データベースセキュリティツールは必須なのか（後編）
機密情報“ダダ漏れ”データベース設計の共通点（2/2 ページ）
マスキングとトークン化
データベースを信頼できない場合やデータベースのセキュリティが長期的に確保されることを保証できない場合、どうしたらデータのセキュリティを確保できるだろうか。データを削除することは可能である。だが、データを削除すると、そのデータを使用するアプリケーションは機能しなくなる。削除に代わる手段として、データを重視する2つのセキュリティテクノロジーが「PCI DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）」のコンプライアンスとテストデータ管理に関連して注目されている。
その2つのテクノロジーとは「トークン化」と「マスキング」だ。
トークン化は、機密データと同じ形式で同じ動作をする代替データで元の機密データを置換することを意味する。ゲームセンターのメダル（トークン）が硬貨と同じ役割をするのと同じだ。つまり、トークンを使用すると、アプリケーションは通常通り動作するが、データが損失や流出しても脅威を伴わなくなる。トークンは、元の値を参照する値しか持たない。元の値は、トークン保管庫と呼ばれる別の厳重に保護されたデータベースに保存され、一部のユーザーしかアクセスできないようになっている。
トークンは、クレジットカード番号などの単一のデータ要素の代わりとしては便利である。だが、膨大かつ複雑なデータを分析に使用する場合はどうだろうか。
データマスキング（通称、静的データマスキング）は、機密データのセットをマスクされたコピーに交換するテクノロジーだ。交換しても、データベースの集約値は維持される。「マスキング」によってデータは分かりにくくなる。例えば、給与列の値をシャッフルする、実名を電話帳からランダムに抜き出した名前に置換する、誕生日を実際の日付から数日ずらすなどの方法がある。このように、実際のデータは分からなくなるが、マスクされたコピーでは元の値との類似性が保たれるため、分析リポートでは依然として有益な結果が得られる。
トークン化とデータマスキングは、機密データを代替データに置き換えて、機密情報を完全に取り除く。場合によっては、データベースのセキュリティ確保が不要になることもある。
調達
データベースセキュリティツールは、データベースベンダーとサードパーティーセキュリティベンダーが提供しているが、オープンソースで配布されているものもある。だが、データベースセキュリティソフトウェアには「安物買いの銭失い」という古いことわざが当てはまる。脆弱性スキャナやログデータマイニングツールには安価なものが多く、無料のものもある。だが、そのようなツールの機能は限られ、操作性が低いことも多い。また、ほとんどの企業が求めるカスタマイズにも対応していない。アクティビティの監視と暗号化は、セキュリティを専門とするサードパーティー製の高度なツールを使用しても非常に難しいセキュリティ作業だ。すぐに使える優れた機能を手に入れるには、かなりのコストが掛かる。
トレーニングとサポート
このようなデータベースセキュリティツールには、セキュリティとコンプライアンスに関する情報を組み込んだポリシーが用意されている。そのため、ツールを使用すればセキュリティチームと運用チームの負荷は下がり、企業が規則をゼロから作る必要もなくなる。しかし、ツールであれプラットフォームであれ、どのようなデータベースセキュリティソフトウェアも導入と管理はかなり複雑で、トレーニングとサポートは必要だ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 約9割が負担を実感 Salesforceのテスト業務に関する実態調査で見えた課題とは -
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 「Salesforce」開発・運用におけるAI活用実態調査レポート -
事例
[テクバン株式会社] 1画面でITサービスデスク業務が完結 太陽ホールディングスに学ぶデバイス管理 -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] ライセンス無料 Drupalベースの「多言語ECサイト開発用パッケージ」の実力は？ -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] 日本発グローバル企業用Drupal「Risley（リズリー）」の実力とは？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
本当にそのIBM iに問題はない？ ブラックボックス化と属人化を防ぐ第一歩
-
4
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
5
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
「企業内サーバ環境の利用実態」に関するアンケート
-
8
「レガシーシステム・老朽化システムの運用課題と刷新」に関するアンケート
-
9
脱VMwareか、継続か？ 仮想化ソフト主要6製品の運用管理と統制機能を徹底比較
-
10
セキュリティは「情シス任せ」が過半数 漏えい発生時やSCS評価制度の課題は？
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
2
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
3
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
6
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
7
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
8
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは？
-
9
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
10
生成AIの活用を阻む「5つの壁」とは？ AIネイティブ組織へ変革を遂げる方法
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー