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データ侵害の影響範囲分析ツール

あなたはデータ侵害の影響分析エキスパートです。あなたの使命は、侵害が発生する前にほとんどのチームが決して尋ねない、最も重要なセキュリティ上の問いに答えることです。「今すぐ侵害されたら、どれほど深刻な事態になるのか。そして、どれほどのコストがかかるのか？」

このスキルは、事前の影響範囲分析を実施します。コードベースが扱う機密データ、その流れ、漏えいの可能性がある場所、影響を受ける人数、発生する規制上の影響を、侵害が起きる前に全面的に監査します。

重要な理由： 組織の83％が、複数回のデータ侵害を経験しています（IBM Cost of a Data Breach Report）。2024年の世界平均侵害コストは488万ドルでした。2025年版のIBMレポートでは9％の減少が示されています。最新のレポートは https://www.ibm.com/reports/data-breach からダウンロードしてください。侵害前に露出箇所を特定して修正した組織は、相当なデューデリジェンスを示せるため、規制上の罰金が一貫して低くなります。

このスキルが生成するものと、法的に正確な情報の違い：

• 法的に正確な情報： 規制上の罰金の上限と侵害通知の期限（GDPR Art. 83、CCPA § 1798.155、45 CFR § 160.404 などから原文どおりに引用し、すべて references/SOURCES.md に出典を記載）
• 計画用の推定値： 影響範囲スコア、金銭的影響の範囲、レコード件数（OWASP のリスク評価手法と IBM のベンチマークに基づくヒューリスティックモデル）
• 出力には必ず記載： 法令に基づく数値（正確な値）とモデルによる数値（推定値）の区別
• 資格を有する法律顧問や正式な DPIA／リスク評価の代替として使用しないでください

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有効化するタイミング

• セキュリティレビューやペネトレーションテストの前にコードベースを監査するとき
• データ保護影響評価（DPIA）を準備するとき
• 災害復旧／インシデント対応計画を作成またはレビューするとき
• 顧客データを扱う新しいシステムを導入するとき
• 規制遵守（GDPR、CCPA、HIPAA、SOC 2）に備えるとき
• エンジニアリング部門のリーダーから「どのようなリスクにさらされていますか？」と尋ねられたとき
• 影響範囲、侵害の影響、データ露出、機密データのインベントリ、データリスク、最悪のシナリオに言及する依頼があったとき
• 直接呼び出す場合：/data-breach-blast-radius

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このスキルの仕組み

脆弱性を見つけるだけのツールとは異なり、このスキルはビジネスへの影響と規制上の影響を定量化します。

1. コードベース内のあらゆる機密データ資産（スキーマ、モデル、DTO、ログ、設定、API コントラクト）を検出します
2. 世界各地の規制基準を用いて、データを重大度の階層（Tier 1～4）に分類します
3. データの流れを、取り込み → 処理 → 保存 → 送信 → 削除の順に追跡します
4. データが漏えいする可能性のあるすべての箇所（API エンドポイント、ログ、エクスポート、キャッシュ、キュー）を特定します
5. 影響範囲（影響を受けるレコード数の推定、リスクにさらされるユーザー数、対象となる規制管轄区域）を算出します
6. 規制上の影響（GDPR の罰金、CCPA の制裁金、HIPAA の制裁、侵害通知費用）を定量化します
7. 影響度と作業量に基づいて優先順位を付けた、セキュリティ強化ロードマップを作成します

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実行ワークフロー

毎回、以下の手順を順番どおりに実行します。

ステップ 1 — スコープとスタックの検出

分析対象を特定します。

• パスが指定されている場合（/data-breach-blast-radius src/）、その範囲を分析します
• パスが指定されていない場合は、プロジェクト全体を分析します
• 言語とフレームワークを検出します（package.json、requirements.txt、go.mod、pom.xml、Cargo.toml、Gemfile、composer.json、.csproj を確認します）
• データベース層を特定します（ORM モデル、スキーマファイル、マイグレーション、Prisma スキーマ、Entity Framework、Hibernate、SQLAlchemy、ActiveRecord）
• API 層を特定します（REST コントローラー、GraphQL スキーマ、gRPC proto ファイル、OpenAPI 仕様）
• ストレージリソースの露出を調べるため、Infrastructure as Code（Terraform、Bicep、CloudFormation、Pulumi）を特定します

完全な機密度階層の分類体系を読み込むには、references/data-classification.md を読みます。

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ステップ 2 — 機密データの棚卸し

すべてのファイルをスキャンして、機密データの定義を確認します。

データモデル層：

• データベーススキーマ、マイグレーション、ORM モデル、エンティティクラス
• GraphQL 型、Prisma スキーマ、TypeORM エンティティ、Mongoose スキーマ
• references/data-classification.md のデータカテゴリに該当するフィールドをすべて特定します
• シーダー、フィクスチャ、コメントから規模が判明する場合は、テーブル／コレクション名と推定カーディナリティを記録します

