークン化
- データマスキング
が挙げられる。
企業内でデータベースは多様なアプリケーションや業務機能に用いられており、さまざまな場所に存在する。この用途の幅広さ故に、データベースセキュリティ製品に求められる条件も多岐にわたる。以下にデータベースセキュリティ製品の典型的な使用事例と、データベースセキュリティを強化するために企業でよく使われているセキュリティアドオンツールの使用法を紹介する。
併せて読みたいお薦め記事
「データベースセキュリティ」とは
- ベネッセ事件でも標的に 「データベース」からの情報漏えい対策3カ条
- 【製品動向】クラウドDBやHadoopも保護する「データベースセキュリティ製品」
- 【製品動向】処理高速化や導入負荷軽減が進む「データベース暗号化製品」
データセキュリティを理解する
用途1:コンプライアンス
コンプライアンスはデータベースセキュリティ関連のコストを生む最大の要因である。ほとんどの企業が、規制の対象となるデータベースのみに追加的なセキュリティ対策を施しているのもこれが理由だ。規制は主に2つの分野に分類できる。1つは不正対策で、米サーベンス・オクスリー法(SOX法、企業改革法とも呼ばれる)によって求められる規制。もう1つは顧客のプライバシーを守るためのPCI DSS(Payment Card Industry Data Security Standard)で、米連邦の金融法グラム・リーチ・ブライリー法(GLB法)や米国各州のプライバシー保護法によって求められる規制である。
データベースセキュリティを促す第3の要因として、コンプライアンスに関連した(ただし、必ずしもそれだけとは限らない)コスト削減も挙げられる。データベースあるいはデータベースで管理するデータのセキュリティ対策に投資した方が、そのデータベースに接続する全アプリケーションとネットワークのセキュリティ対策に投資するよりも簡単でコストが抑えられることもある。
コンプライアンス規制を順守するために使われるデータベースセキュリティ製品は多岐にわたる。以下に例を挙げる。
アセスメントスキャナ
定期的にデータベースを広く検査して、既知のセキュリティ問題や(社内)ポリシーの順守状況をチェックするのが「アセスメントスキャナ」だ。一部の規制では、定期的にデータベースをアセスメントして、セキュリティ問題や(設定上の)ポリシー順守をチェックすることを義務付けている。
パーミッション監査
各種の規制に従って、職務が分離されていることを確認し、過剰な権利付与が行われていないかどうかを検査するのが「パーミッション監査」製品だ。ある程度のデータベースの評価は、全ての脆弱性検査ツールで実行できる。ただし、信用証明を付けてユーザー権限のスキャンと評価をするデータベース専用ツールは存在しない。これが一部の規制で義務付けられるようになったのは、ユーザーが割り当てられた権限を逸脱できないことを確認する目的や、ユーザーに複数の役割が割り当てられて利益衝突の原因になるといった問題を洗い出す目的がある。これは手作業でもチェックできるが、もし利用できるのであればツールを使った方がはるかに効率的だ。
データベースアクティビティモニタリング(DAM)
特権ユーザーのモニタリングが、コンプライアンスプロジェクトにおいて「データベースアクティビティモニタリング」(DAM)製品を利用する最大の理由になることも多い。DAM製品はログオン/ログオフのリポートを生成するとともに、システムの全アクティビティを監視して、管理者や特定の特権ユーザーがセンシティブな情報を参照すればアラートを出す。
トークン化とマスキング
センシティブなデータを排除する「トークン化/マスキング」製品は、データベースをコンプライアンスの対象から除外するのに役立つ。トークン化/マスキング製品がセンシティブなデータを非センシティブなデータに置き換えれば、コンプライアンス対応の必要性もなくなる。
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