フロンティアセキュリティ研究

既存26概念 + 6つの強化策を監査した結果、現在のアーキテクチャがまったくカバーしていない8つの防御領域を特定した。これらは既存概念の拡張ではなく、重大なギャップを埋めるまったく新しい構造である。

アーキテクチャギャップ

N1. 暗号グラフシュレッディング (CGS)

GDPR 17条 / CCPAの削除要求はSQL DELETEだけでは満たせない — WALログ、FTS5インデックス、Embeddingベクトル、ファイルシステムセクタにデータが残留する。CGSは削除を暗号的に不可逆にする。

ノード単位鍵導出

各ノード v_i はHKDFで導出された固有の暗号鍵を取得: ki = HKDF(master_key, node_id || epoch)。すべてのノードデータはAES-256-GCMでk_iを使って暗号化される。削除 = 鍵の破壊は SecureZeroMemory(ki) で実行。暗号文はディスク上に残るが、暗号的に復元不可能。

鍵は保存時に保管されない — 必要に応じてマスター鍵から再導出される。Key Ledgerは導出メタデータと検証用鍵ハッシュのみを保存。

暗号的削除証明

削除後、破壊された鍵で復号を試行 → 失敗が削除完全性の暗号的証拠として記録される。CAVのProof of Forgettingと統合。

新規性: ★★★★ — Crypto-shreddingはGoogle/AWSスケールで存在するが、個人ナレッジグラフにおけるEmbedding + 推論残留物をカバーするノード粒度のシュレッディングは世界初。

敵対者: A4（ディスク窃取）、A5（法的強制）。Phase: 1–2。

N2. フォレンジック完全性層 (FIL)

現在の7層セキュリティモデル（L1–L7）には侵害後分析層がない。侵害発生後、「何が漏洩し、いつ、どの程度か」を証明する方法がない。FILはE3（不変監査コミットメント）の上にL8を追加する。

L8アーキテクチャ

FIL AnalyzerがE3の追記専用監査バッファを処理: パターン検出（頻度・タイミング異常）、影響範囲推定（SBRC統合）、証拠保全、オプションのSIEMエクスポート（ArcSight、Splunk、QRadar向けCEF/JSON形式）。

プライバシー保護フォレンジック

コア原則: 行動パターンを記録し、ナレッジ内容は決して記録しない。FILはイベント種別、影響ノード数、CSEBルールID、判定、姿勢レベルを記録する — ノードID、コンテンツ、クエリ、エンティティ、URLは記録しない。

新規性: ★★★★★ — 個人ブラウザにおけるプライバシー保護フォレンジックは世界初。

敵対者: A2–A5。Phase: 2。

N3. 投機的実行ファイアウォール (SEF)

Spectre系攻撃はGecko FissionのSite Isolationでは完全に緩和されない。LLM推論とContext Graph読み取りが同一プロセスに共存すると、キャッシュタイミング攻撃によりEmbeddingベクトルが漏洩する可能性がある。

4層緩和策

新規性: ★★★ — retpoline/SLHは既存だが、ブラウザ内LLM推論に特化したSpectre緩和の適用は新規。

敵対者: A4。Phase: 2–3。

N4. グラフエクスポート匿名化 (GEAP)

ユーザーがリサーチセッションをエクスポートまたは共有する際、グラフ構造自体が指紋として機能する。次数分布、クラスタリング係数、スペクトル特性は個人に固有（Narayanan & Shmatikov, 2009）。

匿名化パイプライン

エクスポート時に適用される4段階の構造的摂動:

AGTRのTopological Invariant Monitorがエクスポート前にグラフの特定可能性をスコアリングし、GEAP摂動強度を自動調整する。

新規性: ★★★★ — Graph DPは学術的に存在するが、個人ナレッジグラフ向けの完全なエクスポート匿名化プロトコルは初。

敵対者: A1, A3。Phase: 2–3。

N5. 検証可能サプライチェーン (VSCA)

Quiraはllama.cpp、ONNX Runtime、SQLite、OpenSSLを組み込む。完全性検証がなければ、SolarWinds型攻撃がすべてのユーザーを侵害する。VSCAはA5（ベンダー不信）への防御も提供する。

SLSA Level 3 + Sigstore

新規性: ★★★ — SLSA/Sigstoreは確立済みだが、ブラウザ内LLMランタイムをカバーするSBOMは初。

敵対者: A5。Phase: 1–2。

N6. 形式的セキュリティ不変条件エンジン (FSIE)

CBSケイパビリティトークン判定、IFCラベル伝播、CTA信頼判定はすべて実装バグで破壊される可能性がある。FSIEはTLA+形式検証を使って、セキュリティ不変条件が数学的に成り立つことを証明する。

TLA+仕様

Context Graph Access Gateway (CGAG) のステートマシンが4つの主要不変条件とともにTLA+で記述される:

プロパティベーステスト

CIラン毎に10K+のランダムリクエストシーケンスで、Rust実装がTLA+仕様と一致することを検証。TLCモデルチェッカーが全PRで実行される。

新規性: ★★★★ — AWSはSDN/S3にTLA+を使用するが、ブラウザケイパビリティモデルへの適用は初。

敵対者: 全クラス（実装バグの防止）。Phase: 1。

N7. 認知クエリ正規化 (CQN)

NLクエリの言語パターン（語彙、構文、略語頻度）は95%超の精度でユーザーを特定する（Narayanan & Shmatikov, 2008 文体分析）。CQNはE5の基本的な正規化を完全な認知指紋防御システムに拡張する。

クエリ文体攻撃

言語的指紋の特徴: 語彙分布、構文木の深さ、略語率、クエリ長分布、トピック遷移パターン — 最後の要素が最も強力な識別子。

高度な正規化

E5の基本パイプラインに加え、CQNは以下を追加: (1) ローカルLLMによるドメイン適応型同義語辞書、(2) クエリを「スタイル中立形」に変換するMLベースのスタイル中立化、(3) ダミー注入を伴う確率的クエリバッチ処理、(4) 急激なトピック変化からのパターン検出を防ぐブリッジクエリ挿入によるトピック遷移平滑化。

すべての正規化はデバイス上で実行される。正規化されたクエリのみがデバイスを離れる。

新規性: ★★★★★ — 体系的なクエリ言語指紋消去はどのブラウザにも検索エンジンにも存在しない。

敵対者: A1, A5。Phase: 2。

N8. DP予算コントローラ (DPBC)

既存概念（AGTR, CSELP）は「DPノイズを注入」と述べるが、ε値、累積予算追跡、枯渇挙動を未定義のまま残している。DP保証は累積的に劣化する — 予算管理なしのDPはセキュリティシアターである。

予算モデル

デフォルト月間予算: ε = 1.0（Appleの2–8とGoogle RAPPORの ln(3) ≈ 1.1 の間）。最も厳密な保証のためのzCDP（ゼロ濃縮差分プライバシー）による合成追跡（ρ_i = ε_i²/2）。

プライバシー予算UI

quira://settings/privacy/budget にリアルタイム予算ゲージを表示 — コンポーネント別消費（AGTR, CSELP, GEAP）、残りε、リセット日。すべてのノイズ注入はデバイス上で実行 — サーバーはεを知りえない。

新規性: ★★★★ — クロスコンポーネントzCDP予算を管理するプライバシー予算UIを統合したブラウザは存在しない。

敵対者: A1, A5。Phase: 2。

優先度マップ

カバレッジ改善

新規攻撃ベクトル