シマンテック、知的財産検出など重点の「Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１」を発表

シマンテック、企業の最も貴重な情報の検出と保護を簡単に

Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１の
新しいＶｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ベクトル機械学習）テクノロジにより、増大する知的財産の脅威に対応


　株式会社シマンテック（本社：東京都港区赤坂、代表取締役社長：河村　浩明、以下シマンテック）は本日、企業の最も貴重な情報である知的財産の検出と保護の簡素化に重点を置いたＳｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１を発表しました。

　Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１は、市場をリードするシマンテックのデータセキュリティスイートの新しいメジャーリリースであり、Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ベクトル機械学習）機能が装備される予定です。（同機能の日本語対応は今後検討の予定です。）Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇとは、見つけ出すのが難しい知的財産を簡単に検出できるように設計された、市場で初めての技術です。さらに、Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１では、Ｄａｔａ　Ｉｎｓｉｇｈｔの新しい拡張機能やエンドポイントでのセキュリティ対策の強化により、情報漏えい対策プロセスの効率と効果が向上します。


＜増えるデータ、高まるリスク＞
　非構造化データは、１年間に６０％　を超える割合で増大しており、管理や保護がますます難しくなっています。また、企業の最も貴重な情報である知的財産が、膨大な機密性の低い非構造化ドキュメントの中に埋没してしまうことも少なくありません。非構造化データのストレージは他のデータリポジトリよりもセキュリティが低いことが多いため、内的脅威と外的脅威のいずれからもデータが漏えいしやすくなっています。Ｈｙｄｒａｑなどの標的型攻撃や、世間を騒がせている機密書類の紛失が繰り返されている現状が証明しているように、知的財産が漏えいする可能性は以前よりも増しています。


＜ベクトル機械学習による簡単に識別＞
　企業では、機密性の高いドキュメントを保護する対策を取る前に、そのドキュメントがどれなのかを識別する必要があります。データの漏えいを防止するために、フィンガープリント手法と情報を記述する手法の２種類の検出テクノロジを利用していました。フィンガープリント手法では、保護する必要があるドキュメントを全て収集し、固有のフィンガープリントを各ファイルに割り当てる必要があります。一方の情報を記述する手法では、通常利用される表現とキーワードのリストを作成して、機密性の高いドキュメントを識別しなければなりません。フィンガープリント手法は、データを広く分散している組織にとっては導入が難しい場合があります。
　また、情報を記述する手法はポリシーの作成に時間がかかるうえ、フィンガープリント手法よりも厳密ではありません。

　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇは、これまでの検出技術の課題を克服できるように設計されたシマンテックの新技術です。Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇは、サンプルのドキュメントを使って学習することで、定義した特徴を認識し、機密データと非機密データの微妙な相違を識別できます。これにより、キーワードを使ってポリシーを作成したり、新しいドキュメントの作成時にフィンガープリントを適用したりする必要がなくなります。Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇでは、一連のサンプルドキュメントがあれば、正確なポリシーを作成できます。また、システムに対して検出するサンプルと検出しないサンプルをフィードバックすると、時間の経過とともにポリシーの正確性が向上します。

＜Ｄａｔａ　Ｉｎｓｉｇｈｔ　拡張機能による機密ファイルへの対処の簡素化＞
　Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１では、Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｉｎｓｉｇｈｔの拡張機能が導入される予定です。これは、大きなリスクにさらされているデータの所在を特定し、そのデータの所有者に自動的に通知することによって、機密ファイルの対処を簡素化します。新しいリスクスコア機能により、フォルダへのアクセスだけでなく、格納されているデータ量と機密レベルに基づいて、対処の優先度がフォルダに設定されます。また、新しいデータ所有者への通知機能により、共有ストレージでリスクにさらされているデータの所有者に電子メールで自動的に警告を送信できます。これにより、データのセキュリティ意識の向上とセキュリティ保護を簡単に実現できるため、組織のデータ保護計画の有効性が向上します。


