# 機能設計書 143-セキュリティポリシー

## 概要

本ドキュメントは、TensorFlowのセキュリティポリシー（`tensorflow/security/`、`SECURITY.md`）の機能設計を記載する。本機能は、TensorFlowの脅威モデル、脆弱性報告プロセス、セキュリティアドバイザリの公開、ファジングテストの実施を通じて、TensorFlowエコシステム全体のセキュリティを管理・維持する仕組みを提供する。

### 本機能の処理概要

**業務上の目的・背景**：TensorFlowは広範な本番環境（クラウドサービス、エッジデバイス、医療・金融等のクリティカルシステム）で利用されており、セキュリティの確保は極めて重要である。信頼できないモデルやデータの取り扱い、分散学習環境でのネットワークセキュリティ、メモリ安全性等の多面的なセキュリティ課題に対処するため、包括的なセキュリティポリシーとその実施体制が必要である。

**機能の利用シーン**：
- セキュリティ研究者がTensorFlowの脆弱性を発見した際の報告プロセス
- TensorFlow開発者が新機能・変更のセキュリティ影響を評価する際の指針
- TensorFlowユーザーが安全な利用方法を確認する際のリファレンス
- CI/CDパイプラインでのファジングテスト実行

**主要な処理内容**：
1. 脅威モデルの定義（信頼できないモデル・データ・ネットワークの扱い）
2. 脆弱性報告プロセス（Google Bug Hunters経由）
3. セキュリティアドバイザリの公開・管理（TFSA形式）
4. ファジングテストの実施（Python/C++によるファズテスト）
5. 安全な入力フォーマットの分類（PNG/BMP/GIF/WAV/CSV/PROTO等）
6. マルチテナント環境のセキュリティガイダンス

**関連システム・外部連携**：Google Bug Hunters（脆弱性報告）、CVEデータベース、TensorFlow Hub（モデル配布）

**権限による制御**：セキュリティアドバイザリの公開はTensorFlowセキュリティチームの権限。脆弱性報告は誰でも可能。

## 関連画面

| 画面No | 画面名 | 関連種別 | 関連する操作・処理 |
|--------|--------|----------|------------------|
| - | - | - | 本機能はポリシー・ドキュメントであり、画面との直接の関連はない |

## 機能種別

セキュリティポリシー / ドキュメント / テスト基盤

## 入力仕様

### 入力パラメータ

| パラメータ名 | 型 | 必須 | 説明 | バリデーション |
|-------------|-----|-----|------|---------------|
| 脆弱性報告 | テキスト | Yes | 脆弱性の技術的詳細、再現手順、影響範囲 | Google Bug Huntersのフォーム要件に準拠 |
| ファズ入力 | バイナリ/テンソル | Yes (ファジング時) | テスト対象Opへのランダム入力 | 型・形状は各ファザーが定義 |

### 入力データソース

- セキュリティ研究者からの脆弱性報告
- ファジングエンジン（libFuzzer/AFL等）が生成するランダムデータ
- 過去のCVEデータベース

## 出力仕様

### 出力データ

| 項目名 | 型 | 説明 |
|--------|-----|------|
| セキュリティアドバイザリ | Markdownファイル | TFSA形式の脆弱性情報（ID、概要、影響バージョン、修正方法） |
| ファジングテスト結果 | テストレポート | クラッシュ・メモリ違反等の検出結果 |
| セキュリティポリシー | Markdownファイル | 脅威モデル・安全な利用方法の文書 |

### 出力先

- `tensorflow/security/advisory/` ディレクトリ（アドバイザリ）
- `SECURITY.md`（セキュリティポリシー本体）
- CI/CDパイプラインのテスト結果

## 処理フロー

### 処理シーケンス

```
1. 脅威モデル定義
   ├─ 信頼できないモデル/グラフ/チェックポイントの扱い方針を定義
   ├─ 安全な入力フォーマットを分類
   └─ マルチテナント環境の注意事項を文書化
2. 脆弱性管理プロセス
   ├─ Google Bug Huntersでの報告受付
   ├─ トリアージと影響評価
   ├─ 修正パッチの作成
   └─ 四半期リリースでの公開
3. ファジングテスト
   ├─ Python/C++ファザーの実行
   ├─ クラッシュ・メモリ違反の検出
   └─ 検出された問題の修正
4. アドバイザリ公開
   └─ TFSA-YYYY-NNN形式で公開
```

