🛡️ AIが脆弱性を大量発見する時代の修正・開示・優先度付けガバナンス

[流入] AI 発見 / バグバウンティ / 内部スキャン
   ↓
[Triage Gate] PoC 必須化・重複排除・正当性判定 (人手 + 自動)
   ↓
[優先度付け] EPSS × CVSS × KEV × SSVC 決定木
   ↓
[修正キュー] SLA タグ付き・バックログ監視
   ↓
[開示統制] embargo 管理・advisory 公開タイミング

# 実装案 — triage_gate.py
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional
import hashlib

class TriageResult(Enum):
    ACCEPT = "accept"
    DUPLICATE = "duplicate"
    NO_POC = "no_poc"
    OUT_OF_SCOPE = "out_of_scope"
    PENDING_HUMAN = "pending_human"

@dataclass
class VulnReport:
    report_id: str
    title: str
    cve_id: Optional[str]
    cwe_ids: list[str]
    has_functional_poc: bool          # 機能的 PoC の有無 (unit test は不可)
    poc_compiles: bool
    submitted_by_ai_tool: bool
    human_reviewed_before_submit: bool

class TriageGate:
    def __init__(self, known_cve_ids: set[str], scope_cwe_ids: set[str]):
        self.known_cve_ids = known_cve_ids
        self.scope_cwe_ids = scope_cwe_ids

    def evaluate(self, report: VulnReport) -> TriageResult:
        # 1. 自動一括ファイリングの拒否
        if report.submitted_by_ai_tool and not report.human_reviewed_before_submit:
            return TriageResult.OUT_OF_SCOPE
        # 2. 重複排除: 既知 CVE ID との照合
        if report.cve_id and report.cve_id in self.known_cve_ids:
            return TriageResult.DUPLICATE
        # 3. 機能的 PoC の必須化
        if not report.has_functional_poc or not report.poc_compiles:
            return TriageResult.NO_POC
        # 4. スコープ照合
        if report.cwe_ids and not any(c in self.scope_cwe_ids for c in report.cwe_ids):
            return TriageResult.OUT_OF_SCOPE
        # 5. 人間レビューに送付
        return TriageResult.PENDING_HUMAN

def generate_dedup_fingerprint(report: VulnReport) -> str:
    if report.cve_id:
        return f"cve:{report.cve_id}"
    normalized = report.title.lower().strip()
    cwe_str = ",".join(sorted(report.cwe_ids))
    return f"fp:{hashlib.sha256(f'{normalized}|{cwe_str}'.encode()).hexdigest()[:16]}"

# 実装案 — EPSS スコアの取得
# 単一 CVE
curl -s "https://api.first.org/data/v1/epss?cve=CVE-2021-44228&pretty=true"
# 複数 CVE をバッチで取得
curl -s "https://api.first.org/data/v1/epss?cve=CVE-2021-44228,CVE-2022-0847&pretty=true"
# EPSS スコアが 0.5 以上の CVE を降順で取得
curl -s "https://api.first.org/data/v1/epss?epss-gt=0.5&order=!epss&limit=50&pretty=true"

{
  "status": "OK", "status-code": 200, "version": "1.0", "access": "public",
  "total": 2, "offset": 0, "limit": 100,
  "data": [
    {"cve": "CVE-2022-0847", "epss": "0.823370000", "percentile": "0.992400000", "date": "2026-05-25"},
    {"cve": "CVE-2021-44228", "epss": "0.943580000", "percentile": "0.999630000", "date": "2026-05-25"}
  ]
}

# 実装案 — CISA KEV カタログを取得して CVE を照合
curl -s https://www.cisa.gov/sites/default/files/feeds/known_exploited_vulnerabilities.json \
  | python3 -c "
import sys, json
catalog = json.load(sys.stdin)
kev_ids = {v['cveID'] for v in catalog['vulnerabilities']}
for cve in ['CVE-2021-44228', 'CVE-2022-0847', 'CVE-2024-99999']:
    print(f'{cve}:', 'IN KEV' if cve in kev_ids else 'not in KEV')
print('Total KEV:', catalog['count'], 'version:', catalog['catalogVersion'])
"

