DLP プロファイルは、トラフィック内の機密データを Cloudflare がどのように検出するかを定義します。プロファイルは、次の構成要素を 1 つ以上組み合わせます。
- 検出エントリ — パターン、データセット、ドキュメントフィンガープリント、事前定義検出、AI プロンプトトピックなど、機密コンテンツを識別する再利用可能な検出ロジック。
- データクラス — 検出エントリとその他のシグナルを 1 つのルールにまとめる、再利用可能な分類ルール。
- ラベル — 一致したコンテンツを表す感度レベルとデータタグ。
データクラスとラベルは Data Classification の一部です。Cloudflare DLP には、次の 3 種類のプロファイルがあります。
- 事前定義プロファイル — クレジットカード番号、国民識別番号、AI プロンプトなど、よくある機密データ向けの Cloudflare 管理プロファイル。
- カスタムプロファイル — 検出エントリ、データクラス、ラベルから 作成 するプロファイル。自社のデータ、組織、リスク許容度に合わせて作れます。
- 連携プロファイル — Microsoft Purview の秘密度ラベルなど、サードパーティプラットフォームのデータ分類で埋まるプロファイルです（Cloudflare CASB が必要です）。
どのデータ種別に注目するかを決めるには、DLP ポリシーを作る前に Passive Detection で、サンプリングした Gateway トラフィックの検出結果を確認します。
- Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Profiles を開きます。
- 定義済みプロファイル を選び、Edit を選択します。
- 必要に応じて、1 つ以上の Detection entries を有効にします。
- Save profile を選択します。
ほとんどの定義済みプロファイルは、有効にした検出エントリのいずれかが一致すると一致します。Personally Identifiable Information (PII) Record プロファイルは例外で、プロファイルが一致するには、近接して少なくとも 3 つの異なる検出エントリが必要です。
このプロファイルは、DLP ポリシー、CASB 連携、AI Gateway DLP ポリシー、Email Security の送信 DLP ポリシー で使えます。
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Cloudflare ダッシュボード ↗ で、Zero Trust > Data loss prevention > Profiles を開きます。
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Create profile を選択します。
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プロファイルの名前と、任意で説明を入力します。
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プロファイルに検出エントリを追加します。
カスタムエントリを作成する
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Create custom entry を選択します。
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作成する検出エントリの種類を選び、値を設定します。
対応している検出エントリの種類は、検出エントリを設定する を参照してください。
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検出エントリを保存するには、Done を選択します。
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（任意）再利用できる分類ルールを含めるため、データクラスを追加します。
- Add data classes を選択します
- 追加するデータクラスを選び、Confirm を選択します
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（任意）ラベルをプロファイルの一致条件として使います。
- 機密スキーマと最小機密レベルを選びます。
- データタググループと、1 つ以上のデータタグを選びます。
ラベル、テンプレート、データクラスの詳細は、Data Classification を参照してください。
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（任意）プロファイルの プロファイル設定 を設定します。
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Save profile を選択します。
カスタムプロファイルを本番トラフィックに適用する前に、Test scan で期待どおりのコンテンツを検出することを確認します。
このプロファイルは、DLP ポリシー、CASB 連携、AI Gateway DLP ポリシー、Email Security の送信 DLP ポリシー で使えます。