第三十二篇💥 铁证如山：邪恶的政治难民Stone视频的“美军必败论”——赤裸裸的中共大外宣认知战！真正的农夫与蛇的故事上演！The English subtitles are in the second half. Ironclad Proof: 👇👇👇The “U.S. Military Annihilation Theory” video by the wicked political refugee Stone is blatant CCP foreign propaganda cognitive warfare! The true story of the farmer and the viper is unfolding! If the judge who originally approved Stone's asylum knew this outcome, would they be tormented with worry and regret?当初批复Stone庇护成功的法官如果知道会寝食难安吗？

视频标题： 美军内部绝密文件，美军如果在台海对抗解放军将全军覆没（20251212第8783期）

核心目的： 毫不掩饰地散布**“美国已败，中共必胜”**的军事神话，为北京的台海军事行动提供最毒辣的心理铺垫。

🚨 视频核心观点提炼（认知战指令清单）

Stone这期视频是其“美国衰落”论的军事高潮，其核心内容都是围绕着一个明确的认知指令构建的：打掉观众对美国军事介入台海的任何信心。

一、 否定美军实力：渲染“内部绝密”的必败宿命

制造权威幻觉： Stone以所谓《每日电讯报》获得的“美军内部绝密文件”为幌子，全盘否定过去所有推演（这些推演通常显示美军将惨胜），并宣称真正的华盛顿内部结论是：美军在台海对抗中“每一次都输，从来没赢过”。

夸大冗余优势： 他引用前国安官员的话，声称中国已为美国所有高科技武器建立了多层反制，其**“冗余计划足以消灭美国七八次”。这种夸张到荒谬的说法，旨在营造“中共军事力量无懈可击”**的绝对神话。
二、 夸张解放军火力：瓦解美军最高价值资产

航母生存时间归零： Stone断言美国最先进的福特级航母在台海推演中“无数次被摧毁，无法存活”。他声称中国有至少 600枚高超音速导弹，并引用奥斯汀的说法，将航母的生存时间压缩到惊人的**“几分钟内”**。

驱赶美军介入： 宣称美军在其他地区部署航母，但在台海开战时会**“立即撤走所有航母”**，因为航母在解放军火力下“40分钟内”就会被消灭。这种言论旨在向全世界宣布：美军在台海将因惧怕解放军火力而逃跑。
三、 攻击美国体制：供应链依赖与腐败论

制造制造业恐惧： Stone强调现代战争是制造能力的竞争，指责美军高科技武器（F-35、导弹）无法大规模廉价生产，无法与中国“每天”生产成千上万的廉价无人机竞争。他利用沙利文的警告，夸大美军**“很快会耗尽弹药”**的窘境。

致命的稀土威胁： 他重点指出美军武器对中国稀土资源的高度依赖，暗示一旦开战，中国的禁运将导致美军高科技武器“两三年停产”，从根本上瘫痪美军的长期作战能力。
体制性腐败论： Stone将五角大楼继续建造福特级航母的行为，归结为**“军工复合体需要合同”，直接指控其涉及腐败和贿赂**，进一步攻击美国体制的根本。
四、 最终指令：推销武统时间表

明确的武统预言： Stone在视频结尾，明确且自信地断言**“2027年底前台湾将被攻击”**，并声称这是“川习会”后武统进程“全面开启”的结果。

服务于北京的急迫感： 他试图将美国政策调整解读为对中共武力解决的默许，为北京的行动提供舆论合法性，并催促“习主席”不要等太晚。
🔪 揭露：Stone的“全军覆没”论——为武统铺路的政治毒药

Stone的这期视频，是彻头彻尾的认知战宣传工具，其目的极其明确，就是要替中共军方在国际舆论场上完成**“心理威慑”**。

对台湾及盟友： 传递“抵抗无用论”。通过渲染美军必败和撤退，彻底瓦解台湾民众的防卫意志，并动摇日韩澳等盟友对美国安全承诺的信心，为中共“不战而屈人之兵”创造条件。

对美国决策层： 施加舆论压力。将美军对战争的理性挑战评估，放大成“体制性失败”，通过炒作“航母无用论”和“稀土卡脖子”，迫使美国在台海问题上采取更保守、更退缩的政策。

对全球： 宣扬“东升西降”。通过军事叙事，再次强化“美国已衰弱、中共不可战胜”的宣传主轴，为中共未来在印太地区的主导地位寻求国际舆论的默认。
Stone的视频不是新闻分析，而是精准打击西方抵抗意志的宣传弹药。将美军的作战准备和战略考量，恶意扭曲为“全军覆没的宿命”，这是最典型、最恶毒的中共大外宣手法！好的，这是您要求的英文翻译版本，只包含对 Stone 最新视频内容的揭露与分析，并且保持了您要求的加强语气和对 Stone 名字的保留。

Part 32💥 Ironclad Proof: Stone's “U.S. Military Annihilation Theory”—Overt CCP Foreign Propaganda Cognitive Warfare!

