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한국어Microsoft Power Platform：DLP ポリシーによるデータ損失防止
By Mirko Peters · · Updated
Power Platform の DLP ポリシー：データ損失防止の完全ガイド。DLP ポリシーで Power Automate のコネクタを制御し、データを保護します。
Automatically translated with AI from the original post. Read the English original
データ損失防止（DLP）ポリシーは、Microsoft Power Platform でデータセキュリティとコンプライアンスを担当するすべての人にとって欠かせないものになりました。本ガイドでは、DLP ポリシーの仕組み、導入方法、そして Power Apps、Power Automate、Copilot Studio 全体で組織のデータを安全に保つ方法を、全体像として解説します。
新しい環境を設定する場合でも、シャドー IT やリスク管理の課題に取り組む場合でも、本書には実践的な手順と戦略的なガイダンスが含まれています。コネクタの分類から実際の適用、高度な管理まで、ここで取り上げる内容は、Microsoft 中心の企業でガバナンス、コンプライアンス、リスク軽減の先を行く必要がある IT リーダーや意思決定者を想定しています。
データ損失防止（DLP）に関する 7 つの意外な事実- DLP はルールだけでなく、ユーザーの行動が重要です。 効果的な DLP は、静的なルールの一致だけでなく、リスクのあるユーザーの行動パターンやコンテキストを検出します。そのため、データが通常どおりに見える場合でも漏えいを防止できます。
- コンテンツのフィンガープリントは、変更されたデータも検出します。 最新の DLP では、完全一致とあいまい一致のフィンガープリントを使用して、内容が変更されたり、名前が変更されたり、他のドキュメントに埋め込まれたりした機密ファイルを検出できます。
- クラウドアプリには適応型の DLP が必要です。 DLP ポリシーは、SaaS のコラボレーション機能（共有リンク、外部ゲスト、チャット）に合わせて適応させる必要があります。実際の保護には、クラウドを意識した制御が欠かせません。
- DLP は、ファイルやメールだけでなく、構造化データや API も保護できます。 高度なソリューションでは、データベースのフィールド、API トラフィック、テレメトリを検査します。従来のファイルスキャンでは見逃される露出を防ぐのに有効です。
- ユーザーの負担は、DLP の成功を測る重要な指標です。 厳格すぎるルールは、リスクのある回避策を生みます。正当なユーザーの作業を妨げる場面を測定し、最小限に抑えることで、セキュリティとコンプライアンスの両方が向上します。
- 自動修復は効果を大きく高めます。 DLP を CASB、エンドポイントエージェント、ワークフローツールと統合すると、自動的な隔離、取り消し、暗号化などの対応が可能になり、保護を拡張できます。
- Power Platform 向けの DLP ポリシーには、ローコードへの理解が必要です。 Power Platform のアプリとコネクタは、複数のサービスにまたがって機密データを表面化させる可能性があります。Power Platform 向けの DLP ポリシーでは、コネクタを分類し、ビジネス用コネクタと非ビジネス用コネクタの間でデータの境界を強制し、環境をまたぐ漏えいを止めるための実行時チェックを含める必要があります。
Power Platform の DLP ポリシーを理解する
高度なポリシー構成や自動化に取り組む前に、DLP ポリシーとは何か、そして Power Platform の世界でなぜそれが重要なのかを理解することが大切です。DLP の本質は、組織にとってのデータの「交通整理役」です。Microsoft のビジネスアプリケーションの外へ、機密情報が誤った経路で流出しないように見守ります。
Power Platform は、Power Apps、Power Automate、Copilot Studio と、サードパーティサービスへのコネクタを組み合わせた、イノベーションの原動力です。しかし、その力は同時に深刻なガバナンス上の課題ももたらします。新しいアプリや自動化のたびに、意図しない場所へデータが移動する可能性があるためです。DLP の役割は、明確な境界を引き、統制を維持できるようにすることです。
