検出エントリを設定する

検出エントリは、Cloudflare DLP が Web トラフィックと SaaS アプリケーション内の機密コンテンツを識別するために使う、再利用可能な検出ロジックです。DLP プロファイル とは別に作成・管理でき、同じエントリを 1 つ以上のカスタムプロファイルに追加できます。データクラス でも検出エントリを使えます。

検出エントリには、次の種類があります。

• パターンエントリ — テキストパターンを検出する正規表現
• 定義済み検出エントリ — 特定の種類の機密コンテンツ向けの、Cloudflare 管理の検出
• Exact Data Match データセット — 顧客レコードや口座番号など、照合する機密値をアップロードしたデータセット
• Custom Wordlist データセット — 製品名、内部コード、SKU 番号などの用語を検出するための、プレーンテキストデータセット
• ドキュメントエントリ — 類似コンテンツを見つけるために使う、サンプル文書のフィンガープリント
• AI プロンプトトピック — 生成 AI ツールに送信されたプロンプトのカテゴリ

Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開き、検出エントリを作成、確認、管理します。

Detection entries には、All、Pattern、Predefined、Datasets、Documents、AI prompt topics など、エントリ種別ごとのビューがあります。検索とフィルターで特定のエントリを探し、種別、ステータス、最終更新時刻などを確認できます。

同じ検出エントリを、複数のカスタム DLP プロファイルに追加できます。カスタム検出エントリを削除すると、Cloudflare はそのエントリを現在使っているプロファイルを一覧表示します。

検出エントリがサンプルコンテンツを識別するかどうかをテストするには、エントリを DLP プロファイル に追加し、Test scan を使います。Test scan は、選んだプロファイルがサンプルを検出するかどうかを確認します。Gateway ポリシーや、Gateway を通過するトラフィックはテストしません。

プロファイルがサンプルに一致しない場合は、検出エントリの設定、プロファイルの 一致回数、信頼度しきい値 を確認します。

定義済み検出エントリは、特定の種類の機密コンテンツ向けの、Cloudflare 管理の検出です。Detection entries の Predefined ビューから確認し、カスタム DLP プロファイルに直接追加できます。

一覧は 定義済み検出エントリ を参照してください。

パターンエントリは、正規表現を使ってスキャン対象コンテンツ内のテキストパターンを検出します。DLP プロファイルとは別に作成し、複数のカスタムプロファイルで再利用できます。

正規表現は Rust で記述します。正規表現の検証には Rustexp ↗ を使うことを推奨します。

DLP は UTF-8 文字を検出します。各文字は最大 4 バイトです。カスタムテキストパターン検出の長さ上限は 1024 バイトです。

DLP は、+ または * 演算子を含む正規表現には対応しません。長さ上限を超えやすいためです。たとえば、正規表現 a+ は無限個の a を検出できます。代わりに a{min,max}（例: a{1,1024}）を使うことを推奨します。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Pattern タブで Add Pattern を選びます。
3. 名前を入力します。任意で説明を追加します。
4. Value に、検出したい正規表現を入力します。
5. Validate Regex を選びます。
6. 正規表現が検証されたら、Save を選びます。

パターンエントリを使うには、1 つ以上の カスタム DLP プロファイル に既存エントリとして追加します。

Exact Data Match（EDM）データセットは、氏名、住所、電話番号、口座番号などの機密情報を保護します。

EDM データセットのデータは、Cloudflare に到達する前に暗号化されます。一致を検出するため、Cloudflare はトラフィックをハッシュし、データセットのハッシュと比較します。一致したデータはペイロードログでマスキングされます。

Exact Data Match データセットを DLP 向けに準備するには、目的のデータを複数列のスプレッドシートに追加します。各行は 6 文字以上にしてください。末尾や最終行のカンマは不要です。

互換性のため、ファイルは .csv または .txt 形式で、改行は LF（\n）にして保存します。DLP は CRLF（\r\n）の改行には対応しません。データセットの上限は アカウント上限 を参照してください。

DLP はタイトルセルを検出し、Exact Data Match データセットの列名として使います。複数の列が同じ名前の場合、DLP は番号記号（#）と数字を名前に付加します。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Datasets タブで Add a dataset を選びます。
3. Exact Data Match (EDM) を選びます。
4. データセットファイルをアップロードします。Next を選びます。
5. 検出された列を確認し、含める列を選びます。Next を選びます。
6. データセットに名前を付けます。任意で説明を追加します。Next を選びます。
7. アップロードしたデータセットの詳細を確認します。Save dataset を選びます。

DLP はデータセットを暗号化し、そのハッシュを保存します。

データセットは Uploading ステータスで一覧に表示されます。アップロードが完了すると、ステータスは Complete に変わります。その後、1 つ以上の カスタム DLP プロファイル に既存エントリとして追加できます。