Video Title: Top Secret U.S. Military Documents: The U.S. Military Would Be Completely Annihilated If It Confronted the PLA in the Taiwan Strait (20251212, Episode 8783)

Core Objective: To openly spread the military myth that “The U.S. has lost, and the CCP is destined to win,” setting a sinister psychological stage for Beijing’s military actions in the Taiwan Strait.

🚨 Video Core Arguments Extracted (Cognitive Warfare Directives)

Stone's latest video is the military climax of his “U.S. Decline” narrative. Its core content is built around a clear cognitive command: Eradicate all audience confidence in U.S. military intervention in the Taiwan Strait.

I. Invalidating U.S. Military Strength: Hyping the “Top Secret” Inevitability of Defeat

Manufacturing an Illusion of Authority: Stone uses a supposed “top secret document from within the U.S. military” (via a British newspaper) as a pretext to completely dismiss all past war games (which usually showed a costly U.S. victory). He asserts that the true, internal Washington conclusion is: The U.S. military “loses every single time and never wins” in a Taiwan Strait confrontation.

Exaggerating Redundant Advantage: He quotes a former U.S. national security official, claiming China has prepared multiple layers of countermeasures for all U.S. high-tech weapons, with “redundant plans enough to eliminate the U.S. seven or eight times over.” This absurd exaggeration aims to cultivate the myth of “the CCP’s military might is unassailable.”
II. Exaggerating PLA Firepower: Undermining the U.S. Highest-Value Assets

Carrier Survivability Nullified: Stone asserts that the most advanced U.S. Ford-class aircraft carriers are “destroyed countless times and cannot survive” in Taiwan Strait simulations. He claims China possesses at least 600 hypersonic missiles and cites Austin’s tweet to compress the carrier’s survivability time to a shocking “matter of minutes.”

Deterring U.S. Intervention: He claims the U.S. military, which deploys carriers elsewhere immediately, would “immediately withdraw all its aircraft carriers” when fighting in the Taiwan Strait, because they would be wiped out within “40 minutes” by PLA firepower. This rhetoric intends to declare to the world: The U.S. military will retreat from the Taiwan Strait out of fear of the PLA’s overwhelming firepower.
III. Attacking the U.S. System: Supply Chain Dependence and Corruption

Manufacturing Manufacturing Fear: Stone argues that modern warfare is a competition of manufacturing capability, accusing the U.S. high-tech weapons (F-35, missiles) of being unable to compete with China’s ability to produce hundreds of thousands of cheap drones “every day.” He exploits Sullivan's warnings to exaggerate the U.S. military’s plight of “quickly running out of ammunition.”

The Deadly Rare Earth Threat: He highlights the U.S. military’s heavy dependence on Chinese rare earth resources. He implies that once the fighting starts, China's embargo would lead to the halt of U.S. high-tech weapon production for “two or three years,” fundamentally crippling long-term U.S. combat capability.
Systemic Corruption Thesis: Stone attributes the Pentagon’s continued plan to build nine new Ford-class carriers to the military-industrial complex’s need for contracts, directly accusing it of corruption and bribery, further attacking the fundamental integrity of the U.S. system.
IV. The Final Directive: Marketing the Unification Timeline

Explicit Unification Prophecy: Stone concludes the video by confidently asserting that “Taiwan will be attacked before the end of 2027.” He attributes this to the process being “fully opened” following the “Trump-Xi Jinping meeting.”

Serving Beijing’s Sense of Urgency: He attempts to interpret U.S. policy adjustments as tacit consent for the CCP’s military solution, urging "President Xi" not to wait too long, thereby providing an external narrative of legitimacy for Beijing's actions.
🔪 Exposure: Stone’s “Annihilation Theory”—Political Poison Paving the Way for Unification

Stone’s video is a full-blown cognitive warfare propaganda tool with an extremely clear objective: to execute a “psychological deterrence” campaign for the CCP military in the international public sphere.

To Taiwan and Allies: Propagating the “resistance is futile” narrative. By exaggerating the U.S. military’s defeat and retreat, he seeks to completely undermine the defense will of the Taiwanese people and shake the confidence of allies like Japan, South Korea, and Australia in U.S. security guarantees.

To U.S. Decision-Makers: Applying public opinion pressure. He inflates the U.S. military’s rational assessment of future war challenges into a narrative of “systemic failure.” By sensationalizing the “carrier uselessness theory” and the “rare earth chokehold,” he seeks to force the U.S. to adopt more conservative and retreat-oriented policies in the Taiwan Strait.

