機密情報の種類に関する詳細情報

organizationの管理下にある機密性の高い項目の識別と分類は、Information Protection規範の最初の手順です。 Microsoft Purview では、項目を分類できるように、次の 3 つの方法で項目を識別できます。

• ユーザーが手動で
• 機密情報の種類と同様に、自動化されたパターン認識を介して
• 機械学習を使用する

機密情報の種類 (SID) は、パターンベースの分類子です。 社会保障、信用カード、銀行口座番号などの機密情報を検出して機密アイテムを識別します。すべての SID の完全な一覧については、「機密情報の種類のエンティティ定義」を参照してください。

Microsoft では、多数の事前構成済み SID を提供しています。独自の SID を作成することもできます。

ライセンス

資格情報スキャン SID を使用するには、E5 ライセンスが必要です。 すべての資格情報スキャン SID の一覧については、「 すべての資格情報の機密情報の種類」を参照してください。 この SIT には、コンプライアンス ポータルで使用できるすべての資格情報スキャン SID が含まれています。 この SIT の各メンバーは資格情報スキャン SIT であり、スタンドアロンとして使用できます。 Microsoft が作成した多数の SID の一覧については、「 機密情報の種類のエンティティ定義」を参照してください。

機密情報の種類は、

• Microsoft Purview データ損失防止ポリシー
• 機密ラベル
• 保持ラベル
• インサイダー リスク管理
• 通信コンプライアンス
• 自動ラベル作成ポリシー
• Microsoft Priva

機密情報の種類のカテゴリ

組み込みの機密情報の種類

Microsoft はこれらの SID を作成し、既定でコンプライアンス コンソールに表示されます。 これらの SID は編集できませんが、テンプレートとして使用するには、それをコピーしてカスタムの機密情報の種類を作成します。 すべての SID の完全な一覧については、「 機密情報の種類のエンティティ定義 」を参照してください。

名前付きエンティティの機密情報の種類

既定では、名前付きエンティティの SID もコンプライアンス コンソールに表示されます。 人の名前、住所、医療契約条件を検出します。 編集またはコピーすることはできません。 詳細については、「 名前付きエンティティの詳細」を参照してください。

名前付きエンティティの SID には、次の 2 種類があります。

バンドル解除

これらの名前付きエンティティの SID は、1 つの国や地域、または 1 つの用語クラスなど、より狭い焦点を持っています。 検出範囲が狭いデータ損失防止 (DLP) ポリシーが必要な場合は、それらを使用します。 「名前付きエンティティ SID の例」を参照してください。

バンドル

バンドルされた名前付きエンティティの SID は、すべての 物理アドレスなど、クラス内で考えられるすべての一致を検出します。 機密性の高い項目を検出するために、DLP ポリシーで広範な基準として使用します。 「名前付きエンティティ SID の例」を参照してください。

カスタムの機密情報の種類

構成済みの機密情報の種類がニーズを満たしていない場合は、完全に定義した独自のカスタム機密情報の種類を作成するか、組み込みの機密情報のいずれかをコピーして変更できます。 トピック

Microsoft Purview コンプライアンス ポータルでカスタム機密情報の種類を作成します。

正確なデータ一致の機密情報の種類

すべての完全なデータ一致 (EDM) ベースの SID は、ゼロから作成されます。 これらを使用して、機密情報のデータベースで定義した正確な値を持つ項目を検出します。 詳細については、 正確なデータ一致ベースの機密情報の種類に関する記事を参照してください。

機密情報の種類の基本的な部分

すべての機密情報の種類 (SIT) エンティティは、次のフィールドで構成されます。

• 名前： 機密情報の種類の参照方法を示します。
• 形容： 機密情報の種類が探しているものの説明。
• パターン： SIT で検出される内容を定義します。 これは、プライマリ要素、サポート要素、信頼度、近接性の各コンポーネントで構成されます。

次の表では、機密情報の種類の定義に使用されるパターンの各コンポーネントについて説明します。

近接性について

次の図は、近接性に関する一致検出のしくみを示しています。 この例では、プライマリ要素は SSN フィールドであり、SIT 定義では、 SSN 値の各インスタンスが、次の要素の少なくとも 1 つに対して指定された近接性内にある必要があります。

• AccountNumber
• Name
• DateOfBirth

この図では、チェック対象のデータに、SSN1、SSN2、SSN3、SSN4の 3 つの異なるSSN フィールドのインスタンスが含まれていることがわかります。

。

近接性のしくみを理解するには、まず、いくつかのサンプル検出基準を見てみましょう。 ここでは、9 桁の社会保障番号を検出する必要がありました。 検出基準では、9 桁の正規表現 (プライマリ要素) が、250 文字 (近接) 内に表示されるサポート証拠 (AccountNumber、Name、DateOfBirth フィールドの中で) と組み合わせて検出される必要があります。

図に示すように、 SSN1 および SSN4 の主要な要素のみが、説明した検出基準を満たしています。 詳しく見てみましょう。

• SSN1の場合、AccountNumber値は指定された近接ウィンドウの 250 文字以内であるため、一致が検出されます。
  
• SSN2とSSN3のどちらの場合も、プライマリ要素の 250 文字以内にサポートされる要素は存在しないため、これらの値は一致として検出されません。 ただし、図のSSN2の近接通信ウィンドウを見ると、「SSN2に一致しないのはなぜですか?SSN2近接ウィンドウは Name 要素に拡張されませんか?これは良い質問です。 答えは: かなりではありません。 近接ウィンドウはName値に拡張されますが、値全体が含まれていないため、パターンは一致しません。
• 最後に、 SSN4の場合、近接ウィンドウ内には、 Name と DateOfBirthの両方の 2 つのサポート要素があるため、このパターンも一致します。

