データ漏えいは、内部から発生する独特でより巧妙なサイバー脅威の一形態です。しばしば気づかれず、サイバーセキュリティ責任者の目の届かないところで進行し、悪意ある脅威の基盤を築く可能性があります。
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本質的に、データ漏えいとは、機密データが意図せず許可されていない環境にさらされることを指します。その原因は多岐にわたります。プラットフォームに脆弱性を残すシステムエラー、脆弱なサイバーセキュリティインフラ、あるいは間違った相手へのメール送信といった典型的な人為的ミスなどです。
ニュースになるような計画的な攻撃ではなく、単純な事故が原因であるため、データ漏えいは企業に見過ごされがちです。しかし、データ漏えいの頻度と被害は増加傾向にあります。特に、AIやデジタル共同作業プラットフォームといった新技術の台頭に伴い、サイバーセキュリティ研修のペースを合わせることが困難な状況下で、企業のセキュリティリーダーの66％が今後1年間で増加を予想しています。
データ侵害とデータ漏えいの違い
データ侵害とデータ漏えいは、どちらも組織からのデータの望ましくない流出を伴います。しかし、これらの脅威が発生する経緯によって、この2つの意味は異なります。
データ侵害は悪意ある攻撃から始まります。単独のハッカーによるものであれ、サイバー犯罪グループによるものであれ、権限のない第三者が組織内のデータにアクセスすることを意味します。サイバー攻撃者は、不正プログラム、フィッシング、システムの脆弱性の悪用など、多数の戦略を通じてこのデータに到達します。しかし、どのような戦略であれ、データ侵害は意図的なものです。
一方、データ漏えいはより微細で内部的なものであり、単純なミスの過失によるものです。それは、間違ったチームとファイルを共有してしまうなど、誰かが知らずにドアを開けたままにしているような場合に起こります。ニュースになる頻度は低いかもしれませんが、流出はより頻繁に発生し、防ぐのも容易です。
これらの脅威の発生源は異なりますが、データ漏えいは依然としてデータ侵害の主な原因となっています。実際、2024年のデータ侵害の95%に「人為的ミス（ヒューマンエラー）」が寄与しています。
データ漏えいの原因とは？
ほとんどのデータ侵害は高度なハッキングから生じるわけではなく、日常的なエラーによって引き起こされることがよくあります。以下は、問題が発生しやすい傾向にある箇所です。
- クラウドストレージの設定ミス：AWSやAzureバケットなどのクラウドストレージが、誰でもアクセスできるように公開されたままになっている場合があります。
- コードを保護していない：開発者が誤ってプライベートリポジトリを、それと気づかずに公開されているGitHubにプッシュしてしまうことがあります。
- 間違った相手へのメール送信：機密情報を意図しない受信者に送信してしまう、典型的な人為的ミス（ヒューマンエラー）のケースです。
- 安全でないフォルダへのファイルアップロード：適切なアクセス制限なしに保存または共有されたファイルは、容易に発見されたり悪用されたりする可能性があります。
- 脆弱な、または使いまわされたパスワードの使用：古いパスワードの使いまわしや多要素認証のスキップなど、不十分なパスワード管理は、依然として頻繁に発生し、コストのかかるミスです。
- 許可されていないアプリやシャドーITツールの利用：従業員が非公式のソフトウェアを使用することでセキュリティポリシーを回避し、リスクへの露出（エクスポージャ）を高める可能性があります。
これらの原因は、ツール、サイバーセキュリティ教育、ガバナンスを適切に組み合わせることで防ぐことができます。
データ漏えいによる法的および財務的な影響
GDPRのような枠組みの下では、組織はデータ漏えいを迅速に報告しなければならず、以下の責任を負う可能性があります。
- 規制当局による罰金
- データ漏えいに対する損害賠償請求
- 長期的な社会的信用の低下