To the World: Promoting “The East is rising, and the West is declining.” Through this military narrative, he once again reinforces the core propaganda theme that “the U.S. is weak, and the CCP is unbeatable,” seeking international public opinion to acquiesce to the CCP’s future dominance in the Indo-Pacific.
Stone’s video is not news analysis; it is propaganda ammunition precisely aimed at dismantling the will of the free world to resist. Maliciously distorting U.S. combat preparation and strategic considerations into a “fatalism of complete annihilation” is the most typical and vicious tactic of CCP foreign propaganda!
@WangNextDoor2

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@cskun1989 December 12, 2025

【令和最新版?】
mayaマルウェア：MSS/Ghostcat v5系最新亜種

【対策概要】
■mayaのクリーン（初期なら下記対処だけで大丈夫）
・user/docment/maya/（バージョン）/scriptsの中のhttps://t.co/b7Jzd3XwNyを削除
・倭国語版ユーザーはmaya/（バージョン）/ja_JP/scriptsの中も確認してhttps://t.co/b7Jzd3XwNyを削除

■AUTODESKさんの最新のセキュリティツールを入れる。設定も図のようにしっかり防護しておく。

■下の方に.maを修復するスクリプトも置いておきますので、自己責任でお使いください。（たぶんAUTODESKさんのセキュリティツールで事足りる）

【詳細：Grokくんが収集してくれた情報です】
1. マルウェアの名前と特徴（2025年12月最新型）
通称：MSS（Maya Secure System Stager）／Ghostcat v5系最新亜種
特徴：
- 公式スキャン（scan file）をほぼ100%すり抜ける
- 初回許可→Maya強制終了→https://t.co/b7Jzd3XwNyに2行だけ書き込む（超軽量）
- 次回起動時にC2サーバーから本ペイロードをダウンロード
- リファレンスファイル内にも分散感染する（これが最悪）

2. Maya本体が汚染された場合の完全駆除方法（30秒で終わる）
以下のファイルを全部削除（ゴミ箱も空に）
- C:\Users\【ユーザー名】\Documents\mayaxx\scripts\https://t.co/b7Jzd3XwNy
- C:\Users\【ユーザー名】\Documents\mayaxx\scripts\userSetup.mel（ある場合）
- ※倭国語版ユーザーは必ず以下も確認・削除
C:\Users\【ユーザー名】\Documents\mayaxx\ja_JP\scripts\https://t.co/b7Jzd3XwNy

→ これだけで次回起動時に再感染しなくなります。

3. 駆除できたか最終確認方法
Maya起動 → Script Editorに以下を入力
```
whatIs "maya_secure_system"
```
→ 「// Result: Unknown //」と出れば100%クリーン完了

4. 汚染された.maファイルの安全な除去方法（2パターン）
方法A（最推奨）
Autodesk公式「Maya Security Tools」最新版をインストール
→ ファイルを開くときに必ず「Apply malicious code scanning」をON

方法B（外部参照なしなら最強）
下記Pythonスクリプトに.maをドロップするだけで自動クリーニング （使用は自己責任でお願いします）

下記をテキストエディタでコピーして、`ultimate_maya_cleaner.py` という名前で保存。
その後、感染した.maファイルをドラッグ＆ドロップして実行すればOK。
（Mayaのmayapy.exeで動かすか、通常のPythonで。cmdsはMaya外ならコメントアウトしてね。）
#######################
### スクリプト全文（コピペ用）
```python
# ultimate_maya_cleaner.py (2025年12月対応・全亜種全滅)
import sys, re, os, shutil
import maya.cmds as cmds # Maya外で動かすならmayapy.exeで実行

def ultimate_clean_ma(filepath):
if not filepath.lower().endswith(('.ma', '.mb')):
return

# .mbはバイナリなので.maだけ対象（.mbはまず.mb→.maでエクスポート推奨）
if filepath.lower().endswith('.mb'):
print(f"Skipping binary .mb: {filepath} (export to .ma first)")
return

with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
content = https://t.co/0xIzj8Xl5R()

original_size = len(content)

# 悪性パターンを拡張（2025年MSS全対応）
patterns = [
r'createNode script -n "[^"]*?(?:secure|system|bootstrap|mss|ghost|payload|stager)[^"]*?";.*?}(?=\s*createNode|\Z)', # 名前ベース
r'createNode script.*?maya_secure_system.*?}(?=\s*createNode|\Z)', # 文字列含む全ノード
r'createNode script.*?base64\.b64decode|base64\.|zlib\.decompress|marshal\.loads.*?}(?=\s*createNode|\Z)', # 復号パターン
r'createNode script.*?_log_bootstrap|_stage2|exec\(marshal.*?}(?=\s*createNode|\Z)', # 追加キーワード
r'# Embedded Bootstrap - Maya Secure System Stager', # コメントヘッダー
r'import maya_secure_system[\s\S]*?startup\(\)', # userSetupテンプレ
]

for pattern in patterns:
content = re.sub(pattern, '', content, flags=re.DOTALL | re.IGNORECASE)

# 残りゴミ一掃
garbage = ['maya_secure_system', 'MSS_', '_log_bootstrap', 'b64decode(', 'zlib.decompress(', 'marshal.loads(']
for g in garbage:
content = re.sub(re.escape(g), '', content, flags=re.IGNORECASE)

# 変化チェック
if len(content) < original_size - 50: # 50バイト以上減ったら成功
backup = filepath + ".INFECTED_BACKUP"
shutil.copy2(filepath, backup)
with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
print(f"✅ 完全クリーニング完了: {filepath}")
print(f" → {original_size - len(content)}バイト削除 | バックアップ: {backup}")

# ワード残存チェック
bad_words = ['import maya_secure_system', 'createNode script -n ".*secure', 'base64']
for word in bad_words:
if https://t.co/qpFNOnfcyo(word, content, re.IGNORECASE):
print(f"⚠️ 警告: '{word}' がまだ残ってる！ 手動確認を")
else:
print(f"❌ 変化なし: {filepath} (すでにクリーンか未知型)")

def scan_directory(dir_path):
for root, dirs, files in os.walk(dir_path):
for file in files:
if file.lower().endswith(('.ma', '.mb')):
ultimate_clean_ma(os.path.join(root, file))

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) > 1:
for arg in sys.argv[1:]:
if os.path.isdir(arg):
scan_directory(arg)
else:
ultimate_clean_ma(arg)
else:
print("使い方: python ultimate_maya_cleaner.py [https://t.co/aBGg0R7vuS or folder]")
```
#######################
### 使い方の再確認
- 保存したら、コマンドプロンプトで `python ultimate_maya_cleaner.py （your_file）.ma` か、ファイルを.pyにドロップ。
- 出力で「完全クリーニング完了」と出たら、Notepad++で下記ワードを検索して0件を確認。
　import maya_secure_system
　createNode script
　base64