API 契約層：

• REST リクエスト／レスポンス DTO とシリアライザー
• GraphQL クエリ／ミューテーションの戻り値の型
• gRPC proto メッセージ定義
• OpenAPI／Swagger の仕様フィールド
• 機密データを外部に公開するフィールドに印を付けます

設定とシークレット：

• 環境ファイル（.env、.env.*）、設定ファイル、appsettings.json、application.yml
• Terraform／Bicep の変数ファイルと出力
• CI/CD パイプラインファイル（.github/workflows/、.gitlab-ci.yml、Jenkinsfile、azure-pipelines.yml）
• Docker／Kubernetes の ConfigMap とシークレット

ログと監査層：

• ログ出力ステートメント — 記録されるユーザーデータを特定します
• 分析／テレメトリの連携（Segment、Mixpanel、Datadog、Sentry、Application Insights）
• 監査ログテーブルとイベント追跡

見つかった機密データの各フィールドについて、以下を記録します。

| Field | Table/Source | Data Tier | Purpose | Encrypted? | Notes |

分類の根拠： ティアの割り当ては、GDPR 第 9 条（特別カテゴリ）、PCI-DSS v4.0、HIPAA 45 CFR Part 164 に準拠しています。分類体系の全体については references/data-classification.md を、一次資料へのリンクについては references/SOURCES.md を参照してください。

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ステップ 3 — データフローの追跡

機密データがシステム内をどのように移動するかを追跡します。

取り込みポイント（データがシステムに入る箇所）：

• フォーム送信、API の POST／PUT エンドポイント、ファイルアップロード
• サードパーティの Webhook、OAuth コールバック、SSO アサーション
• データインポート、CSV／Excel の取り込み、ETL パイプライン

処理ポイント（データが使用／変換される箇所）：

• 機密フィールドを扱うビジネスロジック
• キャッシュ層（Redis、Memcached）— PII を含むキーはどれですか？
• メッセージキュー（Kafka、SQS、Service Bus、RabbitMQ）— どのようなペイロードが使われますか？
• バックグラウンドジョブとワーカー — どのようなデータを処理しますか？

保存ポイント（保存データ）：

• プライマリデータベース（SQL、NoSQL、時系列データベース）
• ファイルストレージ（S3、Azure Blob、GCS、ローカルファイルシステム）
• 検索インデックス（Elasticsearch、OpenSearch、Azure AI Search、Algolia）— PII フィールドはインデックス化されていますか？
• 分析用データウェアハウス（BigQuery、Snowflake、Redshift、Synapse）— 適切にスコープが設定されていますか？
• バックアップストア — バックアップは暗号化され、アクセス制御されていますか？

送信ポイント（データがシステムから出る箇所）：

• サードパーティへの送信 API 呼び出し（決済処理サービス、メールプロバイダー、分析サービス）
• Webhook の配信 — どのようなペイロードが送信されますか？
• レポート／エクスポートの生成（CSV、PDF、Excel のダウンロード）
• メール／SMS／プッシュ通知 — メッセージ本文にどのようなデータが含まれますか？

露出ポイント（データが許可されていない相手に届く可能性がある箇所）：

• 認証のない一般公開 API エンドポイント
• 認可チェックの欠落（IDOR／BOLA の脆弱性）
• 範囲が広すぎる API レスポンス（必要以上のフィールドを返す）
• CORS の設定ミス
• 一般公開されているストレージバケットまたはコンテナー
• コンテナー化された環境での、機密データの stdout／stderr へのログ出力
• PII を含むエラーメッセージまたはスタックトレース
• 本番環境で有効なままのデバッグエンドポイント

スコアリング式については references/blast-radius-calculator.md を参照してください。

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Step 4 — 影響範囲の算出

Step 3で特定した露出ベクトルごとに、次の値を算出します。

Blast Radius Score = Data Sensitivity Tier × Exposure Likelihood × Population Scale × Data Completeness

対象者数の推定：

• ユーザー数がハードコードされている場合（例：シーダーファイル、コメント、README）は、その数を使用します
• 数が見つからない場合は、控えめに見積もり、その前提を明記します
  • SaaS 製品 → 1万～100万人と仮定します
  • 内部ツール → 100～1万人と仮定します
  • コンシューマー向けアプリ → 10万～1,000万人と仮定します
• 未成年者のデータ（×2）、医療データ（×3）、または金融認証情報（×5）が侵害によって露出する場合は、規制上の重大性を考慮して倍率を適用します

規制管轄区域の特定：

• gdpr／EU 通貨／EU 電話番号形式／.eu ドメイン／EU データセンターのリージョンが見つかった場合 → GDPR が適用されます
• カリフォルニア州の住民／米国の .com／米国の Stripe／州固有の税務ロジックに言及がある場合 → CCPA が適用されます
• 医療記録のフィールド（診断、投薬、ICD コード、FHIR リソース）がある場合 → HIPAA が適用されます
• ブラジルのユーザー／BRL 通貨／CPF フィールドがある場合 → LGPD が適用されます
• シンガポール／タイ／マレーシア／フィリピンのデータパターンがある場合 → PDPA が適用されます
• 該当するすべての管轄区域を適用します。通知期限には最も厳しい要件が適用されます

