Reichert die Obligation-Shadow-Telemetrie um zwei Felder an für die Cross-Firmen-
Auswertung: met_count (abgedeckte Obligations) + recall_limited_obligations (welche
Obligations recall-limitiert sind) — erlaubt die Konzentrations-Analyse über Firmen.
7-Firmen-Shadow: 136 Control-Findings → 29 Obligation-Findings (4,7×); recall_limited
nur 6/29, konzentriert auf third_country/safeguards in 2/7 Firmen → LLM-Fix bounded.
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gpt-oss-120b is a reasoning model: it spends output tokens on chain-of-thought
before the answer. deep_check called _call_ovh with max_tokens=400, which
length-capped it mid-reasoning -> content=null -> the OVH tier returned nothing
and the cascade always skipped Tier-2. Floor the OVH budget to >=2000, fall back
to reasoning_content when content is null, and raise the client timeout to 90s
for the slower reasoning path.
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Generalise "Embedding finds, Claude decides" into the shared Pruefer-Library:
- router.route_and_check dispatches control -> sensor_classification -> Checker.
- build_spec reads sensor_classification (CONTENT/LLM -> judge=haiku, the
validated sufficiency tier; the Qwen-first cascade is disproven for sufficiency).
- LLMChecker gains a Haiku-direct tier (reuses the validated deep_check prompt).
- Cookie Layer-3 now routes through route_and_check instead of bespoke code, so
cookie is the first real router consumer -- proves the architecture end-to-end.
Reproduces the validated result via the shared path: FN 159->14, recall
0.13->0.92, precision 0.89 (vs bespoke 12/0.93/0.90 -- within Haiku noise).
Tests: 10/10 (router dispatch + build_spec + haiku tier + cookie rewire).
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The embedding/boost auto-rescue is intentionally optimistic (finds the topic, not
fulfilment) -> 159 FN over-rescues vs Opus-GT (recall 0.13). Layer-3 re-judges
exactly the rescued passes with the validated Haiku judge (cohort
cookie_sufficiency_v1 P0.89/R0.91) -- NOT the Qwen-first cascade (local is
disproven as a sufficiency judge) -- and un-passes them when the obligation is
not concretely met. Gated to the full check (not skip_llm).
Measured (5-firm Opus-GT, engine+L3): FN 159->12, recall 0.13->0.93,
precision 0.96->0.90 (276 rescues corrected). "Embedding finds, Claude decides."
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The cookie agent loaded 100 controls, 11 of which have no COOKIE_POLICY in
applicable_artifacts -- Security/TOM/Audit (PROCESS) or Banner-behaviour
(BEHAVIOR) controls that produce nonsense findings against a cookie policy
(e.g. "TOMs not documented"). Add a cookie classification gate (analogous to the
DSE gate, keyed on COOKIE_POLICY, without the needs_review carve-out since the
artifact signal is decisive and the set is inventory-verified). Controls are
routed out, not deleted. Effect vs Opus-GT: FP 16->11, FN 179->159; the
remaining FN=159 over-rescue is a separate (judge/criteria) question, not routing.
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#1 _machinery_obligations: SET statement_timeout=4s + run_in_threadpool — auf
prod hing die maschinen-Query ~30s (langsame/unindizierte DB nach DB-Swap)
und blockierte den async-Worker. Jetzt: bei Langsamkeit graceful 'keine
Maschinen-Pflichten' statt Hang. (Fehlender prod-Index = Controls/DB-Session.)
#2 parse_grenzen_json: tolerant ggue. ```json-Fences / Prosa-umschlossenem JSON
(gehostete Modelle wie OVH ignorieren z.T. response_format) → Datenblatt-
Extraktion liefert auch ueber den OVH-Fallback Felder.
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Hybrid-Extraktion Datenblatt → IACE Grenzen (ISO 12100): deterministischer
Detektor (Schnittstellen/Einheiten per Regex) + lokales 35B via llm_cascade
(Qwen-lokal-first) fuer die semantische Zuordnung auf die echten LimitsFormData-
Keys. Nichts erfinden: Feld nicht im Text → leer + Quellen-Zitat je Feld.
Essenzielle ISO-12100-Felder, die leer bleiben → gezielte Rückfragen
(foreseeable_misuses, person_groups, qualification, temporal_limits …).
Endpoint POST /api/v1/cra/extract-datasheet. 13 Tests gruen (reine Teile).