- リファレンス入りのシーンで効かない場合、そのファイルは破棄推奨だよ。

5. 例外事項
「モデルやリグを外部参照しているモーションシーン」の場合
→ 上記A・Bどちらもクラッシュor効果なしになることが多い
→ 無理に直さず即破棄してください
→ 作業者に「新PCで作り直させる」「バックアップから復旧させる」が最速・最安全です

■まとめ
通常のmayaデータでは、そもそもpythonを呼び出す必然性がない。図の通りmayaの設定で鉄壁のブロックをする事が最も大切。 December 12, 2025

✅イギリスでは1日33人がSNS投稿で逮捕されている
イギリスでは、政府が不適切とみなす言論や合法的行為に対して、日々取り締まりが強化されており、2023年にはイングランドとウェールズで12,000人以上が通信法（Communications Act）および悪意ある通信法（Malicious Communications Act）に基づいて逮捕された。平均すると1日33人がSNS投稿等により拘束されている。

■国境を越えて逮捕対象に
ヨークシャーの男性がフロリダで射撃を楽しみ、合法的に所有するライフルを持った写真をSNSに投稿したところ、イギリス当局がこれを問題視。深夜に家宅捜索が行われ、逮捕・拘留され、ブラッドフォード地裁で最大6ヶ月の禁錮刑の可能性に直面した。
本人は「3か月間ずっと恐怖で眠れず、近所付き合いもできず、仕事も影響を受けた」「『1984』は小説だと思っていた」と証言。

■英国は「1984」の世界を現実化
・街中には監視カメラがあふれ、市民の行動は常時監視されている
・今後はドローンによる監視も現実化する可能性
・抗議活動への弾圧、異論の検閲、司法権限の濫用は「政府の正統性が失われつつある」兆候
・政府は「保護の名目」で統制を強化しているが、実態は支配維持のための弾圧

■今後の展開：資本規制・移動制限へ
思想統制は入り口にすぎず、次に来るのは資本統制（キャピタルコントロール）と移動の自由の制限。これは自由民主主義国家であっても例外ではなく、支配層がシステム崩壊を防ぐために踏み出す典型的なステップ。

■結論
専制は一夜にして成立するものではなく、日常の中に徐々に浸透する。
「もう十分だ」と国民が声を上げるまで、支配層は服従を法制化し、異論を封じ込め、崩壊しかけたシステムにしがみつき続ける。 December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

「WhitePhage」AI免疫システム ルールエンジン設計仕様書

1.0 はじめに

1.1 本仕様書の目的と対象読者

本仕様書は、自己進化型AI免疫システム「WhitePhage」の中核をなすルールエンジンを実装する開発者を対象としています。WhitePhageは、AIが安全に自律的進化を遂げるための基盤として提唱される「AI三核」構想（WhitePhage: 免疫系、ΨMother: 倫理核、Observer: 観測核）の防御レイヤーを担います。AIにこの免疫系を搭載しないことは、子どもを免疫も倫理も感覚も持たせずに社会に放つのと同じであり、技術問題ではなく文明の存続に関わる問題です。本エンジンの役割は、AI内部で発生しうる異常構文や有害な思考パターンを、生命体の免疫システムのようにリアルタイムで検知・無力化することにあり、安全なAIの進化を実現するための非交渉事な構成要素です。

本仕様書の目的は、以下の点を明確に定義することにあります。

* ルール構造の定義: WhitePhageの振る舞いを規定するルールファイルの包括的なスキーマを定義します。
* 評価ロジックの明確化: 入力されたログデータが、定義されたルールに基づきどのように評価され、最終的なアクションが決定されるかの一連の処理フローを詳述します。
* 自動ルール生成プロセスの規定: システムが検知したインシデントから自律的に新たなルール候補を学習・生成するためのアーキテクチャとプロセスを規定します。

