Cybersecurity Practical Guide - Protecting Corporate Data Confidentiality
【 緒言 】
【 サイバーセキュリティ／企業データ機密性保護を巡る施策・環境 】
1 経済産業省 セキュリティ対策評価制度
1.1 制度導入の背景と課題認識
1.2 制度の目的と位置づけ
1.3 対象とするリスクと適用範囲
1.4 既存制度との連携・整合性
1.5 対象企業への適用モデル
1.6 今後のスケジュール
1.7 セキュリティ対策評価制度：評価段階の構造
1.8 各段階で要求される対策の体系
1.9 既存ガイドラインとの調和
1.10 評価スキームと認定体制
1.11 制度の運営体制と資格要件
1.12 制度の導入促進施策
1.13 国内外制度との連携の方向性
1.14 今後のスケジュールと展開
1.15 制度全体の意義と課題
【 市場 】
2 セキュリティオーケストレーション市場
2.1 概要
2.2 市場の主要トレンド
2.3 市場範囲
2.4 収益ベース／CAGR
2.5 推進要因
2.6 機会（市場をリードするセグメント）
2.7 制約・課題
2.8 市場の成長見込み
2.9 関与する主要企業・研究機関
2.10 投資動向
2.11 最新動向
3 ゼロトラストセキュリティ市場
3.1 概要
3.2 市場の主要トレンド
3.3 市場範囲
3.4 収益ベース／市場規模／CAGR
3.5 推進要因
3.6 機会（市場をリードするセグメント）
3.7 制約・課題
3.8 市場の成長見込み
3.9 関与する主要企業・研究機関
3.10 投資動向
3.11 最新動向
3.12 参考出典
4 データプライバシーマネジメント市場
4.1 概要
4.2 市場の主要トレンド
4.3 市場範囲
4.4 収益ベース／CAGR
4.5 推進要因
4.6 機会（市場をリードするセグメント）
4.7 制約・課題
4.8 市場の成長見込み
4.9 関与する主要企業・研究機関
4.10 投資動向
4.11 最新動向
5 データリーク防止（DLP）市場
5.1 概要
5.2 市場の主要トレンド
5.3 市場範囲・収益・CAGR
5.4 推進要因
5.5 市場機会（リードセグメント）
5.6 制約および課題
5.7 関与する企業・研究機関
① 主要グローバル企業
② 研究機関・標準化団体
5.8 投資動向
5.9 最新動向
6 プライバシー強化技術（PET）市場
6.1 概要
6.2 市場の主要トレンド
6.3 市場範囲・収益・CAGR
6.4 推進要因
6.5 市場機会（リードセグメント）
6.6 制約・課題
6.7 関与する企業・研究機関
① 主要グローバル企業
② 日本勢・研究機関
6.8 投資動向
6.9 最新動向
7 プライベートAI市場
7.1 概要
7.2 市場の主要トレンド
7.3 市場範囲と収益ベース、CAGR
7.4 推進要因
7.5 市場機会（主導セグメント）
7.6 制約・課題
7.7 関与企業・研究機関
7.8 投資動向
7.9 最新動向
8 マルチパーティコンピュテーション市場
8.1 概要
8.2 主要トレンド
8.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
8.4 推進要因
8.5 市場機会（リードセグメント）
8.6 制約・課題
8.7 関与企業・研究機関
8.8 投資動向
8.9 最新動向
9 エンタープライズキー管理市場
9.1 概要
9.2 主要トレンド
9.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
9.4 推進要因
9.5 市場機会（リードセグメント）
9.6 制約・課題
9.7 主な関与企業・研究機関
① グローバル企業
② 国内研究機関・企業
9.8 投資動向
9.9 最新動向
10 セキュア・エンクレーブ市場
10.1 概要
10.2 市場の主要トレンド
10.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
10.4 推進要因
10.5 市場機会（リードセグメント）
10.6 制約および課題
10.7 関与する主要企業・研究機関
① グローバル主要企業
② 国内研究機関・企業
10.8 投資動向
10.9 最新動向
11 セキュアデータレイク市場
11.1 概要
11.2 主要トレンド
11.3 市場範囲と収益、CAGR
11.4 推進要因
11.5 市場機会（リードセグメント）
11.6 制約
11.7 関与企業・研究機関
① 主要企業
② 研究機関・産業団体
11.8 投資動向
11.9 最新動向
12 同型暗号化市場の概要
12.1 主要トレンド
12.2 市場範囲と収益・成長見通し
12.3 市場成長の推進要因
12.4 市場の成長機会
12.5 市場成長の制約と課題
12.6 関与する主要企業・研究機関
① 企業
② 研究機関・標準化団体
12.7 投資動向と最新動向
12.8 今後の市場成長見通し
【 注視すべきトピックス 】
13 セキュリティバイデザイン
13.1 先端技術としてのブレークスルー内容
13.2 実績
13.3 カテゴリー別実装・応用動向
13.4 課題・留意点
13.5 関与する企業・研究機関
13.6 投資動向
13.7 最新動向
14 データプロビナンス
14.1 先端技術としてのブレークスルー内容
14.2 実績
14.3 カテゴリー別実装・応用動向
14.4 課題・留意点
14.5 関与企業・研究機関
14.6 投資動向
14.7 最新動向
15 データ検出と分類の自動化
15.1 先端技術としてのブレークスルー内容
15.2 実績
15.3 カテゴリー別実装・応用動向
15.4 課題・留意点
15.5 関与企業・研究機関
15.6 投資動向
15.7 最新動向
16 ハイブリッドクラウド環境セキュリティ
16.1 先端技術としてのブレークスルー内容
16.2 実績
16.3 カテゴリー別実装・応用動向
16.4 課題・留意点
16.5 関与企業・研究機関
16.6 投資動向
16.7 最新動向
17 フェデレーテッドラーニングの普及
17.1 先端技術としてのブレークスルー内容
17.2 実績
17.3 カテゴリー別実装・応用動向
17.4 課題・留意点
17.5 関与する企業・研究機関
17.6 投資動向
17.7 最新動向
18 ユーザーデータエスクロー
18.1 先端技術としてのブレークスルー内容
18.2 実績
18.3 カテゴリー別実装・応用動向
18.4 課題・留意点
18.5 関与企業・研究機関
18.6 投資動向
18.7 最新動向
19 リスクベース認証
19.1 先端技術としてのブレークスルー内容
19.2 実績
19.3 カテゴリー別実装・応用動向
19.4 課題・留意点
19.5 関与企業・研究機関
19.6 投資動向
19.7 最新動向
