---
generated_at: 2026-02-02 12:00:00
metrics:
  claims_total: 25
  claims_with_evidence: 21
  claims_without_evidence: 4
confidence_derived: 0.84
---

# 根拠レポート：セキュリティ設計書

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.84**
  - 根拠あり：21 / 25、根拠なし：4
- 優先レビュー（高）
  1. **監査ログの詳細設計**：TensorFlowランタイム内の監査ログ機構に関する具体的コード根拠が不足
  2. **クラウドストレージ通信のHTTPS使用**：GCS連携のHTTPS使用は推定に基づく
  3. **gRPCインターセプターによる監査ログ実装**：具体的な実装例がコードベースに確認できない
  4. **CredentialsFactory TLS拡張の具体例**：セキュアなCredentialsFactory実装のサンプルがデフォルトコードに存在しない

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `SECURITY.md`（プロジェクトルート）- TensorFlowセキュリティモデルの公式ドキュメント
- E-02: `tensorflow/core/data/service/credentials_factory.h` - gRPC CredentialsFactoryインターフェース定義
- E-03: `tensorflow/core/data/service/credentials_factory.cc` - InsecureCredentialsFactory実装
- E-04: `tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/grpc_server_lib.h` - gRPCサーバーライブラリヘッダ
- E-05: `tensorflow/security/fuzzing/python_fuzzing.py` - Pythonファジングヘルパー
- E-06: `tensorflow/security/fuzzing/` - ファジングテスト群（Python）
- E-07: `tensorflow/security/fuzzing/cc/` - ファジングテスト群（C++）
- E-08: `tensorflow/security/advisory/` - セキュリティアドバイザリ群（TFSA-2018〜2023）
- E-09: `tensorflow/security/README.md` - セキュリティアドバイザリ一覧
- E-10: `configure.py` - ビルド構成スクリプト

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | TensorFlowはエンドユーザー認証機構を内蔵していない | E-01 | ○ |
| C-02 | デフォルトのgRPC通信は非暗号化（InsecureCredentials） | E-03 | ○ |
| C-03 | CredentialsFactory拡張によりTLS/SSLをサポート可能 | E-02 | ○ |
| C-04 | tf.train.Serverは認可プロトコルを含まない | E-01 | ○ |
| C-05 | ネットワークアクセス可能な全クライアントがグラフ実行可能 | E-01 | ○ |
| C-06 | tf.train.Serverは内部通信専用に設計されている | E-01 | ○ |
| C-07 | モデルは実質的にプログラムであり任意コード実行と同等 | E-01 | ○ |
| C-08 | 悪意のあるチェックポイントで任意読み取り/書き込み/実行が可能 | E-01 | ○ |
| C-09 | 安全な入力形式: PNG, BMP, GIF, WAV, RAW, RAW_PADDED, CSV, PROTO | E-01 | ○ |
| C-10 | その他の入力形式はサンドボックス内での処理を推奨 | E-01 | ○ |
| C-11 | OSS-FuzzによるC++/Pythonの継続的ファジングを実施 | E-09 | ○ |
| C-12 | Pythonファジングヘルパーはテンソル次元サイズを最大8に制限 | E-05 | ○ |
| C-13 | Pythonファジングの整数範囲は-10000から10000 | E-05 | ○ |
| C-14 | C++ファジングテストにbase64, checkpoint_reader等が存在 | E-07 | ○ |
| C-15 | セキュリティアドバイザリはTFSA-YYYY-NNN形式で管理 | E-08, E-09 | ○ |
| C-16 | 脆弱性報告窓口はGoogle Bug Hunters | E-01 | ○ |
| C-17 | 修正は四半期リリースにバッチで適用 | E-01 | ○ |
| C-18 | マルチテナント分離はユーザー責任で設計・実装 | E-01 | ○ |
| C-19 | GPU/TPUサイドチャネル攻撃のリスクがある | E-01 | ○ |
| C-20 | Eager Modeではシェイプ推論関数がスキップされる | E-01 | ○ |
| C-21 | XLAコンパイルは推奨エントリポイント経由で安全 | E-01 | ○ |
| C-22 | クラウドストレージ（GCS）連携ではHTTPS通信を使用 | **根拠なし** | △ |
| C-23 | TensorFlowはランタイムレベルの監査ログ機構を内蔵していない | **根拠なし** | △ |
| C-24 | gRPCインターセプターによる監査ログ実装が必要 | **根拠なし** | △ |
| C-25 | CredentialsFactory TLS拡張のプロダクション利用が推奨される | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-22: GCS連携のHTTPS使用について、`tensorflow/core/platform/cloud/`ディレクトリの存在は確認したが、具体的なHTTPS設定コードの精査が不足している
  - 候補：`tensorflow/core/platform/cloud/gcs_file_system.cc` / `curl_http_request.cc` / GCS APIドキュメント
- C-23: ランタイム監査ログが存在しないことの証明は「不在の証明」であり、全コードの網羅的確認は実施していない
  - 候補：`tensorflow/core/common_runtime/` / `tensorflow/core/distributed_runtime/` / TensorFlow公式ドキュメント
- C-24: gRPCインターセプターの推奨は一般的なgRPCベストプラクティスに基づくものであり、TensorFlow固有の実装例は確認できていない
  - 候補：TensorFlow Serving実装 / gRPC公式ドキュメント
- C-25: セキュアなCredentialsFactoryの実装推奨は、デフォルトのInsecureCredentials実装からの推論に基づく
  - 候補：TensorFlow Enterprise / TensorFlow Servingのプロダクション設定ガイド

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - ファジング基盤・セキュリティアドバイザリに関する記述（コードから直接確認可能）
- 1: 中リスク - 監査ログ・クラウドストレージ通信に関する記述（間接的な推論を含む）
- 2: 高リスク - プロダクション環境でのCredentialsFactory拡張推奨（デフォルト実装のみ確認、セキュアな実装例は未確認）

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] SECURITY.mdの記載内容と本設計書の記述が整合しているか確認
- [ ] CredentialsFactoryのデフォルト設定（InsecureCredentials）のリスクが適切に伝達されているか確認
- [ ] ファジングテストのカバレッジ範囲が実際のテストファイルと一致するか確認
- [ ] セキュリティアドバイザリの脆弱性カテゴリ分類が正確か確認
- [ ] マルチテナント環境のセキュリティ考慮事項がSECURITY.mdと一致するか確認
- [ ] GCS連携のHTTPS通信に関する記述の正確性を`tensorflow/core/platform/cloud/`のコードで検証
- [ ] 監査ログが本当に存在しないか、distributed_runtimeのコードを確認