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3-Tier-MaschinenVO-Verdict (direkt / sicherheitsrelevant / nicht relevant) aus
Personengefährdungs-Signal: eine Komponente ist keine Maschine, aber wenn ihre
Funktion bei Fehler ODER Manipulation Personen gefaehrden kann (Bewegung, Laser/
Auge, Kraft, Temperatur, elektrisch), ist sie sicherheitsrelevant — Pflicht
trifft den Maschinenbauer, Zulieferer liefert Nachweise, und ein Cyber-Angriff
kann die Sicherheitsfunktion aushebeln (Cyber-Safety-Bruecke). OWIS-mit-Laser
landet so korrekt als 'sicherheitsrelevante Komponente'. Engine + /readiness
additiv; Frontend: Gefährdungs-Frage + -Typen, MaschinenVO-Ergebnisblock.
Presets aktualisiert (OWIS: Laser+Bewegung, Zwick: Bewegung). 22 Tests gruen.
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Reine, deterministische Verdict-Schicht ueber der bestehenden Annex-III/IV-
Klassifikation (kein vierter Klassifizierer): trennt Rechtspflicht von Markt-
Druck. Kern: das Inverkehrbringen (ab 11.12.2027), nicht der Entwicklungs-
zeitpunkt, entscheidet — Bestandsprodukte, die nach der Frist weiter verkauft
werden, fallen unter CRA. Producer-Typen (component/end_device/machine_
integrator/software_app) steuern Default-Annahmen (Anlagenbauer: Vernetzung/OTA
vorausgesetzt) + Verdict-Betonung (Komponente => Markt-Druck). Plus Evidence-
Checkliste (SBOM/VDP/Patch/Lifecycle/Threat-Model/Logging/Auth/Incident) +
Reifegrad. /readiness additiv erweitert (verdict/maturity/digital_elements/
producer_type). 15 Tests gruen. Beispiele: OWIS PS90+, ZwickRoell roboTest.
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Liest den Lebenszyklus jedes Befunds (status + tracker_issue_url) aus dem
Scanner zurück und rollt ihn zu einem Management-Bild auf: % erledigt,
4-Phasen (offen/in Arbeit/erledigt/ausgeschlossen), offenes Restrisiko nach
Schweregrad, Fortschritt je CRA-Anforderung und eine Aufgaben-/Ticket-Tabelle
mit Jira-Link. Neuer Endpoint GET/POST /api/v1/cra/progress (dünn → Service
cra_progress, rein deterministisch, kein /assess-Schema-Drift). Frontend:
ProgressView in Ebene 1 (CRACyberView), live je Scanner-Repo, sonst Demo-Status.
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Jede Normreferenz einer Maßnahme wird lizenzklassifiziert (eu_law /
public_domain / open / paid_reference) — paid-reference-Normen werden nur als
Verweis geführt, nie im Text gespeichert (idea/expression). Kuratierte
Maßnahmen tragen Tier 'core', KI-/Fallback-Maßnahmen 'review' (indikativ).
Frontend zeigt Quellen-Badges + "indikativ"-Kennzeichnung. Methodik in
docs-src/development/mapping-methodology.md (Szenario C, Due-Diligence).
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(a) Labels: Module korrekt zugeordnet — Modul A = Selbstbewertung, Modul B+C =
benannte Stelle, EUCC = eigenes Zertifikat (nicht Modul H), "harmonisierte
Norm" ist kein Modul sondern Konformitätsvermutung. Für den CRA noch KEINE
harmonisierte Norm veröffentlicht → Kachel als "noch nicht verfügbar"
(erwartet ~2027), nicht wählbar, mit Hinweis. (page/path/documents-Labels.)
(b) Gating: wichtige Klasse II + kritische Produkte dürfen NICHT selbst bewerten;
harmonisierte Norm allein genügt dort nicht → ALLOWED_PATHS IMPORTANT_II/
CRITICAL = {eucc, notified_body}; DEFAULT_FOR II = notified_body. _PATH_HINT
entsprechend. Regressionstest test_cra_conformity_paths.py.
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- _ATOM_LIST_SQL via LATERAL: zusaetzlich cpl.source_article (Gesetzes-Artikel)
im atom-grain Response. Spalte control_parent_links.source_article verifiziert
(macmini + prod).
- Registry-Mapper-Test (neue Domaenen) nach compliance/tests/ verschoben — CI
faehrt compliance/tests/, nicht tests/; schliesst die CI-Luecke der
6-neue-Use-Cases-Erweiterung.
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Frontend (CRA/Cyber-Tab):
- Erklär-Zwischensätze je Ebene (Befund -> CRA-Anforderung -> Best-Practice-
Standard -> Maßnahmen) + "So liest du einen Befund"-Legende.
- Kuratierte M-Maßnahmen und atom-grain "Regulatorische Breite" in EINE Sektion
"Maßnahmen (wählbar)" zusammengeführt (statt zwei konkurrierender Listen).