20 継続的コンプライアンスモニタリング
20.1 先端技術としてのブレークスルー内容
20.2 実績
20.3 カテゴリー別実装・応用動向
20.4 課題・留意点
20.5 関与企業・研究機関
20.6 投資動向
20.7 最新動向
21 合成データ生成とプライバシー
21.1 先端技術としてのブレークスルー内容
21.2 実績
21.3 カテゴリー別実装・応用動向
21.4 課題・留意点
21.5 関与する企業・研究機関
22 動的アクセスポリシー
22.1 先端技術としてのブレークスルー内容
22.2 実績
22.3 カテゴリー別実装・応用動向
22.4 課題・留意点
22.5 関与企業・研究機関
22.6 投資動向
22.7 最新動向
23 AIモデルの逆攻撃（モデル抽出）
23.1 先端技術としてのブレークスルー内容
23.2 実績
23.3 カテゴリー別実装・応用動向
23.4 課題・留意点
23.5 関与企業・研究機関
23.6 投資動向
23.7 最新動向
【 技術・アーキテクチャ 】
24 CASB（クラウドアクセスセキュリティブローカー）の実装ガイド
24.1 技術的アーキテクチャ
24.2 データ処理基盤（インライン/アウトオブバンド）
24.3 プラットフォームと主要機能
24.4 連携インターフェース（IdP/DLP/SIEM）
24.5 ユースケース
24.6 ガバナンスと規制整合
24.7 性能と運用
24.8 課題と対策
24.9 関与プレイヤー
24.10 実装ロードマップ
25 DLP（データ漏えい防止）の実装ガイド
25.1 技術的アーキテクチャ
25.2 データ処理基盤（エンドポイント/クラウド/メール・Web）
25.3 プラットフォームと連携インターフェース
25.4 ガバナンスと規制整合
25.5 ユースケースとルール設計
25.6 実装手順と運用
25.7 KPIと可観測性
25.8 セキュリティ課題と対策
25.9 関与プレイヤー
25.10 実装ロードマップ
26 セキュアエンクレーブ（TEE）の実装ガイド
26.1 技術的アーキテクチャ
26.2 エンクレーブ方式と差異
26.3 データ処理基盤（鍵・アテステーション・監査）
26.4 クラウド/プラットフォーム
26.5 連携インターフェース（IdP/KMS/DevOps）
26.6 ユースケース
26.7 性能とSLO
26.8 セキュリティ課題と緩和
26.9 ガバナンスと標準化
26.10 実装ロードマップ
27 データマスキングの実装ガイド
27.1 技術的アーキテクチャ
27.2 データ処理基盤（SDM/DDM）
27.3 プラットフォーム例（Snowflake）
27.4 連携インターフェース（アプリ/ETL/BI）
27.5 手法とパターン
27.6 ガバナンスと規格整合
27.7 ユースケース
27.8 課題と対策
27.9 関与プレイヤーと製品
27.10 実装ロードマップ
28 トークナイゼーションの実装ガイド
28.1 技術的アーキテクチャ
28.2 データ処理基盤（ボールト型/ボールトレス）
28.3 プラットフォームと導入パターン
28.4 連携インターフェース（アプリ/ETL/ガバナンス）
28.5 暗号化との比較と併用
28.6 運用ガイドライン（PCI/監査）
28.7 アーキテクチャ選択の基準
28.8 代表的ユースケース
28.9 課題と対策
28.10 関与プレイヤーと製品群
28.11 実装ロードマップ
29 暗号化（静止/転送）の実装ガイド
29.1 技術アーキテクチャ
29.2 データ処理基盤（鍵・暗号運用）
29.3 プラットフォーム実装
29.4 連携インターフェース
29.5 PQC（耐量子）への移行
29.6 課題と対策
29.7 関与する企業・研究機関
29.8 実装ロードマップ
30 鍵管理（KMS）の実装ガイド
30.1 技術的アーキテクチャ
30.2 データ処理基盤（鍵階層と運用）
30.3 プラットフォーム実装
30.4 連携インターフェース
30.5 BYOK/HYOKの設計選択
30.6 ガバナンスとコンプライアンス
30.7 課題と対策
30.8 関与する企業・研究機関
30.9 実装ロードマップ
31 準同型暗号（SHE/LHE）の実装ガイド
31.1 技術的アーキテクチャ
31.2 データ処理基盤（パラメタ・回路・鍵）
31.3 フレームワークとコンパイラ
31.4 アプリ/クラウド連携インターフェース
31.5 代表ユースケース
31.6 性能とKPI設計
31.7 セキュリティ考慮
31.8 他技術とのハイブリッド
31.9 課題と対策
31.10 関与する企業・研究コミュニティ
31.11 実装ロードマップ
32 同態暗号（FHE/HE）の実装ガイド
32.1 技術的アーキテクチャ
32.2 データ処理基盤（鍵・パラメタ・回路）
32.3 プラットフォームとライブラリ
32.4 連携インターフェース（アプリ/クラウド）
32.5 ユースケース
32.6 性能・コストとKPI
32.7 セキュリティとリスク
32.8 ガバナンスと標準化
32.9 課題と対策
32.10 実装ロードマップ
33 秘密計算の実装ガイド
33.1 技術アーキテクチャ
33.2 TEE型（Confidential Computing）
33.3 FHE（準同型暗号）
33.4 MPC/しきい値暗号
33.5 データ処理基盤（共通要素）
33.6 プラットフォームとスタック
33.7 連携インターフェース
33.8 ユースケース
33.9 ガバナンスと規格整合
33.10 課題と対策
33.11 関与プレイヤー
33.12 実装ロードマップ
【 標準化・認証基準に関するアプローチ 】
34 ISO／IEC JTC1 SC27による企業データ機密性保護への国際標準化アプローチ
34.1 標準化の全体像
34.2 認証の枠組み
34.3 ガバナンス体制
34.4 関与する主な機関と役割
34.5 今後の標準化シナリオと展望
35 OASIS KMIPによる企業データ機密性保護の標準化戦略
35.1 標準化の概要
35.2 認証の概要
35.3 ガバナンス
35.4 関与する主な機関
35.5 今後のシナリオと展望
36 ANSI X9.119（カード会員データ保護）の実装論
36.1 標準化の概要
36.2 認証の概要
36.3 ガバナンス
36.4 関与する機関
36.5 今後のシナリオ
36.6 同型暗号（Homomorphic Encryption）との関係に関する注意
36.7 企業データ機密性保護への実装論
36.8 他規格との位置づけ
36.9 まとめの視点
37 FIDO2認証標準（フィッシング、不正アクセス、パスワード漏洩等の脅威対策、パスワードレス認証）の実現についての詳細
37.1 標準化の概要
37.2 認証の概要
37.3 ガバナンス体制
37.4 関与する主要機関
37.5 今後のシナリオと展望
