EDDI

本サイトが提示する下記のベストプラクティスを実行するプロジェクトは、Open Source Security Foundation (OpenSSF) バッジを達成したことを自主的に自己認証し、そのことを外部に示すことができます。

ソフトウェアに欠陥や脆弱性がないことを保証する手立てはありません。形式論的な証明ができたとしても、仕様や前提が間違っていると誤動作の可能性があります。また、プロジェクトが健全で、かつ機能的な開発コミュニティであり続けることを保証する手立てもありません。しかし、ベストプラクティスの採用は、プロジェクトの成果の向上に寄与する可能性があります。たとえば、いくつものベストプラクティスがリリース前の複数人によるレビューを定めていますが、それによりレビュー以外では発見困難な技術的脆弱性を見つけるのを助け、同時に異なる企業の開発者間の信頼を築き、さらに交流を続けることに対する意欲を生んでいます。バッジを獲得するには、すべてのMUSTおよびMUST NOT基準を満たさなければなりません。すべてのSHOULD基準も満たさなければなりませんが、正当な理由がある場合は満たさなくても構いません。そしてすべてのSUGGESTED基準も満たさなければなりませんが、満たさないとしても、少なくとも考慮することが望まれます。フィードバックは、 GitHubサイトのissueまたはpull requestとして提示されれば歓迎します。また、議論のためのメールリストも用意されています。

私たちは多言語で情報を提供していますが、翻訳版に矛盾や意味の不一致がある場合は、英語版を正式な記述とします。
これがあなたのプロジェクトなら、あなたのプロジェクトページにあなたのバッジステータスを表示してください!バッジステータスは次のようになります。 プロジェクト 12355 のバッジ レベルは silver です バッジステータスの埋め込み方法は次のとおりです。
バッジステータスを表示するには、あなたのプロジェクトのマークダウンファイルに以下を埋め込みます
[![OpenSSF Best Practices](https://www.bestpractices.dev/projects/12355/badge)](https://www.bestpractices.dev/projects/12355)
あるいは、以下をHTMLに埋め込みます
<a href="https://www.bestpractices.dev/projects/12355"><img src="https://www.bestpractices.dev/projects/12355/badge"></a>


これらはシルバーレベルの基準です。合格またはゴールドレベル基準を表示することもできます。

Baseline Series: ベースラインレベル1 ベースラインレベル2 ベースラインレベル3

        

 基本的情報 17/17

  • 一般

    他のプロジェクトが同じ名前を使用していないか注意してください。

    Multi-agent orchestration middleware that coordinates between users, AI agents (LLMs), and business systems. It provides intelligent routing, conversation management, and API orchestration for building sophisticated AI-powered applications.

    SPDXライセンスの表現形式を使用してください。 例:「Apache-2.0」、「BSD-2-Clause」、「BSD-3-Clause」、「GPL-2.0+」、「LGPL-3.0+」、「MIT」、「(BSD-2-Clause OR Ruby)」。一重引用符または二重引用符を含めないでください。
    複数の言語がある場合は、コンマを区切り(スペースを入れてもよい)としてリストし、使用頻度の高いものから順に並べます。使用言語が多くある場合は、少なくとも最初の3つの最も多く使われるものをリストアップしてください。言語がない場合(例:ドキュメントだけ、またはテスト専用のプロジェクトの場合)、1文字 " - "を使用します。言語ごとにある大文字・小文字の慣用を踏襲してください(例:「JavaScript」)。
    Common Platform Enumeration(CPE)は、情報技術(IT)システム、ソフトウェア、およびパッケージのための構造化された命名体系です。脆弱性を報告する際に、多くのシステムやデータベースで使用されています。
  • 前提要件


    プロジェクトは合格レベルバッジに達成しなければなりません。 [achieve_passing]

  • 基本的なプロジェクト ウェブサイトのコンテンツ


    貢献する方法に関する情報には、受け入れ可能な貢献の要件(例えば、必要なコーディング標準への言及)が含まれなければなりません。 (URLが必要です) [contribution_requirements]
  • プロジェクトの管理・運営


    プロジェクトは、プロジェクト ソフトウェアのそれなりの量を開発しているすべての開発者が、これらの貢献を行うことが法的に認められていると主張すりょうな法的な仕組みを持っていなければなりません。これを行うための最も一般的で簡単に実装されたアプローチは、開発者証明書(DCO)を使用することです。ユーザーは、 DCOのウェブサイトへのプロジェクトのリンクが表示されます。ただし、これはコントリビュータ ライセンス契約(CLA)またはその他の法的な仕組みとして実装することができます。 (URLが必要です) [dco]
    DCOは、実装が容易で、ソースコードで追跡され、gitが "commit -s"を使用して "サインオフ"機能を直接サポートするため、推奨されるメカニズムです。最も効果的であるためには、プロジェクト文書が、そのプロジェクトに対して「サインオフ」とは何を意味するのかを説明するのが最善です。 CLAは、知的著作物が組織またはプロジェクトにライセンスされている条件を定義する法的合意です。コントリビュータ アサイン アグリーメント(CAA)は、知的著作物の権利を他の当事者に移転する法的合意です。プロジェクトはCAAを必ずしも持つ必要はありません。なぜなら、CAAは、特に受領者が営利目的の組織である場合には、潜在的な貢献者が貢献しないリスクを高めます。 Apache Software Foundation CLA(個々のコントリビュータ ライセンスと法人CLA)は、この種のCLAのリスクを判断するプロジェクトにとって、リスクが便益よりも小さいのCLAの例です。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CONTRIBUTING.md#licensing-of-contributions

    EDDI uses an "inbound = outbound" licensing model, documented in CONTRIBUTING.md (Section: Licensing of Contributions). By submitting a pull request, contributors agree that their contribution is licensed under the same Apache License 2.0 that covers the project. This is the standard approach used by many major open-source projects (Rust, Go, Apache Software Foundation projects). The policy clearly states: (1) you must have the right to submit the contribution under Apache-2.0, and (2) you understand the contribution will be distributed under that license. This constitutes a legal mechanism ensuring contributors are authorized to make their contributions.



    プロジェクトは、プロジェクト ガバナンス モデル(主要な役割を含む意思決定方法)を明確に定義し、文書化しなければなりません。 (URLが必要です) [governance]
    決定を下し、論争を解決するための十分に確立された文書化された方法が必要です。小規模なプロジェクトでは、これは「プロジェクトオーナーとリーダーがすべての最終決定を下す」という単純なものです。慈愛の強い独裁者や正式な能力主義を含む様々な統治モデルが存在します。詳細については、統治モデルを参照してください。集中化された(例えば、単一メインテナー)および分散された(例えば、グループ メインテナー)アプローチの両方が、プロジェクトにおいて成功のうちに使用されています。統治情報は、プロジェクトフォークを作成する可能性について文書化する必要はありません。なぜなら、これはFLOSSプロジェクトでは常に可能であるからです。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/GOVERNANCE.md

    EDDI follows a Benevolent Dictator for Life (BDFL) governance model, documented in GOVERNANCE.md. The project maintainer (Gregor Jarisch / @ginccc, Labs.ai founder) holds final decision authority on all technical and strategic matters. The governance document covers: (1) the BDFL model definition, (2) decision-making process (small changes via code review, significant changes via design docs in planning/, breaking changes with migration guidance), (3) transparency requirements (all decisions documented in docs/changelog.md with rationale), and (4) disagreement resolution process. Contributions are accepted via pull requests with mandatory CI checks (build, tests, CodeQL, dependency review) and code review.



    プロジェクトは、行動規範を採択し、標準的な場所に掲示しなければなりません。 (URLが必要です) [code_of_conduct]
    プロジェクトは、地域社会の礼儀正しさを向上させることと、行動規範を採択することで受け入れられる行動についての期待を設定すること、ができるかもしれません。これにより、問題が発生する前に問題を回避し、プロジェクトをより貢献を促す場所にすることができます。これは、プロジェクトのコミュニティ内や職場内の行動にのみ焦点を当てるべきです。行動規範の例としては、以下のようなものがあります。Linuxカーネル行動規範コントリビューター規約行動規範Debian行動規範Ubuntu行動規範Fedora行動規範GNOME行動規範KDEコミュニティ行動規範Pythonコミュニティ行動規範Rubyコミュニティ行動指針、およびRust 行動規範

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md

    EDDI adopts the Contributor Covenant Code of Conduct version 2.1, posted at the root of the repository in CODE_OF_CONDUCT.md. It defines standards for community participation, enforcement responsibilities, enforcement guidelines with escalation levels (Correction → Warning → Temporary Ban → Permanent Ban), and provides a contact email (contact@labs.ai) for reporting violations.



    プロジェクトは、プロジェクトでの重要な役割と役割が実行しなければならないタスクを含む責任を明確に定義し、公的に文書化しなければなりません。誰がどの役割を持っているかは明確でなければなりませんが、これは同じ方法で文書化されていない可能性があります。 (URLが必要です) [roles_responsibilities]
    統治と役割と責任に関する文章は1か所にあるのが良いでしょう。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/GOVERNANCE.md#roles-and-responsibilities

    Key roles are defined in GOVERNANCE.md (Section: Roles and Responsibilities):

    • Project Maintainer / BDFL (Gregor Jarisch / @ginccc): Technical direction, release management, security response, code review (final approval), infrastructure admin (GitHub org, Docker Hub, DNS, CI/CD secrets), community governance.
    • Contributors: Submit pull requests following CONTRIBUTING.md guidelines, sign off commits under DCO, ensure CI checks pass, respond to code review feedback.
    • Reviewers: CODEOWNERS file (.github/CODEOWNERS) assigns @labsai as default reviewer for all code. Trusted contributors may be granted reviewer status for specific areas as the community grows.
      Role holders are identified by GitHub username in CODEOWNERS and GOVERNANCE.md.


    いずれかの人が仕事を継続できなくなるまたは死亡した場合、プロジェクトは最小限の中断で継続することができなければなりません。特に、プロジェクトは、課題の作成と終了、提案された変更の受け入れ、およびバージョンのソフトウェアのリリース、1週間内に個人が仕事を継続できくなったことまたは死亡したことの確認、行うことができなければならない。これは、他の誰かがプロジェクトを継続するのに必要な鍵、パスワード、法的権利を持っていることを保証することによって行うことができます。 FLOSSプロジェクトを実行する個人は、ロックボックスにキーを提供し、必要な法的権利を提供する意志(例えば、DNS名のために)を提供することによって、これを行うことができます。 (URLが必要です) [access_continuity]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/GOVERNANCE.md#access-continuity

    EDDI's access continuity plan is documented in GOVERNANCE.md (Section: Access Continuity). The document includes:

    1. Organizational Infrastructure table: GitHub Organization (labsai — org-level admin, not tied to single account), Docker Hub (labsai org account with team access), Domain (eddi.labs.ai — registered under Labs.ai GmbH), CI/CD Secrets (GitHub org secrets, accessible to org admins), Vault Master Key (per-deployment, no central dependency).
    2. Two named people with full access: Gregor Jarisch and Roland Pickl both hold GitHub organization admin, Docker Hub, CI/CD secrets, and company password vault access.
    3. Succession Plan: The project can create/close issues, accept changes, and release versions within one week of losing any single individual. In the event of permanent maintainer unavailability, Labs.ai will appoint a successor or transfer the project to a suitable foundation.


    プロジェクトは2以上の "バス ファクタ"を持っているべきです。 (URLが必要です) [bus_factor]
    「バス ファクタ」(別名「トラック ファクタ」)は、知見があり有能な人材が離脱して、プロジェクトが停止に至る時に、プロジェクトから突然消失する(「バスに当たった」)プロジェクトメンバーの最小人数です。 トラック ファクタツールは、GitHub上のプロジェクトに対してこれを見積もることができます。詳細については、Cosentino et al。の Gitリポジトリのバス ファクタの評価を参照してください。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/GOVERNANCE.md#bus-factor

    EDDI has a bus factor of 2. Two people hold full access to all critical project infrastructure: Gregor Jarisch (project founder, @ginccc) and Roland Pickl (co-maintainer). Both have GitHub organization admin access, Docker Hub organization access, DNS management, CI/CD secrets access, and company password vault access. Either person can independently create/close issues, accept changes, and release new versions. This is documented in GOVERNANCE.md (Section: Bus Factor).


  • ドキュメンテーション


    プロジェクトは、少なくとも翌年に、プロジェクトが何をしたいか、やるつもりはないかを記述した文書化されたロードマップを持っていなければなりません。 (URLが必要です) [documentation_roadmap]
    このプロジェクトはロードマップを達成できないかもしれません。それは問題ありません。ロードマップの目的は、潜在的なユーザーや貢献者がプロジェクトの意図された方向を理解するのを助けることです。詳細にする必要はありません。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/AGENTS.md#3-development-roadmap

    EDDI maintains a comprehensive development roadmap in AGENTS.md (Section 3: Development Roadmap) covering both completed phases and planned work. The roadmap includes: completed phases (Security, Backend Foundation, Testing, Manager UI, NATS, DB-Agnostic Architecture, MCP, RAG, Group Conversations, A2A, Persistent Memory, and more), and upcoming phases (DAG Pipeline, HITL Framework, Guardrails, Multi-Channel, Debugging & Visualization, Native Image). Additionally, detailed architectural plans for each upcoming feature are maintained in the planning/ directory (e.g., memory-architecture-plan.md, guardrails-architecture.md, multi-tenancy-plan.md, native-image-migration.md).



    プロジェクトは、プロジェクトによって作成されたソフトウェアのアーキテクチャー(いわゆる高水準設計)の文書を含まなければなりません。プロジェクトでソフトウェアが作成されない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 (URLが必要です) [documentation_architecture]
    ソフトウェア アーキテクチャは、プログラムの基本的な構造、すなわちプログラムの主な構成要素、それらの間の関係、およびこれらの構成要素および関係の主要な特性を説明します。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/architecture.md

    EDDI's architecture is extensively documented in docs/architecture.md (~1,000 lines). It covers: high-level architecture with ASCII diagrams, the Lifecycle Pipeline (EDDI's core processing model), conversation flow step-by-step trace, agent composition model (Agent → Workflow → Extensions), all key components (RestAgentEngine, ConversationCoordinator, IConversationMemory, LifecycleManager), complete technology stack, design patterns used (Strategy, Chain of Responsibility, Composite, Repository, Factory, Coordinator), performance characteristics, cloud-native features, and the configuration model deep dive. The project philosophy document (docs/project-philosophy.md) provides the architectural rationale through 9 foundational pillars.



    プロジェクトは、ユーザーが、プロジェクトによって作成されたソフトウェアからセキュリティの観点から期待できるものと期待できないものを文書化しなければなりません。(セキュリティ要件) (URLが必要です) [documentation_security]
    これらは、ソフトウェアが満たすことが意図されているセキュリティ要件です。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/security.md

    Security requirements and architecture are documented across multiple files:

    • docs/security.md (14KB): Complete security documentation covering the threat model (LLM tool arguments as untrusted input), SSRF protection (UrlValidationUtils with scheme allowlist, private IP blocking, cloud metadata blocking), sandboxed math evaluation (SafeMathParser replacing ScriptEngine), tool execution pipeline (rate limiting, caching, cost tracking), authentication architecture (Keycloak OIDC), TLS requirements, and security recommendations for new tools.
    • SECURITY.md: Vulnerability reporting policy with response timelines, scope definitions, and security best practices for contributors.
    • docs/project-philosophy.md (Pillar 4): "Security & Compliance as Architecture, Not Afterthought" — no dynamic code execution, no plaintext secrets, no trusting LLM output for access control.
    • docs/secrets-vault.md: Envelope encryption (PBKDF2 + AES-256-GCM) architecture.


    プロジェクトでは、新規ユーザーがソフトウェアで何かをすばやく実行できるようにするための「クイックスタート」ガイドを提供する必要があります。 (URLが必要です) [documentation_quick_start]
    このアイデアは、ユーザーにソフトウェアを始動させる方法と何かをさせる方法を示すことです。これは潜在的なユーザーが開始するために非常に重要です。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/getting-started.md

    EDDI provides multiple quick start paths in docs/getting-started.md:

    1. One-command installer (recommended): Single bash/PowerShell command that sets up EDDI + database + starter agent via Docker Compose with an interactive wizard.
    2. Docker Compose: Manual docker-compose up with pre-configured YAML files.
    3. Kubernetes: kubectl apply with quickstart YAML, Kustomize overlays, or Helm charts.
    4. From source: Clone → mvnw compile quarkus:dev with hot-reload.
      Additionally, docs/developer-quickstart.md provides a "Build your first agent in 5 minutes" guide with step-by-step API examples.


    プロジェクトは、現行バージョンのプロジェクト結果(プロジェクトによって作成されたソフトウェアを含む)とドキュメントの整合性を保つために努力しなければならない。 不一致を招く既知のドキュメントの欠陥は、修正しなければなりません。ドキュメントが一般的に最新のものですが、古い情報が誤って含まれて、もはや正しくない場合は、それを欠陥として扱い、通常どおりに追跡して修正してください。 [documentation_current]
    ドキュメントには、ソフトウェアのバージョン間の相違点や変更点、および/またはドキュメントの古いバージョンへのリンクに関する情報が含まれていてもよいです。この基準の意図は、ドキュメントが完璧である必要があることではなく、ドキュメントの一貫性を保つための努力がなされていることです。

    https://docs.labs.ai

    Documentation is actively maintained alongside code changes. All docs are versioned at the current release. The project maintains a comprehensive changelog (docs/changelog.md, 357KB) that tracks every change with date, repo, branch, files modified, and reasoning. Documentation updates are part of the standard development workflow — AGENTS.md (the AI agent instruction file loaded by coding assistants) mandates updating the changelog after every work session. The CI/CD pipeline documentation, API reference, and architectural docs are updated in the same commits as the corresponding code changes.



    プロジェクトのリポジトリのフロントページおよび/またはウェブサイトは、このベストプラクティスのバッジを含め、成果が達成されたことを一般に認められてから48時間以内に特定し、ハイパーリンクする必要があります。 (URLが必要です) [documentation_achievements]
    達成とは、いくつかのバッジを含めて、プロジェクトが具体的に満たしている外部基準のセットです。この情報は、プロジェクトのウェブサイトのフロントページにある必要はありません。 GitHubを使用するプロジェクトは、READMEファイルに追加することで、リポジトリのフロントページに成果を置くことができます。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/README.md

    The README.md prominently displays achievement badges on line 5, including:

    • OpenSSF Best Practices badge (linking to bestpractices.dev/projects/12355)
    • OpenSSF Scorecard badge (linking to securityscorecards.dev)
    • Codacy code quality badge
    • CI workflow status badge
    • CodeQL security analysis badge
    • Docker Hub pulls badge
      These are displayed immediately after the project banner at the top of the README and are updated within hours of achieving new certifications.

  • アクセシビリティと国際化


    プロジェクト(プロジェクト サイトとプロジェクト結果の両方)は、アクセシビリティのベストプラクティスに従い、障害のある人が引き続きプロジェクトに参加し、プロジェクトの結果を合理的な範囲で使用することができるようにするべきです。 [accessibility_best_practices]
    ウェブアプリケーションについては、ウェブ コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン(WCAG 2.0)とそのサポート ドキュメント WCAG 2.0の理解; W3Cアクセシビリティ情報を参照してください。 GUIアプリケーションの場合は、環境固有のアクセシビリティ ガイドラインの使用を検討して下さい(GnomeKDEXFCE Android bility/ios/" > iOS Mac Windows )。いくつかのTUIアプリケーション(例えば、「ncurses」プログラム)は、「alpine」の 「force-arrow-cursor」設定のような、よりアクセスしやすくするためにいくつかのことを行うことができます。ほとんどのコマンドライン アプリケーションは、そのままの状態でかなりアクセス可能です。この基準は、例えば、プログラム ライブラリの場合、「該当なし」(N/A)であることが多いです。取り上げるべき行動や考慮すべき課題の例を以下に示します。
    • テキスト以外のコンテンツの代替テキストを提供するkotode, 人々が必要とする他の形式に変更することができます。大きな印刷物、点字、スピーチ、記号またはより単純な言語などです。( WCAG 2.0ガイドライン1.1
    • アクションを示したり、応答を促したり、または視覚的要素を区別するために、色が唯一の視覚的な伝達手段として使用されるわけではありません。( WCAG 2.0ガイドライン1.4.1
    • 大文字、付随的なテキストとロゴタイプを除いて、テキストの視覚的提示とテキストのイメージには、少なくとも4.5:1の比率のコントラストがあります( WCAG 2.0ガイドライン1.4.3
    • キーボードからすべての機能を利用できるようにする(WCAGガイドライン2.1)
    • GUIまたはウェブ ベースのプロジェクトは少なくとも1つターゲットプラットフォーム上のスクリーンリーダーでテストするべきです(例えば、NVDA、Jaws、またはWindows上のWindowEyes; MacとiOSのVoiceOver Linux / BSDのOrca;AndroidのTalkBack)。 TUIプログラムは、スクリーンリーダーによる冗長な読み取りを防止するために、オーバードローを減らせるかもしれません。

    EDDI addresses accessibility at multiple levels:

    1. Project website (eddi.labs.ai): Built with Astro + Starlight, which generates semantic HTML with proper heading hierarchy, ARIA labels, and keyboard navigation out of the box.
    2. Manager Dashboard: Built with React 19 using semantic HTML elements, proper form labels, keyboard-navigable interfaces, and sufficient color contrast. The UI follows WAI-ARIA patterns for interactive components (modals, dropdowns, tabs).
    3. Project results (REST API): The middleware produces JSON API responses which are inherently accessible to screen readers and assistive technology through any standard API client.
    4. Documentation: All docs are in Markdown/HTML with proper heading hierarchy, alt text on images, and structured tables.
      While a formal WCAG audit has not been conducted, the project follows accessibility best practices in its technology stack choices and implementation patterns.


    プロジェクトによって作成されたソフトウェアは、ターゲット オーディエンスの文化、地域、または言語へのローカリゼーションを容易にするために国際化されるべきです。国際化(i18n)が適用されない場合(たとえば、ソフトウェアがエンドユーザー向けのテキストを生成せず、人間が読めるテキストを扱わない場合)、「該当なし」(N/A)を選択します。 [internationalization]
    ローカリゼーションとは、「特定のターゲット市場(ロケール)の言語、文化、およびその他の要件を満たす、製品、アプリケーションまたはドキュメントのコンテンツの適合を指します」。国際化とは、「文化、地域、言語によって異なるターゲットオーディエンスに対してローカライズを容易にする製品、アプリケーション、またはドキュメントコンテンツの設計と開発」のことです。 ( W3Cの「ローカリゼーションと国際化」を参照してください。)ソフトウェアは国際化されるだけでこの基準を満たします。いったんソフトウェアが国際化されると、他の人がローカライゼーションに取り組むことができるので、別の特定の言語のローカリゼーションは必要ありません。

    The EDDI Manager Dashboard supports 11 languages: English, German, Spanish, French, Portuguese, Chinese (Simplified), Japanese, Korean, Arabic (with RTL layout support), Hindi, and Thai. Internationalization is implemented using a standard i18n framework with locale files, enabling easy addition of new languages. The EDDI backend itself is middleware that processes and routes messages without generating end-user-facing text — it passes through whatever language the LLM or configured output templates produce. Date/time formatting respects locale settings.


  • その他


    プロジェクト サイト(ウェブサイト、リポジトリ、およびダウンロードURL)が外部ユーザーの認証用のパスワードを格納する場合、パスワードは、キーストレッチ(反復)アルゴリズム(PBKDF2、Bcrypt、Scrypt、PBKDF2など)を使用してユーザーごとのソルトで反復ハッシュとして保存する必要があります。プロジェクトサイトがこの目的のためにパスワードを保存しない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [sites_password_security]
    GitHub の使用はこの基準を満たしていることに注意してください。この基準は、プロジェクト サイトへの外部ユーザーの認証に使用されるパスワードにのみ適用されます(別名インバウンド認証)。プロジェクト サイトが他のサイトにログインしなければならない場合(別名:アウトバウンド認証)、その目的のために別の方法で認証トークンを保存する必要があるかもしれません(ハッシュを保存しても意味がないため)。これは、crypto_password_storage の基準を sites_httpsと同様にプロジェクトサイトに適用します。

    Not applicable. EDDI does not store passwords for authentication of external users. Authentication is delegated to Keycloak (an external OIDC identity provider) which handles all password storage, hashing, and credential management. EDDI operates in bearer-only (service) mode — it validates JWT tokens issued by Keycloak but never receives, stores, or processes user passwords. The Keycloak server uses bcrypt for password hashing by default.


 変更管理 1/1

  • 以前のバージョン


    プロジェクトは、最も頻繁に使用される古いバージョンの製品を維持するか、または新しいバージョンへのアップ グレードを提供しなければなりません。アップ グレード方法が困難な場合は、プロジェクトは、アップグレード方法(変更されたインターフェイスや、アップグレードに役立つ詳細な手順など)を記載しなければなりません。 [maintenance_or_update]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/release-versioning.md

    EDDI follows Semantic Versioning (MAJOR.MINOR.PATCH) as documented in docs/release-versioning.md. Supported versions are documented in SECURITY.md: v6.0.x receives active development, v5.6.x receives security fixes only, versions below 5.6 are end-of-life. Docker images are tagged with specific versions (e.g., labsai/eddi:6.0.1) for pinned deployments. The installer includes an 'eddi update' CLI command for easy upgrades. Major version transitions (5.x → 6.x) are documented with migration guidance. The project maintains backward compatibility for JSON configuration formats stored in MongoDB, ensuring existing agent configurations continue to work after upgrades.


 報告 3/3

  • バグ報告プロセス


    プロジェクトは、個々の課題を追跡するための課題トラッカーを使用する必要があります。 [report_tracker]
  • 脆弱性報告プロセス


    プロジェクトは、匿名の報告者を除いて、過去12ヶ月間に解決されたすべての脆弱性の報告者に信用していることを伝えなければなりません。過去12ヶ月間に解決された脆弱性がない場合は、「該当なし」(N / A)を選択します。 (URLが必要です) [vulnerability_report_credit]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/SECURITY.md

    SECURITY.md explicitly states (line 44): "We will credit you in the security advisory unless you prefer to remain anonymous." No external vulnerability reports have been received and resolved in the last 12 months — all security improvements have been internally identified and addressed. If selecting N/A is preferred, this criterion does not apply as there have been no external vulnerability reports to credit.



    プロジェクトには、脆弱性レポートに対応するための文書化されたプロセスがなければなりません。 (URLが必要です) [vulnerability_response_process]
    これはvulnerability_report_processに強く関連しており、脆弱性を報告するための文書化された方法が必要です。これは、特定の時間枠内の脆弱性レポートへの応答を必要とする、vulnerability_report_responseにも関連しています。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/SECURITY.md

    SECURITY.md documents a complete vulnerability response process:

    1. Reporting channel: security@labs.ai (private email, NOT public GitHub issues)
    2. Required information: Description, reproduction steps, impact assessment, optional suggested fix
    3. Response timeline: Acknowledgment within 48 hours, initial triage within 7 days, status updates every 14 days, fix release based on severity (critical: ASAP, high: 30 days, medium: 90 days)
    4. Coordinated disclosure policy: Private report → acknowledgment → fix development → fix release → security advisory published → reporter may publish
    5. Scope: Clearly defines in-scope (core application, MCP, REST API, auth, Docker images, vault, SSRF protection) and out-of-scope (third-party LLM APIs, user config errors, upstream dependency vulns, social engineering, DoS via normal usage)
    6. Credit: Reporters credited in security advisory unless they request anonymity
      Additionally, an incident response runbook is maintained at docs/incident-response.md covering GDPR 72-hour, CCPA 45-day, and HIPAA 60-day breach notification requirements.

 品質 19/19

  • コーディング標準


    プロジェクトは、使用する主要な言語のための特定のコーディング スタイル ガイドを指定しなければなりませんし、貢献が一般にそれに準拠することを要求しなければなりません。 (URLが必要です) [coding_standards]
    ほとんどの場合、これはいくつかの既存のスタイル ガイドを参照し、おそらく差異をリストすることによって行われます。これらのスタイル ガイドには、可読性を向上させる方法や、欠陥(脆弱性を含む)の可能性を減らす方法が含まれています。多くのプログラミング言語には、広く使用されているスタイル ガイドが1つ以上あります。スタイルガイドの例には、 Googleスタイル ガイド SEI CERTコーディング標準を参照してください。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CONTRIBUTING.md#code-style

    EDDI identifies and documents its coding standards in CONTRIBUTING.md (Section: Code Style):

    • Language: Java 25 with modern features (records, sealed classes, pattern matching)
    • Framework: Quarkus + CDI — prefer @Inject over manual instantiation
    • Line length: 120 characters max
    • Checkstyle: Enforced via checkstyle.xml with rules for naming conventions, import hygiene, coding safety checks (EqualsHashCode, StringLiteralEquality, FallThrough), and modifier ordering
    • Formatter: Eclipse-based formatter configuration (eclipse-formatter.xml) with auto-format via 'mvnw formatter:format'
    • Architecture rules: No eval(), no ScriptEngine, no @JsonTypeInfo(use=Id.CLASS), stateless ILifecycleTask implementations, URL validation on all external calls
    • Commit convention: Conventional Commits format (feat/fix/docs/test/refactor/chore/perf/security)


    選択した言語において行うことができるFLOSSツールが少なくとも1つあれば、プロジェクトは自動的に選択したコーディングスタイルを適用しなければなりません。 [coding_standards_enforced]
    これは、静的解析ツールを使用して、および/またはコード再フォーマットを介してコードを強制することによって実装することができます。多くの場合、ツールの設定は、プロジェクトのリポジトリに含まれます(プロジェクトによって異なる設定が選択される可能性があるため)。プロジェクトはスタイルの例外を許可するかもしれません(通常はそうなります)。例外が発生した場合は、それらの場所のコードでまれで、文書化されていなければなりませんので、それらの例外が再検討され、ツールが将来自動的にそれらを処理できるようにできます。このようなツールの例には、ESLint(JavaScript)、Rubocop(Ruby)、および devtools check (R)があります。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/checkstyle.xml

    EDDI automatically enforces coding standards through multiple FLOSS tools:

    1. Checkstyle (maven-checkstyle-plugin 3.6.0): Runs during the 'validate' phase of every build. Configuration in checkstyle.xml enforces naming conventions (TypeName, MethodName, LocalVariableName, etc.), import hygiene (RedundantImport, UnusedImports), coding safety (EqualsHashCode, StringLiteralEquality, FallThrough, OneStatementPerLine), line length limits (150 chars), and modifier ordering.
    2. Eclipse Formatter (formatter-maven-plugin 2.29.0): Auto-formats Java source files according to eclipse-formatter.xml during builds.
    3. CodeQL: Runs on every push and PR via GitHub Actions (.github/workflows/codeql.yml) with security-extended queries, catching injection vulnerabilities, hardcoded credentials, and insecure patterns.
    4. Maven Enforcer Plugin: Bans specific dependency groups (Jackson 3.x) to prevent accidental introduction of vulnerable transitive dependencies.
    5. Trivy: Filesystem security scan on every CI run, blocking CRITICAL and HIGH severity CVEs.

  • 作業ビルドシステム


    ネイティブ バイナリのビルドシステムは、それらに渡される関連するコンパイラおよびリンカ(環境)変数(CC、CFLAGS、CXX、CXXFLAGS、LDFLAGSなど)を受け入れ、コンパイラおよびリンカ呼び出しに渡す必要があります。ビルド システムは追加のフラグでそれらを拡張するかもしれません。提供された値を単にそれ自身のものに置き換えてはいけません。ネイティブバイナリが生成されていない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [build_standard_variables]
    Address Sanitizer(ASAN)などの特別なビルド機能を有効にしたり、ディストリビューション強化のベストプラクティスに準拠したりするのは簡単です(コンパイラフラグを簡単にオンにするなどして)。

    Not applicable. EDDI is a Java application built with Maven. No native binaries are generated in the standard build process. The project compiles Java source to JVM bytecode, which is platform-independent. The optional GraalVM native-image build is handled by the Quarkus framework's native profile, which correctly passes through environment variables per GraalVM's conventions.



    ビルドとインストール システムは、関連するフラグ(例えば、 "install -s"が使用されていない)で要求されたデバッグ情報を保存しておくべきです。ビルドやインストール システムがない場合(例:一般的なJavaScriptライブラリ)は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [build_preserve_debug]
    すなわち、CFLAGS(C)またはCXXFLAGS(C ++)を設定すると、それらの言語が使用されている場合に、関連デバッグ情報が作成されるべきですし、インストール時には削除するべきではありません。デバッグ情報は、サポートと分析のために必要であり、コンパイルされたバイナリのハードニング機能の存在を測定するのにも役立ちます。

    Not applicable. EDDI is a Java application. Java bytecode inherently preserves debugging information (line numbers, local variable names) unless explicitly stripped. The Maven compiler configuration includes '-parameters' flag to retain method parameter names at runtime. The JVM provides full stack traces with line numbers by default. Debug information is controlled at runtime via JVM flags (e.g., -g), not at build time.



    プロジェクトによって作成されたソフトウェアのビルド システムは、サブディレクトリに相互依存関係がある場合、再帰的にサブディレクトリをビルドしてはなりません。ビルドやインストール システムがない場合(例:一般的なJavaScriptライブラリ)は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [build_non_recursive]
    プロジェクトのビルド システムの内部依存情報は、正確でなければなりません。そうでないと、プロジェクトへの変更が正しくビルドされないことがあります。ビルドが正しくないと、欠陥(脆弱性を含む)が発生する可能性があります。大規模ビルドシステムでよく見られる間違いは、ソースファイルを含むサブディレクトリの階層で、各サブディレクトリが独立してビルドされるとき、「再帰的ビルド」か「再帰的Make」を使用することです。各サブディレクトリが完全に独立していない限り、依存関係の情報が正しくないため、これらを使用することは間違いです。

    Not applicable. EDDI is a single-module Maven project (one pom.xml at the root). There are no subdirectory modules, no multi-module reactor builds, and therefore no cross-dependencies between subdirectories. All source code lives under a single src/ directory compiled by a single Maven invocation.



    プロジェクトは、ソースファイルから情報を生成するプロセスを繰り返すことができなければならず、ビット単位でまったく同じ結果を得ることができなければなりません。ビルドが発生しない場合(例えば、ソースコードをコンパイルする代わりに直接使用するスクリプト言語)は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [build_repeatable]
    GCCとclangのユーザーには、-frandom-seedオプションが有用であるかもしれません。場合によっては、ソート順を強制することで解決できます。 再現可能なビルドサイトで、より多くの提案を見つけることができます。

    EDDI's build is reproducible within practical limits for a JVM application. The project uses: (1) Maven with a locked dependency tree — all dependency versions are explicitly pinned in pom.xml (no version ranges), and the Quarkus BOM provides transitive dependency alignment. (2) Maven wrapper (mvnw/mvnw.cmd) bundled in the repository ensures the same Maven version across all environments. (3) The CI pipeline (.github/workflows/ci.yml) uses pinned tool versions: Java 25 (OpenJDK distribution), exact GitHub Actions versions pinned by SHA hash. (4) Docker builds use a deterministic Dockerfile with a specific base image. (5) Dependency verification through maven-enforcer-plugin bans unauthorized transitive dependencies. While bit-for-bit identical JARs across different build environments are not guaranteed (due to JVM compilation timestamp non-determinism), the functional output is identical given the same inputs.


  • インストールシステム


    プロジェクトは、プロジェクトで作成されたソフトウェアを一般的に使用されているやり方で簡単にインストールおよびアンインストールする方法を提供する必要があります。 [installation_common]
    たとえば、パッケージマネージャー(システムまたは言語レベル)、「make install / uninstall」(DESTDIRをサポート)、標準形式のコンテナー、または標準形式の仮想マシンイメージを使用することが挙げられます。インストールとアンインストールのプロセス(たとえば、パッケージング)は、FLOSSである限り、サードパーティによって実装されてもよいです。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/getting-started.md

    EDDI provides multiple standard installation methods:

    1. One-command installer: 'curl -fsSL .../install.sh | bash' (Linux/macOS) or 'iwr -useb .../install.ps1 | iex' (Windows) — interactive wizard sets up everything via Docker Compose.
    2. Docker: 'docker pull labsai/eddi' + 'docker compose up' — standard Docker conventions.
    3. Kubernetes: kubectl apply with Kustomize overlays or Helm charts ('helm install eddi ./helm/eddi').
    4. Uninstall: 'docker compose down -v' removes all containers and volumes. The installer creates an 'eddi' CLI wrapper with 'eddi update' and uninstall support.
      All methods use widely-adopted conventions (Docker, Helm, kubectl) that operators are already familiar with.


    エンドユーザ用のインストール システムは、インストール時にビルドされる生成物が書き込まれる場所を選択するための標準的な規則を守らなければなりません。たとえば、POSIXシステムにファイルをインストールする場合は、DESTDIR環境変数を守らなければなりません。インストール システムがない場合や標準的な規約がない場合は、「該当なし」(N / A)を選択します。 [installation_standard_variables]

    Not applicable. EDDI is distributed as a Docker container image (labsai/eddi) and does not install files to end-user filesystems. The container's internal file layout follows standard Quarkus/Java conventions. For Kubernetes deployments, Helm charts and Kustomize overlays follow standard Kubernetes resource naming and namespace conventions.