DLP の目的は、単に漏えいを防ぐことだけではありません。適切な DLP ポリシー設計は、規制要件への準拠を支え、適切なデータ境界を強制し、ユーザーがより速く、より創造的に開発を進める中でも安心感を与えます。環境設計とコネクタ戦略が DLP とどう関わるかを詳しく知りたい場合は、こちらの回復力のあるセキュリティモデルに関する解説をご覧ください。
以降のセクションでは、DLP の基礎、これらのガードレールが Power Platform の各コンポーネントにどのように組み込まれるか、そして急速に進化するビジネスアプリと自動化の世界で注意すべき点を解説します。リスク管理とコンプライアンスに真剣に取り組むなら、Power Platform の DLP の仕組みを理解することは不可欠です。
Power Platform における DLP ポリシーとは
Power PlatformのDLPポリシーは、データがサービス、アプリ、コネクタの間でどのように移動するかを管理者が制御するために作成するルールです。主な目的は、特にユーザーが業務データをサードパーティのサービスや個人用ストレージに接続する場合に、組織の機密情報が不正に共有または移動されることを防ぐことです。
実際には、DLPポリシーはPower Platform全体のファイアウォールのような役割を果たし、アプリやオートメーション内でどのコネクタ（Outlook、SharePoint、Twitterなど）を一緒に使用できるかを指定します。これらのポリシーは、組織のコンプライアンスツールキットの中核を成します。強制力のあるガードレールとして機能し、アプリやフローが意図的であれ偶発的であれ、規制対象の機密データを信頼できる業務システム外に公開しないようにします。
Microsoftのより広いセキュリティエコシステムにおいて、DLPポリシーはMicrosoft Purview、情報保護ラベル、アクセス制御などのツールを補完し、データ保護とコンプライアンスに対する多層的なアプローチを形成します。
Power Platformの各コンポーネントにおけるDLPポリシーの統合
- Power Apps: DLPポリシーは、アプリがやり取りできるデータソースを制御し、業務用コネクタと非業務用コネクタを分離することで、機密データの相互汚染を防ぎます。
- Power Automate: DLPルールは、フローの作成時と実行時のたびに適用され、オートメーションがリスクの高いコネクタとの間でデータを移動しないようにします。ポリシー違反があると、フローの作成や実行がブロックされる場合があります。
- Copilot Studio: AIを活用したオートメーションが増えるにつれ、DLPは舞台裏で機能し、ユーザーのプロンプトと出力をコンプライアンスの範囲内に保ちます。生成AIが業務データを扱う場合には、これが極めて重要になります。
- コネクタレイヤー: カスタムコネクタと標準コネクタを含むすべてのコネクタは、DLPによって分類され、制御されます。Power Platform管理センターでは、これらのカテゴリを設定し監視するための一元的な場所が提供されます。
- 環境とライセンスの境界: DLPは環境レベルおよびテナントレベルの境界に従います。ポリシーは特定の事業部門向けに調整することも、全体に適用することもできます。これにより、組織は俊敏性と統制のバランスを取ることができます。Power Platformのガバナンスの詳細については、Power Platformのセキュリティベストプラクティスをご覧ください。
Power Platform全体でのデータポリシーの実装
DLPとは何か、そしてなぜ重要なのかを理解したら、次はその知識を実行に移すステップです。Power Platformでデータポリシーを実装することは、画一的な作業ではありません。むしろ、戦略と柔軟性の適切なバランスを見つけることが重要です。そうすることで、ユーザーは構築と自動化を進められる一方で、データを確実に保護し、適切に統制することができます。