この短いビデオで信頼度レベルの詳細を確認します。

機密情報の種類の例

アルゼンチンの国民識別 (DNI) 番号

フォーマット

ピリオドで区切られた 8 桁の数字

パターン

8 桁の数字:

• 2 桁の数字
• 期間
• 3 桁の数字
• 期間
• 3 桁の数字

チェックサム

不要

定義

DLP ポリシーは、250 文字の近接範囲内にある場合に、この種類の機密情報を検出したという中程度の信頼度を持っています。

• 正規表現Regex_argentina_national_idは、パターンに一致するコンテンツを検索します。
• Keyword_argentina_national_idからのキーワード (keyword)が見つかりました。

<!-- Argentina National Identity (DNI) Number -->
<Entity id="eefbb00e-8282-433c-8620-8f1da3bffdb2" recommendedConfidence="75" patternsProximity="250">
   <Pattern confidenceLevel="75">
      <IdMatch idRef="Regex_argentina_national_id"/>
      <Match idRef="Keyword_argentina_national_id"/>
  </Pattern>
</Entity>

キーワード

Keyword_argentina_national_id

• Argentina National Identity number
• ID
• 識別国民 ID カード
• DNI
• ナショナル レジストリ オブ Persons (NIC)
• Documento Nacional de Identidad
• Registro Nacional de las Personas
• Identidad
• Identificación

信頼度レベルの詳細

機密情報の種類のエンティティ定義では、 信頼度レベル は、プライマリ要素に加えて検出されたサポート証拠の量を反映します。 アイテムに含まれる証拠が多いほど、一致するアイテムに探している機密情報が含まれているという信頼度が高くなります。 たとえば、信頼度が高い一致には、主要要素に近接したより多くの支持証拠が含まれますが、信頼度の低い一致では、近接性のサポート証拠がほとんどからまったく含めなくなります。

信頼度が高いレベルでは、最も少ない誤検知が返されますが、偽陰性が多くなる可能性があります。 低または中程度の信頼度レベルは、より多くの誤検知を返しますが、偽陰性は少ないからゼロに戻ります。

• 低信頼度: 一致した項目には、最も少ない偽陰性が含まれますが、最も誤検知が含まれます。 低信頼度は、すべての低、中、高の信頼度の一致を返します。 低信頼度の値は 65 です。
• 中程度の信頼度: 一致した項目には、誤検知と偽陰性の平均数が含まれます。 中程度の信頼度は、すべての中程度の一致と高い信頼度の一致を返します。 中程度の信頼度レベルの値は 75 です。
• 高信頼度: 一致した項目には、最も少ない誤検知が含まれますが、最も偽陰性が含まれます。 高信頼度は高い信頼度の一致のみを返し、値は 85 です。

高信頼度のパターンは、カウント数が少ない場合は 5 から 10、高い信頼度パターンは 20 以上とします。

カスタムの機密情報の種類を作成する

コンプライアンス ポータルでカスタム機密情報の種類を作成するには、いくつかのオプションから選択できます。

• UI を使用する - コンプライアンス ポータル UI を使用して、カスタムの機密情報の種類を設定できます。 この方法では、正規表現、キーワード、キーワード辞書を使用することができます。 詳細については、「カスタムの機密情報の種類を作成する」を参照してください。

• EDM の使用 - 正確なデータ一致 (EDM) ベースの分類を使用して、カスタムの機密情報の種類を設定できます。 この方法では、定期的に更新できる安全なデータベースを使用して、動的な機密情報の種類を作成することができます。 「正確なデータ一致ベースの機密情報の種類について」を参照してください。

• PowerShell の使用 - PowerShell を使用 してカスタムの機密情報の種類を設定できます。 この方法は、UI を使用する場合よりも複雑ですが、より多くの構成オプションがあります。 Security & Compliance PowerShell でのカスタム機密情報の種類の作成に関するページを参照してください。

機密情報の種類をテストする

サンプル ファイルをアップロードすることで、SIT をテストできます。 テスト結果には、信頼度レベルごとの一致の数が表示されます。 組み込みの SID、カスタム SID、トレーニング可能な分類子、および完全なデータ一致をテストできます。

組み込みおよびカスタムの機密情報の種類をテストする

正確なデータ一致の機密情報の種類をテストします。

機密情報の種類で一致精度フィードバックを提供する/一致しない

SIT に含まれる一致の数は 、機密情報の種類 と コンテンツ エクスプローラーで確認できます。 また、項目が実際に一致しているかどうか、または一致しないフィードバック メカニズムを使用してフィードバックを提供 し、その フィードバックを使用して SID を調整することもできます。 詳細については、「 分類子の精度を上げる」を参照してください。

詳細については、次の情報を参照してください。

• 機密情報の種類のエンティティ定義
• カスタムの機密情報の種類を作成する
• PowerShell でカスタム機密情報の種類を作成する

機密情報の種類を使用してデータプライバシー規制に準拠する方法については、「Microsoft 365 (aka.ms/m365dataprivacy) を使用 してデータプライバシー規制の情報保護を展開 する」を参照してください。