コンプライアンス上の義務に加え、データ漏えいは、さらされたデータの種類、アクセス可能な期間、影響の規模に応じて、より広範な財務的影響をもたらす可能性があります。機密データを間違った受信者に送信したり、クラウドストレージの設定ミスといった意図しないインシデントであっても、長期的なコストを伴う可能性があります。
適切な文書化、迅速な対応、およびデータ漏えい防止戦略は、責任の軽減に役立ちます。
データ漏えいの種類
データ漏えいは必ずしも同じ形を取るわけではありません。漏えいしたデータの種類や不正な取り扱い方法に基づいて、明確なカテゴリーに分類されます。以下に最も一般的な種類をいくつか紹介します
- 偶発的な開示：これは、ファイル、ドキュメント、リンクなどの内部データが意図せず組織外に共有された場合に発生します。間違った受信者に送信された場合でも、公にアクセス可能になった場合でも、結果として機密コンテンツが意図せずさらされることになります。
- クラウドの設定ミス：これは、不適切なアクセス設定の結果としてクラウド環境に保存されたデータがさらされ、ストレージバケット内のファイルが公にアクセス可能になってしまう状態です。
- クレデンシャル（認証情報）の露出：IDやパスワードなどのログイン情報の流出を伴うクレデンシャルの露出は、データ漏えいの典型的な例の一つです。これらが一度流出すると、多くの場合ダークウェブや侵害リポジトリに行き着き、攻撃者にシステムへの直接的な侵入経路を与えてしまいます。
- コードベース内のハードコードされたシークレット：この流出タイプは、APIキー、SSHクレデンシャル、または環境変数が公開リポジトリやCI/CDワークフローに埋め込まれることを含みます。コミット履歴におけるわずかな期間の露出であっても、脅威アクターが悪用するには十分な場合があります。
- デバイスの紛失または盗難：暗号化されていないデータを含むスマートフォン、パソコン、またはリムーバブルドライブが行方不明になった場合、意図にかかわらず、そのデータが他者にとってアクセス可能になった瞬間に流出が発生します。
- 機械学習データの流出：機密情報は、意図せず機械学習のトレーニングデータセットに含まれてしまうことがあります。これらのデータセットが再利用、共有、またはさらされた場合、埋め込まれたプライベートデータも同様に、時には誰も気づかないうちにさらされてしまいます。
データ漏えいを防ぐ方法
効果的なデータ漏えい防止戦略は、技術的な管理と文化的な意識を融合させる必要があります。
主な防止策には以下が含まれます。
- DLP（Data Loss Prevention）ソリューションをエンドポイント、サーバ、クラウドプラットフォーム全体に展開する
- 保存中および転送中の機密データを暗号化する
- IAM（Identity and Access Management）ポリシーを最小特権の原則で適用する
- 安全なデータ処理についてスタッフを定期的にトレーニングする
- サードパーティのツールと連携（インテグレーション）のコンプライアンスを監査する
これらのアクションにより、偶発的な露出のリスクが大幅に低減します。
データがオンラインで流出したか確認する方法
個人や組織は、以下を使用してさらされたデータを能動的にスキャンできます。
- 侵害されたメールアドレスや認証情報を監視するデータ漏えいチェッカー
- ダークウェブ監視ツール
- 設定ミスを検出するためのCSPM（Cloud Security Posture Management）ツール
モニタリングは、攻撃者よりも先に露出を検出するのに役立ちます。
データ漏えいの実例
これらのケースは、データ漏えいがどのように（多くの場合静かに）始まり、悪意ある攻撃者によって悪用された場合、いかにより深刻なセキュリティインシデントへと発展するかを示しています。
TeamTNTがDockerHub経由でクレデンシャルを流出
通常、データ漏えいを悪用するのはサイバー犯罪グループですが、彼ら自身もデータ漏えいと無縁ではありません。例えば、トレンドマイクロの研究者は、2022年にクラウドセキュリティの脅威であるTeamTNTが誤って自身のDockerHubのクレデンシャルを流出させたことを特定しました。TeamTNTは、トレンドマイクロが設置した偽のクラウド環境、すなわち「ハニーポット」を攻撃しようとしている最中に、誤ってDockerHubにログインしたまま操作を行っていました。詳細はこちら