アップロード済みの Exact Data Match データセットは読み取り専用です。データセットを更新するには、新しいファイルをアップロードして元のファイルを置き換える必要があります。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Datasets タブで、更新するデータセットを選びます。
3. Upload dataset を選び、更新したデータセットを選びます。Next を選びます。
4. 新しい列を確認して選びます。Next を選びます。
5. Save dataset を選びます。

新しいデータセットが、元のデータセットを置き換えます。

Custom Wordlist（CWL）データセットは、知的財産、SKU 番号、内部プロジェクト名など、機密ではない用語を保護します。

Cloudflare は CWL データセットのデータを、DLP 内にプレーンテキストで保存します。プレーンテキストの一致はペイロードログに表示されます。任意で、CWL は大文字小文字を区別して検出できます。

列タイトルセルは、Custom Wordlist データセットで誤検出の原因になることがあるため、削除してください。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Datasets タブで Add a dataset を選びます。
3. Custom Wordlist (CWL) を選びます。
4. データセットに名前を付けます。任意で説明を追加します。
5. Upload file で、データセットファイルを選びます。
6. （任意）Settings で Enforce case sensitivity をオンにすると、一致する値に正確な大文字小文字が必要になります。
7. Save を選びます。

DLP はデータセットを平文で保存します。

データセットは Uploading ステータスで一覧に表示されます。アップロードが完了すると、ステータスは Complete に変わります。その後、1 つ以上の カスタム DLP プロファイル に既存エントリとして追加できます。

アップロード済みの Custom Wordlist データセットは読み取り専用です。データセットを更新するには、新しいファイルをアップロードして元のファイルを置き換える必要があります。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Datasets タブで、更新するデータセットを選びます。
3. Upload dataset を選び、更新したデータセットを選びます。Next を選びます。
4. Save dataset を選びます。

新しいデータセットが、元のデータセットを置き換えます。

組織のトラフィック内で類似コンテンツを検出するために、サンプル文書をアップロードできます。DLP は文書の一意のフィンガープリントを作成し、元の文書との類似度に基づいてトラフィックと比較します。契約テンプレートや内部レポートなど、アップロードしたデータセット内の個別の値リストに還元できない、組織固有の文書種別の検出に役立ちます。

DLP は、アップロードした文書を Cloudflare R2 バケットに暗号化して保存します。メモリ上にだけ保持する機密データをアップロードする場合は、Exact Data Match データセット を使います。

DLP は .docx と .txt 形式の文書に対応します。文書は 10 MB 未満である必要があります。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Documents タブで Add a document entry を選びます。
3. 文書に名前を付けます。任意で説明を追加します。
4. Minimum similarity for matches に、0% から 100% の値を入力します。
5. Upload document で、文書ファイルを選んでアップロードします。
6. Save を選びます。

文書は Pending ステータスで一覧に表示されます。アップロードが完了すると、ステータスは Complete に変わります。Terraform でドキュメントエントリを作成した場合、ファイルをアップロードするまでステータスは No file です。

アップロードした文書のフィンガープリントを使うには、1 つ以上の カスタム DLP プロファイル に既存エントリとして追加します。

アップロード済みのドキュメントエントリは読み取り専用です。ドキュメントエントリを更新するには、新しいファイルをアップロードして元のファイルを置き換える必要があります。

1. Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Detection entries を開きます。
2. Documents タブで、更新する文書を選び、Edit を選びます。
3. （任意）ドキュメントエントリの名前と、一致に必要な最小類似度を更新します。既存のアップロード済み文書を開くこともできます。
4. Update document entry で、更新した文書ファイルを選んでアップロードします。
5. Save を選びます。

新しいドキュメントエントリが、元のドキュメントエントリを置き換えます。ファイルのアップロードに失敗した場合でも、エントリを削除するまで、DLP は元の文書フィンガープリントでトラフィックをスキャンします。

DLP は Application Granular Controls を使い、生成 AI ツールに送信されたプロンプトを検出して分類します。Application Granular Controls は、プロンプトの内容とユーザーの意図の両方を分析します。対応している AI プロンプト保護の検出は次のとおりです。

各検出エントリは Content または Intent に分類されます。

• Content — プロンプト自体の特定のテキストやデータを検出します（例: ユーザーがソースコードやクレジットカード番号をチャットに貼り付ける）。
• Intent — AI の応答に対するユーザーの目的を検出します（例: ユーザーが悪意のあるコードの生成や個人情報の抽出を AI に依頼する）。

Intent 検出は、AI アプリケーションが SaaS コネクターや Model Context Protocol（MCP）サーバー経由で、機密情報を含む内部データソースにアクセスできる場合に役立ちます。

AI プロンプトトピックを使うには、対応する 定義済み DLP プロファイル を設定するか、1 つ以上の カスタム DLP プロファイル に既存エントリとして追加します。AI プロンプト保護は、ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Claude で利用できます。