データは、私たちの周りのあらゆる場所で、かつてないほど重要になっています。しかし、質の高いデータを持っていると思っていても、データの完全性は整合性ているでしょうか？
データ整合性とは、データの保存方法、収集方法、使用方法に関わらず、常にデータの正確性、信頼性、一貫性があるを維持するための取り組みを指します。サイバーセキュリティの整合性に影響を与える変数は数多く存在し、データ量は常に増加しているため、円滑な事業運営にとってデータ整合性の重要性は、今後数ヶ月、数年にわたってますます高まっていくでしょう。
では、これは実際にはどのように機能するのでしょうか？そして、データ整合性を最大限に高めるにはどうすれば良いのでしょうか？この記事では、データ整合性のメリット、リスク、そして長期的な維持方法について考察します。
データ整合性はどのように機能するのでしょうか？
実際には、データ整合性は定義データベースを使用することで維持されており、データベースには様々な対策と安全対策が施されています。これらの対策は、データの種類や用途に応じて、さまざまなソリューションによって実装および実施されます。これには、サプライチェーン管理（SCM）、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）、顧客関係管理（CRM）などのシステムが含まれます。
データの潜在能力を最大限に引き出すには、2種類のデータ整合性を区別することが重要です。
物理的な整合性
物理的整合性とは、データの保存時および取得時にデータの完全性と正確性を維持し、あらゆる具体的な危険からデータを保護することを指します。これには、サーバーやハードドライブの劣化、データの地理的なGPS 追跡に影響を及ぼす自然災害、停電、ハッカーによる定義データベース機能の妨害などが含まれます。
論理的整合性
論理的整合性は、データが使用時に変更されないようにする、より目に見えない側面をカバーします。これには、データの重複を防ぐエンティティ整合性、正確性を保証するドメイン整合性、適切なストレージと使用を保証する参照整合性、およびデータが適切に、意図された目的で使用されるようにルールと制限が適用されるユーザー定義の整合性が含まれます。
データ整合性の利点は何ですか ?
データの完全性がなければ、次のような考えられるほぼすべてのデータ使用ケースでデータの価値を最大限に実現することはできません。
製品/サービスの品質
データの完全性があれば、エンドユーザーと顧客は、金融アプリで財務諸表にアクセスする場合でも、ファッション小売店で購入服のパーソナライズされた推奨事項を受け取る場合でも、期待するサービスを受け取ることができます。これらすべてが、組織自体とデータを適切に処理する能力の両方に対する顧客の信頼と自信を最大限に高めるために不可欠です。比較検討して競合他社に切り替えるがこれまでになく容易になった時代に、これは最終的な利益またはアプリケーション全体の成功に大きな違いをもたらす可能性があります。
ユーザーの安全性とプライバシー
医療機関が扱う患者記録や銀行が保管・処理する金融データなど、多くの種類のデータは極めて機密性が高いものです。さらに、人々はデータの保護と利用についてこれまで以上に意識が高く、企業や組織が情報を安全に保つことを期待しています。データの正確性と一貫性があるを保つデータ整合性対策により、重要な安全性が確保されます。
間違いやエラーの減少
データ整合性の問題は、単純な人的エラーによって生じることがよくあります。これらには、データベースへの情報の誤入力、不正確な情報の入力、既存のデータの複製、合意されたデータ プロトコルや手順に違反した作業などが含まれます。これは、経験不足、注意不足、または単なる事故による場合もありますが、これらはすべて、データ整合性によって発生源から根絶できるエラーです。
スムーズな運用ワークフロー
データの整合性が確保されていないと、ビジネスプロセスは本来あるべきほど迅速かつスムーズに実行されません。さらに、問題の解決には時間、費用、労力がかかり、さらなる混乱につながる可能性があります。そのため、データの整合性を確保するための積極的な対策を講じることは、あらゆる業務をシームレスに継続する上で大きな効果を発揮します。
規制へのコンプライアンス強化
金融やヘルスケアなど、多くの業界では、データの収集、保管、取り扱いに関して厳格な法的要件が定められています。これは、EUの全般データ保護規則（GDPR）などのより広範な規則を考慮する前の話です。データ整合性は、組織がこれらの要件を満たし、規制当局、監査人、その他の利害関係者に対して整合性と透明性を示すことを容易にし、組織の評価をさらに高めるのに役立ちます。
データ整合性とデータ品質の違いは何でしょうか？
データ整合性とデータ品質はよくある誤解であり、この2つは密接に関連しているため、区別することが重要です。データ整合性自体は、データのライフサイクル全体にわたるデータの正確性と一貫性、および不正な変更なしに元の状態を維持することを指します。一方、データ品質は、正確性、完全性、アクセス性などが、データの本来の目的にどのように役立つかに関するものです。
データ整合性に関する最大のリスクは何でしょうか？
収集、ストレージ、転送の全体にわたって、データの紛失、盗難、破損、または変更など、データ整合性がセキュリティ上の問題があるれるリスクが常に存在します。注意すべき主なリスクは次のとおりです。
ヒューマンエラー