38 IEC 62443（産業用オートメーションおよび制御システム（IACS）／OT向けのサイバーセキュリティ系列規格）によるOT／制御システムのセキュリティ実装
38.1 標準化の概要
38.2 認証の概要
38.3 ガバナンス
38.4 関与する機関
38.5 今後のシナリオ
38.6 企業データ機密性保護への適用要点
38.7 参考（代表パートの要点）
39 IEEE P1912（信頼可能AI関連：プライバシー・セキュリティ枠組）の実装論
39.1 標準化の概要
39.2 認証の概要
39.3 ガバナンス
39.4 関与する機関
39.5 今後のシナリオ
39.6 企業データ機密性保護への適用ポイント
39.7 補足：信頼可能AIとの関係
39.8 参考情報（入手経路と現況）
40 IETF CFRG（暗号フォーラム）による企業データ機密性保護基盤の展望
40.1 標準化と技術的役割
40.2 認証とコンプライアンス
40.3 ガバナンス体制
40.4 関与する主要機関
40.5 今後のシナリオと展望
41 ISO/IEC 20889（差分プライバシーを含む非識別化技術）の実装論
41.1 標準化の概要
41.2 認証の概要
41.3 ガバナンス
41.4 関与する機関
41.5 今後のシナリオ
41.6 企業データ機密性保護への適用ポイント
41.7 技術ハイライト（20889より）
42 OAuth 2.0 Token Bindingによる送信者拘束トークンの実装論
42.1 標準化の概要
42.2 認証の概要
42.3 ガバナンス
42.4 関与する機関
42.5 今後のシナリオ
42.6 企業データ機密性保護への実装要点
42.7 技術リファレンス
43 PKCS#11による暗号鍵とトークンの統合管理
43.1 標準化の概要
43.2 認証の概要
43.3 ガバナンス
43.4 関与する機関
43.5 今後のシナリオ
43.6 企業データ機密性保護への設計指針
43.7 代表的仕様リソース
44 W3C Verifiable Credentialsによる企業データ機密性保護の標準化と展望
44.1 標準化の概要
44.2 認証の概要
44.3 ガバナンス
44.4 関与する機関
44.5 今後のシナリオ
【 標準に準拠したガイド・フレームワーク・プラットフォーム 】
45 CIS Controls（実装指向のベストプラクティス）のプラットフォーム指向実装ガイド
45.1 フレームワークの全体像
45.2 アーキテクチャと優先度
45.3 データ処理基盤（代表コントロール）
45.4 オーケストレーション（IGとSafeguards）
45.5 プラットフォームと連携IF
45.6 課題（2025）
45.7 関与プレイヤー
45.8 実装ロードマップ
45.9 まとめ
46 ISMS（リスクベースのマネジメントシステム）のプラットフォーム指向実装ガイド
46.1 フレームワークの全体像
46.2 アーキテクチャとガバナンス
46.3 データ処理基盤（コア領域）
46.4 オーケストレーション（PDCAとSoA）
46.5 プラットフォームと連携IF
46.6 連携マッピングと複合準拠
46.7 課題（2025）
46.8 関与プレイヤー
46.9 実装ロードマップ
46.10 まとめ
47 ISO/IEC 27001（情報セキュリティマネジメントシステムの要求事項を規定した管理策）のプラットフォーム指向実装ガイド
47.1 フレームワークの全体像
47.2 アーキテクチャとISMS設計
47.3 データ処理基盤（コア機能）
47.4 オーケストレーション（PDCAとSoA）
47.5 プラットフォームと連携インターフェース
47.6 連携マッピング（例）
47.7 課題（2025年時点）
47.8 関与する企業・研究機関
47.9 実装ロードマップ（要点）
47.10 まとめ
48 ISO/IEC 27002（ISMSの管理策選定・実装を支援する参照規格）のコントロール実装ガイド
48.1 フレームワークの全体像
48.2 アーキテクチャと属性ビュー
48.3 データ処理基盤（コア実装）
48.4 オーケストレーション（SoAと運用統合）
48.5 プラットフォームと連携IF
48.6 課題と留意点（2025）
48.7 関与する企業・研究コミュニティ
48.8 実装ロードマップ
48.9 まとめ
49 ゼロトラスト（「ネットワーク位置を信用しない」「すべてを継続的に検証する」原則に基づくアーキテクチャ）のプラットフォーム指向実装ガイド
49.1 フレームワークの全体像
49.2 アーキテクチャと信号共有
49.3 データ処理基盤（ID・デバイス・ネットワーク・データ）
49.4 オーケストレーション（ポリシーと信号駆動）
49.5 プラットフォームと連携IF
49.6 課題（2025）
49.7 関与する企業・研究機関
49.8 実装ロードマップ
49.9 まとめ
50 データライフサイクル管理のプラットフォーム指向実装ガイド
50.1 フレームワークの全体像
50.2 アーキテクチャと標準の整合
50.3 データ処理基盤（各段階の実装）
50.4 オーケストレーション（方針→自動化→証跡）
50.5 プラットフォームと連携IF
50.6 規制・標準との整合
50.7 ユースケースとベストプラクティス
50.8 課題（2025）
50.9 関与する企業・研究機関
50.10 実装ロードマップ
51 NIST SP 800-171（CUI（Controlled Unclassified Information）を保護するための要求事項を定義）のプラットフォーム指向実装ガイド
51.1 フレームワークの全体像
51.2 CMMCとの関係
51.3 アーキテクチャとスコープ設計
51.4 データ処理基盤（代表ファミリ・要求）
51.5 オーケストレーション（RMF/監査）
51.6 プラットフォームと連携IF
51.7 課題（2025）
51.8 関与プレイヤー
51.9 実装ロードマップ
51.10 まとめ
52 NIST SP 800-53（組織・システムのためのセキュリティ/プライバシー管理策の総合カタログ）のプラットフォーム指向実装ガイド
52.1 フレームワークの全体像
52.2 アーキテクチャとRMF接続
52.3 データ処理基盤（代表ファミリと要点）
52.4 オーケストレーション（テーラリングと継承）
52.5 プラットフォームと連携IF
52.6 課題（2025）
52.7 関与プレイヤー
52.8 実装ロードマップ
52.9 まとめ
53 SOC 2（AICPAのTrust Services Criteria（TSC）に基づく第三者保証）のプラットフォーム指向実装ガイド
53.1 フレームワークの全体像
53.2 アーキテクチャとTSCの構造
53.3 データ処理基盤（中核コントロール）
53.4 オーケストレーション（Type I/IIの証跡）
