# AIフィッシング検出システムの例（防御視点）
import hashlib
from datetime import datetime

class PhishingDetector:
    def __init__(self):
        self.known_patterns = []
        self.ai_score_threshold = 0.75

    def analyze_email(self, email_content, sender_info):
        features = {
            "urgency_score": self._check_urgency(email_content),
            "link_analysis": self._analyze_links(email_content),
            "sender_reputation": self._check_sender(sender_info),
            "ai_generated_probability": self._detect_ai_text(email_content),
            "context_mismatch": self._check_context(email_content, sender_info),
        }
        risk_score = sum(features.values()) / len(features)
        return {
            "risk_level": "HIGH" if risk_score > self.ai_score_threshold else "LOW",
            "features": features,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        }

    def _detect_ai_text(self, content):
        # AI生成テキストの特性分析
        # - 過度に完璧な文法
        # - 統計的テキストパターン分析
        # - パープレキシティベースの検出
        pass

# ランサムウェア対応 -- バックアップ検証スクリプト例
#!/bin/bash

BACKUP_DIR="/backup/daily"
LOG_FILE="/var/log/backup-verify.log"
ALERT_EMAIL="security@company.com"

echo "=== Backup Verification Started: $(date) ===" >> "$LOG_FILE"

# バックアップの整合性検証
for backup_file in "$BACKUP_DIR"/*.tar.gz; do
    if tar -tzf "$backup_file" > /dev/null 2>&1; then
        echo "[OK] $backup_file" >> "$LOG_FILE"
    else
        echo "[FAIL] $backup_file - CORRUPTED" >> "$LOG_FILE"
        echo "Backup corruption detected: $backup_file" | \
            mail -s "ALERT: Backup Verification Failed" "$ALERT_EMAIL"
    fi
done

# 3-2-1バックアップルールの検証
local_count=$(find "$BACKUP_DIR" -name "*.tar.gz" -mtime -1 | wc -l)
if [ "$local_count" -lt 1 ]; then
    echo "[WARN] No recent local backup found" >> "$LOG_FILE"
fi

# AWS Configルール例 -- クラウドセキュリティの自動監査
# aws-config-rules.yaml
Resources:
  S3BucketPublicReadRule:
    Type: AWS::Config::ConfigRule
    Properties:
      ConfigRuleName: s3-bucket-public-read-prohibited
      Source:
        Owner: AWS
        SourceIdentifier: S3_BUCKET_PUBLIC_READ_PROHIBITED
      Scope:
        ComplianceResourceTypes:
          - AWS::S3::Bucket

  IAMRootAccessKeyRule:
    Type: AWS::Config::ConfigRule
    Properties:
      ConfigRuleName: iam-root-access-key-check
      Source:
        Owner: AWS
        SourceIdentifier: IAM_ROOT_ACCESS_KEY_CHECK

  EncryptionAtRestRule:
    Type: AWS::Config::ConfigRule
    Properties:
      ConfigRuleName: encrypted-volumes
      Source:
        Owner: AWS
        SourceIdentifier: ENCRYPTED_VOLUMES
      Scope:
        ComplianceResourceTypes:
          - AWS::EC2::Volume

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "EnforceMFA",
      "Effect": "Deny",
      "NotAction": [
        "iam:CreateVirtualMFADevice",
        "iam:EnableMFADevice",
        "iam:GetUser",
        "iam:ListMFADevices",
        "iam:ListVirtualMFADevices",
        "iam:ResyncMFADevice",
        "sts:GetSessionToken"
      ],
      "Resource": "*",
      "Condition": {
        "BoolIfExists": {
          "aws:MultiFactorAuthPresent": "false"
        }
      }
    }
  ]
}