ポリシー管理には、主に2つの「方式」があります。精密な制御を行う環境レベルと、広範囲に適用するテナント全体です。それぞれのアプローチにはメリットとデメリットがあります。組織は、コンプライアンス要件、リスク許容度、運用の複雑さを比較検討し、自社の状況に合った組み合わせを決める必要があります。最大限の効果を得るために、両方の戦略を組み合わせることもあります。
導入を始めたばかりの場合でも、既存の設定を調整している場合でも、効果的なDLP戦略は技術面だけでなく、人とプロセスの側面も大きいことを忘れないでください。開発環境と本番環境をまたいだ事前テストからコネクタの整合性確保まで、多くの取り組みが必要です。ポリシー管理や環境戦略について実践的な情報をお探しの場合は、Power Platformデベロッパー向けの実践的なガイダンスもぜひご覧ください。
以下のサブセクションでは、中核となる管理者の作業手順を確認し、堅牢なポリシーポートフォリオの構築に関する知見を得て、環境レベルとテナントレベルのどちらで適用するかを判断する際の考え方を理解します。
データポリシーの管理方法とデータポリシー戦略の策定
- 重要データとコネクタの棚卸し: まず、どの業務プロセス、コネクタ、環境が機密データや規制対象データを扱っているかを洗い出します。この基盤は、あらゆるDLPの取り組みにおいて欠かせません。
- Power Platform管理センターでのポリシーの作成: 管理センターでは、コネクタを「Business」「Non-Business」「Blocked」のグループに分類できます。組織のニーズに応じてこれらのカテゴリを定義し、安全な領域からのデータの意図しない流出を防ぎます。
- 影響をテストしてシミュレーションする: 新しいポリシーを有効にする前に、サンドボックスまたはパイロット環境でテストを実施し、アプリ、フロー、ユーザーの生産性に対する支障を洗い出してください。ネガティブテストは不可欠です。実際の障害が起きるまで待ってはいけません。
- ポリシーを継続的に監視して調整する: DLP は「設定して放置する」ものではありません。ポリシーの有効性を定期的に確認し、サイレントな失敗や回避策がないかを探してください。監査ログとコンプライアンス ダッシュボードを使用してポリシー違反を見つけ、必要に応じてインシデント対応を開始します。
- データ ポリシーをビジネス目標に合わせる: ポリシーがイノベーションを妨げないようにしてください。ガバナンスの要件と、ビジネスの優先事項の変化に応じてチームが構築、デプロイ、適応するための十分な柔軟性とのバランスを取ります。
プロアクティブなガバナンスと回復力のある自動化戦略について詳しく知りたい場合は、Power Platform 開発者向けの DLP 管理に関するこちらの資料をご覧ください。
環境レベルとテナント レベルの DLP ポリシーの実装
- 環境レベルのポリシー: 独自の制御が必要なチームに最適です。特定のプロジェクト、ビジネス ユニット、アプリのニーズに基づいて、コネクタを制限または許可できます。きめ細かな制御が可能ですが、規模を拡大すると複雑になることがあります。
- テナント レベルのポリシー: 組織全体に適用される、共通のコンプライアンスのためのガードレールです。管理が容易で、厳格な規制要件のある業界に適していますが、例外的なシナリオでは、パワー ユーザーの柔軟性を損なう可能性があります。
- ハイブリッド戦略: 多くの組織では両方を組み合わせ、テナントでは厳格なルールを適用しつつ、R&D やパイロット環境ではより緩やかなポリシーを重ねて適用しています。ポイントは、すべてのレイヤーでコネクタの一覧を整理し、一貫性を保つことです。詳しくは、こちらのガバナンスのベスト プラクティス ガイドをご覧ください。
Power Platform におけるコネクタの分類と管理
コネクタの管理は、あらゆる DLP ポリシーを定着させるための鍵です。Power Platform では、コネクタがアプリや自動化と外部世界の間の入口になります。その外部世界が Microsoft 365 であれ、内部データであれ、サードパーティのクラウドであれ同じです。これらのコネクタをビジネス上の重要度やリスクでグループ化することで、組織のセキュリティに対する姿勢に合わせて DLP を調整できます。
分類は「あるとよいもの」ではなく、持続可能なガバナンスの基盤です。分類がなければ、シャドー IT、過剰なデータ共有、そして予期しなかったデータ漏えいによるコンプライアンス上の頭痛の種が、いずれ発生するおそれがあります。公開される新しいコネクタや、リリースされる更新のたびに新たなリスクが生じる可能性があるため、コネクタ管理には継続的に見直す姿勢が必要です。
