概要

Context Confidence Rating (CCR) は、セキュリティファインディングの「信頼度（confidence）」や優先度を、検出そのものの存在だけでなく実行コンテキストに照らして再評価するためのツールです。単なるスコアリングではなく、コードパスの到達可能性や、エビデンスの具体性、脆弱性の種類（CWE等）など複数の観点を組み合わせて、どの脆弱性に早急に対応すべきかを判断するための指標を提供します。軽量で導入が容易なライブラリとしてPyPIで配布され、既存のスキャン結果やセキュリティワークフローへの組み込みを想定した設計になっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 6
ファイル数: 13
メインの言語: Python

主な特徴

文脈に基づく信頼度スコア算出：検出結果をただの閾値で評価せず、実行可能性やエビデンス強度を考慮してスコア化。
軽量で組み込みやすい：Python 3.8+ 向けのパッケージとして配布され、既存のパイプラインやツールと統合可能。
拡張性：スコア計算のルールや重みを調整できる設計で、組織固有の優先度ポリシーに合わせやすい。
OSSかつMITライセンス：組織内での利用やカスタマイズが容易。

技術的なポイント

CCR は、個別のファインディングを入力として受け取り、複数の観点からスコアを計算して出力するモジュール群で構成されています。通常、評価に用いる要素は（1）エビデンスの具体性（行番号・トレース等の有無）、（2）コード到達可能性や依存関係の有無、（3）脆弱性の分類と既知のエクスプロイト情報、（4）リスク重み付けポリシー、といった複合的指標です。ライブラリはこれら要素を正規化して重み付けを行い、0–1 あるいは百分率のような「コンフィデンス」スコアを返す想定です。

実装面では、パッケージ化（PyPI配布）とPython 3.8+ を前提とした互換性が確保されており、関数ベースのAPIやCLI／JSON入出力形式により自動化パイプラインへ組み込みやすい設計です。スコアリングロジックはプラグインや設定ファイルで拡張可能にしておくことで、例えば組織特有の重要資産や修正コストを考慮したカスタム重みを適用できます。テレメトリやSIEMへの連携を想定した出力フォーマット（メタデータ付きJSONなど）をサポートすれば、セキュリティオペレーションでのフィルタリングやダッシュボード表示に活用できます。

留意点としては、CCR自体は所見の「存在」を検出するツールではなく、入力データの品質に依存します。SAST/DASTの誤検知や不十分なエビデンスがあると、算出されるスコアも変動します。したがって、導入時にはスコアの閾値設計と検証データセットによるチューニングが必要です。また、現状はベータ段階であり、実運用に際しては追加のテストと統合作業を推奨します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.github: dir
.gitignore: file
CONTRIBUTING.md: file
LICENSE: file
MANIFEST.in: file

…他 8 ファイル

まとめ

脆弱性の優先度付けに文脈を加えることで実用性を高める、有望な軽量ライブラリ。

リポジトリ情報：

名前: context-confidence-rating
説明: Calculate context-aware confidence scores for security findings. Prioritize vulnerabilities based on actual exploitability in your codebase.
スター数: 2
言語: Python
URL: https://github.com/secuardenai/context-confidence-rating
オーナー: secuardenai
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/99266640?v=4

READMEの抜粋：