### フローチャート

```mermaid
flowchart TD
    A[脆弱性発見/報告] --> B[Google Bug Huntersで報告]
    B --> C[トリアージ・影響評価]
    C --> D{脆弱性と認定?}
    D -->|Yes| E[修正パッチ作成]
    D -->|No| F[報告者に通知]
    E --> G[四半期リリースでバッチ修正]
    G --> H[TFSA形式でアドバイザリ公開]
    H --> I[CVEデータベースに登録]
```

## ビジネスルール

### 業務ルール

| ルールNo | ルール名 | 内容 | 適用条件 |
|---------|---------|------|---------|
| BR-143-01 | 脅威モデル境界 | 信頼できないモデル・グラフのロードは「任意コード実行と同等」とみなす | モデルロード時 |
| BR-143-02 | 安全入力フォーマット | PNG/BMP/GIF/WAV/RAW/CSV/PROTOは安全な入力フォーマットとして分類 | データ入力時 |
| BR-143-03 | サーバセキュリティ | tf.train.Serverは内部通信専用であり、認証・暗号化を備えない | 分散学習時 |
| BR-143-04 | 脆弱性認定条件 | 安全と定義されたシナリオでのみ発生する問題を脆弱性として認定 | 脆弱性報告時 |
| BR-143-05 | 修正リリースサイクル | 脆弱性修正は四半期リリースでバッチ公開 | 修正リリース時 |
| BR-143-06 | Eager Mode制限 | Eager Modeでは形状推論関数がスキップされるため、本番サービスでの使用は非推奨 | 実行モード選択時 |

### 計算ロジック

該当なし。

## データベース操作仕様

該当なし。

## エラー処理

### エラーケース一覧

| エラーコード | エラー種別 | 発生条件 | 対処方法 |
|------------|----------|---------|---------|
| - | メモリ破壊 | 不正入力によるバッファオーバーフロー等 | ファジングテストで検出、パッチ適用 |
| - | サービス拒否 | リソース枯渇を引き起こすモデル | レート制限・ACL・監視の導入 |
| - | 情報漏洩 | GPUサイドチャネル攻撃等 | ハードウェアベンダへの報告 |

### リトライ仕様

該当なし。

## トランザクション仕様

該当なし。

## パフォーマンス要件

- ファジングテストはCI/CDパイプライン内で実行され、ビルド・テスト時間内に完了すること
- セキュリティアドバイザリの公開は脆弱性修正と同時に行われること

## セキュリティ考慮事項

本機能自体がセキュリティポリシーの管理機能であり、以下の重要なセキュリティ原則を定義している：

1. **モデルは信頼できないコード**: TensorFlowモデルは事実上プログラムであり、信頼できないモデルのロードはサンドボックス内で行うべき
2. **チェックポイントの危険性**: 信頼できないチェックポイントの変数値が、ファイルシステム操作等に使用される可能性
3. **ネットワーク通信の非暗号化**: tf.train.Serverはデフォルトで認証・暗号化を行わない
4. **入力データの安全性**: 安全と分類されていない入力フォーマット（動画等）はサンドボックスで処理すべき
5. **テナント分離**: マルチテナント環境ではテナント分離の責任はユーザーにある

## 備考

- セキュリティアドバイザリはTFSA-YYYY-NNN形式で `tensorflow/security/advisory/` に格納される（2018年以降、数百件のアドバイザリが公開済み）
- ファジングテストは `tensorflow/security/fuzzing/` にPythonおよびC++で実装されている
- Google Bug Hunters（https://g.co/vulnz）を通じた脆弱性報告が推奨される

---

## コードリーディングガイド

本機能を理解するために参照すべきファイルと、推奨する読み解き順序を以下に示す。

### 推奨読解順序

#### Step 1: セキュリティポリシーの全体像を理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 1-1 | SECURITY.md | `SECURITY.md` | TensorFlowの脅威モデル全体。「TensorFlow models are programs」（12-20行目）が最重要概念。安全な入力フォーマット（76-78行目）、脆弱性報告プロセス（157-196行目）を確認 |
| 1-2 | README.md | `tensorflow/security/README.md` | セキュリティディレクトリの概要 |

