データセキュリティとコンプライアンスに関する知見：IBMの2024年データ侵害コストレポートから

データ侵害による損失額、過去1年で10%増加

IBMの2024年データ侵害コストレポートは、データ侵害が企業にもたらす財務的な損失と評判へのダメージが深刻化していることを浮き彫りにし、世界中の企業にとって重要な知見を提供しています。サイバー脅威が進化し続ける中、このレポートは侵害コストが年々10%増加しているという憂慮すべき事実を明らかにしています。これは、シャドーデータ、ビジネスプロセスへの生成AI（GenAI）の統合の増加、複数のプラットフォームでの機密コンテンツ管理の複雑化などの要因によるものです。これらの発見は、組織が資産を保護し、規制コンプライアンスを遵守するには、強固なデータセキュリティ対策を導入する必要性が急務であることを示しています。

このレポートは、管理されていない非構造化データがさまざまな場所に保存される「シャドーデータ」の急増が大きな課題となり、侵害のライフサイクルを長引かせ、コストを増加させていることを強調しています。同時に、GenAIの統合は新たな脆弱性をもたらし、侵害されたAIモデルが機密情報の意図しない露出を引き起こす可能性があります。個人データの侵害が全体のほぼ半数（46%）を占める中、企業は顧客データの保護を優先し、深刻な財務的ペナルティや消費者の信頼喪失を避ける必要があります。

Kiteworksは、これらの差し迫った問題に対処するための包括的なソリューションを提供し、組織が機密データを保護し、コンプライアンス要件を管理し、現代のサイバー脅威に関連するリスクを軽減するために必要なツールを提供します。Kiteworksの高度なセキュリティ機能と強化された仮想アプライアンスを活用することで、企業はデータ侵害の可能性を減少させ、ブランドの評判を守り、長期的な運用のレジリエンスを実現できます。

シャドーデータの急増と侵害コストへの影響

シャドーデータという概念は、特にデータ侵害においてシャドーデータの影響が大きいことから、今日のデジタル環境における重大な懸念事項として浮上しています。

シャドーデータとは何か？

シャドーデータとは、組織のネットワーク上のさまざまな場所に保存されている、管理されていない、また多くの場合追跡もされていないデータを指します。このデータは通常、正式なデータ管理ポリシーや監視の外に存在し、特に侵害に対して脆弱です。驚くべきことに、IBMは現在、データ侵害の3分の1（35%）がシャドーデータに関与していることを発見し、この問題が広く蔓延していることが明らかになっています。さらに、シャドーデータの窃盗は侵害コストを16%増加させることと関連しています。2024年のKiteworks機密コンテンツ通信プライバシーとコンプライアンスレポートは、この課題の深刻さを浮き彫りにし、57%の組織が外部コンテンツの送信と共有を追跡、制御、報告できないことを明らかにしています。この監視の欠如は、企業が知らないうちにデータが侵害される可能性を高めるため、重大なガバナンスリスクをもたらします。

シャドーデータ管理の課題

シャドーデータの管理は、その非構造化の性質とクラウドやオンプレミスシステムなどの複数の環境に存在するため、課題が多いです。シャドーデータの分散した性質は、セキュリティ、追跡、制御を困難にし、侵害のライフサイクルを延長させます。IMBレポートによると、シャドーデータを含むデータ侵害は特定と封じ込めに26.2%長くかかり、組織への影響を悪化させます。この事態の長期化は、侵害の財務的コストを増加させるだけでなく、規制上のペナルティや組織の評判へのダメージの可能性も高めます。

GenAIデータ侵害に関連するセキュリティとコンプライアンスのリスク

生成AI（GenAI）が産業を革新し続ける中、そのビジネスプロセスへの統合は、機会と課題の両方をもたらしています。さまざまな業界の組織が、顧客サービスの自動化から高度なデータ分析まで、さまざまなアプリケーションでGenAIを活用しています。しかし、この急速な採用には、特に機密データが関与する場合、重大なセキュリティとコンプライアンスのリスクが伴います。

ビジネスにおけるGenAIの利用拡大

GenAIはかつてない速さで受け入れられており、企業は効率を高め、革新を促進し、競争優位を得るためにますます依存しています。チャットボット、予測分析、コンテンツ生成を通じて、GenAIツールは日常業務に不可欠なものとなっています。しかし、これらのAIモデルの展開には、個人識別情報（PII）、企業の機密情報、さらには財務記録を含む大量の機密データの処理が伴うことが多いです。

この傾向のセキュリティへの影響は過小評価できません。Kiteworks 2024年機密コンテンツ通信プライバシーとコンプライアンスレポートによると、回答者の39%が、公共のGenAIツールの使用に関連するリスクとして機密データの漏洩の可能性を挙げています。この懸念は、GenAIモデルがさまざまな種類の攻撃やデータ露出に対して脆弱であることを考えると、十分に根拠があります。組織がAIをより深く業務に統合するにつれて、これらのシステムがデータ保護規制に準拠し、安全であることを保証する複雑さに対処する必要があります。

