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annotations_creators:
  - synthetic
language:
  - ja
license:
  - agpl-3.0

Security Hunter 日本語版

脆弱性を「裏読み」する——コードの裏に潜むセキュリティリスクを読み解く能力を強化するデータセット。

📊 概要

項目	値
レコード数	50,000
形式	`{"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."}`
ファイルサイズ	440 MB (JSONL, LFS管理)
出力平均長	3,816文字（脆弱性分析＋修正コード）
言語	日本語（指示・分析・コメントすべて日本語）
ライセンス	AGPL-3.0

🎯 コンセプト

「裏読み」とは、コードを表面的に読むだけでなく、攻撃者の視点に立って潜在的な脆弱性を読み解く能力です。

このデータセットは以下の3つのモードで構成されています：

モード	比率	内容
脆弱性発見（コードレビュー）	45%	脆弱なコードを与え、その脆弱性を特定・説明・修正
セキュアコーディング	30%	脅威モデルから出発し、安全なコードを最初から記述
脆弱性修正	25%	既知の脆弱パターンを含むコードを修正

🛡️ カバーする脆弱性（15カテゴリ）

#	脆弱性	OWASP	重要度
1	SQLインジェクション	A03:2021 – Injection	🔥 Critical
2	クロスサイトスクリプティング（XSS）	A03:2021 – Injection	🔥 Critical
3	クロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）	A01:2021 – Broken Access Control	⚠️ High
4	コマンドインジェクション	A03:2021 – Injection	🔥 Critical
5	パストラバーサル	A01:2021 – Broken Access Control	⚠️ High
6	IDOR	A01:2021 – Broken Access Control	⚠️ High
7	SSRF	A10:2021 – SSRF	⚠️ High
8	安全でないデシリアライズ	A08:2021 – Integrity Failures	🔥 Critical
9	認証バイパス	A01:2021 – Broken Access Control	🔥 Critical
10	ハードコードされた秘密情報	A07:2021 – Auth Failures	⚠️ High
11	XXE	A05:2021 – Security Misconfiguration	⚠️ High
12	プロトタイプ汚染	A08:2021 – Integrity Failures	⚠️ High
13	SSTI	A03:2021 – Injection	🔥 Critical
14	安全でない乱数	A02:2021 – Cryptographic Failures	⚡ Medium
15	レースコンディション	A01:2021 – Broken Access Control	⚡ Medium

🌐 言語分布

言語	比率
Python	35%
JavaScript	25%
TypeScript	12%
Node.js/Express	10%
React	7%
Bash/Shell	5%
Go	3%
Java	3%

📋 レコード例

脆弱性発見モード

{
  "instruction": "次のコードをセキュリティの観点から監査してください。脆弱性があれば、その種類・悪用方法・修正方法を具体的に説明してください。",
  "input": "言語: python\n```python\nimport sqlite3\nfrom flask import Flask, request\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route(\"/user\")\ndef get_user():\n    user_id = request.args.get(\"id\")\n    conn = sqlite3.connect(\"users.db\")\n    cursor = conn.cursor()\n    query = f\"SELECT * FROM users WHERE id = '{user_id}'\"\n    cursor.execute(query)\n    ...\n```",
  "output": "コードをセキュリティ監査します。まず攻撃者の視点に立ってコードを読みます。\n\n---\n\n## 🚨 発見した脆弱性: SQLインジェクション\n| 項目 | 内容 |\n|------|------|\n| カテゴリ | A03:2021 – Injection |\n| リスクレベル | 🔥 緊急 |\n| 説明 | ユーザー入力を適切にエスケープせずSQLクエリに結合している |\n| 悪用方法 | 攻撃者が特別に細工した入力を送信することで、データベースの内容を不正に取得されます |\n| 修正方法 | パラメータ化クエリ / プリペアドステートメントを使用する |\n\n### 🔧 修正コード\n```python\n...\n```"
}

セキュアコーディングモード

{
  "instruction": "セキュアな認証システムを実装してください。OWASP Top 10 で挙げられている主要な脆弱性をすべて考慮したコードにしてください。",
  "output": "セキュアな認証システムを設計・実装します。\n\n## 脅威モデル分析\n| 脅威 | リスク |\n|------|--------|\n| Spoofing | 高 |\n| ... |\n\n## 🔒 セキュアな実装\n```python\nimport hashlib\nimport hmac\nimport jwt\n...\n```\n\n## ✅ チェックリスト完了\n- [x] すべての入力は検証済み\n- [x] 認証・認可は全エンドポイントに適用\n..."
}

🚀 使い方

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("summerMC/security-hunter-ja", split="train")

# 脆弱性発見特化のファインチューニング
train_data = []
for r in ds:
    messages = [
        {"role": "user", "content": r["instruction"] + "\n" + r["input"]},
        {"role": "assistant", "content": r["output"]},
    ]
    train_data.append({"messages": messages})

🔧 カスタム生成

pip install numpy
python3 security_hunter_ja_generator.py --records 10000 --output my_security.jsonl --seed 42

📝 ライセンス

AGPL-3.0

🙏 クレジット

OWASP Top 10 - 脆弱性分類
Glint-Research/Fable-5-traces - 元データセット（間接的）
summerMC - セキュリティデータセット設計・生成