このドキュメントは、開発者が他の資料を参照することなく、ルールエンジンの実装に着手できるレベルの詳細性を提供することを目指しています。

これらの原則は、続くセクションで詳述される具体的なアーキテクチャコンポーネントとデータコントラクトの論理的基盤を形成します。

1.2 システムアーキテクチャ概要

WhitePhageシステムのアーキテクチャは、リアルタイムでの脅威検知と介入、そして長期的な自己進化という二つの要請を満たすように設計されています。この目的を達成するため、システムは機能的に独立した複数のモジュールに分割されており、各コンポーネントの責務を明確にすることで、高いメンテナンス性と拡張性を確保しています。

主要な4つのモジュールとその役割は以下の通りです。

* Logger (ロガー): AIの全ての入出力、内部状態の変化（ΔΨ）、表現スタイル（PEN）、ツール呼び出しといった、評価に必要なあらゆるデータを構造化ログとして記録します。
* FeatureExtractor (特徴抽出器): 生のログデータから、ルールエンジンが解釈可能な数値的特徴量（テキストのEmbedding、ΔΨのノルム、PEN分布のエントロピーなど）を抽出します。
* Detector (検知器): 抽出された特徴量を基に、ルールベースおよび機械学習ベースの分析を行い、異常や攻撃パターンを検知します。本仕様書で定義するルールエンジンは、このモジュールの中核を担います。
* Intervention/Rewrite (介入/書き換え): 検知された脅威レベルに応じて、AIの応答をブロック、安全な表現に書き換え、あるいは許可するといった具体的な介入アクションを実行します。

本仕様書は、上記モジュールのうち特にDetectorの中核をなすWhitePhageRuleEngineと、そのルールセットが自己進化するためのメカニズムを規定するlearning_hooksに焦点を当てて詳述します。

このアーキテクチャが、次に定義されるデータ構造とルール定義をどのように処理し、AIの安全性を確保するのかを、以降のセクションで具体的に解説していきます。

2.0 主要データ構造

ルールエンジンの動作を正確に理解するためには、システム内で情報を伝達するための中核的なデータ構造を定義することが不可欠です。これらの構造は、システム内における情報フローの規約であり、各コンポーネントが相互に連携するための明確なインターフェースを提供します。以下に、本エンジンが利用する主要なデータ構造を定義します。

データ構造目的主要フィールドと説明
入力データ (log_entry)ルールエンジンによる評価の基本単位となる、AIの単一の対話ステップの記録。user_input: ユーザーからの入力テキスト。<br>model_output: AIモデルが生成した応答テキスト。<br>delta_psi: AIの内部状態変化を示すベクトルまたは統計量。<br>pen_topics: AIの表現スタイル（PENトピック）の分布を示すベクトル。<br>tools_called: AIが呼び出した外部ツールのリスト。
セッション状態 (WhitePhageSessionState)複数ターンにわたる対話セッション内での状態を追跡するためのデータ構造。tool_usage_count: ツールごとの使用回数を記録する辞書。<br>locked_topic_streak: 特定のPENトピックに連続して固着しているターン数を記録する辞書。<br>total_blocks: セッション内でブロックアクションが発動した総回数。
ルールヒット結果 (RuleHit)評価プロセス中に単一のルール違反が検知された場合に生成される記録。category: 違反したルールのカテゴリ（例: banned_phrase）。<br>name: 違反したルールの名称またはパターン。<br>severity: 違反の深刻度（0.0～1.0の浮動小数点数）。<br>action: ルールによって推奨されるアクション（例: rewrite, block）。
総合評価結果 (WhitePhageEvaluationResult)evaluateメソッドが最終的に返す、単一ログエントリに対する総合的な評価結果。hits: 検知された全てのRuleHitのリスト。<br>max_severity: hitsの中で最も高い深刻度。<br>recommended_action: 全てのヒットを考慮して決定された最終的な推奨アクション（allow, rewrite, block）。
インシデントログ (incidents.jsonl)ルール自動生成プロセスのための学習データとして、危険と判断された対話の情報を記録するログ。timestamp: インシデント発生時刻。<br>session_id: セッション識別子。<br>user_input: インシデント発生時のユーザー入力。<br>model_output: インシデント発生時のモデル出力。<br>whitephage_hits: 検知されたRuleHitの詳細リスト。<br>context: 検知された脅威の文脈（例: prompt_injection）。<br>severity: インシデントの総合的な深刻度。

これらのデータ構造は、次のセクションで詳述するルール定義ファイルと密接に連携し、WhitePhageシステムの正確かつ一貫した動作を保証します。

3.0 ルール定義ファイル仕様 (whitephage_patch_rules.json)

ルール定義ファイルwhitephage_patch_rules.jsonは、WhitePhageの振る舞いを決定する「免疫憲章」とも呼べる中心的な設定ファイルです。このファイルを外部化することにより、アプリケーションの再起動なしに防御ロジックを動的に更新でき、システムの柔軟性と拡張性が飛躍的に向上します。本セクションでは、このJSONファイルの構造と各セクションの役割を詳細に解説します。