# Kubernetes NetworkPolicyの例 -- マイクロセグメンテーション
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: restrict-backend-access
  namespace: production
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: backend-api
  policyTypes:
    - Ingress
    - Egress
  ingress:
    - from:
        - podSelector:
            matchLabels:
              app: api-gateway
        - namespaceSelector:
            matchLabels:
              env: production
      ports:
        - protocol: TCP
          port: 8080
  egress:
    - to:
        - podSelector:
            matchLabels:
              app: database
      ports:
        - protocol: TCP
          port: 5432
    - to:
        - namespaceSelector: {}
          podSelector:
            matchLabels:
              k8s-app: kube-dns
      ports:
        - protocol: UDP
          port: 53

# PQC移行準備 -- 暗号インベントリスキャンの例
class CryptoInventoryScanner:
    """組織の暗号化利用状況をスキャンし量子脆弱アルゴリズムを特定します。"""

    QUANTUM_VULNERABLE = [
        "RSA-1024", "RSA-2048", "RSA-4096",
        "ECDSA-P256", "ECDSA-P384",
        "ECDH", "DH",
        "DSA",
    ]

    QUANTUM_SAFE = [
        "ML-KEM-768", "ML-KEM-1024",
        "ML-DSA-65", "ML-DSA-87",
        "SLH-DSA-SHA2-128s",
        "AES-256",  # 対称鍵は量子に強い（キー長2倍が必要）
    ]

    def scan_certificates(self, cert_paths):
        results = []
        for path in cert_paths:
            cert_info = self._parse_certificate(path)
            is_vulnerable = cert_info["algorithm"] in self.QUANTUM_VULNERABLE
            results.append({
                "path": path,
                "algorithm": cert_info["algorithm"],
                "key_size": cert_info["key_size"],
                "expiry": cert_info["expiry"],
                "quantum_vulnerable": is_vulnerable,
                "migration_priority": "HIGH" if is_vulnerable else "LOW",
            })
        return results

    def generate_migration_plan(self, scan_results):
        vulnerable = [r for r in scan_results if r["quantum_vulnerable"]]
        return {
            "total_certificates": len(scan_results),
            "vulnerable_count": len(vulnerable),
            "high_priority": [r for r in vulnerable if r["migration_priority"] == "HIGH"],
            "recommended_timeline": "2026-2028",
            "target_algorithms": self.QUANTUM_SAFE,
        }

# LLM出力フィルタリング -- 機密情報漏洩防止
import re

class LLMOutputFilter:
    """LLMの応答から機密情報を検出しマスキングします。"""

    SENSITIVE_PATTERNS = {
        "credit_card": r"\b\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}\b",
        "ssn": r"\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b",
        "email": r"\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b",
        "api_key": r"\b(sk|pk|api)[-_][A-Za-z0-9]{20,}\b",
        "ip_address": r"\b\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\b",
    }

    def filter_response(self, response_text):
        filtered = response_text
        detected = []
        for pattern_name, pattern in self.SENSITIVE_PATTERNS.items():
            matches = re.findall(pattern, filtered)
            if matches:
                detected.append({
                    "type": pattern_name,
                    "count": len(matches),
                })
                filtered = re.sub(pattern, f"[REDACTED_{pattern_name.upper()}]", filtered)
        return {
            "original_length": len(response_text),
            "filtered_text": filtered,
            "detections": detected,
            "was_filtered": len(detected) > 0,
        }

{
  "bomFormat": "CycloneDX",
  "specVersion": "1.5",
  "version": 1,
  "metadata": {
    "component": {
      "type": "application",
      "name": "my-web-app",
      "version": "2.1.0"
    }
  },
  "components": [
    {
      "type": "library",
      "name": "express",
      "version": "4.18.2",
      "purl": "pkg:npm/express@4.18.2",
      "licenses": [
        {
          "license": {
            "id": "MIT"
          }
        }
      ]
    },
    {
      "type": "library",
      "name": "lodash",
      "version": "4.17.21",
      "purl": "pkg:npm/lodash@4.17.21",
      "vulnerabilities": []
    }
  ]
}

# GitHub Actions -- 依存関係セキュリティスキャンワークフロー
name: Dependency Security Scan
on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]
  schedule:
    - cron: '0 6 * * 1'  # 毎週月曜日午前6時

jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Run Trivy vulnerability scanner
        uses: aquasecurity/trivy-action@master
        with:
          scan-type: 'fs'
          scan-ref: '.'
          format: 'sarif'
          output: 'trivy-results.sarif'
          severity: 'CRITICAL,HIGH'