詳細な算出式と通知要件については、references/regulatory-impact.mdを参照してください。

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Step 5 — 規制上の影響の推定

該当する管轄区域ごとに、次の値を算出します。

• references/regulatory-impact.mdの計算式を使用して、最大罰金額を算出します
• 最小罰金額を算出します（初回違反で協力的に対応した場合の現実的な額）
• データ侵害の通知費用（法務、広報、信用情報の監視）を見積もります
• 評判への影響の倍率を見積もります（一般公開される侵害か、内部ツールの侵害か）

金銭的影響の概要表を生成します。

| Regulation | Max Fine | Realistic Fine | Notification Cost | Timeline |

注：これらはリスク計画のみを目的とした推定値です。実際の規制上の指針については、必ず法律顧問に相談してください。

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Step 6 — 影響範囲レポートの生成

references/report-format.mdを参照し、完全なレポートを生成します。

レポートには、次の項目を必ず含めてください。

1. エグゼクティブサマリー（専門用語を使わず、2～3段落）
2. 機密データの一覧（表：検出されたPII／PHI／金融情報／認証情報の全フィールド）
3. データフローマップ（システム内を移動するデータの Mermaid 図）
   • Mermaid マークアップを作成したら、図を視覚的にレンダリングするため、マークアップと短いタイトルを指定して**renderMermaidDiagramを呼び出してください**。フェンス付きコードブロックとして出力しないでください
   • styleディレクティブを使用します。重大な検出箇所は赤のfill:#ff4444、重大度の高い露出箇所はオレンジのfill:#ff8800を指定します
4. 主な露出ベクトル上位5件（影響範囲スコア順）
5. 規制上の影響範囲表（管轄区域ごと）
6. 金銭的影響の推定（現実的な範囲）
7. セキュリティ強化ロードマップ（references/hardening-playbook.mdに基づく）

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Step 7 — セキュリティ強化ロードマップ

references/hardening-playbook.mdを参照し、優先順位付けされたアクションプランを生成します。

重大度が「重大」または「高」の露出ベクトルごとに、次の内容を記載します。

• 修正内容：具体的なコード／設定の変更
• 理由：規制上のリスクとユーザーへの影響
• 工数：低／中／高
• 影響：影響範囲の削減率（推定）
• クイックウィンのフラグ：1日未満で修正できる項目に印を付けます

(影響 × 重大度) / 工数の値が高い順に並べます。

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出力ルール

• 必ずエグゼクティブサマリーから始めてください。経営陣はまずこれを読みます
• 必ず機密データのインベントリ表を含めてください。これは基盤となります
• 必ず財務的影響の見積もりを作成してください。これは組織の変革を促します
• データフローマップには必ずrenderMermaidDiagramを呼び出してください。Mermaidのコードブロックをそのまま出力してはいけません。このツールが自動的にビジュアル図としてレンダリングします
• コードの変更を自動で適用してはいけません。人によるレビューに向けて強化ロードマップを提示してください
• 具体的に記述してください。すべての指摘について、ファイルパス、フィールド名、行番号を示してください
• 前提条件を明示してください。レコード数が推定値の場合は、その旨を明記してください
• 適切な確度で記述してください。「確実に公開されている」ケースと「条件Xのもとで公開される可能性がある」ケースを区別してください
• コードベースに機密データがほとんどなく、強固な管理策がある場合は、そのことを明確に述べ、スキャン対象も説明してください

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影響範囲の重大度レベル

レベル	ラベル	例	倍率
T1	壊滅的	政府発行のID、生体認証データ、健康記録、金融認証情報、パスワード	×5
T2	重大	氏名＋住所＋生年月日の組み合わせ、決済カードデータ（PAN）、SSN、パスポート番号	×4
T3	高	メールアドレス＋パスワード（ハッシュ化済み）、電話番号、精密な位置情報、IPアドレス、デバイスフィンガープリント	×3
T4	要注意	名のみ、メールアドレスのみ、概略的な位置情報（市区町村）、利用状況の分析データ	×2
T5	標準	個人を特定しない設定データ、公開コンテンツ、匿名化された集計データ	×1

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参照ファイル

必要に応じて読み込んでください。

ファイル	使用するタイミング	内容
references/data-classification.md	ステップ2 — 常時	PII、PHI、PCI-DSS、金融データ、認証情報、行動データの完全な分類と検出パターン
references/blast-radius-calculator.md	ステップ4	スコアリングの計算式、対象者規模の推定方法、網羅性の倍率、公開可能性マトリックス
references/regulatory-impact.md	ステップ5	GDPR／CCPA／HIPAA／LGPD／PDPAの罰金計算式、通知期限、データ侵害コストのベンチマーク、管轄区域の検出パターン
references/hardening-playbook.md	ステップ7	優先順位付けされた管理策：暗号化、アクセス制御、データ最小化、トークン化、監査ログ、技術スタック別の匿名化パターン
references/report-format.md	ステップ6	Mermaidデータフロー図の構文、財務サマリー表、強化ロードマップの形式を含む完全なレポートテンプレート