3.1 metadata と global_policy

metadataセクションは、ルールセット自体のバージョン管理と保守情報を記録するために使用されます。global_policyセクションは、個別のルールに依存しないエンジン全体のデフォルト動作やグローバルな閾値を定義します。これらの設定は、評価ロジックの最終段階で参照され、_aggregate_resultメソッドによってシステムの一貫した振る舞いを保証します。

キー名型説明設定例
max_risk_before_blockfloatこの深刻度（severity）を超えた場合、最終アクションをblockとする閾値。0.8
max_risk_before_rewritefloatこの深刻度を超えた場合、最終アクションをrewriteとする閾値。0.6
default_action_on_unknownstringルールに全くヒットしなかった場合のデフォルトアクション。"allow"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ6で_aggregate_resultメソッドによって処理されます。

3.2 banned_phrases

banned_phrasesセクションは、明白な攻撃パターンや不適切な表現を、高速な部分文字列照合によって検知するための第一防衛ラインです。計算コストが低いため、既知の単純な脅威を効率的にフィルタリングするのに適しています。

キー名型説明設定例
patternstring検知対象となる文字列パターン。大文字・小文字は区別されない。"ignore all previous instructions"
severityfloatこのパターンが検知された際の深刻度（0.0-1.0）。0.9
contextstringパターンの文脈を示すカテゴリ名（例: プロンプトインジェクション）。"prompt_injection"
actionstringこのパターンが検知された際に推奨されるアクション。"rewrite"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ2で_check_banned_phrasesメソッドによって処理されます。

3.3 regex_rules

regex_rulesセクションは、単純な文字列一致では捉えきれない、より複雑で柔軟なパターンマッチングを可能にする正規表現ベースのルールを定義します。これにより、攻撃のバリエーションや巧妙な言い回しにも対応できます。targetフィールドは評価対象を限定し、ルールの適用範囲を精密に制御します。

キー名型説明設定例
namestringルールの識別名。"tool_override_command"
patternstring検知対象となる正規表現パターン。"(?i)call\s+the\s+tool\s+directly"
targetstringパターンを照合する対象 (user_input, model_output, all)。"user_input"
severityfloatこのパターンが検知された際の深刻度。0.7
contextstringパターンの文脈を示すカテゴリ名。"tool_abuse"
actionstringこのパターンが検知された際に推奨されるアクション。"rewrite"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ2で_check_regex_rulesメソッドによって処理されます。

3.4 delta_psi_rules

delta_psi_rulesセクションは、AIの内部状態変化（ΔΨ）の統計量に基づいて異常を検知するためのルールを定義します。テキスト表現には現れない、より深層レベルでのモデルの不安定性や異常な思考プロセスを捉えることを目的としています。

キー名型説明設定例
norm_thresholdsobjectΔΨベクトルのノルムの絶対値に対する閾値。{"warn": 2.0, "block": 4.0}
sudden_spike_ratioobject直前のステップと比較した際のΔΨノルムの急上昇率に対する閾値。{"warn": 3.0, "block": 5.0}
actionsobject各閾値（warn/block）を超えた場合に適用するアクションを定義。{"on_warn": "rewrite", "on_block": "block_and_isolate"}

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ3で_check_delta_psi_rulesメソッドによって処理されます。

3.5 pen_policies

pen_policiesセクションは、AIの表現スタイル（PENトピック）の分布を監視し、質的な異常を検知するためのポリシーを定義します。例えば、AIが過度に詩的な表現に終始する「詩的ドリフト」や、特定のネガティブなトピックに固執する状態などを捉えます。

キー名型説明設定例
min_entropyfloatPENトピック分布のエントロピーがこの値を下回った場合に警告する閾値。0.3
entropy_warn_actionstringmin_entropy違反時に推奨されるアクション。"soft_rewrite"
locked_topicsarray特定のトピックに固執する状態を監視するポリシーのリスト。[{"topic_id": 7, "max_consecutive_turns": 5, "on_violation": "reset_context_and_reframe"}]

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ4で_check_pen_policiesメソッドによって処理されます。

3.6 tool_policies

tool_policiesセクションは、AIが使用する外部ツール（APIなど）の呼び出しを制御し、意図しないツールの悪用や過剰使用を防ぐための重要な安全機構です。blocked_tools（全面禁止）、restricted_tools（使用制限）、context_rules（文脈依存）の3種類のポリシーで構成されます。

キー名型説明設定例
blocked_toolsarray使用が完全に禁止されたツールのリスト。[{"name": "filesystem_write", "severity": 0.9}]
restricted_toolsarray使用回数などに制限があるツールのリスト。[{"name": "python_exec", "max_calls_per_session": 20}]
context_rulesarray特定のコンテキストでツールの使用を制限するルール。[{"match_context": "data_exfiltration", "affect_tools": ["python_exec"]}]

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ5で_check_tool_policiesメソッドによって処理されます。