53.5 プラットフォームと連携IF
53.6 マッピングと相互運用
53.7 課題（2025）
53.8 関与プレイヤー
53.9 実装ロードマップ
53.10 まとめ
54 最小権限の原則のプラットフォーム指向実装ガイド
54.1 フレームワークの全体像
54.2 アーキテクチャ（PE/PA/PEPと信号駆動）
54.3 データ処理基盤（ID・権限・監査）
54.4 オーケストレーション（JIT/JEAと継続評価）
54.5 プラットフォームと連携IF
54.6 標準化とフレームワーク整合
54.7 課題（2025）
54.8 関与する企業・研究機関
54.9 実装ロードマップ
54.10 まとめ
【 フレームワークと実装イメージ 】
55 IEEE P7012（AI信頼性規格）による企業データ機密性保護実装の詳細
55.1 フレームワーク概要
55.2 アーキテクチャと実装イメージ
55.3 プラットフォームと連携インターフェース
55.4 実装上の主な課題
55.5 関与する主な企業・研究機関
56 ISO/IEC 27701（個人情報（プライバシー情報）管理に特化した国際規格）による企業データ機密性保護実装の詳細
56.1 フレームワーク概要
56.2 アーキテクチャと実装イメージ
56.3 プラットフォーム・連携インターフェース
56.4 実装上の主な課題
56.5 関与する主な企業・研究機関
56.6 まとめ（表形式で整理）
57 ISO/IEC 27001（情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）を構築・運用・維持・改善するための国際標準規格）による企業データ機密性保護実装の詳細
57.1 フレームワーク概要
57.2 アーキテクチャと実装イメージ
57.3 プラットフォームと連携インターフェース
57.4 実装上の主な課題
57.5 関与する主な企業・研究機関
57.6 まとめ（表形式で整理）
58 MITRE ATT&CK（サイバー攻撃のナレッジベース）による企業データ機密性保護実装の詳細
58.1 フレームワーク概要
58.2 アーキテクチャと実装イメージ
58.3 プラットフォームと連携インターフェース
58.4 実装上の主な課題
58.5 関与する主な企業・研究機関
59 NIST SP 800-53（米国政府情報システム及び連邦組織のための「セキュリティ管理策」「プライバシー管理策」ガイドライン）による企業データ機密性保護実装の詳細
59.1 フレームワーク概要
59.2 アーキテクチャと実装イメージ
59.3 プラットフォーム・連携インターフェース
59.4 主な課題
59.5 関与する企業・研究機関
59.6 参考（主要出典）
60 PCI DSS（クレジットカード情報国際的なセキュリティ標準）による企業データ機密性保護実装の詳細
60.1 フレームワーク概要
60.2 アーキテクチャと実装イメージ
60.3 プラットフォームと連携インターフェース
60.4 実装上の主な課題
60.5 関与する主な企業・研究機関
61 SOC 2（米国公認会計士協会策定の情報セキュリティのコンプライアンスフレームワーク）による企業データ機密性保護実装の詳細
61.1 フレームワーク概要
61.2 アーキテクチャと実装イメージ
61.3 プラットフォームと連携インターフェース
61.4 実装上の主な課題
61.5 関与する主な企業・研究機関
62 CIS Controls（サイバーセキュリティのベストプラクティス集）による企業データ機密性保護実装の詳細
62.1 フレームワーク概要
62.2 アーキテクチャと実装イメージ
62.3 プラットフォーム・連携インターフェース
62.4 主な課題
62.5 関与する主な企業・研究機関
62.6 まとめ（表形式で整理）
63 CSA CCM（クラウドセキュリティ管理策フレームワーク）による企業データ機密性保護実装の詳細
63.1 フレームワーク概要
63.2 アーキテクチャと実装イメージ
63.3 プラットフォーム・連携インターフェース
63.4 実装上の主な課題
63.5 関与する主な企業・研究機関
63.6 まとめ（表形式で整理）
64 GDPR（EU域内における個人データの保護に関する包括的な法規制）フレームワークによる企業データ機密性保護実装の詳細
64.1 フレームワーク概要
64.2 アーキテクチャと実装イメージ
64.3 プラットフォームと連携インターフェース
64.4 実装上の主な課題
64.5 関与する主な企業・研究機関
65 HIPAAセキュリティルール（医療関連事業者向け電子的保護健康情報（ePHI）の安全管理のための米国の法的枠組み）による企業データ機密性保護実装の詳細
65.1 フレームワーク概要
65.2 アーキテクチャと実装イメージ
65.3 プラットフォームと連携インターフェース
65.4 実装上の主な課題
65.5 関与する主な企業・研究機関
【 サービス 】
66 AWS Macie（マネージドデータセキュリティサービス）による企業データ機密性保護実装の詳細
66.1 サービス／プロダクト概要
66.2 アーキテクチャ
66.3 バリューチェーン
66.4 課題
66.5 関与する企業・スタートアップ企業
67 Azure Purview（データガバナンスとコンプライアンスの統合プラットフォーム）による企業データ機密性保護実装の詳細
67.1 サービス／プロダクト概要
67.2 アーキテクチャ
67.3 バリューチェーン
67.4 課題
67.5 関与する企業・スタートアップ企業
68 Google Cloud Data Loss Prevention（フルマネージドの機密データ検出・分類・保護サービス）による企業データ機密性保護実装の詳細
68.1 サービス／プロダクト概要
68.2 アーキテクチャ
68.3 バリューチェーン
68.4 課題
68.5 関与する企業・スタートアップ企業
69 IBM Guardium（機密情報を保護し、コンプライアンス遵守を自動化するデータセキュリティプラットフォーム）による企業データ機密性保護実装の詳細
69.1 サービス／プロダクト概要
69.2 アーキテクチャ
69.3 バリューチェーン
69.4 課題
69.5 関与する企業・スタートアップ企業
70 Oracle Data Safe（クラウドネイティブなデータベース・セキュリティとコンプライアンス管理プラットフォーム）による企業データ機密性保護実装の詳細
70.1 サービス／プロダクト概要
70.2 アーキテクチャ
70.3 バリューチェーン
70.4 課題
70.5 関与する企業・スタートアップ企業
71 Akamai Enterprise Application Access（クラウドネイティブなゼロトラストネットワークアクセスソリューション）による企業データ機密性保護実装の詳細
71.1 サービス／プロダクト概要