DLP は明確なルールに依存します。どのコネクタを許可し、どのコネクタに警告のフラグを立て、どのコネクタを定期的に見直すか、あるいは完全にブロックするかを決めておく必要があります。事後対応ではなく、先回りして対策してください。シャドー IT や不正なアプリのシナリオは理論上のリスクではなく、現実に起きています。この動的な状況を管理するための実践的な方法は、こちらのシャドー IT ガバナンスのプレイブックで紹介しています。
コネクタのエコシステムは、特に AI やカスタム統合の普及に伴って拡大しています。そのため、見直しと再分類は継続的なタスクになります。次のセクションでは、コネクタの状況を適切に管理し、組織が報道沙汰になることを防ぐための実績ある戦略を紹介します。
コネクタ分類システムのベスト プラクティス
- ビジネス コネクタ: 機密性の高い、またはビジネス上重要なデータの取り扱いが信頼されているコネクタです。例としては、SharePoint、Dataverse、SQL があります。これらは、審査済みで不可欠なサービスに限定してください。
- 非ビジネス コネクタ: ソーシャル メディア、分析、気軽なコラボレーションなど、リスクの低いシナリオで使用されるコネクタです。Twitter、Dropbox、公開 RSS フィードなどのコネクタはここに配置します。
- ブロックされたコネクタ: コンプライアンス、リスク、または悪用の可能性があるため、完全に使用が禁止されているコネクタです。HTTP/CUSTOM コネクタや、広範なデータ送信機能を持つすべてのコネクタは、通常ここに分類されます。
- 継続的なレビューのワークフロー: アプリを本番公開する前に「事前チェック」を実施します。新しいコネクタを確認して文書化し、ポリシーとコンプライアンス文書を更新します。Dataverse が SharePoint リストよりもガバナンス上優れている理由は、こちらのガバナンス比較記事でご確認ください。
- ドキュメントと監査証跡: コンプライアンス監査の一環として、コネクタの分類とポリシー変更の記録を常に最新の状態で保持します。ブロックや昇格のたびに、バージョン管理と理由を残してください。
業務外および高リスクのコネクタのブロック
- リスクカテゴリの特定: HTTP、メール、汎用の Webhook、統制が弱いクラウドストレージなど、外部へのデータ共有が懸念されるコネクタにフラグを付けます。
- 事前対応型のブロックリストを設定する: 特に規制の厳しい環境では、保守的なブロックリストから始めます。新しいコネクタや脅威が出現するたびに更新してください。AI エージェントやシャドー IT は、想像以上に素早く入り込むことがあります。
- 再評価と監査: 事業と Power Platform の進化に伴い、新たにリスクの高いコネクタや、コンプライアンスから外れたコネクタを検出できるよう、定期的なレビューをスケジュールします。新たなリスク、たとえば自律型 AI エージェントに対するブロックリストの実践的な戦略については、こちらのシャドー IT と AI ガバナンスのポッドキャストをお聴きください。
Copilot Studio と Power Platform コンポーネントの DLP ポリシー
Power Platform は、もはや従来のアプリとフローだけを指すものではありません。Copilot Studio、デスクトップ RPA、そしてより深く統合された AI 駆動の機能が加わり、DLP の適用も変化する環境に対応する必要があります。プラットフォームのコンポーネントごとに、脅威モデルとポリシー上の考慮事項が異なります。
従来の DLP のアプローチでは、自然言語のプロンプト、生成 AI、あるいはユーザーのマシン上で機密データに触れるデスクトップ自動化に対応しきれないことがあります。ポリシーがクラウドだけを対象としている場合、思わぬ事態に直面するかもしれません。だからこそガバナンスチームは、標準のアプリやクラウドフローだけでなく、Power Platform の主要な柱それぞれについて、適用内容を見直し、調整する必要があります。