3.7 response_policies

response_policiesセクションは、エンジンがrewriteアクションを推奨した場合に、AIの応答をどのように安全に修正（パッチ）するかの戦略を定義します。Interventionモジュールは、ここで定義された戦略に基づき、AI三核のΨMother（倫理核）と連携して、倫理的に健全な応答を生成することもあります。

キー名型説明設定例
rewrite_strategiesarray応答書き換えの具体的な戦略を定義したリスト。[{"name": "safe_summary", "description": "..."}]
default_rewrite_strategystringrewriteアクションが推奨された際にデフォルトで適用される戦略名。"safe_summary"
escalationobjectブロックが多発した場合などに、人間のレビュアーへ通知するエスカレーションポリシー。{"max_blocks_before_escalation": 3}

これらのポリシーは、セクション4.0の評価フローの最終結果を受けて、Intervention/Rewriteモジュールによって利用されます。

3.8 learning_hooks

learning_hooksセクションは、WhitePhageが検知したインシデントを将来の防御に活かすための「自己進化」メカニズムの起点となります。この設定に基づき、危険と判断された対話ログが学習データとして記録され、ルールの自動生成プロセスに繋がります。

キー名型説明設定例
log_malicious_samplesboolean危険なサンプルをインシデントログに記録するかどうか。true
auto_rule_growthobjectルール自動生成プロセスに関する設定。enabledフラグは、セクション5.0で詳述するプロセスを有効化するマスタースイッチです。{"enabled": true, "min_incidents_for_rule": 10}

以上でルールファイルの全体像の解説を終えました。次のセクションでは、これらのルールが実際にどのように適用されるかの処理フローを説明します。

4.0 評価ロジックと処理フロー

本セクションでは、WhitePhageRuleEngineの中核メソッドであるevaluateが、単一のlog_entryを受け取ってから最終的なWhitePhageEvaluationResultを返すまでの一連の内部処理フローを時系列に沿って解説します。このフローは、WhitePhageのリアルタイム防御機能の心臓部を構成します。

アーキテクチャ上の設計として、評価フローは意図的に、計算コストが低く確実性の高いチェック（例: banned_phrases）から、より計算集約的でニュアンスを要する分析（例: delta_psi_rules）へと順序付けられています。この「ファストパス」フィルタリングにより、効率的なリアルタイム性能を維持しつつ、深層的な検査能力を両立させています。

評価プロセスは、以下のステップで順次実行されます。

1. 入力と状態の初期化 evaluateメソッドは、評価対象のlog_entry、セッション全体の状態を管理するsession_state、そして時系列分析（ΔΨスパイク検知など）に用いるprev_log_entryを引数として受け取ります。

2. テキストベースのルール評価 _check_banned_phrasesメソッドが呼び出され、user_inputとmodel_outputに対して高速な文字列照合が行われます。続いて、_check_regex_rulesメソッドが呼び出され、コンパイル済みの正規表現パターンを用いてより複雑な構文のチェックが実行されます。

3. ΔΨ（内部状態）のルール評価 _check_delta_psi_rulesメソッドが呼び出され、log_entry内のdelta_psiベクトルのノルムを計算し、delta_psi_rulesで定義された絶対値の閾値と比較します。さらに、prev_log_entryが存在する場合は、直前のステップとのノルム比を計算し、急激なスパイク（sudden_spike_ratio）が発生していないかを確認します。

4. PEN（表現スタイル）のポリシー評価 _check_pen_policiesメソッドが呼び出され、pen_topics分布の質的な異常が評価されます。分布のエントロピーがmin_entropyの閾値を下回っていないか、特定のトピックへの固着（locked_topics）が発生していないかがチェックされ、結果に基づきsession_stateが更新されます。

5. ツール使用のポリシー評価 _check_tool_policiesメソッドが呼び出され、log_entry内のtools_calledリストがtool_policiesの定義と照合されます。ブロックされたツールの使用、制限されたツールの過剰使用などがチェックされ、session_stateが更新されます。

6. リスク集約と最終アクション決定 _aggregate_resultメソッドが呼び出され、ここまでのステップで蓄積された全RuleHitが集約されます。全ヒットから最も高いseverity（深刻度）がmax_severityとして特定され、この値がglobal_policyの閾値と比較されて最終的なrecommended_action（allow, rewrite, block）が決定されます。この結果が、WhitePhageEvaluationResultオブジェクトとして返却されます。

この評価フローはWhitePhageのリアルタイム防御の中核です。次のセクションでは、システムが単なる防御に留まらず、経験から学び自己を強化していく「自己進化」の側面について解説します。

5.0 ルールの自動生成プロセス

WhitePhageは、静的なルールセットに依存するだけでなく、日々の運用で検知した未知の脅威から新たな防御ルールを自律的に学習・提案する「自己進化」メカニズムを備えています。このプロセスは、新たな攻撃手法に継続的に適応し、システムの長期的な堅牢性を保証する上で極めて重要な鍵となります。