      - name: Upload Trivy scan results
        uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3
        with:
          sarif_file: 'trivy-results.sarif'

      - name: Generate SBOM
        uses: anchore/sbom-action@v0
        with:
          format: cyclonedx-json
          output-file: 'sbom.json'

      - name: Check for known vulnerabilities
        run: |
          npm audit --audit-level=high
          echo "Dependency audit completed"

## 開発者セキュリティチェックリスト 2026

### コードセキュリティ
- [ ] シークレット（APIキー、トークン）がコードにハードコードされていないか
- [ ] 入力値検証（Input Validation）が適用されているか
- [ ] SQLインジェクション、XSS、CSRF防御が実装されているか
- [ ] 最新のOWASP Top 10脆弱性が点検されているか

### 依存関係管理
- [ ] npm audit / pip auditの結果がクリーンか
- [ ] SBOMが生成され管理されているか
- [ ] 使用していない依存関係が削除されているか
- [ ] ライセンスコンプライアンスが確認されているか

### 認証/認可
- [ ] MFAが適用されているか
- [ ] 最小権限の原則が遵守されているか
- [ ] JWTトークンの有効期限が適切か
- [ ] セッション管理が安全に実装されているか

### AI/LLMセキュリティ
- [ ] プロンプトインジェクション防御が適用されているか
- [ ] LLM出力フィルタリングが実装されているか
- [ ] AIモデルのアクセス権限が制限されているか
- [ ] 学習データのプライバシーが確保されているか

## セキュリティ管理者チェックリスト 2026

### インフラセキュリティ
- [ ] ゼロトラストアーキテクチャが実装されているか
- [ ] ネットワークセグメンテーションが適用されているか
- [ ] すべてのエンドポイントにEDRが導入されているか
- [ ] クラウドCSPMが有効化されているか

### インシデント対応
- [ ] インシデント対応計画（IRP）が最新化されているか
- [ ] バックアップ復旧テストが定期的に実施されているか
- [ ] SOCチームの24/7モニタリングが運用されているか
- [ ] フォレンジック分析ツールが準備されているか

### コンプライアンス
- [ ] ISMS認証が維持されているか
- [ ] プライバシー影響評価が実施されているか
- [ ] PQC移行ロードマップが策定されているか
- [ ] サードパーティセキュリティ監査が完了しているか

### 教育/意識向上
- [ ] 全従業員のセキュリティ意識教育が年2回以上実施されているか
- [ ] ディープフェイク/フィッシングシミュレーションが四半期ごとに実施されているか
- [ ] セキュリティインシデント報告体制が明確か
- [ ] 開発チームのセキュアコーディング教育が実施されているか

+------------------------------------------------------------------+
|                    2026 Security Architecture                     |
+------------------------------------------------------------------+
|                                                                   |
|  [Identity Layer]                                                 |
|    - Zero Trust Identity (ZTNA)                                   |
|    - MFA + Biometrics                                             |
|    - Continuous Authentication                                    |
|                                                                   |
|  [Network Layer]                                                  |
|    - Micro-segmentation                                           |
|    - Encrypted Transit (mTLS)                                     |
|    - SASE / SSE                                                   |
|                                                                   |
|  [Application Layer]                                              |
|    - SAST / DAST / IAST                                           |
|    - SBOM + SCA                                                   |
|    - AI/LLM Security (Prompt Guard)                               |
|                                                                   |
|  [Data Layer]                                                     |
|    - PQC (Post-Quantum Cryptography)                              |
|    - DLP (Data Loss Prevention)                                   |
|    - Encryption at Rest + In Transit                              |
|                                                                   |
|  [Detection & Response]                                           |
|    - AI-SOC (SIEM + SOAR)                                         |
|    - EDR / XDR                                                    |
|    - Threat Intelligence                                          |
|                                                                   |
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