カスタムエンティティSelect

定義済みの識別子がデータと完全に一致しない場合や、組織固有のパターンを検出する必要がある場合は、カスタムエンティティを使用します。カスタムエンティティには、カスタムデータ識別子とカスタム辞書の2種類があります。

Custom Data Identifier

カスタムデータ識別子は、キーワード、正規表現、または事前定義された識別子への参照から構築された単一の検出ルールです。

Custom Dictionary

カスタム辞書は、キーワード、フレーズ、または正規表現のCSVファイルであり、アップロードして単一のエンティティとして再利用されます。

Selecting Custom Entities in a Rule

1. 新しいDLPルールワークフローの「Entities」ページの「カテゴリー」列で「Custom Entities」を展開し、「Data Identifier」または「Dictionary」をクリックします。
2. [エンティティ]列には、既に作成済みのカスタム識別子または辞書が表示されます。列ヘッダーのNewをクリックして、インラインで作成することもできます。
3. 完了したら Next をクリックします。

Creating a Custom Data Identifier

1. Entitiesタブで、New Entityをクリックします。「エンティティの作成」ダイアログは、デフォルトで「Data Identifier」オプションになっています。
2. 識別子に名前を付け、必要に応じてデスクリプションを追加し、マッチングで大文字と小文字を区別するかどうかを選択します。
3. 次の中から、一致するものを定義します。

• 事前定義された識別子への参照（{{フルネーム (US)}}など）
• 名前などのキーワード
• [0-9]{5,10}のような正規表現

保存する前に Validate Regex を使って構文をチェックします。

4. 既存または新しい Data Type を割り当てます。
5. Sensitivity Levelを割り当てます。
6. オプションで、Advanced Optionsを構成して一致を絞り込むことができます。

Creating a Custom Dictionary

1. EntitiesタブでNew Entityをクリックします。
2. Dictionary を選択してから、Keyword Dictionary または RegEx Dictionary を選択します。
3. 辞書に名前を付け、大文字と小文字を区別するかどうかを選択します。
4. Select File をクリックして CSV ファイルをアップロードします。以下に注意してください：

• キーワード、フレーズ、または正規表現を1行に1つずつ入力してください。
• 単一の辞書ファイルには、キーワードとフレーズ、または正規表現のいずれかが保持され、両方が保持されることはありません。
• 正規表現辞書は25エントリに制限されています。

5. 必要に応じて、Advanced Optionsを構成します。

Weighted Keyword Dictionaries

キーワード辞書はエントリごとの重みをサポートしており、それがDLP違反スコアを左右します。

• 各行を [キーワード],[重み] としてフォーマットしてください。重みはオプションであり、-100から100の範囲で設定できます。
• 重みを指定しない場合、Netskopeはデフォルトの重み1を適用します。
• 正の重みは違反スコアを増加させ、負の重みはスコアを減少させます。
• 重み付けは正規表現ではサポートされていません。
• 違反スコアはすべてのルール一致にわたる重みの合計であり、このスコアによって違反時にルールが発動するかどうかが決定されます。

Example: AWS access key dictionary

アクセスキーID、50
AWS、10
AWSアクセスキー、100
AWSAccessKeyId、100
アクセスキー
アクセス、-20
パブリッククラウド、-100

ルールC0 NEAR D0と組み合わされます。C0はカスタム正規表現識別子 \b[A-Z0-9]{20}\b で、D0は上記の辞書です。

• 「アクセスキーの生成」のみを含むコンテンツは、近くにキーのような一致が表示されないため、ルール数は0になります。
• 「Enter the AWS access key ID AKIAIVLZMKR5WZSQO5ZA」を含むコンテンツは、ルールカウントが1となり、違反スコアは100になります。

Data Type and Sensitivity Level

定義済みかカスタムかに関わらず、すべてのエンティティには2つの分類属性があります。

Attribute	目的
Data Type	エンティティを整理およびレポート用に、既存または新規に作成された定義済みのカテゴリにグループ化します。
Sensitivity Level	エンティティの重要度を設定します。これはポリシーロジックおよびレポートで後続処理されます。

Advanced Options

Advanced Optionsは、ルールで使用された際にエンティティが一致するものを絞り込みます。

Option	その機能
Begins with / Ends with / Does not match	周辺のキーワードや正規表現に基づいて、一致を含むか除外するかを選択します。
Use Filters, Common-Sense	aabbccや22222など、ほとんどが繰り返される文字や連続する文字である一致を拒否します。
Use Filters, Unlikely Matches	80*125752000=10060160000（9桁の米国のSSNの場合）のように、周囲の文字を考慮すると不自然な一致を除外します。
Use Validators for Regex	Luhn、Elfproef、またはVerhoeffのチェックサムアルゴリズムを適用して、検証に失敗した正規表現の一致を除外します。

フィルタの利用可能性は、選択した事前定義済みエンティティによって異なります。

• フィルターが定義されていない場合、 Use Filters と Use Validator for Regex は両方ともグレー表示されます。
• フィルターが定義されている場合、Use Validator for Regexはグレー表示になり、エンティティのデフォルトのバリデーターが自動的に適用されます。
• 両方のフィルタが定義されている場合、Use Filtersと両方のフィルタのチェックボックスが事前にチェックされ、Use Validator for Regexはグレー表示されます。

Netskopeは抽出中にテキスト正規化も適用し、フォント、色、改行、間隔をカバーして、検出精度を向上させます。これは、テキストベースのステガノグラフィ対策にも役立ちます。