デジタル化が進む現代において、データの保護は企業や個人にとって最重要課題の一つです。
サイバー攻撃や内部不正、データの誤管理によるリスクを最小限に抑えるためには、データ・セキュリティに関する基本的な知識を持つことが不可欠です。
本記事では、データに関するサイバーセキュリティ用語20個を厳選し、それぞれの意味をわかりやすく解説します。
- データに関するサイバーセキュリティ用語20選
- 1. データアクセス制御（Data Access Control）
- 2. データ暗号化（Data Encryption）
- 3. データ・インシデント・レスポンス（Data Incident Response）
- 4. データインテグリティ（Data Integrity）
- 5. データエクスポージャー（Data Exposure）
- 6. データ・ガバナンス（Data Governance）
- 7. データサニタイゼーション（Data Sanitization）
- 8. データ・セキュリティ（Data Security）
- 9. データ損失防止（DLP: Data Loss Prevention）
- 10. データ・バックアップ（Data Backup）
- 11. データ復旧（Data Recovery）
- 12. データ分類（Data Classification）
- 13. データ保持ポリシー（Data Retention Policy）
- 14. データ・フォレンジック（Data Forensics）
- 15. データプライバシー（Data Privacy）
- 16. データマスキング（Data Masking）
- 17. データミニマイゼーション（Data Minimization）
- 18. データライフサイクル管理（Data Lifecycle Management）
- 19．データ漏洩（Data Breach）
- 20. データロス（Data Loss）
- まとめ
データに関するサイバーセキュリティ用語20選
※用語は五十音順で表示しています
1. データアクセス制御（Data Access Control）
データへのアクセス権限を管理し、許可されたユーザーだけが特定のデータにアクセスできるようにする仕組みです。
これにより、機密情報の不正アクセスを防止します。
2. データ暗号化（Data Encryption）
データ暗号化は、データを特定のアルゴリズムを用いて変換し、許可された者だけが解読できるようにする技術です。
暗号化は、データの機密性を保護するための基本的な手段です。
3. データ・インシデント・レスポンス（Data Incident Response）
データに関連するセキュリティインシデントが発生した際に、迅速に対応し被害を最小限に抑えるためのプロセスを指します。
インシデントの検知、封じ込め、分析、復旧、報告といった一連の手順を通じて、データの安全性と事業継続性を確保します。
4. データインテグリティ（Data Integrity）
データが正確で完全であり、改ざんや破損がない状態を指します。
データインテグリティを維持することで、信頼性の高い情報管理が可能となります。
5. データエクスポージャー（Data Exposure）
意図せずにデータが外部にさらされる状態を指します。
データエクスポージャーは、設定ミスやセキュリティホールなどが原因で発生します。
6. データ・ガバナンス（Data Governance）
データ・ガバナンスは、データの品質、管理、利用に関する枠組みやプロセスを指します。
データ・ガバナンスは、組織全体でのデータの一貫性と信頼性を確保します。
7. データサニタイゼーション（Data Sanitization）
不要になったデータを完全に削除し、復元不可能にするプロセスです。
データサニタイゼーションは、情報漏洩を防ぐための重要な手段です。
8. データ・セキュリティ（Data Security）
データ・セキュリティは、データへの不正アクセス、改ざん、破壊を防ぐための一連のセキュリティ対策を指します。
暗号化、アクセス制御、DLPなどが含まれます。
9. データ損失防止（DLP: Data Loss Prevention）
データ損失防止（DLP）とは、機密データが外部に漏洩するのを防ぐための技術やプロセスのことです。
データの文字列をフィンガープリントとして「スキャン」し、データベース化し、外部に「漏洩禁止DB」に相当するものを作成します。
その上で、外部にデータが送付される前に、単語/文節などを監視し、リスク値を超えたデータは、外部に出せなくなる仕様です。結果としてデータ転送や漏洩を防止します。
10. データ・バックアップ（Data Backup）
データ・バックアップとは、データのコピーを作成し、災害やシステム障害時にデータを復元できるようにするプロセスです。
定期的なデータ・バックアップは、ビジネス継続性（Business continuity : BC）の確保に不可欠です。
11. データ復旧（Data Recovery）
失われた、または損傷したデータを元の状態に戻すプロセスが、データ復旧です。
データ損失時の影響を最小限に抑えるために非常に重要です。
12. データ分類（Data Classification）
データの重要性や機密性に基づいてカテゴリ分けを行うプロセスです。
適切なデータ分類は、効果的なセキュリティ対策の基盤となります。
13. データ保持ポリシー（Data Retention Policy）
データをどの期間保持し、その後どのように処理するかを定めた方針です。
適切なデータ保持ポリシーは、法的遵守や情報管理において重要です。
14. データ・フォレンジック（Data Forensics）
データの改ざんや不正アクセスを分析し、証拠を収集する技術です。
データ・フォレンジックは、サイバー犯罪の調査や内部不正の追跡に利用されます。
15. データプライバシー（Data Privacy）
データプライバシーは、個人情報や機密データが不正に収集、使用、共有されないように保護する概念や取り組みを指します。
データプライバシーは、法的規制や企業のポリシーによって確保されます。
16. データマスキング（Data Masking）
データマスキングとは、機密データを匿名化または偽装する手法で、テストや開発環境で使用されます。
データマスキングにより、実際のデータを保護しつつ、データの利用が可能となります。
17. データミニマイゼーション（Data Minimization）
必要最小限のデータだけを収集・保持する原則です。
データミニマイゼーションは、プライバシー保護とデータ漏洩リスクの低減に寄与します。
18. データライフサイクル管理（Data Lifecycle Management）
データライフサイクル管理（DLM）は、データの生成から使用、保存、削除までの一連のプロセスを管理する手法です。
適切な管理により、データの価値を最大化しつつリスクを低減できます。
19．データ漏洩（Data Breach）
許可されていない者が機密情報にアクセスし、情報が外部に流出することを指します。
データ漏洩は、ハッキング、内部不正、紛失などさまざまな原因で発生します。
20. データロス（Data Loss）
データが消失、破損、またはアクセス不能になる事象を指します。
データロスは、ハードウェアの故障、人的ミス、マルウェア攻撃などによって引き起こされ、業務に重大な影響を及ぼす可能性があります。
まとめ
データの保護には、暗号化やアクセス制御などの技術的対策だけでなく、適切なポリシー策定やリスク管理も重要です。
今回紹介した20のサイバーセキュリティ用語を理解して実践することで、データ漏洩や損失のリスクを軽減し、安全な情報管理を実現しましょう。
【参考サイト】
・独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）┃信頼できるパートナーになるためのデータガバナンス読本 など
この記事の著者：電巧社セキュリティブログ編集部
