AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「脅威検証にAIを使える」と聞きまして、Data Flow Diagramって図とChatGPTみたいなものを組み合わせると仕事が早くなると聞いたのですが、本当に現場で使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、データフロー図（Data Flow Diagram, DFD）と大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）を組み合わせることで、脅威の「検証」工程を効率化できる可能性があるんです。大丈夫、一緒に中身を整理していきましょう。
なるほど。それで具体的には何をどうすれば効率化になるのか、現場の担当に教えやすい形で教えてください。投資対効果も気になります。
いい質問です。ポイントは三つです。第一に、DFDはシステムの情報の流れを可視化する図で、脅威の候補を見つけやすくする。第二に、LLMはその図や説明文から「可能性のある脅威」を列挙し、検証の手がかりを与える。第三に、人が最終的に妥当性を判断することで誤報（hallucination）を減らす。要するに人とモデルの役割分担が鍵なんですよ。
これって要するに、図を見せてAIに聞いて候補をもらい、その候補を現場が検証する流れにするということ？それなら我々でもできそうですが、AIの出すものを全部信用してはいけないということですね。
その通りです。具体導入では、まずDFDのレベルを揃えること、次にLLMへ渡す入力（プロンプト）を標準化すること、最後に検証基準を設けることが重要です。大丈夫、一緒にプロンプトのテンプレートや基準を作れば現場負担は小さくできますよ。
投資対効果の目安はありますか。外注や時間短縮でどれくらいの効果を見込めるのか、現場は不安がっているのです。
投資対効果はケース次第ですが、教訓として三つ挙げます。即効性のある効果は、候補生成の時間短縮と見落としの減少。投資はツール整備とプロンプト設計に偏る。リスクはAIの誤出力とそれを見逃す慣れであり、そこに評価ルールを入れることで対処できますよ。
なるほど。実際の研究ではどんな実験で確かめたのですか。学生のパイロットがあったと聞きましたが、それは信頼できるものですか。
研究では実務者を対象にコントロールされた実験を計画しており、まずは41名の大学院生でパイロットを実施しました。パイロットは設計改善に使われ、本番では実務者で再検証する予定です。パイロットだけで結論を出すのは早計ですが、実務実験の設計は堅牢化されていますよ。
最後に、我々のような古い現場でも導入可能な段取りはどうすればいいでしょうか。現場の抵抗もあるので簡単な手順があれば教えてください。
まず試験導入は小さなシステムから始め、DFDのテンプレートとLLMへの入力テンプレを用意すること。次に検証ルール（例えば3人以上が合意しないと脅威認定しない等）を決めること。最後に結果を定量化して、時間短縮や見落とし低減の効果を数字で示す。この三段階で現場の納得を得られますよ。
分かりました。私の言葉で言い直すと、まず図で流れを揃えてAIに候補を出させ、最後は人が一定の基準で判定する仕組みにして、効果を数値で示して現場に見せる、ということですね。これならトップとして判断できます。ありがとうございました。
1. 概要と位置づけ
結論から述べると、本研究はデータフロー図（Data Flow Diagram, DFD）と大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）を組み合わせることで、セキュリティ脅威の検証（threat validation）工程を効率化し得ることを示した点で重要である。従来は脅威の列挙とその妥当性確認を人手で繰り返しており、作業の属人化と時間コストが課題であった。しかしDFDというシステム設計の共通言語を媒介にし、LLMからの“助言”を検証材料として組み込むことで、ヒトの探索深度を制御し、検証のスピードと再現性を改善できる可能性を提示している。
本研究はセキュリティ評価の「定義済み完了条件（definition-of-done）」が未整備である実務上の問題に向き合う。具体的には、識別された脅威をどの程度掘り下げて検証すべきかという設計上の判断基準を実験的に検証する点が目新しい。DFDは情報の流れと境界を明示するため、検証対象を限定しやすい。LLMはその図と説明から脅威候補を自動生成するが、出力の信頼性に差があるため、「人が最終判断を行う」というプロセス設計が肝要である。
