# Zee v0.5 を macOS で 5 分試した記録 — dry_run フルサイクル

[KAMANOI]

こんにちは。Zee の作者の Hiroki Kamanoi です。

v0.5 で「seed 型 OSS / みんなで防災」を宣言したので、まず自分が自分の Mac で動かしたログ を Show and tell の 1 番目として残します。これを書き残すだけで、次に Zee を試した人が「最初の 1 サイクル」の見本にできる、というのが「みんなで防災」の趣旨です。

自分の状況

「個人事業主（美容室 Atelier ah 経営・写真家・個人開発者・独立研究者・LOCAmagazine 編集）。日々 Mac で仕事しているので、顧客名簿・撮影データ・研究データ・開発データ
・編集中の誌面が漏れたら困るのでだから囮を仕込んでみました」

• OS: macOS 26.2
• Python: 3.14.5
• Zee: v0.5.0
• やったこと: dry_run で 5 分・実遮断はせず・sudo なし・ネット切断なし

手順（5 分）

# 1. Zee をクローン → インストール
git clone https://github.com/KAMANOI/zee.git
cd zee
pip install -e .

# 2. 復旧トークンを 1 回だけ生成（後日の auto 昇格に備えて）
zee init-restore-token   # 表示されたトークンを 1Password などに控える

# 3. 囮を 3 つ seed（Zee 専用ディレクトリへ）
python examples/seed_demo_decoys.py
# → ~/Documents/zee-decoys/ に service.env / aws-credentials.decoy / internal_notes.txt が
#    0700 のディレクトリ + 0600 のファイルとして作られる
# → そのまま貼れる assets.toml の [[assets]] スタンザも標準出力に出る

# 4. assets.toml を作って zee watch を起動（dry_run / notify）
mkdir -p ~/zee_session
# (出力された [[assets]] スタンザを ~/zee_session/assets.toml に貼る。
#  dry_run = true と response_mode = "notify" のまま開始する)
cd ~/zee_session && zee watch

watcher の起動ログはこんな感じ：

[zee watch] dry_run=True log_dir=~/.local/state/zee webhook=none canary=not configured
[seeded] asset=demo-host paths=[3 つの囮]
[capability] kqueue/EVFILT_VNODE for change detection.
[zee watch] running. Ctrl+C to stop.

攻撃者を真似て囮を 1 行追記してみる

別ターミナルで：

echo "tampered_by_attacker_at_$(date +%H:%M:%S)" >> ~/Documents/zee-decoys/service.env

watcher 側に 約 180ms 後 にイベントが流れた：

[zee] Zee tripwire (change): demo-host: decoy write+extend | decoy_ref=demo-host#0
操作種別: 変更（書込/削除/改名等）。正規ソフトは通常この操作をデコイに対して
行いません。危険度が高い可能性があります。自動遮断対象（auto + dry_run=false
の場合のみ実行）。必要なら `zee cut demo-host` で手動遮断、復旧は
`zee restore demo-host`。
[event] decoy write+extend → mode=notify cut=no would_cut=no

macOS の通知センターにもポップアップ。dry_run=true / response_mode=notify なので 実遮断は走らず、観察だけ。これが Starter Guide が推奨する「数日〜1 週間 dry_run で誤検知ゼロを確認してから auto に昇格」の最初の入り口。

ログに何が残ったか

~/.local/state/zee/events.jsonl（owner-only 0600）：

{
  "type": "trap_event",
  "source": "decoy_touch",
  "confidence": "high",
  "asset_id": "demo-host",
  "decoy_ref": "demo-host#0",
  "detected_at": "2026-06-01T02:03:29.131888+00:00",
  "detail": "decoy write+extend",
  "op_class": "change"
}

ポイント：

• decoy_ref だけ記録、絶対パスは無し（v0.3 L4 の対策）。ログを盗まれても囮位置は分からない。
• op_class: change → 自動遮断の対象になる種類のイベント。
• もし auto + dry_run=false だったら、ここで cut_egress() が走って external 通信が切れていたはず。

~/.local/state/zee/metrics.jsonl のレイテンシ：

{
  "type": "latency",
  "alert_latency_sec": 0.183719,
  ...
}

検知 → 通知まで 180ms。実用上「触られた瞬間に分かる」レベル。

業種別の使い方アイデア

自分の場合は本業が複数あるので、それぞれの「絶対盗まれたくないもの」に対応する囮を考えています：

• 🪒 美容室（Atelier ah）：~/Documents/zee-decoys/salon/ に customer_list_2026.csv や
  appointment_export.xlsx のニセ。顧客名簿と予約データの形を取った囮。
• 📸 写真家：撮影データのバックアップディレクトリ近くに master_raw_archive.zip
  のニセ。撮影マスターを物色しに来た瞬間に分かる。
• 💻 個人開発者：自分の dev フォルダに .env.production / aws-credentials.decoy / stripe-keys-backup.txt
  のニセ。これは examples/seed_demo_decoys.py がそのまま使えます。
• 📚 編集者（LOCAmagazine）：編集中の InDesign / PDF データのフォルダに vol3_final_proofread.pdf のニセ。

応用：

• ⚖️ 士業：マイナンバー・決算データの形をしたニセ。
• 🏪 小規模 EC：Stripe ダッシュボードのエクスポート風ニセ。
• 🏭 町工場 / 製造：図面 (.dxf / .dwg) のニセを設計データのフォルダに。

「自分の業種ではこう置いている」を、ぜひこの Show and tell に追記してください。

囮は置けば置くほど引っかかる確率が上がる。Zee 専用ディレクトリにまとめて、AV /
バックアップソフトの除外設定にそのフォルダを入れておけば、誤検知ゼロのまま運用できます。

試した感想

思ったより静かに動きました。dry_run なので業務には何の影響もなし。検知通知は 180ms
で来る・通知センターにも出る・events.jsonl に記録される、の 3 経路がちゃんと回りました。

このまま 1 週間動かして、普段の自分の作業で誤検知ゼロを観察してから、response_mode: auto + dry_run: false
に昇格する予定です。auto にしておけば、囮を書き換えた瞬間に自動でネットが切れる → 持ち出されない、というのが Zee
の本来の使い方になります。

みんなで防災。1 つの Mac でも 1 サロンでも、まず自分が囮を 1 つ仕込んで動かしてみるのが入口です。