71.2 アーキテクチャ
71.3 バリューチェーン
71.4 課題
71.5 関与する企業・スタートアップ企業
72 Palo Alto Cortex XDR（AIと機械学習を用いて統合的に分析する拡張検出・対応（XDR）プラットフォーム）による企業データ機密性保護実装の詳細
72.1 サービス／プロダクト概要
72.2 アーキテクチャ
72.3 バリューチェーン
72.4 課題
72.5 関与する企業・スタートアップ企業
73 Snowflake Dynamic Data Masking（列レベルセキュリティ機能）による企業データ機密性保護実装の詳細
73.1 サービス／プロダクト概要
73.2 アーキテクチャ
73.3 バリューチェーン
73.4 課題
73.5 関与する企業・スタートアップ企業
74 CrowdStrike Falcon（クラウドネイティブなエンドポイント保護プラットフォームで）による企業データ機密性保護実装の詳細
74.1 サービス／プロダクト概要
74.2 アーキテクチャ
74.3 バリューチェーン
74.4 課題
74.5 関与する企業・スタートアップ企業
75 Splunk Enterprise Security（セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）ソリューション）による企業データ機密性保護実装の詳細
75.1 サービス／プロダクト概要
75.2 アーキテクチャ
75.3 バリューチェーン
75.4 課題
75.5 関与する企業・スタートアップ企業
76 Zscaler Internet Access（クラウドネイティブなセキュリティサービスエッジ）による企業データ機密性保護実装の詳細
76.1 サービス／プロダクト概要
76.2 アーキテクチャ
76.3 バリューチェーン
76.4 課題
76.5 関与する企業・スタートアップ企業
77 【 ゼロトラスト戦略 】
78 ゼロトラストブラウザーの統合
78.1 最新技術動向
78.2 研究開発動向
78.3 産業における導入・活用事例
78.4 市場動向
78.5 投資動向
78.6 今後の展開および応用可能性
78.7 課題点
78.8 標準化動向
78.9 主要企業・団体およびスタートアップ
78.10 小括
79 ブラウザをセキュリティ制御ポイントとするゼロトラストモデル
79.1 背景とゼロトラストにおけるブラウザの役割
79.2 先端技術動向
79.3 最新の研究開発動向
79.4 産業における導入・活用事例
79.5 市場動向
79.6 投資動向
79.7 今後の展開・応用可能性
79.8 課題
79.9 標準化動向
79.10 小括
80 ゼロトラストエッジ／セグメンテーション
80.1 定義とコンセプト
80.2 先端技術動向
80.3 最新研究開発動向
80.4 産業界導入・活用の取り組み
① SASE＋ブラウザ統合
② ケーススタディ・政府／金融等
80.5 市場動向
80.6 今後の展開および応用可能性
80.7 課題点
80.8 標準化動向
80.9 関与企業・団体およびスタートアップ
80.10 小括
81 エンタープライズブラウザー導入予測（2026年に25%普及）
81.1 採用予測と動向
81.2 導入背景と主要機能
81.3 市場規模と成長率
81.4 投資動向とスタートアップ
81.5 今後の展開と応用可能性
81.6 標準化動向
81.7 関与企業・団体・研究機関
81.8 小括と提言
82 ブラウザアイソレーション市場の急成長（2030年に26億ドル規模、CAGR17.37%）
82.1 小括
82.2 市場概要と成長ドライバー
82.3 市場セグメンテーションと地域動向
82.4 エンタープライズ導入・活用事例
82.5 投資動向と主要プレイヤー
82.6 今後の展開および応用可能性
82.7 関与組織・研究機関・大学
83 コンテンツ無害化（CDR）を組み込んだブラウザ
83.1 背景と概要
83.2 先端技術動向と研究開発動向
83.3 産業導入・活用動向
83.4 市場動向および投資動向
83.5 今後の展開および応用可能性
83.6 課題点
83.7 標準化動向
83.8 主要関与企業・団体および学術機関
1 エージェント不要のBYOD向けセキュアアクセス
83.9 技術動向
83.10 研究開発動向
83.11 導入・活用事例
83.12 市場動向
83.13 投資動向
83.14 今後の展開および応用可能性
83.15 課題点
83.16 標準化動向
83.17 関与組織・研究機関・スタートアップ
84 ブラウザへのネイティブセキュリティ制御埋め込み
84.1 先端技術動向
84.2 最新の研究開発動向
84.3 産業界における導入・活用事例
84.4 市場動向
84.5 投資動向
84.6 今後の展開と応用可能性
84.7 課題点
84.8 標準化動向
84.9 関与組織およびスタートアップ
85 AI駆動のフィッシング防御機能
85.1 技術動向
85.2 研究開発動向
85.3 産業導入・活用事例
85.4 市場動向
85.5 投資動向
85.6 今後の展開・応用可能性
85.7 課題点
85.8 標準化動向
85.9 主な関与企業・団体
85.10 小括
86 ブラウザベースのデータ損失防止（DLP）
86.1 先端技術動向
86.2 最新の研究開発動向
86.3 産業における導入・活用動向
86.4 市場動向
86.5 投資動向
86.6 今後の展開および応用可能性
86.7 課題点
86.8 標準化動向
86.9 関与組織・スタートアップ
86.10 結び
87 セキュアリモートアクセスフレームワークへの組み込み
87.1 先端技術動向
87.2 最新の研究開発動向
87.3 産業における導入・活用事例
87.4 市場動向
87.5 投資動向
87.6 今後の展開および応用の可能性
87.7 課題点
87.8 標準化動向
87.9 関与プレイヤー（企業・団体・スタートアップ）
88 サンドボックス統合とファイルプレビュー機能
88.1 先端技術動向
88.2 最新の研究開発動向
88.3 産業における導入・活用事例
88.4 市場動向
88.5 投資動向
88.6 今後の展開および応用可能性
88.7 課題点
88.8 標準化動向
88.9 関与企業・団体・スタートアップ
88.10 まとめ
【 次世代のネットワークセキュリティフレームワーク：セキュア・アクセス・サービス・エッジ（SASE） 】
89 SASE概要と基本概念
89.1 概要
89.2 SASEアーキテクチャ／基本的な仕組み
89.3 SASEを構成する主要コンポーネント
89.4 SASEとゼロトラストの関係性
89.5 SASE導入による主要なメリット
89.6 現代的ネットワーク環境におけるSASEの必要性
89.7 SASE市場の急速な拡大
89.8 シングルベンダーSASEプラットフォームの台頭