- Standalone "Empfohlene Maßnahmen (Sollzustand)" entfernt (jetzt je Befund).
Backend:
- Atom-Controls-Query liefert jetzt cpl.source_article (Artikel/Anhang/Erwägungs-
grund-Anker) zusätzlich zu source_regulation; via LATERAL-Join.
- enrich_findings_with_breadth trägt source_article in regulatory_breadth.
- Daten waren schon ingestiert (682/691 CRA-Atome haben source_article) — wurden
nur nicht selektiert/angezeigt.
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Follow-up to the machinery_reg_cyber.py removal: the readiness endpoint now pulls
Machinery Regulation 2023/1230 cyber-with-safety obligations from the shared
Controls-API (use_case=maschinen), tagged "Maschinen-VO", best-effort.
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Machine/plant builders are hit by BOTH the CRA and the new Machinery Regulation.
New machinery_reg_cyber.py models its two well-corroborated Annex III cyber-with-
safety essential requirements (1.1.9 protection against corruption, 1.2.1 control-
system safety incl. foreseeable manipulation) in our own words; EU legal text is
freely reusable (Commission Decision 2011/833/EU, source acknowledged), harmonised
standards referenced by identifier only. The readiness check asks "is it
machinery?" and, if so, adds these obligations tagged "Maschinen-VO" alongside the
CRA ones — the combination is visible (regulations list + per-item source badge).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
For hardware CE projects (no repo) each networked component (controller/hmi/
gateway/drive/remote_access/sensor) yields typical ICS vulnerability CLASSES
(real CWE + "CISA-ICS — product-specific check" framing, NO fabricated CVEs);
they flow through the same CRA engine. /assess accepts components[]. MappedFinding
now echoes title/location/cwe so the response is self-contained for any finding
source. Live CISA-ICS/NVD per-product CVE lookup is the later enrichment.
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Semantic breadth (2): each finding's CRA-AI is mapped to a network_security
sub_topic and enriched with atom-grain, framework-traceable obligations from the
shared Controls-API (compliance.atom_classification) — at the endpoint/view layer
(SessionLocal), NOT in the pure mapper. CRA-AI anchor + curated measure +
NIST/OWASP crosswalk stay the lead; this is breadth + source evidence. Only
network_security is queried (atom-grain), scoped by sub_topic + limit. Frontend
renders it under the collapsible best-practice depth (control_id · title · source).
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Snapshot/history: "Snapshot speichern" + a version list (status, date, coverage)
you can click through — makes the CRA Art. 13 running system visible (backend
endpoints already live). Measure-class: each finding shows a remediation-class
badge from its CRA evidence_type ("Code-nah" = scan-locatable, code-fix in the
ticket possible; otherwise Prozess/Doku), and the measures section is relabelled
as the Sollzustand (process/build) — no auto-fix buttons on process measures.
Backend: MappedFinding now carries evidence_type.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Persist each CRA assessment as a versioned, auditable snapshot over the product
lifecycle. Reuses the existing compliance_cra_documents table (NO new schema,
frozen DB respected): doc_type='doc_risk_assessment', full assessment in
generation_context, requirements_coverage summary, auto-incrementing version,
prior version superseded. New endpoints: POST /projects/{id}/assess-snapshot,
GET /projects/{id}/assess-snapshots (history), GET /assess-snapshots/{id}.
Additive (no contract baseline change).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Deterministic bridge (cra_safety_bridge.py): a cyber finding's attack capability
(remote_actuation / code_tampering / integrity_loss / auth_bypass, derived from
its CRA category) is matched against what each CE safety function is vulnerable
to. A match re-opens the mitigated hazard, flags the finding safety_impact (which
floors it to P0), and produces the cross-link. Endpoint accepts safety_functions;
frontend passes the project's safety functions and renders the LIVE cross-links
(no more hardcode). Safety functions are demo input now; come from the CE risk
assessment in production.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Deterministic prioritisation on top of the mapper (cra_prioritizer.py): a
non-negotiable P0 floor (safety-function compromise / actively exploited /
CRITICAL — customer weights cannot demote) plus a discretionary tier ranked by
severity x the customer's weight (high/medium/low) for the 5 business objectives
(access/data/network_api/supply_updates/monitoring). Quick-win flag (high impact,
low effort) for a second view; each finding carries a short priority reason.
Endpoint accepts weights + per-finding safety_impact/exploited. Rough pre-sort
only (devs re-sort in Jira). No DB.