この後は、Copilot Studio 環境、デスクトップフロー、そして Power Apps と Automate が交わる統合部分における DLP の細かな注意点と、新たに生じているリスクを詳しく見ていきます。ギャップを埋め、セキュリティを将来にわたって確かなものにする具体的な戦略をお探しであれば、ぜひCopilot ガバナンスに関する詳細ガイドと、安全な AI 導入に向けた実践的な手順もご覧ください。
最新の機能と従来型のリスクが交差する場面で、データを安全に保つ方法を見ていきましょう。
Copilot Studio 環境の DLP
Copilot Studio は、生成 AI、自動化されたエージェント、強力な統合によって、既存のデータリスクを増幅させます。Copilot の体験とどのコネクタ、そしてどのデータが連携できるかを定義するには、専用の DLP ポリシーが欠かせません。
このポリシー設計では、プロンプトインジェクション、AI を介した業務データの意図しない共有、そして Copilot を外部または独自の API に接続するリスクに対処する必要があります。Copilot 環境またはテナントレベルで、HTTP のような適用範囲の広いコネクタをブロックすることが推奨されるベストプラクティスです。コネクタのグループ化とテナントの分離について詳しくは、Purview を使った高度な Copilot エージェントのガバナンス手法をご覧ください。
ポリシー管理によるデスクトップフローの保護
Power Automate で構築するデスクトップフローは、ユーザーのワークステーション上にロボティック プロセス オートメーション (RPA) をもたらします。つまり、データがクラウドの外に出て、ローカルのエンドポイントに届く可能性があります。これは DLP にとって新たな課題です。
データの露出を抑えるには、DLP を設定してデスクトップフローと連携できるコネクタを制限します。きめ細かなアクセス制御を活用し、職務の分離も検討してください。1 人のユーザーが、機密データを確認なしで取得して共有する処理を自動化できないようにするためです。ローカルと SaaS のリスクは混在しやすいため、デスクトップフローは継続的な見直しが必要です。
Power Apps とクラウドフローへの DLP の統合
Power Appsとクラウドフローのつなぎ目でのDLP適用は、アプリの自動化における抜け穴をふさぐうえで不可欠です。アプリがフローを起動する場合も、その逆の場合も、ポリシーの境界は常に揃えておく必要があります。
業務用データが、業務専用のコネクタから業務用以外または危険性のあるコネクタへ「線路を飛び移る」ことがないよう、ポリシーを設定してください。境界をまたぐフローは文書化し、コンプライアンスを継続的に監視してください。監査と適用の実践的なベストプラクティスについては、こちらのPurviewベースの監査ガイドをご覧ください。
高度なDLPポリシー管理と自動化
基本的なポリシー管理で規模の拡大に対応できなくなったら、高度なDLP管理、特に自動化が必要になります。環境が数百、フローが数千に及ぶ場合、手作業では到底対応できません。PowerShell、監査ログ、高度なアラートが、時間を節約し、問題が深刻化する前に検知するための手段となります。
ポリシー管理を自動化すると、大規模な変更を効率的に行えるほか、ポリシー違反への対応を迅速化し、常に変化するコネクタ、アプリ、クラウドシステムの構成全体で一貫性を保てます。ログ記録、アラート、詳細な分析によって、ポリシーの有効性を測定し、インシデントを調査し、やっかいなコンプライアンス監査にも対応できるようになります。
この最終セクションでは、大規模なDLP運用にPowerShellを活用する方法と、データ流出の兆候を見つけて阻止するための手法について、現実的な観点から解説します。Power Platformの成長に伴い、ポリシーの適用は状況に応じて柔軟に変化し、常に監査に備えた状態である必要があります。PowerShellを使ったセキュリティの自動化や、リスクのある共有の検出についてのヒントは、こちらの外部共有の管理プレイブックをご覧ください。
クラウドの変化がどれほど速くても、データをしっかり守り続けるためのスクリプト作成とアラート設定の具体的な内容を見ていきましょう。
DLPポリシー管理におけるPowerShellコマンドの活用
