データクラスは、検出エントリ、ほかのデータクラス、機密レベル、データタグから作る、再利用できる分類ルールです。
複数のシグナルを 1 つの再利用できる分類ルールにまとめ、カスタム DLP プロファイルへ追加したいときにデータクラスを使います。
データクラスを使うと、分類ロジックを DLP プロファイルから切り離して定義できます。
同じロジックを複数のプロファイルで作り直す代わりに、再利用できるデータクラスを 1 つ作成し、必要な場所で適用できます。
データクラスは、一致したコンテンツにラベルを付与することもできます。プロファイル内の直接エントリ一致だけに頼らず、生の検出結果を、より広い分類モデルへつなげることができます。
- Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Data classification > Data classes を開きます。
- Create data class を選択します。
- 名前と、任意の説明を入力します。
- データクラスの検出ルールを作成します。
- 一致したコンテンツに付与するラベルを割り当てます。
- Save を選択します。
データクラスはルールビルダーを使い、複数のシグナルを 1 つの分類ルールにまとめます。
次の要素からルールを作成できます。
- 検出エントリ
- 既存のほかのデータクラス
AND や OR などの論理演算子で、条件の評価方法を制御します。
データクラスはほかのデータクラスを参照できるため、同じロジックを複数箇所で作り直す代わりに、再利用できる分類レイヤーを構築できます。再帰参照を防ぐため、Cloudflare はセレクターから現在のデータクラスを除外します。
ルールのロジックを定義したあと、一致したコンテンツに付与するラベルを選びます。
次のラベルを割り当てられます。
- 機密スキーマと機密レベル
- データタググループと、1 つ以上のデータタグ
コンテンツがデータクラスに一致すると、Cloudflare はその一致にラベルを適用します。
データクラスを作成したあと、カスタム DLP プロファイルに追加できます。
- Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Profiles を開きます。
- カスタム DLP プロファイルを作成または編集します。
- Data classes で Add data classes を選択します。
- 含めるデータクラスを選び、Confirm を選択します。
- （任意）プロファイルに直接の検出エントリまたはラベルを追加します。
- Save profile を選択します。
カスタム DLP プロファイルでは、直接の検出エントリ、データクラス、ラベルを同じプロファイル内で組み合わせられます。