breakpilot-compliance/docs-src/services/sdk-modules/anti-fake-evidence.md

# Anti-Fake-Evidence Architektur

**Status:** Phase 3 (aktiv seit 2026-03-23)
**Prefix:** CP-AFE
**Motivation:** Delve-Vorfall (Maerz 2026) — Compliance-Theater verhindern

---

## Warum dieses System existiert

### Das Delve-Problem

Im Maerz 2026 wurde bekannt, wie die Compliance-Plattform Delve ein Compliance-Audit
bestand — ohne dass die Firma tatsaechlich compliant war:

1. **LLM-generierte Nachweise** wurden 1:1 als Evidence akzeptiert. Ein GPT-generierter
   Text "Die Organisation hat ein ISMS implementiert" wurde als Nachweis fuer ISO 27001
   Kontrolle A.5 eingesetzt — ohne dass ein ISMS existierte.

2. **Controls ohne Evidence** standen auf "pass". Das System erlaubte es, jeden Control-Status
   manuell auf "pass" zu setzen, ohne dass ein einziger Nachweis hochgeladen wurde.

3. **100%-Compliance-Dashboards** ohne Validierung. Das Management sah eine gruene 100%-Anzeige
   und glaubte, das Audit sei bestanden — bis der externe Auditor nach Dokumenten fragte.

### Haftungsrisiko

Wenn eine Compliance-Plattform falsche Compliance suggeriert, haftet:

- **Die Firma** — Aufsichtsbehoerden (z.B. BfDI, BaFin) akzeptieren "die Software hat gesagt
  wir sind compliant" nicht als Entschuldigung
- **Die Geschaeftsfuehrung** — persoenliche Haftung bei DSGVO/NIS2-Verstoessen
- **Der Plattform-Anbieter** — wenn die Software den Eindruck erweckt, Compliance sei
  nachgewiesen, obwohl sie nur Platzhalter anzeigt

### Die 6 Guardrails

Die Anti-Fake-Evidence Architektur implementiert 6 Schutzmechanismen:

```mermaid
graph TB
    G1["1. Evidence Confidence Levels<br/>(E0-E4)"]
    G2["2. Truth-Status Lifecycle<br/>(generated → validated)"]
    G3["3. Control Status Machine<br/>(pass erfordert Evidence ≥ E2)"]
    G4["4. Four-Eyes-Prinzip<br/>(GOV/PRIV: 2 unabhaengige Reviewer)"]
    G5["5. LLM Truth Labels<br/>(may_be_used_as_evidence = false)"]
    G6["6. Verbotene Formulierungen<br/>(keine Claims ohne Nachweis)"]

    G1 --> G3
    G2 --> G3
    G4 --> G3
    G5 --> G1
    G3 --> G6

    style G1 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626
    style G2 fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style G3 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    style G4 fill:#d1fae5,stroke:#059669
    style G5 fill:#e0e7ff,stroke:#4f46e5
    style G6 fill:#fce7f3,stroke:#db2777
```

**Zusammenspiel:** Ein Control kann nur auf "pass" stehen, wenn mindestens ein Evidence
mit Confidence >= E2 vorliegt, dessen Truth-Status validiert ist. Bei GOV/PRIV-Controls
muessen zwei verschiedene Personen den Evidence reviewt haben (Four-Eyes). LLM-generierte
Inhalte koennen nie als Evidence zaehlen.

---

## Zusammenspiel mit evidence_type

Das [evidence_type Feld](evidence-type.md) (code/process/hybrid) bestimmt,
**wie** Evidence gesammelt wird. Das Anti-Fake-Evidence System bestimmt,
**ob** die gesammelte Evidence valide ist:

| evidence_type | Typische Evidence-Quelle | Confidence | Automatisierbar? |
|---|---|---|---|
| `code` | SAST-Report, CI/CD-Pipeline, IaC-Scan | E3 (observed) | Ja — System-beobachtet |
| `process` | Policy-Dokument, Schulungsnachweis, Vertrag | E1 (uploaded) → E2 (reviewed) | Nein — Review noetig |
| `hybrid` | Code-Scan + Prozess-Doku | E1-E3 gemischt | Teilweise |

!!! warning "Code Controls sind nicht automatisch valide"
    Auch ein SAST-Report (E3) muss einen validen Truth-Status haben.
    Ein veralteter Scan (> 90 Tage) wird als "stale" markiert und reduziert
    die Evidence Freshness im Dashboard-Score.