前述のように、人為的エラーはデータの整合性をセキュリティ上の問題がある可能性があります。さらに、人がミスを犯したことに気づかなかったり、報復や職を恐れて報告しなかったりすると、これらの無害なミスが長期間にわたって広範囲に及ぶ結果をもたらす可能性があります。
サイバー攻撃
サイバー犯罪のリスクは常に高まっており、定義データベースを標的とした攻撃は、その中の情報を押収、妨害、または破壊する目的で、かつてないほど巧妙化しています。攻撃が成功した場合の影響は、運用上（データが利用できなくなるか破損する場合）、評判上（侵害に関する情報が公開される場合）、および財務上（組織がデータに対して身代金を要求される場合、および/または妨害の結果ビジネスが失われる場合）です。
データ転送の問題
データは、ある場所から別の場所に転送されるときに破損する可能性があり、これはデータベースの場所間でよく発生します。つまり、データが宛先テーブルにはあるがソーステーブルにはない場合です。これらのインシデントが発生すると、損害が甚大になる場合が多く、修正に時間がかかることがあります。
ハードウェアの故障
前述の点と同様に、ハードウェアが正常に動作しなくなると、データが破損したりアクセスできなくなったりする可能性があります。これは、老朽化したデバイスが要求されるワークロードに対応できなくなることで発生する可能性があります。
データの冗長性
データベース内で不要になったデータは、単に邪魔になり、データ管理に関わるプロセスを複雑化させるだけです。さらに、分析を行う際にそのデータをアカウントすると、結果に不正確な点が生じ、関連するすべてのデータの整合性が根本的に損なわれる可能性があります。
不適切なデータベース設計
データの整合性を維持し、意図せずエラーや不一致が発生するリスクを軽減するには、定義データベースを適切に構造化することが不可欠です。データベース設計は当初は目的に適合しているかもしれませんが、データ量が増加し、新しい情報が統合されるにつれて、必ずしもそうとは限りません。
データ整合性を確保する方法
データの整合性を今後何年にもわたって維持するために、実践的かつ技術的な手順がいくつかあります。どれも単独では万能な解決策ではありませんが、すべてを組み合わせることで大きな効果が得られます。
バックアップ
定期的なデータのバックアップは、セキュリティのベストプラクティス全般において基本的な要素です。特に、データの整合性を確保する上では、予期せぬ事態によるデータの永久的な損失リスクを最小限に抑えられるため、特に重要です。データのバックアップ頻度が高いほど、リスクレベルは低くなります。また、組織は最新のバックアップデータに切り替えるため、ランサムウェア攻撃の影響を軽減するのにも役立ちます。
暗号化とアクセスコントロール
必要のないデータへのアクセスは許されません。そのため、データの暗号化を維持し、アクセス制御を強化することは、データの整合性を維持する上で極めて重要です。良い解決策として、「ゼロトラスト」アプローチが挙げられます。これは、ユーザーが資格情報によって不正アクセスを証明しない限り、すべてのアクセスを不正と見なすものです。これにより、悪意のある人物がユーザーになりすまし、システムに侵入し、悪意のある目的でデータにアクセスするリスクを最小限に抑えることができます。
検証と妥当性確認
データの検証と妥当性確認は、特にデータが未知のソースから取得された場合、またはデータの正確性に関してこれまで信頼性が実証されていないソースから取得された場合、データの正確性を確保するために不可欠です。妥当性確認は、データが入力された時点で事前に定義された基準を満たしていることを確認するものであり、検証プロセスは、基準やデータの使用事例が変更された場合も含め、データが長期的にその基準を満たし続けることを保証します。
重複排除
重複データの削除は、運用上の観点から重要なだけでなく、重要なセキュリティ プロセスでもあります。安全性の高い定義データベース内の情報が、ドキュメント、スプレッドシート、電子メールなど、安全でない場所に重複して存在することがよくあります。安全でないバージョンを削除することで、機密データを組織のセキュリティ対策の範囲内に留めることができます。
トレーニングと教育
優れたサイバーセキュリティは人から始まります。大量のデータを日常的に扱う人は、データの整合性を維持するために何をすべきかを知っておく必要があります。定期的なサイバーセキュリティトレーニングを受けることで、彼らは最新の情報を把握し、データ整合性の問題の一般的な原因を理解するのに役立ち、ベスト プラクティスとデータ整合性プロトコルのフレームワークを確立するのに役立ちます。
定期的な監査
データ整合性の問題が発生した場合は、迅速に原因を突き止めることで、影響を最小限に抑え、再発防止に大きく貢献できます。高レポート手順と適切な監査証跡を用意しておけば、影響を受けたデータのステップをたどるのが迅速かつ容易になります。これにより、セキュリティチームはインシデントの発生場所、発生時期、発生方法、発生理由、そして発生者を特定できるようになります。
強力なセキュリティソリューション
上記のすべては、マルウェアや不正アクセスなどの問題が発生した場合に即座に対応できる、最新かつ最も堅牢なセキュリティソリューションと組み合わせる必要があります。Kaspersky カスペルスキー for Endpointは、不正アクセスを防止し、マルウェアから防御し、エンドポイントとストレージシステム全体のデータ整合性を確保するように設計されています。
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