侵害されたGenAIデータに関連するリスク

侵害されたGenAIデータがもたらすリスクは多面的です。主な懸念の一つは、悪意のある行為者がAIのトレーニングプロセスに意図的に虚偽または誤解を招くデータを導入するデータポイズニングの可能性です。これにより、出力が歪み、意思決定が誤り、企業にとって潜在的に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。さらに、GenAIモデルは、敵対者がモデルを逆エンジニアリングして基礎となるデータや知的財産にアクセスするモデル抽出攻撃に対して脆弱です。

もう一つの重大なリスクは、AI駆動のアプリケーションを通じた機密データの意図しない露出です。たとえば、GenAIモデルが分類されていない、または適切に保護されていないデータでトレーニングされている場合、機密情報が漏洩または誤処理されるリスクが高まります。これは、データ侵害が厳しい規制上のペナルティや消費者の信頼喪失を引き起こす可能性がある医療や金融などの業界で特に懸念されます。

さらに、AIモデルがクラウド環境でますます展開されるにつれて、洗練されたサイバー攻撃の標的となります。攻撃者はクラウドインフラストラクチャの脆弱性を悪用したり、データ転送中にデータを傍受したりして、不正アクセスやデータ侵害を引き起こす可能性があります。これらのリスクを考慮すると、組織はGenAIがもたらす独自の課題に特化した強固なセキュリティ対策を実施することが不可欠です。

GenAIデータを保護するために必要なこと

GenAIデータを効果的に保護するためには、組織はAI技術に関連する特定の脆弱性に対処する包括的なデータセキュリティフレームワークを採用する必要があります。Kiteworksは、GenAIアプリケーションで使用される機密データを保護するためのツールを提供します。このフレームワークの重要な要素はAIガバナンスであり、AIモデルの開発、展開、使用を管理するためのポリシーとコントロールの実施を含みます。これには、AIモデルのトレーニングに使用されるデータがライフサイクル全体で適切に分類、暗号化、監視されていることを保証することが含まれます。Kiteworksは、AIデータパイプラインの厳格な監視を維持するためのツールを提供し、データ漏洩や不正アクセスのリスクを軽減します。

ガバナンスに加えて、コンプライアンスの保証はGenAIデータの保護において重要です。規制機関がAI技術をますます精査する中、組織はAIの展開が関連するデータ保護基準と規制に準拠していることを確認する必要があります。Kiteworksのコンプライアンス管理機能は、GDPR、CCPA、HIPAAなどの法律に準拠していることを文書化し、証明するために必要なツールを提供し、AI規制の複雑な状況をナビゲートするのに役立ちます。

最後に、リアルタイムの監視と脅威検出は、GenAIに関連するリスクを軽減するために不可欠です。Kiteworksは、AIデータに関連する潜在的なセキュリティインシデントを検出し、対応するための高度な監視機能を提供します。AIモデルの出力とデータフローを継続的に分析することで、企業は異常を特定し、データ侵害につながる前に脆弱性に対処することができます。

多発する個人データの漏洩に対処

個人データの侵害は、すべてのセクターの組織にとって重大な懸念事項となっており、全データ侵害の46%を占めています。これらの侵害は、顧客の個人識別情報（PII）の露出を伴うことが多く、財務的、法務、評判に対する深刻なリスクをもたらします。企業が第三者とますます関与し、デジタルエコシステムを拡大する中、個人データの侵害の発生率は増加し続けており、組織が機密情報を保護するために強固なセキュリティ対策を実施することが不可欠です。

侵害されたデータの種類: 2024年 vs. 2023年

個人データ侵害の蔓延

個人データの侵害がもたらす財務的および評判への影響は、企業にとって壊滅的なものとなり得ます。PIIが侵害されると、組織は重大な財務的ペナルティ、集団訴訟、消費者の信頼喪失に直面する可能性があります。2024年のKiteworks機密コンテンツ通信プライバシーとコンプライアンスレポートは、66%の組織が1,000以上の第三者と機密コンテンツを交換していることを強調しており、PII侵害のリスクをさらに高めています。データが外部の関係者と共有されるたびに、侵害の可能性が倍増し、厳格なデータ保護プロトコルの必要性を強調しています。