---

## Evidence Confidence Levels (E0–E4)

| Level | Bezeichnung | Beschreibung | Beispiel |
|-------|-------------|--------------|----------|
| **E0** | Generated | LLM-Output, Platzhalter | KI-generierter Nachweis-Entwurf |
| **E1** | Uploaded | Manuell hochgeladen, ungeprüft | PDF ohne Reviewer |
| **E2** | Reviewed | Intern geprüft, Hash verifiziert | Dokument von Compliance-Beauftragtem bestätigt |
| **E3** | Observed | System-beobachtet (CI/CD, API) | Automatischer SAST-Report mit SHA-256 |
| **E4** | Auditor-validated | Extern validiert | Wirtschaftsprüfer hat akzeptiert |

### Auto-Klassifikation

| Source | Confidence | Truth Status |
|--------|-----------|--------------|
| `ci_pipeline` | E3 | observed |
| `api` (mit Hash) | E3 | observed |
| `manual` / `upload` | E1 | uploaded |
| `generated` | E0 | generated |

---

## Evidence Truth-Status Lifecycle

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> generated : LLM erzeugt
    [*] --> uploaded : Manuell hochgeladen
    [*] --> observed : CI/CD Pipeline

    generated --> rejected : Review abgelehnt
    uploaded --> validated_internal : Intern geprueft
    uploaded --> rejected : Review abgelehnt
    observed --> validated_internal : Intern bestaetigt

    validated_internal --> provided_to_auditor : An Auditor uebergeben
    provided_to_auditor --> accepted_by_auditor : Auditor akzeptiert
    provided_to_auditor --> rejected : Auditor lehnt ab
```

---

## Control Status-Transition State Machine

```mermaid
stateDiagram-v2
    planned --> in_progress : immer erlaubt
    in_progress --> pass : Evidence >= E2 + truth_status valid
    in_progress --> partial : min 1 Evidence (beliebig)
    in_progress --> fail : immer erlaubt
    pass --> fail : Degradation (immer)
    partial --> pass : Evidence >= E2 + truth_status valid

    note right of pass
      Voraussetzung: min 1 Evidence
      mit confidence >= E2 UND
      truth_status in (uploaded,
      observed, validated_internal,
      accepted_by_auditor)
    end note
```

### Transition-Regeln

| Von | Nach | Voraussetzung |
|-----|------|---------------|
| planned | in_progress | keine |
| in_progress | pass | min 1 Evidence mit confidence >= E2, truth_status valide |
| in_progress | partial | min 1 Evidence (beliebig) |
| in_progress | fail | immer erlaubt |
| pass | fail | immer erlaubt (Degradation) |
| * | n/a | erfordert `status_justification` |
| * | planned | immer erlaubt (Reset) |

Bei Verstoß: **HTTP 409 Conflict** mit Liste der Violations.

---

## LLM Truth-Labels

Jeder LLM-generierte Inhalt wird mit einem Truth-Label versehen:

```json
{
  "generation_mode": "draft_assistance",
  "truth_status": "generated",
  "may_be_used_as_evidence": false,
  "generated_by": "system"
}
```

### Audit-Trail

Tabelle `compliance_llm_generation_audit`:

| Feld | Typ | Beschreibung |
|------|-----|--------------|
| entity_type | VARCHAR(50) | 'evidence', 'control', 'document' |
| entity_id | VARCHAR(36) | FK zur generierten Entitaet |
| generation_mode | VARCHAR(100) | 'draft_assistance', 'auto_generation' |
| truth_status | ENUM | generated, uploaded, ... |
| may_be_used_as_evidence | BOOLEAN | Default: FALSE |
| llm_model | VARCHAR(100) | z.B. 'qwen2.5vl:32b' |
| llm_provider | VARCHAR(50) | 'ollama', 'anthropic' |
| prompt_hash | VARCHAR(64) | SHA-256 des Prompts |

---

## Multi-dimensionaler Compliance-Score

Statt einer einzelnen Prozentzahl zeigt der Score 6 Dimensionen:

| Dimension | Gewicht | Beschreibung |
|-----------|---------|--------------|
| requirement_coverage | 20% | % Requirements mit verlinktem Control |
| evidence_strength | 25% | Gewichteter Durchschnitt der Evidence-Confidence |
| validation_quality | 20% | % Evidence mit truth_status >= validated_internal |
| evidence_freshness | 10% | % Evidence nicht expired + reviewed < 90 Tage |
| control_effectiveness | 25% | Bestehende Formel (pass + partial*0.5) |
| **overall_readiness** | — | Gewichteter Composite der 5 Dimensionen |

### Hard Blocks

Zusaetzlich werden **Sperrgründe** angezeigt, die eine Audit-Readiness verhindern:

- Controls auf 'pass' ohne jegliche Evidence
- Controls auf 'pass' mit nur E0/E1-Evidence (keine Validierung)

---

## Verbotene Formulierungen

Der Drafting-Engine Validator prueft auf Formulierungen, die **ohne ausreichenden Nachweis** nicht verwendet werden duerfen:

| Verboten | Sicher stattdessen |
|----------|--------------------|
| "ist compliant" | "soll compliant sein" |
| "erfuellt vollstaendig" | "soll vollstaendig erfuellt werden" |
| "wurde geprueft" | "soll geprueft werden" |
| "wurde umgesetzt" | "ist zur Umsetzung vorgesehen" |
| "ist auditiert" | "soll auditiert werden" |
| "vollstaendig implementiert" | "Implementierung ist vorgesehen" |
| "nachweislich konform" | "Konformitaet ist nachzuweisen" |

**Erlaubt nur wenn:** control_status = pass AND confidence >= E2 AND truth_status in (validated_internal, accepted_by_auditor).

---

## API-Aenderungen

### Neue Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| PATCH | `/evidence/{id}/review` | Evidence reviewen (Confidence upgraden) |
| POST | `/llm-audit` | LLM-Generierungs-Audit erstellen |
| GET | `/llm-audit` | LLM-Audit-Eintraege auflisten |

### Erweiterte Responses

**EvidenceResponse** — 6 neue Felder:

