ポリシー適用を加速するためのAutoPrivacy

Think 2021で発表された次世代のIBM Cloud Pak® for Data

データ・プライバシーが拡大する課題である理由

フラグメント化されたプラクティスを全体的なアプローチへ

企業は相反する責務に直面しています。 分析のためにより多くのデータにアクセスできるようにすると同時に、個人情報(PII)データのセキュリティーとコンプライアンスを管理して消費者の信頼を維持しなければなりません。 Gartner社の予測(IBM外部へのリンク)では、2023年までに世界の人口の65%の個人データに、最新のプライバシー規制が適用されるようになります。 しかし、データ、モデル、規制の量が増大すると、ファイアウォールの背後にあるデータを分離することによって、イノベーションに必要な洞察が取得できない可能性があります。新しい戦略とテクノロジーは、多様なデータ・セキュリティー、プライバシー、ガバナンスのプラクティスを、組織全体で機密データを理解して管理できるようにする総合的なアプローチに移行する上で役立ちます。 IBM Cloud Pak® for Dataで使用可能な統合されたプライバシー・フレームワークによって、データの可能性を引き出すことができます。

IBMの統合フレームワーク

IBMは、IBM Cloud Pak for Dataの統合プライバシー・フレームワークにより、お客様が組織全体で機密データの使用方法を十分に理解して管理できるよう支援しています。 データ・ガバナンス、データ・プライバシー、リスク管理、データ・セキュリティーにまたがる優れたソリューションをコラボレーション・プラットフォームの中で統合し、お客様のビジネスにおけるPIIのリアルタイム・ビューを提供します。 このユニバーサル・ビューでは、機密データにアクセスできるユーザー、アクセスできる理由、それにより影響を受けた結果が明らかになります。 また、すべてのデータとAI資産にわたってリスク軽減を促進するために必要なポリシーと規制の実施ツールを提供するとともに、高リスク・データに対する自動データ保護を提供します。

データ・キューブに点線で接続されたノートPCを使用している演壇上の人物を示すイラスト

IBMフレームワークのメリット

AI対応のデータ・プライバシー・ソリューション

リスクの最小化

プライバシーの盲点をなくし、リスクを認識したビジネス上の意思決定を行って、コンプライアンス規制を管理します。

コラボレーションの加速

信頼できるガバナンスされたデータの基盤を使用して、組織全体で変化と成長を実現します。

データ・プライバシーの大規模な自動化

すべてのデータとAI資産にプライバシー・ポリシーと規制を適用することにより、複数のクラウドにわたりリアルタイムの洞察を実現します。

あらゆるクラウドに展開

Red Hat® OpenShift®上に構築されたコンテナ化ソリューションで効率性、俊敏性、レジリエンシーを実現します。

リアルタイム・プライバシーの実現

自動化されたデータ・ディスカバリー、カタログ化、匿名化、コンプライアンスの評価からメリットを得ます。

カスタマイズと拡張

任意のクラウド上またはサービスとして、クラウドネイティブのプライバシーとセキュリティーのサービスの幅広いエコシステムを活用して、データとAIワークフローをカスタマイズします。

IBMのデータ・プライバシーとAI保護のツール

評価と検出

評価と検出

IBM Watson® Knowledge Catalog for IBM Cloud Pak for Dataは、アクティブなメタデータとポリシー管理によって支えられたインテリジェントなデータ・カタログです。 データ品質を確保し、機密データをマスキングしながら、データをコンテキストで提供するエンドツーエンドのデータ・ガバナンス体験を提供します。

保護

保護

IBM Data Privacy for IBM Cloud Pak for Dataは、一元化されたプライバシー規則によってデータ・ユーティリティーと関係を維持する、先進的なフォーマット保護のマスキング機能を提供します。 これにより、データサイエンティスト、アナリスト、テスター、開発者は、実用的な洞察と高品質のリリースを生成することができます。

監査

監査

IBM OpenPages® Data Privacy Managementにより、ユーザーは、資産に対するプライバシー評価を実行して、PIIの全体的なリアルタイム・ビューを提供することができます。 これにより、組織全体で保管されているすべてのプライベート・データ資産の統合ビューをIBM Cloud Pak for Dataで表示するために、メタデータのパワーを活用することができます。

ゼロ・トラスト・フレームワークの構築

ゼロ・トラスト・フレームワークの構築

IBM Security™ソリューションは、ゼロ・トラストの原則と実績のあるデータ・プライバシー保護に基づくデータ・プライバシーへの総合的で適応性のあるアプローチにより、信頼できる顧客体験を提供し、ビジネスを成長させるために役立ちます。

新着情報

デジタル・レジリエンシーの競争

堅固なデータ管理フレームワークを構築する方法をご覧ください。

AI時代におけるデータ・プライバシー

IBMのエキスパートが、AIを実装する際の主要なプライバシーとコンプライアンスの考慮事項と戦略について説明します。

現在の規制状況の把握

プロセス内でデータ・プライバシー用に既に構築されている基盤を使用して、保護のマッピングを始動しましょう。

世界中のコンプライアンス規制に対応

一般データ保護規則(GDPR)

GDPRは、欧州連合(EU)全域において整合されたデータ保護法の枠組みを構築し、個人データの管理をデータ主体に戻すことを目的としながら、世界のどこでもこのデータのホスティングと処理を行う者に対して、厳しい規則を課しています。

カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)

カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)は、新しい消費者保護とデータ・プライバシーの法令です。 アメリカ合衆国カリフォルニア州の住民のプライバシーの権利を強化するものです。 現在施行されており、組織は、個人情報の収集、販売、開示に関する情報を公開しなければなりません。 2022年中の修正が提案されています。

欧州連合の人工知能規制案

欧州委員会は2020年4月に、AIが提供すべきものを欧州市民が信頼できるようにするための規制案を公表しました。 均整の取れた柔軟なルールは、AIシステムによってもたらされる特定のリスクに対処し、世界最高の基準を設定します。 この調整案は、人間中心的で持続的、安全で包括的かつ信頼できるAIの開発における欧州の指導的立場を強化することを目的として、加盟国レベルで必要なポリシー変更と投資について概説するものです。 これは注目すべき話題です。

IBM Cloud Pak for Dataを使ってみる

適切なデータを適切な人に適切な条件で提供します。