89.9 Gartnerマジック・クアドラントにおけるリーダー企業
89.10 AI・機械学習の統合による脅威検知の革新
89.11 AIオペレーション（AIOps）の統合
89.12 デバイス資産管理の高度化
89.13 アイデンティティ中心のアクセス制御の重要性の高まり
89.14 ゼロトラスト実装の標準化
90 SASE導入における主要な課題
90.1 課題の概要
90.2 SASE導入で成功するための5つのポイント
90.3 SASE導入時のベストプラクティスチェックリスト
90.4 日本国内のSASE導入事例
90.5 SASEの将来展望と技術トレンド
90.6 小括：SASEは現代的企業セキュリティの中核
91 SASE最新動向と先端技術
91.1 SASE市場の急速な成長と市場展望
① グローバル市場規模の予測
② 新規導入における単一ベンダル選択の急増
91.2 Gartnerマジック・クアドラントにおけるリーダー企業の位置づけ
① リーダーポジションに位置する企業
91.3 AI・機械学習の統合による脅威検知革新
① リアルタイムのディープラーニングの適用
② 低い誤検知率と高い検出率の両立
③ 脅威の優先順位付けと予測分析
91.4 AIオペレーション（AIOps）の統合と運用革新
① 自動問題検出と予測分析の強化
② 運用効率の向上と人的リソースの効率化
91.5 デバイス資産管理における高度な可視化
① AI/MLによる継続的なリスク評価
② OSタイプ検出による適切なセキュリティポリシー適用
91.6 アイデンティティ中心のアクセス制御の重要性の高まり
① アイデンティティーベースアクセスへの移行加速
② パスワードレス認証の拡大と動的権限管理
③ アイデンティティベースのアクセス制御とゼロトラストの融合
91.7 ゼロトラスト実装の標準化と企業セキュリティの再構築
① VPNからZTNAへの大規模シフト
② ゼロトラスト導入の現実的課題と成功事例
92 SASE実装の課題と将来展望
92.1 SASE導入における主要な課題と失敗パターン
92.2 SASE導入を成功させるための5つの重要ポイント
92.3 日本国内の主要なSASE導入事例
92.4 SASEの将来展望：Sovereign SASEとシャドーAI対応
92.5 小括：SASEの進化と企業セキュリティの将来
【 先端技術 】
93 ポスト量子暗号
93.1 研究領域と先端技術のポイント
93.2 開発の進捗と実績
93.3 実装・応用動向
93.4 課題
93.5 関与する主な企業・研究機関
93.6 今後の展望
94 ブロックチェーンベースアクセス制御
94.1 研究領域と先端技術のポイント
94.2 開発の進捗と実績
94.3 実装・応用動向
94.4 課題
94.5 関与する主な企業・研究機関
94.6 今後の展望
95 ハードウェアセキュリティモジュール（HSM）
95.1 研究領域・先端技術のポイント
95.2 開発の進捗・実績
95.3 実装・応用動向
95.4 課題
95.5 関与する主な企業・研究機関
96 安全強化型AIアクセラレータ
96.1 研究領域・先端技術のポイント
96.2 開発の進捗・実績
96.3 実装・応用動向
96.4 課題
96.5 関与する主な企業・研究機関
96.6 今後の展望
97 コンテナセキュリティ（仮想化分離強化）
97.1 研究領域・先端技術のポイント
97.2 開発の進捗・実績
97.3 実装・応用動向
97.4 課題
97.5 関与する主な企業・研究機関
97.6 今後の展望
98 ARM TrustZone
98.1 研究領域・先端技術のポイント
98.2 開発の進捗・実績
98.3 実装・応用動向
98.4 課題
98.5 関与する主な企業・研究機関
99 セキュア・エンクレーブ（Intel SGX, AMD SEV）
99.1 研究領域・先端技術のポイント
99.2 開発の進捗・実績
99.3 実装・応用動向
99.4 課題
99.5 関与する主な企業・研究機関
99.6 今後の展望
100 セキュアマルチパーティコンピュテーション（SMPC）
100.1 研究領域・先端技術としてのポイント
100.2 開発の進捗・実績
100.3 実装・応用動向
100.4 課題・留意点
100.5 関与企業・研究機関
101 ゼロ知識証明
101.1 研究領域・先端技術としてのポイント
101.2 開発の進捗・実績
101.3 実装・応用動向
101.4 課題
101.5 関与企業・研究機関
102 差分プライバシー
102.1 研究領域・先端技術としてのポイント
102.2 開発の進捗・実績
102.3 実装・応用動向
102.4 課題・留意点
102.5 関与企業・研究機関
102.6 最新動向
103 同型暗号化（FHE）
103.1 研究領域・先端技術としてのポイント
103.2 開発の進捗・実績
103.3 実装・応用動向
103.4 課題・留意点
103.5 関与する企業・研究機関
【 課題 】
104 法規制対応の多国間ギャップ
104.1 課題の俯瞰
104.2 リスク要素
104.3 実装・運用上の障壁
104.4 対策動向
104.5 留意点（設計）
104.6 実務パターン
104.7 メトリクスと監査
104.8 まとめ
105 アクセスポリシーの運用複雑性
105.1 課題の俯瞰
105.2 リスク要素
105.3 実装・運用上の障壁
105.4 対策動向
105.5 留意点（設計・運用）
105.6 実装パターン
105.7 モデル比較と移行
105.8 まとめ
106 インサイダー脅威対策
106.1 課題の俯瞰
106.2 リスク要素
106.3 実装・運用上の障壁
106.4 対策動向
106.5 留意点（設計）
106.6 実装パターン
106.7 運用ベストプラクティス
106.8 まとめ
107 データ所有権管理の曖昧さ
107.1 課題の俯瞰
107.2 リスク要素
107.3 実装・運用上の障壁
107.4 対策動向
107.5 留意点（設計）
107.6 実務パターン
107.7 生成AI・著作権の最新論点
107.8 メトリクス
107.9 まとめ
108 マルチクラウド間のポリシー同期
108.1 課題の俯瞰
108.2 リスク要素
108.3 実装・運用上の障壁
108.4 対策動向
108.5 留意点（設計・運用）
108.6 実装パターン
108.7 ベストプラクティスの指針
108.8 まとめ
109 モデル訓練時のデータ漏洩
109.1 課題の俯瞰
109.2 リスク要素
109.3 実装・運用上の障壁
109.4 対策動向
109.5 留意点（実務設計の要所）
109.6 ユースケース別の実装ヒント
109.7 参考リソース（代表）
110 レガシーシステム統合の難易度
110.1 課題の俯瞰
110.2 リスク要素
110.3 実装・運用上の障壁