# 実装案 — 統合優先度スコアの計算
import requests
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class SSVCOutcome(Enum):
    ACT = "Act"
    ATTEND = "Attend"
    TRACK_STAR = "Track*"
    TRACK = "Track"

@dataclass
class VulnPriority:
    cve_id: str
    epss_score: float
    cvss_base_score: float
    in_kev: bool
    ssvc_outcome: SSVCOutcome
    remediation_sla_days: int

def fetch_epss(cve_id: str) -> dict:
    resp = requests.get(f"https://api.first.org/data/v1/epss?cve={cve_id}", timeout=10)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    if data["data"]:
        entry = data["data"][0]
        return {"epss": float(entry["epss"]), "percentile": float(entry["percentile"])}
    return {"epss": 0.0, "percentile": 0.0}

def classify_ssvc(epss: float, cvss: float, in_kev: bool) -> SSVCOutcome:
    # SSVC 決定木の簡易実装案。正式運用では CISA 公式の決定木ツールを使用すること
    if in_kev and cvss >= 7.0:
        return SSVCOutcome.ACT
    if epss >= 0.9 and cvss >= 9.0:
        return SSVCOutcome.ACT
    if in_kev or (epss >= 0.5 and cvss >= 7.0):
        return SSVCOutcome.ATTEND
    if epss >= 0.1 or cvss >= 4.0:
        return SSVCOutcome.TRACK_STAR
    return SSVCOutcome.TRACK

def get_sla_days(outcome: SSVCOutcome, in_kev: bool, cve_year: int) -> int:
    # 基準: CISA BOD 22-01 KEV 期限 (2021年以降=14日 / 2021年より前=180日)
    if in_kev:
        return 14 if cve_year >= 2021 else 180
    return {SSVCOutcome.ACT: 7, SSVCOutcome.ATTEND: 30,
            SSVCOutcome.TRACK_STAR: 90, SSVCOutcome.TRACK: 180}[outcome]

# 実装案 — 修正キューの並べ替え
# 優先度キー: SSVC Outcome → KEV 有無 → EPSS スコア降順 → CVSS 降順
SSVC_ORDER = {SSVCOutcome.ACT: 0, SSVCOutcome.ATTEND: 1,
              SSVCOutcome.TRACK_STAR: 2, SSVCOutcome.TRACK: 3}

def sort_remediation_queue(vulns: list[VulnPriority]) -> list[VulnPriority]:
    return sorted(vulns, key=lambda v: (
        SSVC_ORDER[v.ssvc_outcome],
        0 if v.in_kev else 1,
        -v.epss_score,
        -v.cvss_base_score,
    ))

# 実装案 — SLA 期限計算とデッドライン通知
from datetime import date, timedelta
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class RemediationTicket:
    vuln: VulnPriority
    opened_date: date
    kev_added_date: date | None = None

    @property
    def deadline(self) -> date:
        start = self.kev_added_date or self.opened_date
        return start + timedelta(days=self.vuln.remediation_sla_days)

    @property
    def days_remaining(self) -> int:
        return (self.deadline - date.today()).days

    @property
    def alert_level(self) -> str:
        d = self.days_remaining
        if d < 0:  return "OVERDUE"
        if d <= 3: return "CRITICAL"
        if d <= 7: return "WARNING"
        return "OK"

# 実装案 — 開示デッドライン管理
from dataclasses import dataclass
from datetime import date, timedelta
from enum import Enum

class DisclosurePolicyType(Enum):
    CERT_CC_45 = "CERT/CC 45日"
    PROJECT_ZERO_90 = "Project Zero 90日"
    INTERNAL = "自組織ポリシー"

@dataclass
class DisclosureDeadline:
    cve_id: str
    report_received: date
    policy: DisclosurePolicyType
    in_the_wild: bool = False
    patch_released: date | None = None

