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Day 21｜MSのセキュリティエキスパート資格 SC-100 を本気で攻略する日々

みこと

Purview が描く“データ中心セキュリティ”

2/28からリスケします！いやもっと早く宣言しなさいよって話ではあるのですが笑
3/21の試験本番に向けて、今日も一歩ずつ進めていきます。

今日は意外と考慮し忘れがちなPurviewです。
ユーザビリティの懸念などから導入を渋る方もいらっしゃいますが、データを守るうえでは欠かせない製品ですね。
CASBを本当に実現したいならMDAと一緒に導入することをお勧めします。

早速見ていきましょ！


1. はじめに：自己紹介と攻略の背景

こんにちは、大阪でITインフラエンジニアをしている みこと です。

これまで、Python 3 エンジニア認定基礎試験、Microsoftの資格（AZ-305 / 700、MD102、MS102、SC-200 ）やOracle Bronzeなどを取得し、一歩ずつステップアップしてきました。
そんな私が次に選んだ資格は、SC-100（Microsoft Cybersecurity Architect） です。

Microsoft製品を軸にしたサイバーセキュリティ設計のエキスパート資格。設計思想・ゼロトラスト・インシデント対応など、「広く・本質を押さえる設計力」が問われる難関ですが、2/28に合格します！

2. なぜ「SC-100」なのか？（目的）


私がこの資格にこだわる理由は3つの「提供したい価値」があるからです。

  • 自己ブランディングの強化
    「インフラもわかるし、セキュリティ設計もできる」エンジニアとしての立ち位置を確立したい。

  • クライアントへの価値提供
    現場でベストプラクティスに基づいた、根拠ある提案ができる存在になりたい。

  • 教育・トレーナーとしての貢献
    現在、常駐先で不足しているセキュリティ人材を育成し、チーム全体の底上げに貢献したい。

3. 合格までのロードマップ


現在は「プラクティス評価（練習問題）」を回しながら、知識の解像度を上げている段階です。

  • Step 1： プラクティス評価の正答率を9割へ

  • Step 2： 動画講座を活用し、自分専用の「最強の教科書」を作成（← イマココ！）

  • Step 3： 解説を熟読し、設計思想を体に叩き込む

  • Step 4： 一度試験を受け、自分の弱点を可視化する

  • Step 5： 伸びしろを徹底的に潰す

  • Goal： 2/28 SC-100 合格！

4. 今日の進捗

・動画視聴　192/317[動画]
ここで記載してませんでしたが、もうリスケする気満々です笑
個人的デッドラインは3月末なので、3月中旬には取得しておくようなスケジュールを引き直したいところ。

5. 今日の学び

Sensitive Information Types の検出ロジック

SIT は単なるキーワード検出ではなく、Primary / Supporting / Proximity / Confidence の4要素で構成される高度な分類エンジンです。 特にSupporting Element の全文が Proximity 範囲に入らないと一致しないため、誤検知を抑えることができます。

  • Primary：正規表現や関数で“本物”を判定

  • Supporting：周辺情報で信頼度を補強

  • Proximity：文字数距離で関連性を評価

  • Confidence：High/Medium/Low の3段階で精度を調整

Microsoft が提供する 324 種類の既定 SIT は、世界中の規制に対応するための巨大辞書のような存在で、Purview の基盤を支えています。

Sensitivity Labels が実現するデータ中心のゼロトラスト

ラベルはファイルのメタデータに クリアテキストで保存され、保存場所が変わっても保護が維持されます。 これは「ネットワーク境界」ではなく「データそのもの」に境界を持たせるアプローチで、ゼロトラストの本質に直結しています。

  • 暗号化・コンテンツマーキング

  • Teams / SharePoint / M365 Group / 会議の制御

  • Copilot がラベルを理解し、機密データを勝手に出力しない

  • サブラベルは親の設定を継承しない（色のみ継承）

データ分類が“単なるラベル付け”ではなく、組織のコラボレーション全体を制御する基盤になっていますね。
AIを組織内で利用していくにあたって、権限の話がでてきますがそのあたりにもつながってきますね。

DLP の深いコンテンツ分析

DLP は SIT を使うだけでなく、複数のロジックを組み合わせて“本物の機密データ”を判定します。

  • Primary / Supporting の一致

  • 正規表現

  • 関数による検証

  • 近接距離

  • 機械学習

Teams チャットで機密情報を“非表示化”するなど、In use（使用中） の保護が強力です。 データが動く瞬間をリアルタイムで監視し、漏えいを防ぐ仕組みが実務的ですね。

Records Management のレコード管理

Retention Label を Record として宣言すると、編集・削除が制限されます。 さらに Regulatory Record は管理者でも削除できないほど強力で、金融・医療などの規制業界で必須の機能です。

  • 保持期間終了後は Disposition の証跡を残す

  • 証跡は監査対応の“証明”として利用可能

  • Event-based retention により、業務イベントをトリガーに保持期間を開始

Purview が“監査に耐える証跡”を残すための仕組みが非常に緻密で、ガバナンスの本質を感じました。

Retention の3階層モデル

保持の仕組みは以下の3階層で構成され、柔軟かつスケーラブルなガバナンスを実現します。

  • Retention Policies：広範囲に一括適用

  • Retention Labels：アイテム単位の細かい制御

  • Retention Label Policies：ラベルの公開

特に Event-based retention は、現実の業務フロー（退職・契約終了など）に自然にフィットする点が魅力です。

Insider Risk Management のプライバシー保護設計

内部不正の検出はセンシティブな領域ですが、Purview はプライバシーを最優先に設計されています。

  • ユーザー名の仮名化

  • RBAC による厳格なアクセス制御

  • すべての操作を監査ログに記録

退職者のデータ持ち出し検出など、実務で起こりがちなシナリオに最適化されたテンプレートが豊富で、現場での即戦力になりそうです。

eDiscovery Premium の調査ワークフロー自動化

Premium は法的調査の全工程を一元管理できる強力なプラットフォームです。

  • Advanced Indexing：未インデックスデータの再処理

  • Error Remediation：パスワード付きファイルなどの修復

  • OCR：画像からテキスト抽出

  • Conversation Threading：Teams の会話をスレッドとして復元

  • Predictive Coding：機械学習による関連性スコアリング

メール・Teams・SharePoint の全データを“証拠”として扱えるように整形できます。

6. 所感

Purviewはちょっと概念のつかみどころに最初戸惑った記憶がありますが、Entraのセキュリティ境界がIDなら、Purviewはデータくらいの感覚で主人公が変わったなーと思うと少しは理解が進むかもしれません。

あと思ってた以上に講座の内容が充実していたのと、二つの資格を同時に勉強しているので時間管理と勉強効率化にもう一工夫必要ですね。

合格まで残り22日。大阪のエンジニアとして、泥臭く、かつ楽しみながら駆け抜けます！


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