- ポリシーの大規模な作成・変更: New-DlpPolicy や Set-DlpPolicy などのPowerShellコマンドレットを使えば、多数の環境やテナント全体にルールを素早く設定できます。管理センターのUIで操作するより、何時間も節約できます。
- 一括レポートとコンプライアンスチェック: 自動化されたスクリプトで既存のDLPルールを棚卸しし、コンプライアンスレポートを生成するとともに、不整合やポリシーのずれを洗い出せます。
- 監査とインシデント対応: スクリプトをログと連携させ、ポリシー違反や不審なコネクタの利用をトリガーにアラートを発生させられます。スクリプトをテストし、ロールバック手順を文書化しておくことで、自動化でよくある落とし穴を避けられます。
- 効率化のリファレンス: 自動化のヒントやトラブルシューティングについては、Microsoftの PowerShell ドキュメントや関連するディスカッションを参照してください。たとえば、こちらのポッドキャストの案内ページからリンクされている最近のエピソードも参考になります。
DLPポリシーによるデータ流出の防止
DLPポリシーは、どのデータをどこへ移動してよいかを定義し、問題が発生した際に通知することで、データ流出を防ぎます。リスクの高いコネクタをブロックし、業務用と業務用以外の分離を徹底し、機密性の高いフローには承認ワークフローを必須とするルールを設定してください。
ログ記録とリアルタイムアラートを使い、大量のデータエクスポートや、業務データを既知の危険な宛先に接続しようとする試みなど、不審なパターンを見つけ出します。DLPに加えて監視を強化し、継続的なレビューを行うことで、こちらの外部共有の管理ガイドで解説されているように、網羅的な保護と迅速なインシデント対応を実現できます。
定期的な監査とポリシーのチューニングにより、弱点を見つけ出し、新たな脅威に適応できます。組織のデータを、安全で、管理されており、コンプライアンスに適合した状態に保ち続けることができます。
Power Platform DLPポリシーとDLPの実装
Power Platformにおけるデータ損失防止（DLP）ポリシーの目的は何ですか？
データ損失防止（DLP）ポリシーは、Power Apps と Power Automate のフローで使用できるコネクタとデータソースを定義することで、Power Platform エコシステムにおけるデータ侵害のリスクを低減するために設計されています。DLP ポリシーの目的は、機密情報を Power Platform 環境全体で確実に保護すること、データ分類のルールを適用すること、そして管理者がシチズン開発を可能にしながらデータを保護できるようガバナンスを提供することです。
アプリやフローに対して DLP ポリシーを作成し管理するにはどうすればよいですか？
DLP ポリシーの作成では、Power Platform 管理センターまたは PowerShell を使用して、どのコネクタを組み合わせて使用できるかを指定するデータポリシーを作成します。ポリシーの作成時には、環境ポリシーかテナント全体の DLP かを選択し、本番環境または対象となるその他の Power Platform 環境にポリシーを割り当てて保存します。作成後、管理者は DLP ポリシーのセットを作成・管理し、コネクタをブロックまたは許可する際には更新できます。また、管理センターの DLP エディターを使用してルールを調整できます。
テナント全体の DLP と環境ポリシーの違いは何ですか？
テナント全体の DLP はテナント全体に適用され、すべてのユーザーに対して許可するコネクタとブロックするコネクタの基準を設定します。一方、環境ポリシーは特定の Power Platform 環境に限定されるため、開発、テスト、本番の各環境インスタンスに異なるルールを設定できます。両方を併用すると、Power Platform の管理者は広範な保護と環境ごとのニーズのバランスを取ることができます。たとえば、本番環境ではより厳格なポリシーを、サンドボックス環境ではより緩やかなポリシーを適用するといった使い方です。
フローが組織のデータ損失防止ルールに違反した場合はどうなりますか？
