CatoのDLP（Data Loss Prevention）は、以下の2つの主要な仕組みで機密データを保護します。

1. DLPプロファイリング（データ分類）

• 事前定義データタイプ: 350以上の組み込み識別子（クレジットカード番号、社会保障番号、医療記録など）
• カスタムデータタイプ: 組織固有の機密情報を定義（文字列、正規表現）
• Exact Data Match (EDM): 組織が管理する正規データとの照合により、検知精度を向上（正規データと一致しない不正な流出のみを検知）
• 外部分類システムとの統合: Microsoft PurviewやGoogle Workspaceの既存分類を活用

2. DLPスコアリング（検出と評価）

• 閾値ベース検出: 各データタイプに最小出現回数を設定（例：クレジットカード番号が3回以上出現で検出）
• 機械学習とLLM: ドキュメント全体の意味的分析により、コンテキストに基づいて分類
• 複合検出技術: 正規表現、キーワードマッチング、OCR（画像からのテキスト抽出）、画像ML分類を組み合わせて精度を向上

これらの技術により、Catoはインライン保護（リアルタイムトラフィック）とAPI保護（SaaSアプリ内のデータ）の両方で一貫した機密データ検出を実現します。

補足

本稿は下記メーカーKBを参考に作成されています。
https://knowledge.catonetworks.com/docs/ja/creating-dlp-content-profiles
本稿の内容は公開日時時点の情報に基づきます。