なぜ個人データ侵害は高コストなのか

個人データの侵害は、組織が経験する可能性のある最も損失額の大きいデータ侵害の一つです。侵害された個人データの1レコードあたりの高コストは、いくつかの要因によって引き起こされます。まず、PIIに関する規制環境は厳格であり、GDPR、HIPAA、および米国の州データプライバシー法のような法律が非準拠に対して重い罰金を課しています。これらの規制は、厳格なデータ保護対策を義務付けるだけでなく、侵害が発生した場合には影響を受けた個人や当局に通知することを要求しており、これはコストのかかるプロセスです。

規制上の罰金に加えて、個人データの侵害を受けた組織は、しばしば重大な訴訟費用を負担します。Kiteworksレポートによると、5,000以上の第三者と機密コンテンツを交換した回答者の半数が、昨年、年間500万ドル以上の訴訟費用を費やしました。これらの費用には、法的手数料、和解金、および訴訟に対する防御に関連する費用が含まれます。さらに、個人データの侵害によって引き起こされる評判の損害は、顧客が組織の情報保護能力に対する信頼を失う可能性があるため、ビジネスの損失につながる可能性があります。

高度なセキュリティとコンプライアンスによる個人データの保護

個人データの侵害に関連するリスクを軽減するために、組織は高度なセキュリティ対策を採用し、データ保護規制に準拠する必要があります。

暗号化とアクセス制御: 堅牢な暗号化とアクセス制御メカニズムにより、個人データが保存中および転送中の両方で確実に保護されます。データを暗号化することで、データが傍受または盗まれた場合でも不正アクセスを防ぐことができます。アクセス制御機能は、許可された個人のみが機密情報を閲覧または変更できるようにし、内部の脅威のリスクを軽減します。

コンプライアンス管理: Kiteworksを使用することで、組織はデータの使用を効果的に追跡し、GDPR、HIPAA、CCPAなどの個別の州データプライバシー規制を含むさまざまなデータ保護規制に準拠することができます。プラットフォームのコンプライアンス管理ツールは、データ処理活動の詳細な記録を維持するのに役立ち、監査やデータ侵害が発生した場合にコンプライアンスを証明しやすくします。

AI対応のインシデント対応: データ侵害が発生した場合、AI対応のインシデント対応は、迅速な特定と封じ込めに不可欠であり、組織への全体的な影響を大幅に最小化します。AIを活用することで、プラットフォームのインシデント対応機能は、組織が侵害を迅速に検出し、妥協の程度を正確に評価し、損害を軽減するための最も効果的な行動を実行することを可能にします。

リスクにさらされるデータの種類: 侵害の状況を理解する

IBMレポートは、侵害で最も頻繁に標的とされるデータの種類に関する貴重な知見を提供しています。これらのカテゴリーを理解することは、企業がデータ保護の取り組みを効果的に優先付ける上で極めて重要です。

顧客PII

顧客PIIは、侵害された記録の中で最も多く、全侵害の48%に関与しています（2023年の52%から減少）。このカテゴリーには、名前、メールアドレス、電話番号、その他の個人情報が含まれます。顧客のPIIを保護することは、アイデンティティの盗難、金融詐欺、組織の評判への深刻な損害を防ぐために極めて重要です。さらに、顧客PIIの喪失は、1レコードあたりのコストが最も高くなることが多く、データセキュリティの取り組みの重要な焦点となっています。

従業員PII

従業員のPIIは、侵害された記録の中で2番目に多く、37%のインシデントに関与しています（昨年の40%から減少）。このデータには、組織の従業員に関する個人情報が含まれます。従業員PIIを保護することは、法的および倫理的な義務であるだけでなく、組織内の信頼を維持し、従業員を標的とする内部詐欺やソーシャルエンジニアリング攻撃を防ぐためにも重要です。

知的財産

知的財産には、企業秘密、独自のアルゴリズム、革新的なデザインが含まれ、侵害の43%に関与しています（昨年の34%から増加）。これは、組織の競争優位性と将来の収益源に対する重大な脅威を表しています。その他の企業データ侵害も、21%から31%に増加しました。これらの増加は、企業のIPやその他の種類の秘密情報に対する悪意のある国家攻撃の増加と関連していると懸念されています。さらに、知的財産の喪失は、企業の市場地位と財務の健全性に長期的な影響を与える可能性があり、その保護は戦略的な必須事項です。

匿名化された顧客データ

その他の企業データ侵害も前年の21%から31%に増加しました。このデータは個人のプライバシーを保護することを意図していますが、匿名化解除技術が適用されるとリスクをもたらす可能性があります。組織は、顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠するために、強固な匿名化プロセスを確保し、このデータを識別可能な情報と同じレベルのセキュリティで扱う必要があります。

これらの異なるリスクにさらされるデータの種類を理解することで、組織はすべてのデータカテゴリーにわたって包括的な保護を提供するためにセキュリティ戦略を調整することができます。各データタイプに対して強力な暗号化、アクセス制御、監視システムを実装することは、絶えず進化する脅威の状況に対するレジリエントな防御を構築する上で不可欠です。

