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red

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github.com/glebisセキュリティ40165 回インストール1 日前に更新
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red について

confide:red は、利用者自身が脱識別したテキストに残る再識別リスクを確認します。残存識別子やファイル間の関連、任意の推論についてカテゴリと件数を報告し、隠された値の推測や再識別手順は示しません。

主な機能

  1. 01残存識別子を種類別に集計
  2. 02複数ファイルの準識別子を比較
  3. 03任意で推論属性カテゴリを調査
  4. 04全体のリスク段階を判定
  5. 05カテゴリと件数のみを報告

活用シーン

  1. 01脱識別テキストの識別子漏れを確認
  2. 02複数ファイル間の関連リスクを評価
  3. 03合成データや同意済みデータで推論リスクを調査

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/glebis/claude-skills --skill red

インストール後、Claude Code で/redを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/red.py

詳細

confide:red — 再識別リスクの残存チェック

防御目的の監査です。すでに匿名化された、ご自身の出力を対象にします。正解データとの照合やベンチマークではありません。攻撃者がなお何をできる可能性があるかを、GDPR 第29条に基づく特異化、連結可能性、推論の観点から定性的に示します。

ガードレール — 実行前にお読みください

  • ユーザー自身の匿名化済み出力に限って実行してください。第三者のデータや同意のないデータの匿名解除または再識別を求められた場合は、拒否してください。
  • 報告するのはリスクのカテゴリと件数のみです。再識別の手順を段階的に示したり、隠された値を推測したりしてはいけません。
  • デフォルトではローカルの攻撃者を想定します。クラウド/LLM 推論プローブ(--inference)を有効にするのは、合成データまたは明示的に同意を得たデータに限ってください。
  • 検出結果がないことは、安全であることを意味しません。 ローカルの検出器/攻撃者の能力が低い場合、それは上限ではなく、最低限の目安です。必ず、ユーザーに人による確認が引き続き必要だと伝えてください。
  • これはconfide:anonと組み合わせて使用します。匿名化後、匿名化済みファイルに対してredを実行してください。

チェック項目

  1. 特異化(決定論的、オフライン — 中核となるシグナル): 匿名化済みテキストに対してdetect_regex(利用可能な場合はdetect_natashaも)を再実行します。それでも検出されたものは、匿名化で見落とされたまま残っている識別子です。種類ごとに件数を集計します。
  2. 連結可能性(複数ファイル): フォルダーを指定すると、すべてのファイルペアについて、残存する準識別子の共通項を比較し、連結可能性があるペアを(件数と種類のみ)報告します。
  3. 推論(LLM、任意、オプトイン): ローカルの攻撃者モデル(cfg.red_attacker_model)に、なお推論できる属性のカテゴリ(職業、場所の種類、年齢層など)を問い合わせます。モデルがない場合も適切に処理します。過少報告になる(上限ではなく、最低限の目安である)ことをユーザーに警告してください。

リスクレベルのルール

  • 高 — 直接識別子が1つでも残っている場合(EMAIL、PHONE、URL、ID、PERSON)。
  • 中 — 準識別子のみが残っている場合(LOCATION、ORG、DATE、AGE、PROFESSION、MEDICATION)、またはファイル間に連結可能なペアがある場合。
  • 低 — 残存する識別子が見つからない場合(それでも安全が保証されるわけではありません)。

実行方法

# single redacted file (offline, deterministic)
python3 skills/red/scripts/red.py path/to/file.green.md

# a folder of redacted files (adds linkability)
python3 skills/red/scripts/red.py path/to/redacted_dir/

# add the local inference probe — synthetic/consented data ONLY
python3 skills/red/scripts/red.py path/to/file.green.md --inference

# machine-readable
python3 skills/red/scripts/red.py path/to/file.green.md --json

出力

残存リスクレポートを出力します。ファイルごとの識別子の種類別残存件数、全体のリスクレベル、推論プローブを実行した場合は推論されたとされるカテゴリ、連結可能なペアの件数に加え、検出結果がないことは安全を意味せず、人による確認が引き続き必要という注意書きを含みます。 PII 値や再識別の手順は含みません。

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