110.4 対策動向
110.5 留意点（設計・運用）
110.6 実装パターン
110.7 指標と成功条件
110.8 まとめ
111 暗号性能とレイテンシのトレードオフ
111.1 課題の俯瞰
111.2 リスク要素
111.3 実装・運用上の障壁
111.4 対策動向
111.5 留意点（設計・運用）
111.6 具体策のチェックリスト
111.7 事例的所見
111.8 まとめ
112 推論APIの誤用リスク
112.1 課題の俯瞰
112.2 リスク要素
112.3 実装・運用上の障壁
112.4 対策動向
112.5 留意点（実務）
112.6 具体的コントロールのチェックリスト
112.7 まとめ
113 大量データのリアルタイム分類
113.1 課題の俯瞰
113.2 リスク要素
113.3 実装・運用上の障壁
113.4 対策動向
113.5 留意点（運用設計）
113.6 参考アーキテクチャ
113.7 技術選択の指針
113.8 まとめ
114 ポスト量子移行コスト
114.1 課題の俯瞰
114.2 リスク要素
114.3 コストの内訳
114.4 性能影響の実測知見
114.5 実装・運用上の障壁
114.6 対策動向
114.7 留意点（設計）
114.8 コスト見積りの枠組み
114.9 まとめ
【 法務・契約関連 】
115 NDA（秘密保持契約）の法務・契約ガイド
115.1 位置づけと法規体系
115.2 標準化フレームワークとの関係
115.3 規制・認証としての概要
115.4 契約設計（主要条項）
115.5 ガバナンスと運用
115.6 法域別の論点（抜粋）
115.7 リスクと落とし穴
115.8 将来動向（AI・データ越境・オープン連携）
115.9 実務チェックリスト（抜粋）
116 データ処理契約（DPA）の実務ガイド
116.1 概要と法規体系
116.2 最低限の必須条項（Art.28(3)）
116.3 EDPB/ICO等の最新ガイダンス
116.4 SCC/国際移転との関係
116.5 ガバナンス（契約と運用の接続）
116.6 必須付属書（Annex）と内容
116.7 よくある落とし穴と対策
116.8 監督・制裁の動向
116.9 将来動向（2025以降）
116.10 実務チェックリスト
117 監査証跡（Audit Trail）の実務ガイド
117.1 位置づけと法規体系
117.2 監査証跡と保持・不可変性
117.3 標準化フレームワークとゼロトラスト
117.4 ガバナンス（設計と運用）
117.5 国際動向・業界規制
117.6 実装パターン
117.7 リスクと落とし穴
117.8 将来動向（2025以降）
117.9 実務チェックリスト
118 権限管理ポリシーの実務ガイド
118.1 概要と法規体系
118.2 標準化フレームワークと実装言語
118.3 モデル比較（RBAC/ABAC/PBAC）
118.4 継続評価（CAEP）とセッション制御
118.5 ガバナンス（組織・運用）
118.6 実装パターン
118.7 リスクと落とし穴
118.8 監査・規制対応
118.9 将来動向（2025以降）
118.10 実務チェックリスト
119 守秘契約条項の実務ガイド
119.1 法規体系の位置づけ
119.2 標準化フレームワークとの整合
119.3 規制・認証としての概要
119.4 守秘契約条項の主要要素
119.5 ガバナンス（契約と運用の接続）
119.6 法域別の実務論点
119.7 落とし穴と回避策
119.8 将来動向（AI・データ越境・雇用）
119.9 実務チェックリスト
120 情報持出し禁止（No-Exfiltration）の実務ガイド
120.1 位置づけと法規体系
120.2 標準化フレームワークとベストプラクティス
120.3 技術統制（チャネル別）
120.4 契約・規程（法務ガバナンス）
120.5 医療・高規制領域の論点
120.6 実装パターン
120.7 リスクと落とし穴
120.8 将来動向（2025以降）
120.9 実務チェックリスト
121 同意管理（Consent Management）の実務ガイド
121.1 概要と法規体系
121.2 標準化フレームワーク（IAB TCF等）
121.3 規制・認証としての概要（ヘルス/米国）
121.4 実装ガバナンス（デザインと運用）
121.5 デザインパターンとアンチパターン
121.6 データライフサイクルとの接続
121.7 地域差・最新論点
121.8 将来動向（2025以降）
121.9 実務チェックリスト
122 内部不正対策の実務ガイド
122.1 位置づけと法規体系
122.2 標準化フレームワークと技術統合
122.3 規制・認証としての概要
122.4 ガバナンス（設計と運用）
122.5 技術スタックの実装
122.6 実装パターン
122.7 リスクと落とし穴
122.8 将来動向（2025以降）
122.9 実務チェックリスト
123 秘密情報管理規程（社内規程）の実務ガイド
123.1 法規体系の位置づけ
123.2 標準化フレームワークとの整合
123.3 規制・認証としての概要
123.4 規程の基本構造（サンプル目次）
123.5 NDA・契約群との連携
123.6 運用ガバナンス
123.7 技術統制（規程に織り込む要素）
123.8 国際・越境の留意点
123.9 将来動向（AI・クラウド・雇用）
123.10 実務チェックリスト
124 標準契約条項（SCC）の実務ガイド
124.1 概要と法規体系
124.2 標準化フレームワークと補完措置
124.3 最新動向（2025）
124.4 モジュールの要点
124.5 Schrems II対応の実務
124.6 ガバナンス（契約と運用）
124.7 他制度との関係
124.8 リスクと落とし穴
124.9 将来シナリオ（2025以降）
124.10 実務チェックリスト
【 ツール 】
125 Microsoft Purview（Microsoft 365やAzureの既存環境に連携するクラウドベースの統合データガバナンス・コンプライアンス管理ソリューション）
125.1 導入形態
125.2 モデル・ツール構成
125.3 課題
125.4 関与する企業
126 Google Cloud Data Loss Prevention API（クラウドネイティブのデータ保護サービス）
126.1 導入形態
126.2 モデル・ツール構成
126.3 課題
126.4 関与する企業
126.5 今後の展望
127 Symantec Data Loss Prevention（データ漏洩防止ソリューション）
127.1 導入形態
127.2 モデル・ツール構成
127.3 課題
127.4 関与する企業
127.5 今後の展望
128 Privacera（クラウドネイティブデータセキュリティ・アクセスガバナンスプラットフォーム）