    プロジェクトは、潜在的な開発者がすべてのプロジェクト結果を迅速にインストールし、テストやテスト環境を含む変更を行うために必要な環境を迅速にインストールする方法を提供しなければなりません。これは、一般に使用されている手法で実行する必要があります。 [installation_development_quick]
    これは生成されたコンテナおよび/またはインストール スクリプトを使用して実装できます。外部依存部分は、典型的には、external_dependenciesごとにシステムおよび/または言語パッケージマネージャを呼び出すことによってインストールされます。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CONTRIBUTING.md#development-setup

    Developers can set up a complete development environment in under 5 minutes:

    1. Clone: 'git clone https://github.com/labsai/EDDI.git'
    2. Start MongoDB: 'docker run -d --name mongodb -p 27017:27017 mongo:7' (or let Quarkus Dev Services auto-provision it)
    3. Run: './mvnw compile quarkus:dev' — starts with hot-reload, continuous testing, and Dev UI
      No global tool installation required — Maven wrapper (mvnw) is bundled. IDE setup instructions for IntelliJ IDEA and VS Code are documented. The developer quickstart guide (docs/developer-quickstart.md) includes a full walkthrough of creating and testing an agent via the API.

  • 外部で維持管理されるコンポーネント


    プロジェクトは、外部依存関係をコンピュータ処理可能な方法でリストしなければなりません。 (URLが必要です) [external_dependencies]
    通常、これはパッケージ マネージャーやビルドシステムのやり方を使用して行われます。これは installation_development_quick の実装に役立ちます。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/pom.xml

    All external dependencies are declared in pom.xml, the standard Maven Project Object Model format. This is a computer-processable XML format that lists every dependency with groupId, artifactId, version, and scope. The Quarkus BOM (Bill of Materials) manages transitive dependency versions. The project also generates a THIRD-PARTY.txt file listing all runtime dependencies and their licenses via the license-maven-plugin (activated with -Plicense-gen).



    プロジェクトは、既知の脆弱性を検出し、悪用可能な脆弱性を修正したり、悪用できない脆弱性として確認するために、外部の依存先(コンビニエンス コピーを含む)を監視または定期的にチェックしなければなりません。 [dependency_monitoring]
    これは、 OWASPのDependency-Check SinatypeのNexus Auditor SynopsysのBlack Duck Software Composition Analysis Bundler-audit (Rubyの場合)などのオリジンアナライザー/依存性検査ツールを使用して行うことができます。パッケージ マネージャーには、これを行うためのメカニズムが含まれています。コンポーネントの脆弱性を悪用することはできない場合、分析が難しいが、単に更新または修正する方が簡単なであれば、それは許容できます。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/.github/dependabot.yml

    EDDI monitors external dependencies through multiple mechanisms:

    1. Dependabot (.github/dependabot.yml): Weekly automated dependency update PRs for both Maven dependencies and GitHub Actions versions, with intelligent grouping (Quarkus, LangChain4j, other).
    2. Trivy Security Scan (CI job 'trivy-scan'): Runs aquasecurity/trivy-action on every push, scanning the filesystem for CRITICAL and HIGH severity CVEs with exit-code 1 (fails the build).
    3. GitHub Dependency Review (.github/workflows/dependency-review.yml): Blocks PRs that introduce vulnerable or incompatibly-licensed dependencies.
    4. Maven Enforcer Plugin: Bans known-vulnerable dependency groups (e.g., Jackson 3.x tools.jackson.* namespace blocked due to CVE-2026-29062).
    5. Manual CVE overrides in pom.xml: Dependencies are explicitly overridden when upstream fixes are not yet available (e.g., jinjava pinned to 2.8.3 for CVE-2026-25526, reactor-netty-http pinned to 1.2.8 for CVE-2025-22227).


    プロジェクトは
    1. 再使用された外部管理コンポーネントの識別と更新を容易にできるようにしている、 または
    2. システムまたはプログラミング言語によって提供される標準コンポーネントを使用している
    のどちらかでなければなりません。そうすれば、再利用されたコンポーネントに脆弱性が見つかった場合に、そのコンポーネントを簡単に更新することができます。 [updateable_reused_components]
    この基準を満たす典型的な方法は、システムおよびプログラミング言語のパッケージ管理システムを使用することです。多くのFLOSSプログラムは、標準ライブラリーのローカルコピーである "コンビニエンス ライブラリー"と一緒に頒布されます(フォークされている可能性があります)。それ自体は、それでいいです。しかし、プログラムがこれらのローカルな(フォークされた)コピーを使用しなければならない場合、 セキュリティ アップデートとして"標準"ライブラリをアップデートすると、これらの追加のコピーは依然として脆弱のままです。これは、特にクラウド ベース システムの問題です。クラウド プロバイダが "標準"ライブラリを更新してもプログラムがそれらを使用しない場合、更新プログラムは実際には役に立ちません。たとえば、「Chromium:適切なパッケージとしてFedoraにまだない理由は何ですか?」Tom Callaway著を参照してください。

    EDDI uses Maven's standard dependency management which makes updating components straightforward: change the version number in pom.xml, run 'mvnw clean verify' to validate compatibility, and commit. The Quarkus BOM manages the majority of transitive dependencies, so a single version bump updates dozens of aligned libraries. Dependabot automatically proposes version updates weekly via pull requests. No convenience copies of external libraries exist — all dependencies are fetched from Maven Central.



    プロジェクトは、使用するテクノロジ セット(その "テクノロジ スタック")において、プロジェクトがサポートするユーザの超大多数がFLOSSの代替案を利用可能な(ユーザが代替手段にアクセスしている)場合には、評価の低いまたは時代遅れの機能とAPIの使用を避けるべきです。 [interfaces_current]

    EDDI actively avoids deprecated APIs:

    • Java 25 (latest): Uses modern language features (records, sealed classes, pattern matching, virtual threads).
    • Quarkus 3.34.3 (latest LTS): Current framework version, actively tracking LTS releases.
    • LangChain4j 1.13.0 (latest): Current LLM integration library.
    • Migration from deprecated APIs is tracked: OGNL was replaced with PathNavigator, Infinispan was replaced with Caffeine, MongoDB async driver was replaced with sync driver, Lombok was removed in favor of native Java records.
    • The project has no Nashorn/Rhino usage in production (only in test scope for calculator validation).

  • 自動テスト スイート


    少なくとも1つのブランチの共有リポジトリへの各チェックインに対して、自動テスト スイートが適用される必要があります。このテスト スイートは、テストの成功または失敗に関するレポートを生成しなければなりません。 [automated_integration_testing]
    この要件は、test_continuous_integrationのサブセットと見ることができますが、継続的な統合を範囲外として、テストだけに焦点を当てています。

    The CI/CD pipeline (.github/workflows/ci.yml) runs automated tests on every push to main, every pull request, and every tag:

    • Job 'build-and-test': Executes 'mvnw clean verify -DskipITs' — runs all unit tests (~4,900+) with JaCoCo code coverage reporting. Results are uploaded as artifacts.
    • Job 'integration-test': Executes 'mvnw verify -DskipITs=false' — runs integration tests using Testcontainers (Docker-based MongoDB/PostgreSQL) for end-to-end API contract testing (~250+ integration tests).
    • Job 'smoke-test': After Docker build, starts the container image with MongoDB and verifies /q/health/ready and /openapi endpoints respond correctly.
      Test results and coverage reports are uploaded as build artifacts with 14-day retention.


    プロジェクトは、過去6ヶ月以内に修正されたバグの少なくとも50%について、自動テスト スイートに回帰テストを追加しなければなりません。 [regression_tests_added50]

    EDDI's contribution guidelines (CONTRIBUTING.md) explicitly mandate: "Write tests — new features require tests; bug fixes should include a regression test." This policy is enforced through code review on all pull requests. The project maintains 4,900+ unit tests and 250+ integration tests. Recent bug fixes demonstrably include regression tests — for example: UrlValidationUtilsExtendedTest covers SSRF bypass attempts, SlackChannelRouterTest covers routing edge cases, and PostgresAgentUseCaseIT covers database-specific regressions. The CI pipeline must pass before any PR can be merged, ensuring regression tests are validated automatically.



    プロジェクトは、選択された言語でこの基準を測定できる少なくとも1つのFLOSSツールがある場合、少なくとも80%のステートメントカバレッジを提供するFLOSS自動テストスイートを備えていなければなりません。 [test_statement_coverage80]
    gcov/lcov、Blanket.js、Istanbul、JCov、covr (R) など、多くのFLOSSツールが、テストカバレッジを測定できます。この基準を満たすことは、テスト スイートが徹底していることを保証するものではないですが、それよりも、この基準を満たさないことは、貧弱なテスト スイートであることを示す強い指標であることに注意してください。

    Statement (instruction) coverage is 80.64% (97,856/121,356), measured by JaCoCo across merged unit + integration test suites. Coverage is enforced in CI via a JaCoCo verify goal with an 80% minimum threshold — builds fail if coverage drops below. See PR with coverage report: https://github.com/labsai/EDDI/pull/427


  • 新機能テスト


    プロジェクトには、主要な新機能が追加されると、新しい機能のテストが自動化されたテスト スイートに追加されなければならないという正式な文書化されたポリシーがなければなりません。 [test_policy_mandated]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CONTRIBUTING.md#pull-request-process

    CONTRIBUTING.md contains a formal written policy requiring tests for new functionality. Under "Pull Request Process → Workflow" (step 3): "Write tests — new features require tests; bug fixes should include a regression test." Under "What the CI Checks," the Build + Tests gate ('mvnw clean verify' with Java 25) is marked as "✅ Yes" (must pass). JaCoCo code coverage is reported on every build. Additionally, AGENTS.md (the AI coding assistant instruction file, which governs all development sessions) mandates: "Each commit must build: Run ./mvnw test before committing. Never commit broken code."



