コードレビュー担当者のためのGDPRコンプライアンスを簡素化する

ソフトウェアが個人データに関するルールに従うことはめちゃ大事だよね。一般データ保護規則（GDPR）は、個人のプライベート情報を守るための厳しいルールがある。でも、ソフトウェアがこのルールに従ってるかの確認には、めっちゃ時間と専門知識が必要なんだ。だから、会社はコードレビュアーにこの作業を任せることが多いんだよ。時には外部から来たレビュアーもいて、ソフトウェアをあまりよく知らないこともある。だから、彼らがタスクを効率よく優先できるように手助けが必要なんだ。

コードレビュアーをサポートするために、私たちは個人データを特定して処理するのに特化した2つの特別なコードビューを作った。一つのビューはコードに存在する個人データの種類に焦点を当てていて、もう一つはこのデータがどのように処理されているかを示すんだ。静的解析という方法を使うことで、個人データに関連するコードのセクションをすぐに特定できる。私たちはこの方法をGitHubの人気のオープンソースアプリケーション4つでテストしたところ、87%の精度で個人データを正確に特定できた。さらに、15のAndroidアプリのプライバシー声明をチェックして、彼らの主張を確認した。私たちの解決策は、コードレビュアーの仕事を楽にして、時間を節約し、重要なことに集中できるようにすることを目指してる。

#GDPR遵守の重要性

今の時代、企業は膨大な量の個人データを扱ってる。テクノロジーの成長と共に、このデータを集めたりアクセスしたり共有したりするのが簡単になってきた。GDPRは、EUによって人々のプライバシー権を保護するために作られたんだけど、企業はこのデータを安全に保つために厳しい対策を取らなきゃいけない。もし企業がこれらのルールに従わなかったら、ひどい罰金が待ってるかも。

GDPRの重要な要素の一つは、企業が「処理活動の記録（ROPA）」という文書を作成することを求める第30条だ。この文書は、個人データがどのように収集され、使用されているかをリストアップしなきゃいけなくて、検査できるようにしておかなきゃいけない。しかし、この文書を作るのは結構大変なんだ。コードレビュアーは、この過程で重要な役割を果たす。彼らはコードを分析してGDPRに関連する問題を見つけ出すから。彼らの仕事は、会社がルールに従っているかを確認するのに役立つし、ROPA作成にサポートを提供する、これはかなりの負担なんだ。

大きなコードベースで個人データを見つけるのは簡単じゃない。レビュアーはしばしばキーワード検索のような手動の方法に頼ることになる。不幸にも、これだと遅くなってしまって、分析するには多すぎる結果が出てきちゃう。だから、情報を視覚化し整理するより良い方法が必要なんだ。レビュアーが重要な部分を見つけやすくなるようにね。

#効果的なGDPRタスクのユーザー要件

コードレビュアーがGDPRに従う上での課題を理解するために、私たちはヨーロッパのソフトウェア会社の6人の経験豊富なレビュアーに研究を行った。彼らはGDPRタスクに詳しいことで選ばれた。この研究では、コード内で個人データを特定するのが難しいことなど、いくつかの重要な問題が浮き彫りになった。参加者は、結果をもっとわかりやすく提示する方法と、注意が必要な部分を整理したビューが必要だと感じていた。

レビュアーの間でも、自動化されたシステムがあれば結果を明確に表示できるというメリットについて合意があった。彼らは、たとえ一部の誤検知があっても、包括的な情報を持っている方が好ましいと感じていた。重要なコード部分に集中できるなら、なおさらだ。

#現在のツールとその制限

現在の静的解析ツールは様々な基準で結果をグループ化できるけど、個人データとその処理に特化したビューを提供する能力が不足していることが多い。この制限により、コードレビュアーが分析プロセスを効率化するのが難しくなる。だから、私たちはレビュアーがソフトウェア内の個人データの取り扱いを理解し管理するのをサポートするために、2つの明確なビューを提供するシステムを作ることを目指している。

このシステムを実装することで、私たちは個人データとその処理の両方を特定し要約することに焦点を当てている。この2つのビューは、コードレビュアーがソフトウェア内の個人データ処理の重要な側面を見つけて理解しやすくするために設計されている。

#アプローチの概要

私たちのアプローチは、3つの主要なコンポーネントから構成されている：

1. 柔軟な静的解析ルール：これらのルールは、ソースコード内の個人データとその処理を特定するために設計されている。
2. フローパターン：個人データがコード内をどのように流れるかを理解しやすくするために、特定されたコードセグメントの抽象的な表現を作成する。
3. 特化したビュー：私たちが提供する2つのビューは、レビュアーが必要に応じて個人データおよびフロー特有のデータについての情報を表示するのを助ける。