研究は実務者を対象とするコントロール実験の枠組みを提案しており、まず学生を対象とするパイロットで手続きを磨いた点が実装の現実性を高めている。パイロットの結果は本設計の改善に用いられ、最終的には実務者を用いた本調査で妥当性を検証する計画が示されている。従って本報告は理論的な提案だけでなく、実験プロトコルと再現可能な材料を公開する点で実務適用へ橋渡ししやすい。
なぜ経営層がこれを押さえるべきかと言えば、セキュリティ評価のコスト構造を変え得るからである。早期設計段階での脅威検証が効率化すれば、開発後の手戻りや事故対応コストを低減できる。さらに観点を変えれば、組織のセキュリティ成熟度を定量化するための新しい指標設計の基礎にもなる。短く言えば、脅威検証の工程設計を見直すインパクトを持っている。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究ではLLMや自動化ツールを用いて脆弱性発見や説明文要約を行う試みが報告されているが、本研究は「検証（validation）」という工程に焦点を当てている点が異なる。脆弱性の発見は“候補生成”であり、検証はその候補が実際のリスクに結び付くかを判断する工程である。先行研究は前者に比重が置かれがちであり、本研究は後者の深さと必要な材料の対比を体系的に調査する点で貢献する。
また、本研究はDFDという設計資産の実用性を強調する。DFDはシステムのデータの流れや処理を視覚化するため、脅威の起点や境界が明確になる。これによりLLMが出す候補の意味づけが容易になるため、単にLLMの出力を鵜呑みにするのではなく、図を介して整合性検査を行うという構図を提示する点で差別化されている。人とモデルの役割分担を設計する点が本研究の特徴である。
さらに、研究は実務者を対象にしたコントロール実験の設計を重視している点でも先行と異なる。多くの先行研究がモデル能力の評価に留まるのに対して、本研究は作業プロトコル、評価基準、再現可能な実験パッケージを整備し、実務導入に直結する知見を得ようとしている。つまり学術的知見と現場適用性の橋渡しを目指す点が本研究の差別化ポイントである。
最後に、LLMの誤出力（hallucination）という課題を前提にした設計がなされている点も重要である。LLMは有用な助言を出す一方で誤った裏付け（虚偽のURLや不正確な説明）を生成するリスクがあり、本研究はこれを人が検証するプロセス設計で吸収する姿勢を取っている。実務観点からはこの点が現場受け入れの鍵となる。
3. 中核となる技術的要素
本研究で中心となる用語を整理する。まずData Flow Diagram（DFD）はシステムのデータの流れや処理点、外部エンティティを図示する手法であり、設計段階の共通言語として機能する。次にLarge Language Model（LLM）は大量のテキストから学習した言語生成モデルで、設計図や説明文から脅威候補や説明を生成できる。さらにSTRIDE（Spoofing, Tampering, Repudiation, Information disclosure, Denial of service, Elevation of privilege）は脅威の分類フレームワークとして利用可能である。
技術的には、DFDをどう表現しLLMにどう入力するかが重要である。DFDの粒度が粗すぎればLLMは意味のある候補を出しにくく、細かすぎれば作業負荷が増す。したがって適切なレベルのテンプレート化が求められる。LLM側はプロンプト設計により出力の方向性と詳細度を制御できるが、モデル固有の癖（例：自信のある誤答）を考慮した評価ルールが必要である。
また、本研究は実験設計としてコントロール条件（何も渡さない、LLMの助言のみ、DFD＋LLMの助言など）を比較する点が技術的要素である。これにより「どの材料が検証効率を本当に高めるか」を因果的に評価できる。実装上はLLMの種類やバージョン、プロンプトの標準化、評価者の基準統一が再現性の鍵となる。
最後にデータ管理とセキュリティの観点で注意が必要である。LLMを外部サービスに委ねる場合、設計情報の外部流出リスクが生じるため、プライベートな環境やモデルインザループ（Model-in-the-loop）設計を検討すべきである。技術要素は工具の選定だけでなく運用ルールの設計まで含む。
4. 有効性の検証方法と成果
研究の核はコントロールされた実験による有効性検証である。比較条件を明確に分け、参加者には与えられた材料に基づき脅威の検証作業を行ってもらい、正答率や時間、検出率の差を分析する。この手法により、「どの材料があると効率的に正しい判定に至るか」を数量的に示すことが可能である。パイロットでは学生41名を対象に試行し、設計の問題点を洗い出した。