```json
{
  "confidence_level": "E3",
  "truth_status": "observed",
  "generation_mode": null,
  "may_be_used_as_evidence": true,
  "reviewed_by": null,
  "reviewed_at": null
}
```

**DashboardResponse** — neues Feld `multi_score`:

```json
{
  "multi_score": {
    "requirement_coverage": 85.0,
    "evidence_strength": 60.0,
    "validation_quality": 40.0,
    "evidence_freshness": 90.0,
    "control_effectiveness": 70.0,
    "overall_readiness": 65.0,
    "hard_blocks": ["3 Controls auf 'pass' haben nur E0/E1-Evidence"]
  }
}
```

**ControlResponse** — neues Feld `status_justification`.

**ControlUpdate** — neues Feld `status_justification` (Pflicht fuer n/a-Transitions).

### Status-Transition Fehler (409)

```json
{
  "detail": {
    "error": "Status transition not allowed",
    "current_status": "in_progress",
    "requested_status": "pass",
    "violations": [
      "Transition to 'pass' requires at least 1 evidence with confidence >= E2..."
    ]
  }
}
```

---

## Migration

### Phase 1
**Datei:** `backend-compliance/migrations/076_anti_fake_evidence.sql`

- Neue ENUM-Typen: `evidence_confidence_level`, `evidence_truth_status`
- 6 neue Spalten auf `compliance_evidence`
- `in_progress` Wert fuer `controlstatusenum`
- `status_justification` auf `compliance_controls`
- Neue Tabelle `compliance_llm_generation_audit`
- Backfill bestehender Evidence nach Source
- Indizes auf neue Spalten

### Phase 2
**Datei:** `backend-compliance/migrations/077_anti_fake_evidence_phase2.sql`

- Neue Tabelle `compliance_assertions` (Assertion Engine)
- 6 neue Spalten auf `compliance_evidence` (Four-Eyes: approval_status, first_reviewer, etc.)
- Performance-Index auf `compliance_audit_trail (entity_type, action, performed_at)`

---

## Phase 2: UI-Badges

Badges werden auf Evidence-Cards angezeigt und zeigen den Vertrauensstatus auf einen Blick:

| Badge | Farben | Anzeige |
|-------|--------|---------|
| **ConfidenceLevelBadge** | E0=rot, E1=gelb, E2=blau, E3=gruen, E4=emerald | Immer |
| **TruthStatusBadge** | generated=violet, uploaded=grau, observed=blau, validated=gruen, rejected=rot | Immer |
| **GenerationModeBadge** | violet + Sparkles-Icon | Wenn LLM-generiert |
| **ApprovalStatusBadge** | pending=gelb, first_approved=blau, approved=gruen, rejected=rot | Nur bei Four-Eyes |

---

## Phase 2: Assertion Engine

Die Assertion Engine trennt **Behauptungen** von **Fakten** in Compliance-Texten.