    @property
    def disclosure_deadline(self) -> date:
        if self.policy == DisclosurePolicyType.CERT_CC_45:
            return self.report_received + timedelta(days=45)
        if self.policy == DisclosurePolicyType.PROJECT_ZERO_90:
            if self.in_the_wild:
                return self.report_received + timedelta(days=7)
            if self.patch_released:
                return self.patch_released + timedelta(days=30)
            return self.report_received + timedelta(days=90)
        return self.report_received + timedelta(days=90)

    def reporting_transparency_publish_date(self) -> date:
        # Project Zero 2025: 報告から1週間で発見の事実のみ公表 (実装案)
        return self.report_received + timedelta(days=7)

# リスク受容会議 アジェンダ (実装案テンプレート)
## 会議情報
- 参加者: PSIRT責任者 / 事業部門責任者 / リスク管理責任者 / 法務
- 目的: SLA 超過案件の例外承認・リスク受容判断
## 議題 (対象案件ごとに繰り返す)
### 案件: CVE-XXXX-XXXXX
1. 現状説明: SSVC Outcome / EPSS / KEV 収載 / SLA 期限と残日数
2. 修正困難の理由: 技術的制約 / ベンダー対応待ち / リソース不足
3. 暫定緩和策: ネットワーク分離 / WAF ルール / 設定変更 等
4. リスク受容の判断: 受容者氏名・役職・再評価期日を記録
5. 監査ログ記録: 判断した人間 (AI提案との区別を明記) / 判断根拠 / 次回レビュー期日

# 実装案 — リスク受容の記録 (AI提案と人間決定を監査ログで区別)
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import date, datetime
from typing import Optional

@dataclass
class RiskAcceptanceRecord:
    cve_id: str
    ssvc_outcome: SSVCOutcome
    original_sla_deadline: date
    accepted_by: str
    accepted_at: datetime
    ai_recommended_action: str   # AI が提案したアクション
    human_decision: str          # 人間の最終決定
    compensating_controls: list[str] = field(default_factory=list)
    review_date: Optional[date] = None

    def to_audit_log_entry(self) -> dict:
        return {
            "timestamp": self.accepted_at.isoformat(),
            "event_type": "risk_acceptance",
            "cve_id": self.cve_id,
            "ai_recommended_action": self.ai_recommended_action,
            "human_decision": self.human_decision,
            "decided_by": self.accepted_by,
            "review_date": self.review_date.isoformat() if self.review_date else None,
        }

## 修正キュー監視ダッシュボード（推奨指標セット）
### 1. 流入差（Arrival-Completion Delta）
   metric: daily_inflow - daily_closed
   目標: 0 以下 / アラート: 連続 7 日で正 → エスカレーション
### 2. 滞留日数分布
   P50 / P90 滞留日数、Day 14 未修正率、Day 28 未修正率
   集計粒度: SSVC カテゴリ別（Act / Attend / Track）
### 3. セグメント別バックログ
   KEV × SSVC[Act]: 0 が目標、1件でも赤
### 4. triage スループット
   triage 完了件数 / 流入件数（率が低下したら入口フィルタを強化）

## 未公開脆弱性 情報統制チェックリスト（ISO/IEC 30111 7.3 準拠）
### アクセス制御
  [ ] 開示待ち脆弱性は専用 ACL で管理、参照権限は直接関与者に限定
  [ ] 権限は役割ベース（RBAC）。四半期ごとに棚卸し、不要権限を失効
### NDA・情報取り扱い規程
  [ ] 外部研究者・パートナーとの embargo には NDA を締結
  [ ] 社内規程に外部共有禁止範囲を明文化
  [ ] MPCVD 参加時は CMU SEI の restrictive NDA テンプレートを参照
### advisory 公開タイミング
  [ ] 公開方針決定まで担当を明確化
  [ ] 修正リリースと advisory 公開のタイミング合わせ手順を文書化
  [ ] 期限延長は1回限り、担当役員が承認する会議体を設置

## ログエントリの必須フィールド（推奨スキーマ）
{
  "vuln_id": "CVE-XXXX-XXXXX",
  "timestamp": "ISO 8601",
  "actor_type": "AI | HUMAN",
  "actor_id": "agent-name/model-ver | user-id",
  "action": "TRIAGE_ACCEPT | TRIAGE_REJECT | PRIORITY_SET | DISCLOSE_APPROVE",
  "ssvc_decision": "Act | Attend | Track | Track*",
  "override": true,
  "override_reason": "..."
}