私たちは、この方法がどのように個人データフローとそれに対応するROPAを高精度で特定できるかを示すことで、その効果を証明している。

#個人データの特定における課題

大きなコードベース内で個人データを見つけるのは難しい。これは、個人データの種類が多様で、特定のパターンがないことから来る。この個人データは、直接的に人と関連付けられることもあれば、間接的に関連することもある。コンテクストが重要で、言語や文化によっても異なることがある。プライバシー声明はしばしば広範で、収集されるデータやその処理方法について詳細な情報を提供しないことが多い。

レビュアーは、関連する部分を見つけるためにしばしば手動の技術、例えばコード内のキーワード検索を利用する。しかし、これらの方法は遅く、素早く分析するには結果が多すぎることがある。これにより、レビュアーは最も関連性の高い部分に集中できるようにデータをより整理されたビューで見る必要がある。

#私たちの解決策：コードレビュアー向けの特化したビュー

私たちの解決策は、コードレビュアーがソフトウェア内の個人データ取り扱いを効果的に分析できるように、2つの特化したビューを提供する。

#個人データタイプビュー

個人データタイプビューは、ソースコードで特定された個人データの種類の概要を提供する。このビューは、見つかった個人データを階層構造に整理して、レビュアーが個人データの種類がどのように分布しているかを把握できるようにする。例えば、メールアドレスや個人IDのような識別子をカテゴライズするのに役立つ。

#詳細フロービュー

詳細フロービューは、コード内で発見された各個人データのフローについての詳細な情報を提供する。これにはファイルパス、ソースとシンクの名前、抽象的なフローパターンが含まれる。レビュアーはこれらの詳細を特定のコードの場所に結びつけることができ、より深い分析が可能になる。フローをフィルタリングしたり、ランク付けする機能は、リスクを伴う特定の領域に集中できるようにする。

これらのビューは柔軟で、レビュアーが異なる基準に基づいて結果をグループ化したり整理したりできるので、私たちのアプローチは様々なGDPRコンプライアンスタスクにとって実用的で使いやすいものになっている。

#個人データフローを特定するプロセス

私たちの方法では、静的解析を使って個人データを含むコードセグメントを特定する。これは、ソースコードでのパターンマッチングによって行うが、Semgrepというツールを使って実現している。Semgrepは、大量のコードを分析するのに柔軟で効率的だと知られている。

#ソースとシンクの特定

私たちのアプローチでは、ソースは個人データを指し、シンクはそのデータに対して行われるアクションを指す。私たちは個人データを、コード内のリテラルデータや変数として定義している。個人データを処理するというのは、個人データに対して保存することやどこかに送ることなど、あらゆる操作を意味する。

私たちは、Java、JavaScript、TypeScriptというプログラミング言語に焦点を当ててルールを作成しているが、これらのルールはSemgrepがサポートする他の言語にも拡張可能だ。Semgrepは、コードの構造を構築して、ソースとシンクを効果的に特定するのを助ける。

#特定ルールの作成

リテラルな個人データを特定するために、私たちは国民ID番号やアカウント情報など、様々な個人データタイプに基づいた正規表現を使用している。変数ソースについては、健康や財務、連絡先情報など、幅広いカテゴリをカバーするデフォルトの識別子リストを維持している。

このアプローチは、マッチング基準を慎重に洗練することで誤検知を減らす。また、データ処理に関連する動作を特定するために、通常データ操作に関連する動詞を利用している。これらの動詞をカテゴリに整理することで、コード内のシンクをよりよく特定できる。

#特定したデータからフローを抽出する

ソースとシンクを特定したら、個人データがソースからシンクへどのように移動するかを分析する必要がある。フローは、この動きを操作のシーケンスで表す。私たちは、データの流れを特定するだけでなく、その詳細情報も提供できるように、Semgrepの機能を拡張している。

Semgrepの出力には、フローが終了するコードの部分が含まれることがあり、レビュアーがコードのセクションをすぐに見つけるのに役立つ。この情報は、ソフトウェア内で個人データがどのように処理されているかを理解するのに重要だ。

#例としてのToolJetの分析

私たちのアプローチがどれだけ効果的かを示すために、私たちはToolJetという、内部ツールを構築してデプロイするためのオープンソースプラットフォームにルールを適用した。ToolJetは人気があり、処理する個人データがかなり多いため選ばれた。