この発見は犯罪グループに関するものでしたが、根本的な問題は典型的なデータ漏えい、つまり公にアクセス可能な環境でのシークレットの意図しない露出でした。これらの流出したクレデンシャルは、TeamTNTのツールに関する洞察を提供し、防御側が彼らの作戦を研究し、阻止する機会をもたらしました。
さらされたAlibaba OSSバケットによって可能になった不正プログラム
企業や開発者に使用されているクラウドベースのストレージプラットフォームであるAlibaba OSSは、誤って一部のOSSバケットをパブリックアクセスに設定し、攻撃者が侵入して機密メタデータにアクセスするドアを開いてしまいました。このケースでは、サイバー犯罪者が一見無害な不正プログラムの画像をバケットに仕込み、これらの脆弱性を利用して暗号資産をマイニングさせました。これはステガノグラフィと呼ばれる手法です。詳細はこちら
この流出は、元々は悪意のないものでしたが、すぐにサイバー犯罪者のためのツールとなりました。攻撃者は、公開されたバケットを使用して不正プログラムを配布し、さらなるキャンペーンを展開しました。これは、単純な設定ミスがいかにして悪用へと発展するかを示しています。
GitHubシークレットの流出とクリプトマイナーによる悪用
別のインシデントでは、開発者がGitHub Actionsのワークフロー内で誤ってAPIトークンと認証クレデンシャルを流出させました。これらのシークレットは環境変数やハードコードされたファイルに保存されており、その後パブリックリポジトリにコミットされました。詳細はこちら
攻撃者はGitHub上で公開された認証情報をスキャンし、それらを利用して自動化ワークフローに悪意のあるジョブを注入しました。その結果、不正な暗号通貨マイニングが発生しました。この漏えいにはマルウェアは不要で、単に可視性と不注意に依存していました。
データ流出を防ぐ：DLP（Data Loss Prevention）の役割
DLPは、意図しないデータの露出に対する最も実用的な防御策の一つです。DLPは、包括的なサイバーセキュリティフレームワークとして機能するのではなく、メール、クラウドストレージ、またはエンドポイントを経由するかどうかにかかわらず、管理された環境外へのデータ流出を検知し阻止するために特別に構築された戦略です。
セキュリティ担当者によって設定されるDLPポリシーは、危険な挙動のフラグ立て、移動中の機密データの監視、および不正な転送の防止といった、ガードレールとしての役割を果たします。DLPツールが潜在的なデータ流出の予兆を検知すると、セキュリティ担当者に通知し、そのケースの重大度の評価を支援します。
データ損失防止ソフトウェアなどのエンタープライズグレードのDLPソリューションは、正当なワークフローを中断することなく可視性を提供し保護制御を適用することで、組織が偶発的および過失による流出を拡大する前に低減できるよう支援します。
データ流出保護に関するサポートはどこで受けられますか？
単にデータを保護するだけでなく、誰がそのデータを閲覧できるかを管理することが重要です。ZTSA（Zero Trust Secure Access）は、「決して信頼せず、常に検証する」という原則に基づいて動作します。つまり、単にIPアドレスだけでなく、リアルタイムのコンテキストに基づいてアクセスが許可されます。ZTSAは、DLPルールがトリガーされる前であっても、信頼されたユーザとデバイスのみが機密リソースにアクセスできるように適応型アクセスポリシーを適用することで、DLPを補完します。これらを組み合わせることで、ミスと悪用の両方を阻止する多層防御を構築します。Trend Vision One™ Zero Trust Secure Access（ZTSA）はアイデンティティ、デバイス、およびリスクベースのアクセスを強制し、ユーザの挙動やセキュリティポスチャに対してプロアクティブかつリアルタイムにアクセス決定を適応させ、スマートなアイデンティティベースの保護でDLPポリシーをバックアップします。ハイブリッドワーク環境において、これは不可欠な要素です。