Google Cloud DLP：製品概要と料金

1998年9月4日に設立されたGoogle LLCは、クラウドコンピューティング、検索エンジン、ハードウェア、ソフトウェア、広告技術を専門とする多国籍テクノロジー企業です。GoogleはAlphabet Inc.最大の子会社です。

データ損失防止（DLP）テクノロジーのソリューションは、クラウドが存在しなかった時代に登場しました。そのため、DLPソリューションの主眼は、データを検知またはブロックすることで組織のネットワーク境界を保護することにありました。

データ損失防止テクノロジーとは？

DLPテクノロジーは、データ損失につながる攻撃などの事象を組織が監視、識別、阻止するのに役立ちます。DLPソリューションは、クラウドの利用拡大を踏まえ、現代の世界に合わせて進化してきました。現在、DLPはプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスのユースケースで最も効果を発揮します。

Google Cloud DLPは、今日のデータに関する課題に対応するクラウドネイティブなDLPです。クラウドストレージ内にある組織の最も機密性の高いデータの検出、分類、保護を支援するフルマネージドサービスを提供します。また、組織のデータを可視化し、そのデータが脆弱になるリスクを軽減します。

Google Cloud DLPの主な機能

データウェアハウス内の機密データを自動検出

Cloud DLPでは、組織全体のBigQueryテーブルと列を特性化することで、機密データを検出できます。また、個別のプロジェクトや特定の組織フォルダを選択することも可能です。ユーザーはCloud ConsoleのUIで直接設定するだけで済みます。テーブルと列のプロファイルを利用すれば、プライバシーおよびセキュリティ対策の方針策定に役立てられます。

Cloud DLPはどこからでも利用可能

ユーザーがクラウド上にいるかどうかにかかわらず、Cloud DLPを使えばデータのスキャン、検出、整理、レポート作成が可能です。機密データのスキャンと整理を標準でサポートしているため、Cloud DLPはどこからでも利用できます。Cloud DLPはDatastoreとBigQueryに加え、ストリーミングコンテンツAPIにも対応しており、より多くのデータソース、アプリケーション、ワークロードを利用できます。

データの自動マスキング

Cloud DLPには、機密データの分類、マスキング、トークン化、変換を行うツールが用意されており、ユーザーが収集、保存し、分析情報を抽出するデータの管理を改善できます。Cloud DLPは構造化データと非構造化データの両方に対応しています。機密性の高い識別子を保護しながら、データの結合、AI、分析における有用性を維持することも可能です。

構造化データの再識別リスクを算出

再識別リスクとは、一見匿名または仮名化されたデータセットが匿名化を解除され、ユーザーの身元が明らかになる可能性のことです。データのプライバシーリスクと保護をより深く理解できるよう、Cloud DLPは準識別子などの属性を把握し、k-匿名性をはじめとする統計的特性を測定します。

サーバーレス

Google Cloud DLPを使えば、ハードウェアや仮想マシンの管理、スケーリングに煩わされることはありません。Cloud DLPはサーバーレスのため、最初からスケーリングに対応できます。データ量にかかわらず、Cloud DLPが自動的にスケールします。

従量課金モデル

Cloud DLPでは、従量課金モデルの柔軟な料金体系を利用できます。顧客に配慮した料金設定により、需要を見越した支払いを避けられます。サブスクリプションやデバイス単位ではなく、処理したデータ量に応じて課金されます。

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ユースケース

機密データを自動的に検出・管理

組織全体のデータを把握・管理することで、組織のデータを継続的に可視化できます。これにより、意思決定の質が向上し、データリスクを維持・低減するとともに、コンプライアンスを確実に維持できます。Cloud DLPはこのプロセスを自動的に実行し、管理すべきオーバーヘッドやジョブなしでデータプロファイリングを設定できるため、他の業務に集中できます。

企業全体でのデータ分類

データ保護担当者は現在、増え続けるデータ量への対応に追われています。こうしたデータは安全に、かつ適切に扱う必要があります。データ保護担当者が数十万件のファイルを手作業で隔離、保護、分類しようとすれば、煩雑なだけでなく時間もかかります。Cloud DLPを使えば、データを分類して、適切な管理、ガバナンス、コンプライアンス基準の維持に必要な情報を得られます。

Cloud DLPでは、ファイルを隔離場所にアップロードすると、分類結果に基づいてCloud DLPがファイルを自動的に分類し、正しい場所へ移動できます。

構造化・非構造化ワークロードの機密データを保護

Cloud DLPは、クラウドへの移行に伴ってより多くのワークロードを利用可能にし、機密データを容易に保護できるようにします。仮名化などの再識別防止技術により、データの有用性を維持できます。また、生の機密識別子を隠すことで、データを扱うリスクも軽減できます。

Cloud DLPのジョブトリガー機能を使えば、データの検査スキャンをスケジュールできます。ジョブとは、Cloud DLPがコンテンツをスキャンして機密データを探し、再識別リスクを算出する処理です。そのため、定義した基準に従ってデータを検査する検査ジョブを実行できます。また、匿名化解除されたデータを調べ、再識別リスクの指標を生成するリスク分析ジョブも実行できます。ジョブトリガー機能により、検査ジョブとリスク分析ジョブの作成・実行を自動化できます。

料金

Cloud DLPでは、検査、変換、データプロファイリングの各機能の利用に対して料金が発生します。

ストレージ検査ジョブの料金

料金は、1か月あたりに検査したバイト数に基づきます。

コンテンツ検査方式の料金

この方式も、期間中に検査したバイト数に基づいて課金されます。

コンテンツ変換方式の料金

コンテンツ変換は、期間中に変換したバイト数に基づいて課金されます。

データプロファイリングの料金

データプロファイリングサービスの料金体系は以下のとおりです。

たとえば、10GBのBigQueryテーブルのプロファイリング料金は$0.30です。スキャン設定が有効なままであれば、Cloud DLPは1か月を通じて毎日新しいテーブルのプロファイリングを行います。その後の月にデータが追加または削除された場合にのみ、テーブルの再プロファイリングが実行されます。

リスク分析

リスク分析ジョブはBigQueryリソース上で実行されます。そのため、BigQueryの使用量として計上され、Cloud DLPがリスク分析の追加料金を請求することはありません。

コストの管理

Cloud DLPがスキャンする情報量が増えると、コストが非常に高くなる可能性があります。過大なコストを防ぐため、ユーザーは次の対策を講じられます。

• サンプリングを利用して検査するバイト数を制限する。Cloud DLPはデータセット全体ではなく、ごく一部だけをスキャンできるため、データセット全体のスキャンで発生する可能性のあるコストを回避できます。
• 増分スキャンを実行する。直近の検査以降に変更されたデータだけをCloud DLPでスキャンできます。
• スキャン対象を関連ファイルだけに限定する。スキャン時に含めるファイルや除外するファイルを指定できます。これにより、機密情報を含むファイルを対象にし、機密コンテンツを含まないファイルを除外できます。
• Googleの料金計算ツールを利用する。スキャンするデータの種類と量に基づいて予想コストの見積もりを得るには、Google Cloud Pricing Calculatorを利用できます。

Google Cloud DLPの概要

テクノロジーの急速な進化に加え、データをめぐる課題や脅威が増大する中、企業データのセキュリティ確保がこれまで以上に重要になっています。Google Cloud DLPは、今日のデータに関する課題に対応する、強力でありながら使いやすいクラウドネイティブソリューションを提供します。

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