## アクセス監査ログの要件
1. 未公開脆弱性レコードへの全アクセス（読み取り含む）を記録
2. 保存期間: advisory 公開後 2 年以上（法的証跡）
3. 週次でアクセスログをレビューし、異常アクセスを検出
4. SIEM アラート: 1時間に10件超の一括閲覧 / ACL外アクセス試行 / embargo中の外部共有

## triage 入口ゲート（推奨チェックリスト）
### 形式要件
  [ ] 機能的 PoC が存在する（unit test 不可、実アプリを動かすもの）
  [ ] コンパイル可能なコードが添付されている
  [ ] 自組織の公開 threat model の対象スコープ内である
### 内容要件
  [ ] 重複チェック: 過去90日の既存チケットとの照合
  [ ] exploitability の実証: 理論的記述のみでは通過させない
  [ ] 人間レビュー: 最終 triage 判断は人間が承認する
### 自動却下条件
  × コンパイル不可・実行不可のコードのみ / 再現不可能な理論的問題
  × 同一バグの重複提出 / 自動一括ファイリング

## 90日 CVD スケール限界への対応フロー
1. 受領時: triage（入口ゲート）で invalid / 重複を排除
2. 有効判定: SSVC[Act] は即時着手、開示日は KEV 期限に合わせる
3. 大量流入時: 件数が処理容量の3倍超 → MPCVD として複数ベンダー・CNA を招集
4. Reporting Transparency: 修正見込みが90日超 → 存在・製品・期限のみ先行公表
   in-the-wild 悪用確認 → Project Zero 基準の 7日ルールを参照
5. 公開時: CVE 採番（CNA）+ advisory 公開 + triage ログの保存（監査証跡）

## triage 自動化の誤判定対策チェックリスト
### 設計段階
  [ ] triage フィルタのルールを公開（透明性による legitimate 研究者への案内）
  [ ] AI 支援整形レポートを形式で拒否しない（内容で判定）
  [ ] 自動却下時は理由と再提出ガイドを提示
### 運用段階
  [ ] 自動却下案件を週次 5% 以上サンプリングして人間がレビュー
  [ ] false rejection 率を KPI 化、閾値（例: 2%超）でアラート
  [ ] 却下提出者の異議申し立てプロセス（escalation path）を設置
### モデル更新
  [ ] triage モデルを半期ごとに再評価し slop の形式変化に追従

## 開示デッドライン超過時の対応手順
### T-14日（デッドライン2週間前）
  1. 修正完了見込みを確認
  2. 間に合わない場合: 報告者に連絡し延長交渉を開始
     - Project Zero: 修正が active 進行中なら14日延長を認める場合あり
     - CERT/CC: 45日で原則公開（パッチ有無問わず）
### T-0（デッドライン当日）
  1. 未合意の場合: Reporting Transparency 方式で存在・製品・期限のみ公表
  2. 公表範囲をセキュリティ・法務・広報で合意
### T+0以降（超過後）
  1. 技術詳細は修正完了まで非公開を維持
  2. in-the-wild 悪用が確認された場合: 7日以内に詳細を含む全面公開に切り替える

## embargo リーク発覚時の初動手順
### 発覚後 1 時間以内
  1. リーク内容を確認（公開範囲・技術詳細の有無）
  2. インシデントレスポンスチームを招集（セキュリティ・法務・広報）
  3. 開示待ちの full advisory は一切公開しない（判断が揃うまで凍結）
### 発覚後 4 時間以内
  4. 存在のみか悪用可能な詳細を含むかを判断
  5. embargo 参加者全員に リーク発生・追加共有中止 を通知
  6. リーク元の特定（アクセスログ参照）を開始
### 発覚後 24 時間以内
  7. 修正完了済み: 緊急 advisory 公開（前倒し）
  8. 未完了: 暫定緩和策を advisory に含めて公開、パッチ提供予定日を公表
### 再発防止
  - アクセスログからリーク経路を特定し ACL・NDA を見直し
  - embargo 参加者向けに情報取り扱いトレーニングを実施