    プロジェクトは、変更提案のための文書化された手順に、重要な新機能用にテストを追加するという方針を含まなければなりません。 [tests_documented_added]
    しかし、実際にテストが追加されている限り、非公式の規則でも許容されます。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/CONTRIBUTING.md#pull-request-process

    The documented instructions for change proposals (CONTRIBUTING.md) explicitly include the testing policy:

    1. Pull Request Process step 3: "Write tests — new features require tests; bug fixes should include a regression test"
    2. Pull Request Process step 4: "Run the full build locally: ./mvnw clean verify -DskipITs"
    3. PR Guidelines: "One concern per PR — don't mix refactoring with features"
    4. CI Checks table documents required gates: Build + Tests (✅ must pass), JaCoCo (📊 report), CodeQL (✅ must pass)
      The pull request template (.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md) also includes a checklist for test verification.

  • 警告フラグ


    プロジェクトによって作成されたソフトウェアにある警告に、実際的な場合には、最大限に厳格にならなければなりません。 [warnings_strict]
    一部の警告は、あるプロジェクトでは効果的に有効にすることはできません。必要なのは、プロジェクトが可能な限り警告フラグを有効にするように努力しており、エラーが早期に検出されるという証拠です。

    EDDI enforces maximally strict warning policies through multiple layers:

    1. Checkstyle (FLOSS static analysis): Runs automatically during the Maven 'validate' phase on every build. The configuration (checkstyle.xml) enforces 20+ rules including naming conventions, import hygiene, coding safety checks (EqualsHashCode, SimplifyBooleanExpression, StringLiteralEquality, FallThrough, OneStatementPerLine, MultipleVariableDeclarations), modifier ordering, line length, and file length limits.

    2. CodeQL (FLOSS semantic analysis): Runs on every push and PR with 'security-extended' query suite, which is the most comprehensive FLOSS security analysis available for Java. It detects injection vulnerabilities, hardcoded credentials, insecure cryptography, and data flow issues.

    3. Trivy (FLOSS vulnerability scanner): Scans the entire filesystem on every CI run with severity filter CRITICAL,HIGH and exit-code 1, meaning the build fails on any high-severity CVE.

    4. Maven Enforcer Plugin: Actively bans known-vulnerable dependency groups (Jackson 3.x) from the dependency tree, preventing silent reintroduction via transitive dependencies.

    5. Java compiler: Configured with '-parameters' flag for maximum runtime reflection metadata. While explicit -Xlint flags are not configured, the Quarkus framework's compiler settings are used which enable standard Java warnings.

    6. JaCoCo coverage gate: The build fails if line coverage drops below 80%, ensuring test coverage cannot regress silently.

    The project treats compiler warnings and static analysis findings as actionable items — recent work sessions specifically addressed CodeQL log-injection warnings, unused imports, and type-safety issues across the codebase.


 セキュリティ 13/13

  • セキュリティに関する開発知識


    適用できる場合、プロジェクトはセキュア設計原則(「know_secure_design」から)を実装しなければなりません。プロジェクトでソフトウェアが作成されていない場合は、「該当なし」(N / A)を選択します。 [implement_secure_design]
    たとえば、プロジェクトの結果は、フェール セーフのデフォルト値を持つべきです(デフォルトではアクセスの決定は拒否されるべきで、プロジェクトのインストールはデフォルトでセキュリティ保護されているべきです)。また、完全なメディエーションであるべきです(制限されているすべてのアクセスは、権限がチェックされバイパス不可能でなければなりません)。原則が矛盾する場合があります。その場合、選択が必要です(たとえば、多くの仕組みは、「機構の節約」に反して複雑にすることも、単純にすることもできます)。

    EDDI implements secure design principles as a core architectural pillar (docs/project-philosophy.md, Pillar 4: "Security & Compliance as Architecture, Not Afterthought"):

    1. Defense in depth: Multiple independent security layers — SSRF URL validation, sandboxed expression evaluation, rate-limited tool execution, input validation, TLS encryption, Keycloak authentication, and security headers (X-Content-Type-Options, X-Frame-Options, Content-Security-Policy).

    2. Least privilege: OAuth 2.0 role-based access control (admin/editor/viewer roles via Keycloak). Production conversation endpoints are public; all management APIs require authentication. The SafeHttpClient validates URLs before any outbound request, blocking private IPs, link-local addresses, and cloud metadata endpoints.

    3. No dynamic code execution: This is architecturally enforced — there is no eval(), no ScriptEngine, no reflection-based code execution in production code. Math expressions use a recursive-descent SafeMathParser that recognizes only numeric literals and a fixed function allowlist. Custom logic runs in external MCP servers outside the EDDI security perimeter.

    4. Secure defaults: Authentication enforcement is checked at startup (AuthStartupGuard fails startup if OIDC is disabled in production without explicit opt-out). Secrets are envelope-encrypted (PBKDF2 + AES-256-GCM) by default. Agent exports automatically scrub secrets. Tool rate limiting and cost tracking are enabled by default.

    5. Fail securely: The ConversationCoordinator ensures sequential processing per conversation to prevent race conditions. Queue capacity exhaustion returns HTTP 429 (not 500). Failed pipeline task output is marked as uncommitted (hidden from LLM context) via the Memory Policy commit flags system.

    6. Input validation (allowlist): UrlValidationUtils validates all URLs against an allowlist of allowed schemes (http/https only), blocks private IP ranges (127.0.0.0/8, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 192.168.0.0/16, 169.254.0.0/16, fd00::/8, fe80::/10, ::1), and blocks cloud metadata hostnames (169.254.169.254, metadata.google.internal).

    7. Separation of concerns: Secrets are stored separately from configuration via vault references (${eddivault:key-name}). API keys never appear in agent configurations in plaintext.


  • 優良な暗号手法を使用する

    一部のソフトウェアは暗号化メカニズムを使用する必要がないことに注意してください。あなたのプロジェクトが作成するソフトウェアが、(1) 暗号化機能を含む、アクティブ化する、または有効化し、(2) 米国(US)から米国外または米国市民以外にリリースされる可能性がある場合は、法的に義務付けられた追加手順の実行を要求される可能性があります。通常、これにはメールの送信が含まれます。詳細については、 Understanding Open Source Technology & US Export Controls「オープンソース技術と米国の輸出管理について」)の暗号化のセクションを参照してください。

    プロジェクトによって作成されたソフトウェア内のデフォルトのセキュリティ メカニズムは、既知の重大な脆弱性を持つ暗号アルゴリズムやモード(たとえば、SHA-1暗号ハッシュ アルゴリズムまたはSSHのCBC モード)に依存してはいけません。 [crypto_weaknesses]
    SSHのCBCモードに関する懸念事項は、 CERT: SSH CBC 脆弱性にて議論されています。.

    EDDI's cryptographic mechanisms do not depend on algorithms with known serious weaknesses:

    1. Secrets Vault: Uses AES-256-GCM for data encryption (symmetric, authenticated encryption with associated data). Key derivation uses PBKDF2WithHmacSHA256 with per-deployment random salt and configurable iteration count. Each secret gets a unique Data Encryption Key (DEK) wrapped by a Key Encryption Key (KEK) derived from the master passphrase — envelope encryption pattern.

    2. Audit Ledger: Uses HMAC-SHA256 for tamper-evident audit chain integrity. Each audit entry includes the HMAC of the previous entry, creating a hash chain.

    3. Agent Signing: Uses Ed25519 (Curve25519) for cryptographic agent identity — digital signatures on audit entries.

    4. Password hashing: Delegated to Keycloak, which defaults to bcrypt with configurable work factor.

    5. TLS: Java 25's built-in TLS implementation defaults to TLS 1.3 / TLS 1.2 minimum. No manual cipher suite configuration that could downgrade security.

    No usage of SHA-1 for security purposes, no MD5, no DES, no RC4, no CBC mode in SSH, no ECB mode for encryption. SHA-256 is used for tool caching keys (non-security context) and HMAC chains (security context).



    プロジェクトは複数の暗号アルゴリズムをサポートするべきですので、ユーザーは破られた場合に素早く切り替えることができます。一般的な対称鍵アルゴリズムには、AES、Twofish、およびSerpentがあります。一般的な暗号化ハッシュ アルゴリズムには、SHA-2(SHA-224、SHA-256、SHA-384およびSHA-512を含む)およびSHA-3があります。 [crypto_algorithm_agility]

    EDDI supports cryptographic algorithm agility at the infrastructure level:

    1. Vault encryption: While AES-256-GCM is the current default, the VaultSaltManager architecture separates key derivation from encryption, allowing algorithm substitution without changing the data model.
    2. TLS: Handled by the JVM's TLS implementation which supports multiple cipher suites including TLS 1.3 suites (TLS_AES_256_GCM_SHA384, TLS_AES_128_GCM_SHA256, TLS_CHACHA20_POLY1305_SHA256) and TLS 1.2 suites. Cipher suite selection is configurable via standard Quarkus/JVM properties.
    3. HMAC: The audit ledger's HMAC algorithm is implemented via Java's Mac class, which supports HmacSHA256, HmacSHA384, HmacSHA512, and others — switchable by configuration.
    4. Agent signing: Ed25519 keys are generated via Java's KeyPairGenerator, which also supports RSA, EC, and other algorithms.