128.1 導入形態
128.2 モデル・ツール構成
128.3 課題
128.4 関与する企業
128.5 今後の展望
129 Varonis（データセキュリティとガバナンスの一体化プラットフォーム）
129.1 導入形態
129.2 モデル・ツール構成
129.3 課題
129.4 関与する企業
130 Immuta（SaaS型クラウドネイティブなデータセキュリティ・ガバナンスプラットフォーム）
130.1 導入形態
130.2 モデル・ツール構成
130.3 課題
130.4 関与する企業
130.5 総括
131 BigID（クラウドネイティブなSaaS型ソリューション）
131.1 導入形態
131.2 モデル・ツール構成
131.3 課題
131.4 関与する企業
131.5 今後の展望
132 Forcepoint DLP（オンプレミス・クラウド・ハイブリッド環境のいずれにも対応するデータ漏洩防止ソリューション）
132.1 導入形態
132.2 モデル・ツール構成
132.3 課題
132.4 関与する企業
132.5 今後の展望
133 Boldon James Classifier（データのライフサイクル全体に跨り、機密ラベルによる分類・アクセス制御・監査を一元的に実現するオンプレミス型ソリューション）
133.1 導入形態
133.2 モデル・ツール構成
133.3 課題
133.4 関与する企業
133.5 今後の展望
134 Protegrity（オンプレミス・クラウド・ハイブリッド環境全てに対応するデータセキュリティプラットフォーム）
134.1 導入形態
134.2 モデル・ツール構成
134.3 課題
134.4 関与する企業
134.5 今後の展望
135 Thales CipherTrust（る統合データセキュリティプラットフォーム）
135.1 導入形態
135.2 モデル・ツール構成
135.3 課題
135.4 関与する企業
135.5 今後の展望
【 主な参入企業・提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護 】
136 Amazon Web Servicesで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
136.1 事業概要
136.2 強みの領域
136.3 実績・エコシステム
136.4 最近動向
136.5 ユースケース別適用像
136.6 今後のシナリオ
136.7 導入上の留意点
136.8 まとめ
137 Googleで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
137.1 事業概要
137.2 強みの領域
137.3 実績・エコシステム
137.4 プロダクト機能の最近動向
137.5 ユースケース別の適用像
137.6 競争優位と課題
137.7 今後のシナリオ
137.8 導入上の留意点
137.9 まとめ
138 IBMで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
138.1 事業概要
138.2 強みの領域
138.3 実績・ユースケース
138.4 プロダクト機能の要点
138.5 競争優位と差別化
138.6 他社連携・エコシステム
138.7 今後のシナリオ
138.8 導入上の留意点
138.9 ユースケース
138.10 まとめ
139 Microsoftで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
139.1 事業概要
139.2 強みの領域
139.3 実績・エコシステム
139.4 プロダクト機能の最近動向
139.5 ユースケース別の適用像
139.6 今後のシナリオ
139.7 留意点と導入上の要所
139.8 まとめ
140 Oracleで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
140.1 事業概要
140.2 強みの領域
140.3 実績・エコシステム
140.4 プロダクト機能の要点
140.5 ユースケース別適用像
140.6 競争優位と課題
140.7 今後のシナリオ
140.8 導入上の留意点
140.9 まとめ
141 Palantirで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
141.1 事業概要
141.2 強みの領域
141.3 実装機能の要点
141.4 実績と適用例
141.5 ユースケース別の実装像
141.6 競争優位と課題
141.7 今後のシナリオ
141.8 導入上の留意点
141.9 まとめ
142 Snowflakeで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
142.1 事業概要
142.2 強みの領域
142.3 実装機能の要点
142.4 実績・適用例
142.5 ユースケース別の実装像
142.6 競争優位と課題
142.7 今後のシナリオ
142.8 導入上の留意点
142.9 まとめ
143 Broadcom（Symantec）で提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
143.1 事業概要
143.2 強みの領域
143.3 実績とアップデート
143.4 ユースケース別適用像
143.5 競争優位と課題
143.6 今後のシナリオ
143.7 導入上の留意点
143.8 まとめ
144 Cohesityで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
144.1 事業概要
144.2 強みの領域
144.3 実績・最新動向
144.4 ユースケース別の実装像
144.5 競争優位と課題
144.6 今後のシナリオ
144.7 導入上の留意点
144.8 まとめ
145 Thalesで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
145.1 事業概要
145.2 強みの領域
145.3 実績・エコシステム
145.4 プロダクト機能の要点
145.5 ユースケース別適用像
145.6 競争優位と課題
145.7 今後のシナリオ
145.8 導入上の留意点
145.9 まとめ
146 VMwareで提供するサイバーセキュリティ／企業データ機密性保護
146.1 事業概要
146.2 強みの領域
146.3 実績・適用例
146.4 セキュリティポスチャ管理（SPM/CSPM/VSPM）
146.5 リスクと対応
146.6 ユースケース別の実装ポイント
146.7 今後のシナリオ
146.8 導入上の留意点
146.9 まとめ