パイロットの成果は主にプロトコル改善に寄与した。具体的にはDFDの提示フォーマットの統一、プロンプトの標準化、評価基準の明確化が行われた。これらは本実験でのばらつきを減らし、実務者調査で得られるデータの信頼性を高めるために重要であった。パイロット段階での所見は最終的な効果推定の精度を上げるための前処理として機能する。
得られた初期的な示唆としては、DFDを付与した条件が単独のテキストよりも検証の正確性を高める傾向があったこと、LLM単体では誤情報を含む場合がある点が確認されたことなどがある。したがってDFDとLLMの組合せは有望である一方、LLM出力の精査ルールが不可欠であるという結論に至っている。
最終的な成果は実務者を対象とした拡張実験の結果に依拠するが、公開される実験パッケージ（教材、プロンプト、分析スクリプト）は産業界が追試や導入検討をする際の実用的な出発点を提供する点で価値がある。これにより企業は自社のリスク評価プロセスに実験的に組み込むことができる。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究が提起する議論は主に二点に集約される。第一にLLMの信頼性問題である。LLMは有益な候補を提示する一方で虚偽や誇張を生成することがある。このため、LLMの出力を検証するための人的プロセスや評価基準が必須であり、それがないと誤った安心感を招く恐れがある。第二にDFDの標準化問題である。DFDの粒度や表現が統一されないと、LLMの入力として一貫した理解を得られず比較実験の意味が薄れる。
さらに実務導入に際しては運用面の課題がある。機密性の高い設計情報を外部LLMに渡せない場合、社内でのモデル運用やサンドボックス環境の整備が必要となる。これにはコストが伴い、小規模企業にとってはハードルが高い。また、評価者間の主観差をどう縮めるかも課題であり、合意形成のためのメトリクス設計が求められる。
倫理的・法的観点も見落とせない。LLMの出力によって誤った脅威判断が行われた場合の責任所在や、設計情報の取り扱い規程は事前に整備する必要がある。研究はこれらの課題点を認めつつ、実験デザインで検討項目を明示しており、現実解を見出すための議論を促している。
要するに、技術的可能性は示されたが、実務的な受け入れには制度設計、運用ルール、コスト負担の整理が不可欠である。経営判断としては、まず限定的な試行で得られる効果を数値化し、段階的に投資を拡大するアプローチが現実的である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究課題は三つの方向に分かれる。第一に実務者を対象とした大規模な再現実験である。学生パイロットの成果を踏まえ、実業務での有効性とコスト削減効果を定量的に示す必要がある。第二にDFDとLLMのインターフェース設計で、DFDの推奨粒度やプロンプトテンプレート群を標準化する研究が求められる。第三に運用面のガバナンス整備であり、情報漏洩対策や評価ルールを含む運用マニュアルの確立が必要である。
加えて学習面では組織内のスキル底上げが重要である。DFDの読解力とLLMの出力批判力を持つ人材を増やす研修が不可欠だ。研究はこれらを踏まえた実験パッケージを公開しており、企業研修の教材として活用可能である。こうした人材育成は技術導入の効果持続性を高める。
最後に、キーワードとして検索に使える語を列挙する。”Data Flow Diagram”, “DFD”, “Large Language Model”, “LLM”, “Threat Validation”, “STRIDE”, “security threat validation”。これらで文献探索を行えば本研究と周辺領域の研究を追跡できる。経営判断に有用なエビデンスを集める第一歩として活用してほしい。
会議で使えるフレーズ集
「本件はDFDとLLMを組み合わせることで検証工程の効率化を狙うもので、まずは小規模で効果検証を行い、評価指標で投資対効果を判断したい。」
「LLMは候補生成では有用だが、誤出力リスクがあるため、最終判定は人的ルールで担保する必要がある。」
「まずは内部でのプロトタイプ運用を行い、機密情報の取り扱いと評価ルールを整備した上で段階的に外部導入を検討しましょう。」
引用元: W. B. Mbaka and K. Tuma, “Usefulness of data flow diagrams and large language models for security threat validation,” arXiv preprint arXiv:2408.07537v2, 2024.