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Live HTTP entry for the deterministic CRA assessment — repo-scanner findings
in, CRA Annex I mapping + risk + curated measures + NIST/OWASP golden-set
crosswalk out. Project-less (works for any customer, no CE-RA/FMEA required);
reuses the tested mapper, same logic the MCP server exposes. Additive endpoint
(no contract baseline change); no DB.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Crosswalk (cra_security_crosswalk.py): deterministic, hand-curated CRA Annex I ->
NIST 800-53 Rev5 + OWASP Top 10:2021 mapping, the authoritative Security Golden
Set (no RAG; semantic breadth comes later via the shared Controls-API). Mapper
attaches NIST/OWASP refs per finding; golden-set completeness pinned by test
(every requirement has >=1 NIST ref). CRA tab now shows the NIST/OWASP best-
practice refs per finding and the full curated measure texts + norm references
(from measures_library_cra.go).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Deterministic mapper (no DB/LLM): repo-scanner findings -> the CRA Annex I
essential requirement(s) they violate -> risk level -> remediation measures +
coverage. Reuses the existing Annex I spine (cra_annex_i_data). The MCP server
(compliance/mcp/server.py, stdio) is the thin transport the external scanner
queries; all logic lives in the fully-tested mapper. Works standalone (no
project/FMEA required). No DB migrations.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
consent_history.detect_consent_history: erkennt CMP-Anbieter (Borlabs/
Usercentrics/OneTrust/Cookiebot/…) aus Storage+Cookies, versionierten Consent
(historie-fähig) + dauerhaftes Widerruf-/Einstellungs-Widget. consent_scanner
ruft es in Phase A; scan_matrix_summary surft summary.consent_history;
browser_cross_finding: positiver Befund wenn vorhanden, sonst Best-Practice-LOW
(„Nutzer sehen, wann sie welcher Version zugestimmt haben"); BrowserBehaviorView
zeigt es im Engine-Detail. Tests: 7 (classify/versioned) + 2 Cross-Finding.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Korrektheit (§ 25 TDDDG): "Cookies vor Consent" ist KEIN Verstoss per se —
technisch notwendige Cookies inkl. des Consent-Cookies (speichert die
Ablehnung) sind nach Abs. 2 erlaubt. Verstoss ist nur nicht-essentielles
TRACKING vor Consent.
- browser_cross_finding: Befund haengt jetzt an violations.before_consent
(Tracking), nicht an der Cookie-Rohzahl; § 25 Abs. 2-Hinweis im Detail.
Regressionstest: Cookies-ohne-Tracking → KEIN Befund.
- multi_browser_scanner._extract_dimensions: Score nutzt Tracking-Violations
+ reject_respected-Verdikt statt Rohzahl (Fallback erhalten).
- BrowserBehaviorView: "Cookies vor Consent" nur rot/⚠ bei Tracking,
"nach Ablehnen" neutral (Verdikt = reject-Spalte); erklaerende Zeile.
Speed: run_consent_test ueberspringt im Matrix-Modus (browser_profile gesetzt)
die teuren Phasen C/D-F/G — nur A+B noetig. Verhindert das 504 beim
Multi-Engine-Scan (BMW 4 Engines lief sonst in den 338s-Gateway-Timeout).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
- browser_cross_finding: deterministische Sicht ueber die Matrix (keine 2.
Engine, kein LLM). Findet Inkonsistenzen ZWISCHEN Browsern (Cookies vor
Consent / Ablehnen nicht universell respektiert / Banner-Links fehlend) und
ordnet ein: Safari-ITP / Brave-Shields / Firefox-ETP maskieren Verstoesse
clientseitig → strenge Engine "sauber" ist KEIN Compliance-Beleg, massgeblich
sind die nachgiebigen (Chrome/Edge). Coverage-Hinweis fuer nicht verfuegbare
Browser. Je Befund Titel/Detail/Severity/affected/Massnahme.
- snapshot_check_routes: cross_findings frisch in run + GET (nicht persistiert).
- BrowserBehaviorView: "Cross-Browser-Befunde"-Block ueber der Tabelle.
- Tests: test_browser_cross_finding (6).
Offen (Folge-Task): Borlabs-Consent-Historie-Live-Erkennung (braucht
consent-tester-Storage-Scan).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
- check_snapshot: update_browser_matrix/load_browser_matrix — migrationsfrei
in banner_result.browser_matrix (JSONB jsonb_set, eigener scanned_at)
- snapshot_check_routes: POST /snapshots/{id}/browser-behavior/run laeuft
/scan-matrix LIVE (Re-Crawl je Engine, nur live messbar), persistiert das
Ergebnis; GET /snapshots/{id}/browser-behavior liefert die gespeicherte
Matrix ohne Re-Crawl. Profil-Set = 4 Default-Engines + Brave/Chrome/Edge.
