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# データ露出監査で見つかるもの

A **データ露出監査** は Aikido のコードベースの DSPM です。機密データがアプリケーションにどのように入り、移動し、保存され、外部へ出るかを推論します: API や ORM モデルからログ、キュー、サードパーティ統合、AI ワークフローまで。データベースやクラウドのデータストアを接続する必要はありません。各検出結果にはコードベースの **証拠**。詳細は [進捗と検出結果を追跡](/docs/docs-ja/ai-kdo/ai-code-audit-overview/track-progress-and-findings.md) の読み方について。

従来の DSPM とどう違うかについては、 [データ露出監査（DSPM）](/docs/docs-ja/ai-kdo/what-is-dspm.md)をご覧ください。監査の実行方法については、 [データ露出監査を実行する](/docs/docs-ja/ai-kdo/what-is-dspm/data-exposure-audit.md).

## 対応範囲の概要

データ露出監査は、コード内での機密データの取り扱いに焦点を当てており、以下を含みます:

* **平文および脆弱な保存**: 暗号化なしで保存されている、または MD5、SHA-1、base64 のような弱い代替手段を暗号化として扱っている秘密情報、トークン、または規制対象の個人データ（PII、PHI、決済カードデータ）。
* **URL 内の認証情報**: クローン URL、クエリ文字列、リダイレクト、またはログ、プロキシ、ブラウザ履歴を通じて漏えいしうるその他のリクエストパスに埋め込まれたトークン、パスワード、API キー。
* **過剰な API 露出**: 必要以上に広く返される機密フィールド、およびデータアクセスにおけるフィールドレベルまたはテナント所有権のチェック不足。
* **安全でないログ記録、キャッシュ、エクスポート**: アプリケーションログ、トレース、キャッシュ、ダンプ、またはデータエクスポート経路におけるマスクされていない PII や秘密情報。
* **範囲が広すぎるサードパーティおよび AI 共有**: 必要条件を超えて、ベンダー、分析ツール、サポートツール、LLM プロンプト、またはベクターストアに送信される顧客データや秘密情報。
* **不完全なデータ削除**: ユーザーや保持ポリシーが削除を期待しているのに、下流のレコード、キャッシュ、関連ストアをそのまま残してしまう削除フロー。
* **シャドウデータと脆弱なバックアップ**: 機密データの意図しないコピー（ステージング復元、スナップショット、サイドストア）や、十分な保護やマスキングのないバックアップ／スナップショット経路。
* **過剰権限のアクセス**: コードが必要とする以上のデータアクセスを許可するクラウド IAM ロールやサードパーティ OAuth スコープ。
* **認証なし、または監査なしのデータストア**: 認証なしでアクセスできるデータストア、または機密データを保持するストアで監査ログが無効になっている状態。
* **ID と送信元の露出**: アカウントや ID の列挙リスク、および機密フローに紐づく送信元 IP や同様の識別子の不要な露出。

## 対象となるデータ種別

検出結果には、コードが扱うあらゆる機密データが含まれ得ます。たとえば:

* 個人識別情報（PII）
* 保護対象医療情報（PHI）
* 決済カードおよび金融データ（PCI）
* 秘密情報、トークン、認証情報
* 顧客コンテンツおよび業務データ
* AI プロンプト、埋め込み、または関連ワークフローに渡されるデータ

## 従来の DSPM が見る範囲を超えて

従来の DSPM は、多くの場合、データストアに機密データが存在することを教えてくれます。データ露出監査は、その露出を作り出したコードパスまで結び付けるため、行き先、リスク、そして実装できる修正方法が得られます:

* **PII を漏えいさせるログ記録**: たとえば、チェックアウト処理が請求先の完全なオブジェクト（メール、電話番号、住所、カード下 4 桁）を監視基盤に記録してしまうケースです。対処としては、これらのフィールドをマスキングし、ID とエラーコードだけを残します。
* **トークンのエンドツーエンドでの取り扱いミス**: トークンがどこから入るか（OAuth、GitHub App、PAT）、どのスコープを持つか、どこに保存またはキャッシュされるか、URL に埋め込まれているか、さらにログ、トレース、エラー、プロセス引数から漏えいしうるかどうか。
* **過剰共有する API レスポンス**: 呼び出し元が見るべきではない機密フィールドを、対応する認可チェックなしで返してしまうシリアライザやハンドラ。
* **AI とベンダーのパイプライン**: 最小化を行わずに顧客データをサードパーティや LLM のワークフローへ取り込むプロンプトや統合。

## 置き換えられないもの

データ露出監査は **ソース**から推論します。ライブのデータストアには接続しないため、従来の DSPM のように、すでにバケット、データウェアハウス、SaaS アプリに置かれているものを一覧化することはできません。アプリケーションがデータをどのように露出しているかを見つけて修正するために使い、保存中のデータのエステート全体の一覧が必要な場合は、クラウドおよびストレージのレビューと組み合わせてください。

また、 [セキュリティ監査](/docs/docs-ja/ai-kdo/ai-code-audit-overview/what-ai-code-audit-finds.md) や、ライブの [Aikido ペネトスト](/docs/docs-ja/penetorshontesuto/aikido-pentest.md)の代わりにもなりません。これらは脆弱性の種類や実行時の悪用可能性を扱います。データ露出監査は、コード内での機密データの取り扱いと露出経路に焦点を当てています。

## 自分の対象範囲に含まれるか分かりませんか？

を開いてください。 **Intercom チャット** 右下隅の。クレジットを使う前に、特定のデータ種別、フレームワーク、または検出クラスについて、私たちのチームが対象範囲内か確認できます。


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