侵害されたデータレコードあたりのコスト

包括的なデータセキュリティ戦略の重要性

サイバー脅威がますます巧妙化する時代において、包括的なデータセキュリティ戦略はもはや単なるオプションではなく、機密情報を保護し、組織のレジリエンスを確保するために不可欠です。これらの進化するリスクに効果的に対抗するために、企業はデータセキュリティフレームワークのあらゆる側面に対応する多層的なアプローチを採用する必要があります。この戦略は、即時の脅威から保護するだけでなく、侵害が発生した場合に迅速かつ効果的に対応するための体制を整えることも目的としています。

データ侵害コストレポートからの教訓

IBMの2024年データ侵害コストレポートは、積極的なデータセキュリティ対策の必要性を強調するいくつかの重要な発見を提供しています。最も衝撃的な発見の一つは、データ侵害のコストが増加しており、平均コストが過去の年を上回っていることです。このレポートはまた、AIと自動化がこれらのコストを削減する上で果たす重要な役割を強調しています。AI駆動のセキュリティツールを活用する組織は、侵害をより迅速に特定し、封じ込める傾向があり、財務的および運用上の影響を大幅に低減します。

AIと自動化は、侵害の検出を迅速化するだけでなく、対応時間を改善し、組織が損害をより効果的に軽減できるようにします。このレポートは、これらの高度な技術を持たない企業が、侵害のライフサイクルが長くなり、関連するコストが高くなるという大きな不利を抱えていることを明らかにしています。これらの発見は、企業が資産を保護し、脆弱性を減少させるために、AIと自動化をデータセキュリティ戦略に統合する緊急性を強調しています。

Kiteworksを使用したベストプラクティスの実施

これらの課題に対処するために、Kiteworksは、組織の運用のあらゆる側面でデータセキュリティを強化するために設計された包括的なツールセットを提供します。

強化された統合セキュリティ: Kiteworksは、さまざまな高度なセキュリティソリューションを強化された仮想アプライアンスに統合した堅牢なプラットフォームを提供します。この統合により、組織はデータセキュリティのすべての側面を一元的に管理し、可視性と制御を向上させることができます。暗号化、アクセス制御、脅威検出のためのツールを提供することで、Kiteworksは機密データがライフサイクルのあらゆる段階で確実に保護されるようにします。

コンプライアンスの証明: Kiteworksは、高度なガバナンスと制御機能を備えた機密性の高いコンテンツ通信管理のための安全なプラットフォームを提供することで、企業がコンプライアンスを証明することを可能にします。プラットフォームは、内部または外部のすべてのデータ転送が完全に暗号化され、追跡されることを保証し、規制要件を満たすための詳細な監査ログと報告機能を提供します。さらに、機密情報の管理を一元化することで、Kiteworksは組織がリスクを軽減し、監査や評価の際に自信を持ってコンプライアンスを証明するのに役立ちます。

継続的な改善: 絶え間なく進化する脅威に直面する中、現状維持のセキュリティ対策では十分ではありません。Kiteworksは、セキュリティプロトコルとツールを継続的に更新することで、これらの脅威に先んじることを支援します。この継続的な改善への取り組みにより、企業は常に新たなサイバー脅威に対する最新の防御を備えていることが保証されます。プラットフォームの機能を定期的に強化することで、Kiteworksは企業が機密データをより効果的に保護し、新たな課題に対応することを可能にします。

結論: なぜ強固なデータセキュリティが不可欠なのか

サイバー脅威の状況はますます複雑で危険になっており、強固なデータセキュリティソリューションは、あらゆる規模の企業にとって絶対に必要です。データ侵害に関連するコストの高騰、シャドーデータ、GenAI、個人情報を伴うインシデントの頻度増加により、企業がセキュリティ対策を強化する必要性がますます高まっています。

これらの増大する脅威を考慮すると、企業は機密データを保護するために積極的な措置を講じることが不可欠です。Kiteworksのような包括的なセキュリティプラットフォームへの投資は、戦略的な選択であるだけでなく、データ侵害のリスクを大幅に減少させる重要な行動です。Kiteworksは、非構造化データの保護、コンプライアンスの管理、AIを活用したインシデント対応の強化など、現代のサイバーセキュリティの多面的な課題に対処するために設計された高度なツールセットを提供します。

データセキュリティに対する積極的なアプローチを採用することで、組織は資産を保護し、規制コンプライアンスを維持し、ますますデジタル化する世界での評判を守ることができます。次の侵害が発生する前に行動を起こす時が来ています。適切なソリューションを導入することで、企業は今日のサイバーセキュリティの複雑な状況を自信を持って乗り越え、長期的な成功とレジリエンスを確保することができます。