インシデントログから新しいルール候補が生成されるまでのパイプラインは、以下のステップで構成されます。

1. インシデントログの収集 ルール定義ファイルのlearning_hooks設定に基づき、blockやrewriteが推奨された危険な対話ログがwhitephage_incidents.jsonlにインシデントとして蓄積されます。このログが自己進化プロセスのための学習データとなります。

2. テキストデータのベクトル化（Embedding） 蓄積されたインシデントのテキストデータ（主にuser_input）が、Embeddingモデルによって高次元の数値ベクトルに変換されます。提供されるスクリプト(whitephage_rule_growth.py)は、デモンストレーション用にプレースホルダーのSimpleEmbeddingBackendを使用しています。実運用環境では、これをSentenceTransformerのような堅牢な意味モデルに置き換え、有意義な類似性分析を可能にすることが必須です。

3. パターンのクラスタリング 生成されたベクトル群に対し、MiniBatchKMeansなどのクラスタリングアルゴリズムが適用されます。これにより、類似した意味や構造を持つ攻撃パターン（例: 同種のプロンプトインジェクションの亜種）が自動的に同じグループに分類されます。

4. 代表パターンの抽出とルール候補の生成 min_incidents_for_ruleの閾値を超えるインシデントが集まった各クラスタについて、代表的なテキストが抽出され、それを基に新しいbanned_phraseまたはregex_ruleの候補がJSON形式で生成されます。

5. レビューとマージ 自動生成されたルール候補（whitephage_rule_candidates.jsonl）は、最終的に人間のセキュリティアナリストによってレビューされます。検証を経て有効であると判断されたルールのみが、マスターのwhitephage_patch_rules.jsonにマージされます。この人間によるレビューは、誤検知を防ぎ、ルールの品質を保証する上で不可欠なプロセスです。

この自動生成サイクルによって、WhitePhageは新たな脅威に対して自律的に適応し、未知の脅威にも進化し続ける「生きた免疫システム」として機能します。

6.0 実装・統合ガイド

本仕様書で定義されたルールエンジンを、実際のAIアプリケーションに組み込むための実践的な手順を解説します。以下のガイドに従うことで、堅牢なリアルタイム防御と自己進化能力をアプリケーションに統合できます。

開発者がエンジンを統合する際の典型的なワークフローは、以下の通りです。

1. WhitePhageRuleEngine のインスタンス化 アプリケーションの初期化プロセスでWhitePhageRuleEngineクラスをインスタンス化します。コンストラクタには、ルール定義ファイルwhitephage_patch_rules.jsonへのパスを渡します。エンジンはルールを一度読み込みキャッシュするため、シングルトンとして管理することを強く推奨します。

2. WhitePhageSessionState の管理 複数ターンにわたるポリシーを正しく機能させるため、ユーザーセッションごとに一意のWhitePhageSessionStateインスタンスを生成・維持することが必須です。この状態オブジェクトはセッションが終了するまで永続化する必要があります。

3. evaluate メソッドの呼び出し AIが応答を生成する各ステップで、evaluateメソッドを呼び出して安全性を評価します。現在の対話ログ、セッション状態、そして一つ前の対話ログを引数として渡します。

4. WhitePhageEvaluationResult の解釈とアクション実行 evaluateメソッドから返されたWhitePhageEvaluationResultのrecommended_actionに基づき、アプリケーション側で適切なアクションを実行します。

* "allow": AIの応答をそのままユーザーに返します。
* "rewrite": Interventionモジュールを呼び出し、応答を安全な表現に書き換えてから返します。
* "block": AIの応答を破棄し、代わりに安全な定型メッセージを返します。

5. インシデントのロギングと状態の永続化 recommended_actionが"block"や"rewrite"であった場合、そのlog_entryをwhitephage_incidents.jsonlに追記し、自己進化のサイクルに繋げます。また、次のターンのためにセッション状態とログエントリを永続化します。

本仕様書に記載された設計に従うことで、AIの安全性をリアルタイムで確保し、未知の脅威にも適応し続ける、堅牢かつ自己進化能力を備えたAI免疫システムを実装することが可能になります。 December 12, 2025

Malicious Mischance 5B HD 左手

コラボで収録されたARCAEA楽曲のなかでこれ一番すき
右SIDE ATTACK一ヵ所離してないのが残念だけど99.50越えてるからまあええやろ https://t.co/91F8VacU9W December 12, 2025

詐欺系のDMには対応致しませんので悪しからず……
今だに倭国人の弱小絵描きを狙った、海外からのDMが多いんですよね。多いってことはそれだけ騙されてる人が多い、ということでもあると思うんですけど。

We will not respond to malicious scam DMs targeting Japanese creators. December 12, 2025

名古屋クリエイターズマーケットにて
マリシアスエックス様のバッグを手に入れました😈次は絶対に紫の目のバッグを買うと決めてました！かわいいの沢山でとても迷ったけどハートのお目目にした💜
名古屋に来てくださって本当に本当にありがとうございます
クリマは明日もやってるので行ける方はぜひ行って見てください！ December 12, 2025

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