＜エンドポイントでの保護の強化＞
　Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１では、強固なデータセキュリティ態勢を維持しつつ、様々なアプリケーションやストレージデバイスを使用できる柔軟性を組織にもたらすように設計された機能を含め、エンドポイントの拡張機能がいくつか実装される予定です。アプリケーションファイルアクセス制御により、ｉＴｕｎｅｓ、Ｓｋｙｐｅ、ＷｅｂＥｘなど、社員自身が導入したアプリケーションを利用しても、機密性の高いデータが漏えいすることはありません。また、デバイスの信頼機能により、会社から支給されたデバイスや追跡（トラック）が可能なデバイスなど、承認したデバイスのみに機密性の高いデータをコピーできるようにしながら、様々なストレージデバイスを使用できるようになります。
　更に、このリリースの新機能であるＥｎｄｐｏｉｎｔ　ＦｌｅｘＲｅｓｐｏｎｓｅにより、暗号化やＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ｒｉｇｈｔｓ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＥＲＭ）などの他のシマンテックソリューションや他社製ソリューションを統合して、エンドポイントでのデータ保護を顧客が簡単に拡張できるようになる予定です。


＜各社及びシマンテックからのコメント＞
　「Ｃｏｎｔｉｎｅｎｔａｌ　Ａｉｒｌｉｎｅｓでは、Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１のリスクスコア機能とデータ所有者推察および通知機能に特に関心を持っています。
　この機能があれば、機密データを特定してセキュリティを保護するのに必要な時間を短縮できるでしょう。私たちは、機密性の高いデータの保護に社員を関与させる力こそが成功の鍵であり、シマンテックのソリューションがこの目標の達成に役立つことに気付きました。機密性の高いインフォメーションストアの状態と健全性を自動的に監視できれば、費用対効果が著しく向上するでしょう」　−　米国大手航空会社Ｃｏｎｔｉｎｅｎｔａｌ　Ａｉｒｌｉｎｅｓ社、情報セキュリティ部門シニアマネージャ　シンシア・ソアレス（Ｃｙｎｔｈｉａ　Ｓｏａｒｅｓ）氏

　「シマンテックのベクトル機械学習テクノロジは、新規に作成される機密性の高いデータの内容を機械学習機能によって判断して処理するので、組織が非構造化データを保護する能力が飛躍的に向上するでしょう。このテクノロジは、組織が知的財産を簡単に定義および検出し、究極的な保護を実行できるように設計されているのです」−　米国調査会社Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ｓｔｒａｔｅｇｙ　Ｇｒｏｕｐ　社、主任アナリスト　ジョン・オルツィク（Ｊｏｎ　Ｏｌｔｓｉｋ）氏

　「Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１は、情報セキュリティ担当者が組織の最高機密情報を更に効率的かつ効果的に保護できるようにすることに重点を置いています。知的財産の検出精度の向上とリスクベースでのアクションの優先付けが有効な情報保護プログラムの基本的な要素であるという顧客の声が我々に届いています。当社のＶｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　ＬｅａｒｎｉｎｇとＤａｔａ　Ｉｎｓｉｇｈｔ拡張機能は、正にこのようなニーズに対応しています」　−　シマンテック・コーポレーション、プロダクトマネジメント担当シニアディレクター、アーロン・オーブレヒト（Ａａｒｏｎ　Ａｕｂｒｅｃｈｔ）

＜提供時期＞
　Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ　１１は２０１１年の前半に提供する予定です。
　（Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ（ベクトル機械学習）機能の日本語化対応は今後検討の予定です。）


　Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｄａｔａ　Ｌｏｓｓ　Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎは、保存場所や使用場所に左右されずに、機密データを検出、監視、保護、管理する、コンテンツ認識型の定評のあるソリューションです。データ侵害のリスクをある程度まで低減し、規制へのコンプライアンスを実証できる他、顧客のプライバシ、ブランドの資産価値、知的財産を保護することができます。


＜シマンテックについて＞
　シマンテックは、企業及び個人の情報を守り、管理を実現する為のセキュリティ、ストレージ及びシステム管理ソリューションを提供する世界的リーダーです。
　シマンテックのソフトウェア及びサービスは、更なるリスクからより多くのポイントを保護し、より完全、かつ効率的に、情報がどこであろうと、使用または保存されている場所で安心を提供します。
　詳細はhttp://www.symantec.com/jpをご覧ください。

＊Ｓｙｍａｎｔｅｃ社の名称、ロゴは、米国Ｓｙｍａｎｔｅｃ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの米国内及びその他の国における登録商標または商標です。
＊その他製品名などはそれぞれ各社の登録商標または商標です。