Evidence before action
CVSS順に並べるのを、やめる。
経路を相関させる。
AI Secure は、外部公開かつ未修正の接続機器、条件に問題がある特権ログイン、機密ファイルの大量参照を、 根拠を添えたひとつの確認可能な事案にまとめます。 すべてお使いの端末で動き、LLM は不要。そして、自分たちのルールの誤検知コストを公開しています。
インストール不要・アカウント不要。合成データ上の実UIです。2分のフィードバックが本当に助かります。
約37秒のイントロ。音楽はミュート解除で。ナレーション版はこちら。
この製品の出発点になった数字
「5分で100ファイル」ルールは誰でも作る。
その代償を公開する人は、ほとんどいない。
そこで自分たちのルールを測りました。合成ながら現実的な正常業務 18.8日ぶん・85,509イベント—— 夜間バックアップ、分析担当の一括参照、移行作業日、検索インデックス、週次ウイルススキャン、eDiscovery、バッチETL、そして私物端末からの承認済み保守——に対してです。
| ルール | 警告 | 検知 | 誤検知 |
|---|---|---|---|
| AS-003 — 大量ファイル参照ルール単体 | 103 | 1 | 102 |
| AS-004 — 公開機器 + 特権ログイン + 大量参照の相関 | 1 | 1 | 0 |
大量参照ルールが静かになるまで閾値を上げると、事案も検知できなくなります。 閾値と時間窓の組み合わせ21通りを試した結果、誤検知が0になる設定はすべて、仕込んだ侵害も見逃しました。
この非対称性こそが、製品の核心です。 量だけでは信号になりません——バックアップと持ち出しは同じ形をしています。信号になるのは、経路です。
合成データです。実環境の誤検知率ではありません。閾値を信頼する前に、自分のログで測り直すためのリハーサルです。 測定手順・スイープ表・注意点 →
はじめる
pip不要。APIキー不要。クラウド契約不要。
必要なのは Python 3.11 以上だけ。127.0.0.1 のみで待ち受け、起動ごとに新しいトークンを発行します。
git clone https://github.com/FORIFOR/AISecure.git && cd AISecure python3 -m aisecure serve --demo # 自分のログを取り込む（読み取り専用・ソースには書き込まない） python3 -m aisecure import \ --source generic-auth-csv=auth.csv \ --source generic-file-access-jsonl=access.jsonl \ --out snapshot.json --quality quality.json # 正常業務で閾値の誤検知コストを測る python3 -m aisecure baseline --days 5 --users 40 --out normal.json python3 -m aisecure evaluate normal.json incident.json --sweep --out report.md
許可した項目だけ
CSV / JSON Lines は、許可リストの項目しか指定できないマッピングプロファイル経由で取り込みます。
ファイル本文や資格情報を取り込むプロファイルは書けません。読めない値は null（不明）のまま——false にはしません。
決定論的で、調整可能
公開状況・特権への到達性・行動を組み合わせて優先度を決めます。閾値は設定として外部化し、 ハッシュ化して監査チェーンに記録するので、感度をこっそり下げることはできません。
権限は人が持つ
各事案は「入力から確認できること」「仮説」「まだ分からないこと」を分け、根拠のイベントIDを添え、 承認の前に業務影響を提示します。
できないこと
できないことを、先に書く。
強みしか並べないセキュリティツールは、信頼するのに十分な情報を伝えていません。
- 監視しません。 渡されたスナップショットを解析するだけで、常時稼働する処理はありません。
- 実行しません。 対応計画はすべてシミュレーション専用。セッション失効・通信遮断・アカウント停止を行うコードはありません。
- 漏えいを確定しません。 「ファイルを参照した」と「データが外に出た」は別の主張として区別して表示します。
- LLMは何も決めません。 検知は決定論的。任意のローカルモデルは補助説明を書くだけで、ツールも原文ログも渡さず、参照は表示前に検証します。
- 不明を「安全」にしません。 読めなかった項目は不明として数え、無害だとは仮定しません。
公開前の自己検証で、取り込み境界の検知回避欠陥を4件発見・修正しました—— 機器名を選ぶだけで他の資産の公開状況を上書きできるものを含みます。第三者監査ではありません。 検証レポート →
画面
ひとつの画面に、判断の根拠を残す。
画面は英語・日本語に完全対応。検知内容・計画・パラメータ説明まで言語が切り替わります。
現状
v0.2.1 — 正直に位置づけた、ローカルのプロトタイプ。
いま役立つこと
端から端まで読める検知ロジックの学習。初動と承認のワークフローのリハーサル（画面は英語・日本語に完全対応）。 そして、閾値を導入する前に、その誤検知コストを測ること。
未実装
常時収集コネクタ、KEV・ベンダー情報の照合、SSO・RBAC、保管時暗号化、 独立した監査保管、実対応。本番のセキュリティ制御ではありません。
次の目標は機能追加ではありません。ある組織の実際の認証・接続機器・ファイル参照ログを取り込み、 何も起きていない期間で誤検知率を測ることです。
2026年9月に公表された、ガバメントソリューションサービスへの不正アクセスを受けて制作しました。 当初Medium評価・公表済みの脆弱性が修正前に悪用され、保守アカウントが大量のファイルを参照した——CVSS順のキューが最も苦手とする事案です。 本作は事案の再現ではなく、同梱データはすべて合成です。 情報源 →