最終更新日:
リソースを明確なポリシーを持つゾーンに分割し、データの機密性に応じてAIシステムへのアクセスを制限する、ネットワークまたはデータガバナンスのアプローチ。
環境（開発、テスト、本番など）やデータ分類（公開、社内用、機密など）を、それぞれ異なるネットワークまたは論理的な「ゾーン」に割り当てるアーキテクチャ上のセグメンテーションです。ファイアウォール、IAMロール、暗号化などのアクセス権限ポリシーは、ゾーンごとに最適化されます。ガバナンスの観点からは、ゾーンの信頼レベルの定義、ゾーン間通信ルールの文書化、およびゾーン設定の定期的な監査を行い、不正な横方向の移動（ラテラルムーブメント）やデータ漏洩を防止することが求められます。
実際の導入事例：
医療系AIプラットフォームは、ゾーンベースのアクセス制御を強制します。患者を特定できるデータは、プライバシー承認済みの分析サービスのみがアクセスできる「機密（confidential）」ゾーンに配置され、匿名化されたデータセットは、より広範なデータサイエンスの実験のために「社内（internal）」ゾーンに配置されます。これにより、ゾーン間での厳格な分離とポリシー適用が保証されます。