    プロジェクトは、他の情報(構成ファイル、データベース、ログなど)とは別にしたファイルに、認証資格情報(パスワードやダイナミックトークンなど)やプライベート暗号鍵を格納することをサポートしなければなりませんし、ユーザーがコードの再コンパイルなしにそれらを更新や置き換えできるように許可しなければなりません。プロジェクトが認証資格情報とプライベート暗号化鍵を決して処理しない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [crypto_credential_agility]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/secrets-vault.md

    EDDI enforces strict separation of credentials from other information:

    1. Secrets Vault: All sensitive credentials (API keys, tokens, passwords) are stored in an envelope-encrypted vault separate from configuration. Agent configurations reference secrets via vault references ${eddivault:key-name}) which are resolved at runtime.
    2. Environment variables: Runtime configuration (database URLs, Keycloak endpoints) is externalized via environment variables and .env files, not compiled into the application.
    3. No recompilation needed: All credentials can be updated at runtime — vault entries via REST API, environment variables via container restart, Keycloak credentials via Keycloak admin UI.
    4. Export sanitization: When agents are exported (ZIP or sync), secrets are automatically scrubbed from the export payload. The importing instance must re-provision secrets in its own vault.
    5. CI/CD secrets: GitHub Actions secrets (DOCKER_USERNAME, DOCKER_PASSWORD, REDHAT_API_TOKEN) are stored in GitHub's encrypted secrets store, separate from source code.


    プロジェクトで作成されたソフトウェアは、ネットワーク通信すべてに対して、SSHv2以降、TLS1.2以降 (HTTPS)、IPsec、SFTP、SNMPv3などのセキュア プロトコルをサポートするべきです。FTP、HTTP、telnet、SSLv3以前、およびSSHv1などのセキュアでないプロトコルは、デフォルトで無効にし、ユーザーが特別に設定した場合のみ有効にするべきです。プロジェクトによって作成されたソフトウェアがネットワーク通信をサポートしない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [crypto_used_network]

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/security.md#tls-requirements

    EDDI supports and encourages secure protocols for all network communications:

    1. External API calls: All LLM provider integrations (OpenAI, Anthropic, Google, Azure, AWS, etc.) use HTTPS exclusively. UrlValidationUtils blocks non-HTTP/HTTPS schemes (file://, ftp://, gopher://, jar://).
    2. TLS termination: The docs/security.md TLS Requirements section documents both reverse-proxy TLS termination (recommended production pattern) and direct Quarkus TLS configuration via quarkus.http.ssl.* properties.
    3. Database connections: MongoDB and PostgreSQL connection strings support TLS natively. The compliance documentation (docs/hipaa-compliance.md) requires encrypted database connections for regulated deployments.
    4. No insecure protocols enabled by default: HTTP is the only unencrypted protocol available, intended for localhost development or behind a TLS-terminating reverse proxy. FTP, telnet, and other insecure protocols are not supported.


    プロジェクトによって作成されたソフトウェアは、TLSをサポートあるいは使用する場合、少なくともTLSバージョン1.2をサポートするべきです。TLSの前身は、SSLと呼ばれていたことに注意して下さい。ソフトウェアがTLSを使用ない場合、「該当なし」(N/A)を選択します。 [crypto_tls12]

    EDDI runs on Java 25, which defaults to TLS 1.3 and supports TLS 1.2 as a minimum. The Quarkus framework (3.34.3) uses the JVM's built-in TLS implementation via Vert.x/Netty, which enforces TLS 1.2+ by default. TLS 1.0 and TLS 1.1 are disabled in modern JVMs. No configuration in the project downgrades the minimum TLS version. For outbound connections to LLM providers, Java's HttpClient defaults to TLS 1.3 with TLS 1.2 fallback.



    TLSをサポートしている場合、プロジェクトで作成されたソフトウェアは、TLSを使う時には、サブリソースを含めて、デフォルトでTLS認証を受けなければなりません。ソフトウェアがTLSを使用しない場合、「該当なし」(N/A)を選択します。 [crypto_certificate_verification]
    誤ったTLS認証の検証は、よくある間違いであることに注意して下さい。詳細については、「世界でもっとも危険なコード:非ブラウザー ソフトウェアでのSSL認証の検証」Martin Georgiev et al著「このアプリケーションを信頼しますか?」Michael Catanzaro著.を参照して下さい。

    EDDI performs TLS certificate verification by default on all outbound HTTPS connections. Java's built-in HttpClient (used for LLM API calls via langchain4j) and the Vert.x web client (used for HTTP call extensions) both verify server certificates against the JVM's default trust store (cacerts) by default. No 'trustAll', 'disableHostnameVerification', or 'InsecureTrustManagerFactory' configuration exists in the codebase. The SafeHttpClient wrapper adds additional validation (redirect following, URL re-validation) but does not bypass certificate verification.



    TLSをサポートしている場合、プロジェクトによって作成されたソフトウェアは、(たとえばセキュアクッキーなど)プライベートな情報をHTTPヘッダと共に送信する前に、証明書の検証をしなければなりません。ソフトウェアがTLSを使用しない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [crypto_verification_private]

    Java's HttpClient and Vert.x web client both complete the TLS handshake (including certificate verification) before sending any HTTP headers or request bodies. This is inherent to the TLS protocol implementation in the JVM — application data (including HTTP headers with cookies, authorization tokens, and other private information) is only transmitted after the TLS connection is established and the server certificate is verified. EDDI does not implement custom TLS handling that could bypass this ordering.


  • 公開物の安全性


    プロジェクトは、広く普及することを意図しているプロジェクト結果のリリースには暗号で署名しなければなりませんし、パブリック署名鍵を入手して署名を検証する方法をユーザに説明するプロセスがなければなりません。これらの署名の秘密鍵は、ソフトウェアを一般に直接配布するために使用されるサイトにあってはなりません。リリースが広く普及することを意図していない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [signed_releases]
    プロジェクトの結果には、ソースコードと生成された成果物(実行可能ファイル、パッケージ、コンテナなど)が含まれます。生成された成果物は、ソースコードとは別に署名することができます。これらは、(暗号デジタル署名を使用して)署名付きgitタグとして実装できます。プロジェクトはgitのようなツールとは別に生成された結果を提供するかもしれませんが、そのような場合、別々の結果を別々に署名しなければなりません。

    All Docker image releases from v6.0.2 onward (April 2026+) are cryptographically signed using Sigstore cosign with keyless OIDC signing in GitHub Actions CI. Signatures are stored as OCI artifacts alongside the image on Docker Hub and recorded in the Rekor public transparency log. No private signing keys exist on the distribution site — signing uses ephemeral certificates issued by Fulcio via GitHub Actions OIDC identity. Users verify with: cosign verify --certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com --certificate-identity-regexp https://github.com/labsai/EDDI/.github/workflows/ci.yml labsai/eddi:<tag>. See: https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/release-signing.md



    バージョン管理システムでは、 signed_releases で説明されているように、重要なバージョンタグ(メジャーリリース、マイナーリリース、または公開されている脆弱性の一部であるタグ)を暗号署名して検証することが推奨されています。 [version_tags_signed]

    Release process documents that important version tags should be created with git tag -s. From v6.0.2 onward, the primary release integrity guarantee is provided by Sigstore cosign keyless signing of Docker images in CI, which cryptographically binds every release to the specific GitHub Actions workflow that built it. See: https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/release-signing.md and https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/release-versioning.md#release-signing


  • その他のセキュリティ上の課題


    プロジェクトの結果は、潜在的に信頼できないソースからのすべての入力をチェックして有効であること(*allowlist*)を確認し、データに何らかの制限がある場合は無効な入力を拒否しなければなりません。 [input_validation]
    攻撃者はしばしばブラックリストを回避することができるので、入力を "不正な形式" のリスト(別名*denylist*)と比較するのは、通常十分ではないことに注意してください。特に、数値は内部形式に変換され、最小値と最大値の間であるかがチェックされますし、文字列は、有効なテキストパターン(有効なUTF-8、長さ、構文など)であることを確認するためにチェックされます。一部のデータは「何でもよい」(たとえばファイル アップローダー)ことがありますが、通常はまれです。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/security.md

    EDDI validates inputs from untrusted sources using allowlist approaches:

    1. URL validation (UrlValidationUtils): All URLs from LLM tool arguments are validated against an allowlist of permitted schemes (http, https only), with blocklists for private IP ranges, cloud metadata endpoints, and internal hostnames. Validation occurs BEFORE any network request.
    2. Math expression evaluation (SafeMathParser): A recursive-descent parser that accepts only numeric literals, a fixed set of arithmetic operators, and an allowlisted set of math functions (sqrt, sin, cos, etc.). Anything not in the grammar is rejected with a parse error.
    3. JSON schema validation: Input configurations are validated against expected schemas.
    4. Path traversal prevention: PathNavigator (replacing OGNL) uses a safe property path traversal mechanism that prevents arbitrary object graph navigation.
    5. OGNL/ScriptEngine elimination: All dynamic expression evaluation engines have been removed from the codebase and replaced with safe alternatives.
    6. Content-Type strict matching: HttpCallExecutor uses strict equals() (not startsWith) for Content-Type checking to prevent type confusion attacks.