- consent-tester multi_browser_scanner: Semaphore(2) gegen OOM (7 Browser
parallel sprengten das 2g-mem_limit)
- Pydantic-Modell mit Optional[List[...]] (nicht `| None`) → Py3.9-sicher
- Tests: _snapshot_scan_url + Request-Defaults (5)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Phase 2: Live-Filter an /sdk/master-controls (Use Case, Quell-Regulierung,
Verifikations-Methode, Coverage, Primärzweck-Toggle, category via Member-EXISTS).
API mit EXISTS-Filtern + gecachten Meta-Counts in master-controls/route.ts.
Phase A: neue UseCase telekommunikation + Fix der Impressum-Fehlrouten im
Register (TKG/AT-TKG->telekommunikation, telemedien->dse, GewO->handelsrecht);
echte Impressum-Quellen (TMG/Mediengesetz) bleiben impressum. Deterministischer
Seed aus source_regulation; Tests grün.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Der Agent lieferte "alles gruen": _load_controls gab auf macmini nur 3 von 75
doc_type='impressum'-MCs zurueck (Sidecar mc_classification.db hat nur 4/75 als
text-matchbar klassifiziert). Tiefere Ursache: die 75 doc_type='impressum'-MCs
sind fehl-klassifiziert (60/75 canonical_scope='other'; Prefixes TRD/SEC/GOV =
Geschaeftsbriefe/Marktplatz/Bestellung, NICHT §5 TMG Website-Impressum).
Fix: Der Impressum-Agent erzeugt Findings jetzt aus seinen 12 autoritativen
§5-TMG/DDG-Pattern-MCs (mcs.py) statt aus dem verunreinigten DB-Set —
deterministisch, scope-aware, field_id = semantisches Feld. Semantic-Validator-
Demote + Massnahmen + Rollup bleiben. Die 5-Impressum-GT-Tests laufen jetzt
echt durch: 0 Falsch-Positive.
DB-Master-Controls fuer Impressum deaktiviert bis zum MC-Re-Filtering (separate
Aufgabe: die doc_type-Klassifizierung der Vorgaenger-Session muss bereinigt
werden).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Damit die Specialist-Agents auf vollstaendigem Website-Content arbeiten:
A — _find_dsi_links pierct jetzt Shadow-DOM (Web-Components wie Usercentrics/
Mercedes) rekursiv; versteckte (display:none) Links werden erfasst + als
Coverage-Metadatum geflaggt.
B — _expand_to_fixpoint klappt Akkordeons/Tabs/Hover-Menues in einer Schleife
auf, bis das DOM stabil ist (statt 1 Pass); erweiterte Selektoren;
Coverage-Telemetrie (Runden, expandierte Elemente, DOM-Wachstum, Shadow-/
versteckte Links) → Response + Backend-Log.
C — legacy_url_cdx.cdx_enumerate listet via Wayback-CDX-API ALLE je
archivierten URLs der Domain → findet Orphan-/Legacy-Seiten, die nie im
Slug-Raster standen (z.B. nicht mehr verlinktes /datenschutz, per Direkt-
URL noch erreichbar). Fliesst durch das bestehende Legacy-URL-Inventar.
Tests: test_legacy_url_cdx.py (6) + consent-tester/tests/test_dsi_discovery.py
(Pure-Helper + Real-Browser-Integration). Alle gruen, LOC-Gate gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Regression: Der v3-Agent-Pfad baute eine parallele MC-Pipeline
(_load_impressum_mcs / _load_cookie_mcs, Roh-SELECT) und lief damit an
allen Schutzmechanismen der Engine vorbei → GOV/Branchen-MCs als HIGH bei
OEM/Zulieferer, fremde MCs (Bestellbestätigung), und action=check_question
(Fragen statt Maßnahmen im Frontend).
- Agent delegiert MC-Laden an rag_document_checker._load_controls
(P72-Scope, check_type='text', fits_doc_type/scope_requires).
- Subtraktives Sektor-Gate (SECTOR_PREFIXES) + Themen-Gate am Agent-Rand.
- action = konkrete Maßnahme (Imperativ) statt check_question.
- rag_document_checker: from __future__ import annotations (3.9-Import).
- mcs: Name-Pattern erkennt "Aktiengesellschaft" (OEM-Impressums).
- Tote GT-/Semantic-/Routes-Tests wiederbelebt (v3-Mismatch +
agent.cascade-Patch-Target). Alle 72 Specialist-Tests grün.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Benjamin Admin