**読解のコツ**: SECURITY.mdは6つのセクション（モデルの信頼性、入力データ、実行モード、マルチテナント、脆弱性報告、報告プロセス）に分かれている。まず各セクションの見出しを把握し、脅威モデルの全体像を掴むことが重要。

#### Step 2: セキュリティアドバイザリを理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 2-1 | tfsa-2018-001.md | `tensorflow/security/advisory/tfsa-2018-001.md` | 最初のセキュリティアドバイザリの形式を確認。TFSA-YYYY-NNN形式、影響バージョン、修正内容の記述パターン |
| 2-2 | (最新のtfsa-*.md) | `tensorflow/security/advisory/` | 最新のアドバイザリで現在の書式を確認 |

#### Step 3: ファジングテストを理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 3-1 | python_fuzzing.py | `tensorflow/security/fuzzing/python_fuzzing.py` | Pythonファジングの共通基盤。テスト対象Opの指定方法、入力生成ロジック |
| 3-2 | abs_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/abs_fuzz.py` | 個別Opのファジングテスト例（abs関数） |
| 3-3 | add_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/add_fuzz.py` | 複数入力Opのファジングテスト例（add関数） |
| 3-4 | tf_fuzzing.bzl | `tensorflow/security/fuzzing/tf_fuzzing.bzl` | Bazelでのファジングテスト定義マクロ |
| 3-5 | cc/ | `tensorflow/security/fuzzing/cc/` | C++実装のファジングテスト群 |

**主要処理フロー**:
- ファズテストでは、ランダムなテンソルデータを生成し、対象Opに入力
- クラッシュ、メモリ違反、未定義動作等を検出
- 検出された問題はバグとして報告され、修正パッチが作成される

### プログラム呼び出し階層図

```
セキュリティポリシー管理
    |
    +-- 脆弱性報告プロセス
    |       +-- Google Bug Hunters (外部)
    |       +-- トリアージ・評価
    |       +-- 修正パッチ作成
    |       +-- TFSA発行
    |
    +-- ファジングテスト
    |       +-- python_fuzzing.py (基盤)
    |       |       +-- abs_fuzz.py
    |       |       +-- add_fuzz.py
    |       |       +-- constant_fuzz.py
    |       |       +-- ...
    |       +-- cc/ (C++ファジング)
    |       +-- tf_fuzzing.bzl (Bazel定義)
    |
    +-- セキュリティアドバイザリ
            +-- advisory/tfsa-2018-001.md
            +-- advisory/tfsa-2018-002.md
            +-- ...
```

### データフロー図

```
[入力]                       [処理]                            [出力]

脆弱性報告 ----------> Google Bug Hunters ---------> トリアージ結果
                           |
ランダムデータ -------> ファジングテスト -----------> クラッシュ/異常検出
                           |
脆弱性修正 ----------> パッチ作成・レビュー -------> 修正リリース
                           |
修正情報 ------------> アドバイザリ作成 -----------> TFSA-YYYY-NNN.md
```

### 関連ファイル一覧

| ファイル | パス | 種別 | 役割 |
|---------|------|------|------|
| SECURITY.md | `SECURITY.md` | ドキュメント | セキュリティポリシー本体。脅威モデル・報告プロセス定義 |
| README.md | `tensorflow/security/README.md` | ドキュメント | セキュリティディレクトリの概要 |
| advisory/ | `tensorflow/security/advisory/` | ドキュメント | セキュリティアドバイザリ格納ディレクトリ（TFSA形式） |
| python_fuzzing.py | `tensorflow/security/fuzzing/python_fuzzing.py` | テスト | Pythonファジング共通基盤 |
| abs_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/abs_fuzz.py` | テスト | abs Opファジングテスト |
| acos_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/acos_fuzz.py` | テスト | acos Opファジングテスト |
| acosh_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/acosh_fuzz.py` | テスト | acosh Opファジングテスト |
| add_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/add_fuzz.py` | テスト | add Opファジングテスト |
| constant_fuzz.py | `tensorflow/security/fuzzing/constant_fuzz.py` | テスト | constant Opファジングテスト |
| tf_fuzzing.bzl | `tensorflow/security/fuzzing/tf_fuzzing.bzl` | ビルド設定 | Bazelファジングテストマクロ |
| cc/ | `tensorflow/security/fuzzing/cc/` | テスト | C++ファジングテスト |
| py/ | `tensorflow/security/fuzzing/py/` | テスト | Python追加ファジングテスト |
| BUILD | `tensorflow/security/fuzzing/BUILD` | ビルド設定 | ファジングテストのBazelビルドルール |