ToolJetに私たちのパターンマッチングルールを適用したところ、アカウント関連データのさまざまなフローを特定することができた。Semgrepからの出力は、特定されたフローについての詳細な洞察を提供し、対応するソースとシンクの名前が含まれていて、アプリケーション内で個人データがどのように扱われているかを明確にしている。

#個人データフローの抽象化

私たちのアプローチの重要な部分は、データフローをより管理しやすい表現に簡略化することだ。これにより、レビュアーは個人データの動きをすぐに理解でき、全体的な分析プロセスが向上する。

私たちは、コード内で特定されたさまざまな種類の個人データフローを表すフローパターンを定義した。フローをカテゴライズすることで、データ管理の全体像を一貫して提示し、ソースとシンクの関係を効果的に把握できるようにしている。

#異なるGDPR分析タスクに対する特化したビュー

異なるGDPRコンプライアンスタスクは、ユニークな視点を必要とするかもしれない。だから、私たちのビューは、コードレビュアーが個人データ取り扱いの分析のさまざまな側面をサポートするように設計されている。

#個人データの概要

個人データタイプの概要は、コード内で個人データがどのように使用されているかを広く理解するのに役立つ。これはGDPRコンプライアンスプロセスの初期段階で特に有用だ。

#詳細フロー分析

特定のデータフローについてのより深い理解が必要なタスクには、詳細フロービューが各フローへのインサイトを提供し、それをコードの正確な場所に結びつける。この柔軟性により、レビュアーはコードの最も関連性の高い部分に集中できる。

これらの特化したビューを提供することで、私たちはGDPRコンプライアンスタスクの効率を向上させ、レビュアーがデータ管理活動を容易にナビゲートできるようにすることを目指している。

#アプローチのテスト

私たちのアプローチを検証するために、個人データを処理する人気のオープンソースソフトウェアに焦点を当てた。私たちの実験では、トレンドのGitHubプロジェクトを分析し、プライバシー声明の正確性を評価した。

#GitHubアプリケーションの分析

私たちはGitHubから4つのトップアプリケーションを選んで、特定タスクにかかる時間と特定された個人データフローの数を測定した。結果は、私たちの分析が大型プロジェクトを効率的に調査できて多くのフローを短時間で特定できたことを示している。

各アプリケーションについて、特定されたコードスニペットの精度を手動でチェックした。特定されたフローの大多数は高精度のスコアを持っていて、私たちの方法が個人データ処理の懸念のある部分を効果的に浮き彫りにすることができることを示している。

#プライバシー声明の評価

私たちはまた、選ばれたアプリケーションのプライバシー声明を調べて、提供された情報が私たちのアプローチで特定されたものと一致するか確認した。一般的に、プライバシー声明は包括的であることがわかったが、個人データの取り扱いに関していくつかの不一致が観察された。

例えば、多くのアプリケーションは特定の種類の個人データを扱っていると主張していたが、私たちの分析では、声明で言及されていない追加のデータが処理されていることがわかった。これは、コンプライアンスを検証する上で徹底したコードレビューの重要性を示している。

#Google Playのデータ安全声明の調査

私たちのアプローチの効果をさらに示すために、人気のAndroidアプリのGoogle Playのデータ安全声明を評価した。私たちの意図は、これらの声明が私たちのビューで特定された個人データとどれだけ一致するかを確認することだった。

私たちは、アプリがデータ安全声明で開示されていない個人データを収集している事例を発見した。この不一致は、ソフトウェアにおけるデータ取り扱いの透明性を向上させる必要性を強調している。

#結論と今後の方向性

GDPR遵守は複雑なタスクで、しばしば大きな手動作業が必要となる。私たちのアプローチは、コードレビュアー向けに2つの特化したビューを提供することでこの負担を軽減し、個人データタイプと詳細なデータフローに焦点を当てている。実験の平均精度が87%であることから、私たちのアプローチは個人データの取り扱いの特定と分析に大いに役立つと信じている。

私たちの方法は効果的であることが示されているが、静的解析にSemgrepに依存しているため、特定のフローを見逃す可能性があるなどの限界も認識している。今後の改善として、ルールの強化やより包括的な分析のための追加ツールの探索が考えられる。

要するに、私たちのアプローチは、GDPRコンプライアンスタスクに取り組むコードレビュアーに実用的な解決策を提供し、彼らの作業プロセスを効率化し、ソフトウェア内の重要な領域に焦点を合わせる助けになることを目指している。