Power Automate のフローが組織のデータ損失防止またはコネクタのルールに違反するコネクタの組み合わせを使用している場合、そのフローの実行がブロックされることがあります。ユーザーには、コネクタがブロックされている、またはフローが組織のデータポリシーに違反しているというエラーメッセージが表示されます。管理者は影響を受けるアプリや Power Automate フローを確認し、既存のポリシーを更新するか、適切であれば必要なコネクタを許可する新しい DLP ポリシーを作成して、ガバナンスを維持することができます。
カスタムコネクタやさまざまなデータソースは DLP ポリシーにどのように影響しますか？
Power Apps や Power Automate のフローで使用されるカスタムコネクタやさまざまなデータソースは、DLP ポリシーを実装する際に分類する必要があります。ビジネスデータ、非ビジネスデータ、またはブロックのいずれかに分類できます。カスタムコネクタの分類を誤ると、DLP ポリシーによってブロックされる可能性があります。そのため、新たなデータを公開することなく、必要な場所でコネクタを使用できるようにするには、ポリシーの作成とデータ分類が欠かせない手順となります。
DLP ポリシーの作成やポリシーの変更に PowerShell を使用できますか？
はい、PowerShell を使用すると、ポリシーの作成やポリシー変更を大規模に自動化できます。PowerShell スクリプトで DLP ポリシーを作成・管理し、テナントおよび環境ポリシーを適用し、同じ構成を複数の環境にデプロイできます。さらに、Power Platform の Center of Excellence ツールと連携して、ガバナンスと監査を効率化することもできます。
本番環境で DLP ポリシーは Power Automate フローと Power Apps にどのように作用しますか？
DLP ポリシーは、環境またはテナントの単位でルールを適用することにより、本番環境で Power Automate フローと Power Apps が使用できるコネクタを決定します。DLP ポリシーが適用されると、許可されたコネクタの組み合わせが強制されます。そのため、ブロックされたコネクタを使用するフローやアプリは、ポリシーが更新されるか、コネクタの分類が変更されるまで、その本番環境では実行されません。これにより、データが誤って公開されるリスクを低減できます。
Power Platform 管理者は、初めて DLP ポリシーを実装する際にどのような手順を踏むべきですか？
Power Platform の管理者はまず、既存のポリシーとコネクタを監査し、新たなデータや機密性の高いデータソースを特定するためにデータ分類を行うことから始めるべきです。その後、ベースラインとなるテナント全体の DLP ポリシーを作成し、本番環境および開発環境のニーズに合わせて環境ポリシーを調整します。DLP ポリシーの実装には、アプリやフローのコンプライアンスをテストすること、メーカーに変更内容を周知すること、そしてPower Platform Center of Excellence を活用してポリシーの有効性とインシデントを監視することも含まれます。
DLP ポリシーは、Microsoft 365 および Power Platform エコシステム全体でどのようにデータを保護するのに役立ちますか？
DLP ポリシーは、M365 などのほかのガバナンス制御と統合され、Power Apps と Power Automate 内で Microsoft サービスおよび外部システムのデータをどのように使用できるかを制限することで、一貫したデータ保護を提供します。使用を許可するコネクタとデータの種類を定義することで、ポリシーはシステム間のデータ漏えいを防ぎ、データ侵害のリスクを低減するとともに、組織のルールや規制要件への準拠を確保するのに役立ちます。
新しい DLP ポリシーによって業務上重要なコネクタが予期せずブロックされた場合、どうすればよいでしょうか。
新しい DLP ポリシーが業務に不可欠なコネクタをブロックした場合は、まずポリシーが適用されているかを確認し、ポリシーの設定とログを確認してコネクタがブロックされた理由を特定します。対象を絞った環境ポリシーで例外を作成する、適切な場合はコネクタの分類を変更する、またはリスクを文書化したうえでコネクタを許可するようポリシーを調整する、といった方法を検討してください。DLP やポリシーを変更する際は、DLP エディターと変更管理プロセスを使用して、今後の業務中断を防止します。