機密性の高いデータを扱う分析業務では、より高いレベルのセキュリティが必要となり、パブリッククラウドの利用が制限されるケースもあります。DataArmorの活用により、暗号鍵をオンプレミス環境で管理しつつ、暗号化したデータをクラウド上で管理することができます。これにより、鍵管理をベースとしたアクセス制御に加え、常時暗号化で機密性を担保しながらデータ分析にクラウドリソースを有効活用することが可能となります。

工場内の制御機器やIoTシステムから出力された各種データを用いて、生産、出荷、物流等のサプライチェーンを最適化するものです。これらのデータはすべての工場内で自律的に分析、活用される必要がありますが、工場ネットワークが安全でない環境にある場合、管理者がリモートアクセスする際のセキュリティが課題です。不正行為によってデータが盗まれた場合、第三者が工場の稼働状況を予測できてしまう恐れがあります。DataArmorを用いることで、安全なデータの集積、分析、機械学習の実行が可能となります。

2つの異なるデータセットを異なる暗号鍵をもつDataArmorを経由して暗号化し、アクセシビリテイの高いクラウド上などで共通データベースに統合します。各データ主体は、互いのデータの中身を開示することなく、統合されたデータを分析、活用することができるようになります。この仕組みは、より多くのデータを用いた分析を可能とし、企業が顧客の詐欺行為や正常でない行動パターンを抽出する不正検知などの業務で有効です。

ネットワーク機器やIoT機器のログ管理において、一般的なログサーバによる一元管理に代替し、DataArmorを経由して暗号化したログをクラウド上のデータベースで管理、活用する例です。暗号鍵は権限者がローカル環境で管理し、障害時などのログ検索はクラウド上の常時暗号化されたデータに対して行うことができます。IPアドレスなどが含まれるログデータは悪意ある人間にとっては攻撃の糸口になることもあり、企業にとって重要な機密データといえます。担当者はストレージ管理やログファイルのセキュリティ管理といった業務から解放され、業務の効率化を達成することができます。

とりわけ機密性の高い人事データの分析を外部ベンダに委託する場合、法制度やプライバシーの理由から、匿名化などによりデータを加工するケースが多々があります。データの内容にあわせて行う加工作業は大きな作業負荷となります。DataArmorを活用してデータを秘匿することで、外部ベンダは、データの内容にアクセスすることなく、あらかじめ決められた分析処理だけを行うことができます。これにより、外部ベンダはデータの中身を見ることなく、分析結果だけを顧客へ提供することができるようになります。