    プロジェクトによって作成されたソフトウェアで強化メカニズムを使用するべきですので、ソフトウェア欠陥がセキュリティ上の脆弱性を引き起こす可能性が低くなります。 [hardening]
    強化メカニズムは、Content Security Policy(CSP)などのHTTPヘッダー、攻撃を緩和するコンパイラ フラグ(-fstack-protectorなど)、または未定義の動作を排除するためのコンパイラ フラグを含みます。私たちの目的のために、最低限の特権は強化メカニズムとはみなされません(最低の特権は重要ですが、別の話です)。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/security.md

    EDDI implements multiple hardening mechanisms:

    1. Security headers: X-Content-Type-Options (nosniff), X-Frame-Options (DENY), Content-Security-Policy configured out of the box via Quarkus HTTP filter.
    2. SSRF protection: SafeHttpClient wraps all outbound HTTP calls with URL re-validation after redirects, preventing SSRF via redirect chains.
    3. Rate limiting: Token-bucket rate limiter on all LLM tool calls prevents resource exhaustion.
    4. Cost tracking: Per-conversation and per-tenant budget caps prevent runaway LLM costs.
    5. Queue capacity management: ConversationCoordinator throws RejectedExecutionException (HTTP 429) when queue capacity is exhausted, preventing unbounded resource consumption.
    6. Log injection protection: All user-provided values in log statements are sanitized to prevent log forging.
    7. Dependency banning: Maven Enforcer Plugin blocklists known-vulnerable dependency groups.
    8. Startup guards: AuthStartupGuard fails startup if production runs without authentication. ComplianceStartupChecks warns about missing TLS and database encryption.
    9. No dynamic code execution: Architecturally eliminated — no eval(), no ScriptEngine, no reflection-based execution.
    10. Memory safety: Java provides automatic memory management (garbage collection) and bounds checking, eliminating buffer overflow and use-after-free vulnerabilities.


    プロジェクトは、そのセキュリティ要件が満たされていることを証明する保証ケースを提供しなければならない。保証ケースには、脅威モデルの説明、信頼境界の明確な識別、セキュアな設計原則が適用されていることの議論、共通の実装セキュリティの弱点が対処されたことの議論が含まれなければならない。 (URLが必要です) [assurance_case]
    保証ケースは、「システムのプロパティに関する特定の一連の重大なクレームが、特定の環境とアプリケーションに対して適切に正当化されていることを説得力のある正当な議論で示す証拠」である(「構造化された保証ケースモデルを使用したソフトウェア保証」、Thomas Rhodes他、NIST Interagency Report 7608 )。信頼境界は、データまたは実行がその信頼レベル、例えば、典型的なウェブアプリケーションにおけるサーバの境界、を変更する境界である。安全な設計原則(SaltzerやSchroeerなど)と一般的な実装セキュリティの弱点(OWASPトップ10やCWE / SANSトップ25など)をリストし、それぞれがどのように対抗しているかを示すのは一般的です。 BadgeAppの保証ケースは良い参考例になるかもしれません。これは、documentation_security、documentation_architecture、およびimplement_secure_designに関連しています。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/docs/security-assurance-case.md

    EDDI provides a comprehensive security assurance case in docs/security-assurance-case.md that addresses:

    1. Trust boundary architecture: 5 clearly defined boundaries with ASCII diagram — Authentication Boundary (Keycloak OIDC, AuthStartupGuard), Application Boundary (REST layer, input validation, rate limiting), Pipeline Sandbox Boundary (ILifecycleTask pipeline, SafeMathParser, PathNavigator, UrlValidationUtils), Persistence Boundary (MongoDB/PostgreSQL, Secrets Vault with envelope encryption, tamper-evident Audit Ledger), External Call Boundary (SafeHttpClient, SSRF guard, redirect re-validation).
    2. Threat model: 8 specific threats with mapped countermeasures — prompt injection → SSRF (UrlValidationUtils + SafeHttpClient), code injection (no eval/ScriptEngine, SafeMathParser), secret exfiltration (envelope encryption, export scrubbing), cross-tenant leakage (data-layer tenant isolation, memory visibility enforcement), log injection (sanitized output, CodeQL CWE-117), supply chain attacks (Dependabot + Trivy + Maven Enforcer + SHA-pinned Actions), authentication bypass (AuthStartupGuard startup check), resource exhaustion (rate limiting + cost tracking + queue capacity limits).
    3. Cryptographic design table: AES-256-GCM (vault), PBKDF2WithHmacSHA256 600K iterations (key derivation), HMAC-SHA256 (audit chain), Ed25519 (agent signing). No weak algorithms (no SHA-1, MD5, DES, RC4, ECB, CBC in security paths).
    4. CWE countermeasure matrix: 10 CWEs mapped to specific implementations (CWE-918, CWE-94, CWE-200, CWE-117, CWE-400, CWE-502, CWE-326, CWE-798, CWE-306, CWE-862).
    5. Compliance alignment: EU AI Act (audit ledger), GDPR (cascading erasure), CCPA (data subject requests), HIPAA (encryption at rest/transit).
    6. Secure development practices: Static analysis (CodeQL security-extended, Trivy, Checkstyle, Maven Enforcer, Dependency Review), testing (2,400+ unit tests, 250+ integration tests, security-specific test suites), CI/CD security (SHA-pinned Actions, Docker Hub org secrets, preflight certification).

 分析 2/2

  • 静的コード解析


    プロジェクトは、選択された言語でこの基準を実装できる少なくとも1つのFLOSSツールがある場合、解析された言語または環境で共通の脆弱性を探すためのルールまたはアプローチを備えた少なくとも1つの静的解析ツールを使用しなければならなりません。 [static_analysis_common_vulnerabilities]
    一般的な脆弱性を探すために特別に設計された静的解析ツールは、それらを見つける可能性が高いです。つまり、静的ツールを使用すると、通常は問題を見つけるのに役立ちますので、利用を提案しますが、「合格」レベルのバッジには要求しません。

    https://github.com/labsai/EDDI/blob/main/.github/workflows/ci.yml

    EDDI uses multiple FLOSS static analysis tools that look for common vulnerabilities:

    1. CodeQL (GitHub's semantic code analysis engine, FLOSS): Runs on every push and pull request via .github/workflows/codeql.yml (also embedded in ci.yml as job 'codeql'). Configured with the 'security-extended' query suite — the most comprehensive security analysis pack available for Java. This detects: SQL injection, command injection, path traversal, XSS, hardcoded credentials, insecure cryptography, log injection (CWE-117), SSRF, deserialization vulnerabilities, and data flow analysis for taint tracking. Results are uploaded to GitHub Security tab.

    2. Trivy (Aqua Security, FLOSS): Runs as CI job 'trivy-scan' using aquasecurity/trivy-action. Performs filesystem scanning for known CVEs in dependencies, with CRITICAL and HIGH severity filter and exit-code 1 (build-breaking). Complementary to CodeQL — Trivy focuses on dependency CVEs while CodeQL focuses on source code patterns.

    3. Checkstyle (FLOSS): While primarily a style checker, several rules have security implications: EqualsHashCode prevents subtle equality bugs, StringLiteralEquality prevents == vs .equals() errors, FallThrough prevents accidental switch fallthrough.

    4. GitHub Dependency Review (.github/workflows/dependency-review.yml): Blocks pull requests that introduce dependencies with known vulnerabilities or incompatible licenses.

    Recent actions taken based on static analysis findings: CodeQL log-injection warnings in ConversationCoordinator classes were addressed by sanitizing all user-provided values in log statements. Trivy findings led to explicit CVE override pins in pom.xml (jinjava for CVE-2026-25526, reactor-netty-http for CVE-2025-22227).


  • 動的コード分析


    もしプロジェクトで作成されたソフトウェアにメモリ安全でない言語(CやC ++など)を使用して作成されたソフトウェアが含まれているならば、そのときには 少なくとも1つの動的ツール(たとえば、ファジーまたはウェブ アプリケーション スキャナ)を、バッファの上書きなどのメモリの安全性の問題を検出するメカニズムと一緒にいつも使用します。プロジェクトがメモリ安全でない言語で書かれたソフトウェアを作成しない場合は、「該当なし」(N/A)を選択します。 [dynamic_analysis_unsafe]
    メモリの安全性の問題を検出するメカニズムの例としては、アドレスサニタイザー(ASAN)(GCCおよびLLVMで利用可能)、 Memory Sanitizer 、および valgrind が含まれます。他に使用される可能性のあるツールには、スレッドサニタイザ定義されていない動作サニタイザを参照してください。広範なアサーションも機能します。

    Not applicable. EDDI is written entirely in Java, which is a memory-safe language. Java provides automatic memory management through garbage collection, bounds checking on all array and buffer accesses, and type safety enforcement through the JVM. There is no C, C++, or other memory-unsafe language code in the project. The Java runtime prevents buffer overflows, use-after-free, double-free, and other memory safety vulnerabilities at the language level.



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プロジェクト バッジ登録の所有者: Gregor Jarisch.
エントリの作成日時 2026-04-02 22:12:57 UTC、 最終更新日 2026-04-24 22:05:14 UTC 最後に2026-04-10 23:35:34 UTCにバッジ合格を達成しました。