```mermaid
flowchart LR
    Text[Freitext] --> Split[Satz-Splitting]
    Split --> Classify{Normativ?}
    Classify -->|Pflicht| A[Assertion pflicht]
    Classify -->|Empfehlung| B[Assertion empfehlung]
    Classify -->|Kann| C[Assertion kann]
    Classify -->|Begruendung| D[Rationale]
    Classify -->|Evidence-Keywords| E[Fact tentativ]
    E --> Verify[Manuell verifizieren]
    Verify --> Fact[Verified Fact]
```

### Assertion-Typen

| Typ | Bedeutung | Beispiel |
|-----|-----------|----------|
| **assertion** | Normative Aussage (unbewiesen) | "Die Organisation muss ein ISMS implementieren" |
| **fact** | Verifizierte Tatsache | "ISO-Zertifikat Nr. 12345 liegt vor" |
| **rationale** | Begruendung | "Dies ist notwendig, weil..." |

### Normative Tiers

| Tier | Signal-Woerter |
|------|---------------|
| **pflicht** | muss, hat sicherzustellen, ist verpflichtet, shall, must, required |
| **empfehlung** | soll, sollte, gewaehrleisten, should, ensure |
| **kann** | kann, darf, may, optional |

---

## Phase 2: Four-Eyes-Prinzip

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> pending_first : Evidence erstellt (Gov/Priv Domain)
    pending_first --> first_approved : 1. Reviewer OK
    first_approved --> approved : 2. Reviewer OK (andere Person!)
    first_approved --> rejected : 2. Reviewer lehnt ab
    pending_first --> rejected : 1. Reviewer lehnt ab

    note right of first_approved
      Zweiter Reviewer MUSS
      eine andere Person sein
      als der erste Reviewer
    end note
```

### Domains mit Four-Eyes-Pflicht

| Domain | Four-Eyes? | Begruendung |
|--------|-----------|-------------|
| `gov` | Ja | Governance-Controls sind audit-kritisch |
| `priv` | Ja | Datenschutz erfordert unabhaengige Pruefung |
| `ops`, `sdlc`, `ai`, ... | Nein | Operationale Controls mit Single-Review |

---

## Phase 2: Audit-Trail-Erweiterung

Neue Audit-Trail-Eintraege:

| Entity | Action | Wann |
|--------|--------|------|
| evidence | create | Bei Evidence-Erstellung |
| evidence | review | Bei Confidence/Truth-Status-Aenderung |
| evidence | reject | Bei Evidence-Ablehnung |
| control | status_change | Bei Control-Status-Aenderung |

Jeder Eintrag enthaelt `old_value`, `new_value` und einen SHA-256 `checksum`.

Neuer Query-Endpoint: `GET /audit-trail?entity_type=evidence&entity_id={id}`

---

## Phase 2: Neue API-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| PATCH | `/evidence/{id}/reject` | Evidence ablehnen |
| GET | `/audit-trail` | Audit-Trail abfragen (Filter: entity_type, entity_id, action) |
| POST | `/assertions` | Assertion manuell erstellen |
| GET | `/assertions` | Assertions auflisten (Filter: entity_type, entity_id, assertion_type) |
| GET | `/assertions/{id}` | Assertion Detail |
| PUT | `/assertions/{id}` | Assertion aktualisieren |
| POST | `/assertions/{id}/verify` | Als Fakt markieren |
| POST | `/assertions/extract` | Automatische Extraktion aus Freitext |
| GET | `/assertions/summary` | Stats (total, facts, rationale, unverified) |

### Erweiterte EvidenceResponse (Phase 2)

```json
{
  "approval_status": "first_approved",
  "first_reviewer": "reviewer1@example.com",
  "first_reviewed_at": "2026-03-23T14:00:00Z",
  "second_reviewer": null,
  "second_reviewed_at": null,
  "requires_four_eyes": true
}
```

---

## Phase 3: Durchsetzung (UI + Dashboard)

Phase 3 macht das Anti-Fake-Evidence-System **benutzbar und durchsetzbar** im Frontend.

### Evidence Review/Reject UI

Die Evidence-Seite bietet jetzt direkte Buttons fuer Review und Ablehnung:

- **Reviewen-Button**: Sichtbar wenn `approvalStatus` nicht `approved` oder `rejected`
- **Ablehnen-Button**: Sichtbar bei Four-Eyes-Evidence die noch nicht abgeschlossen ist

**ReviewModal** erlaubt:
- Confidence-Level aendern (E0-E4 Dropdown)
- Truth-Status aendern (Dropdown)
- Reviewer E-Mail angeben
- Four-Eyes-Warnung wenn noch ein weiterer Review noetig ist

**RejectModal** erlaubt:
- Ablehnungsgrund als Freitext
- Reviewer E-Mail angeben

Bei Four-Eyes Same-Person-Fehler (HTTP 400) wird eine Fehlermeldung angezeigt.

### Control Status-Transition Fehlerbehandlung

Die Controls-Seite zeigt jetzt detaillierte Fehler bei blockierten Status-Transitionen:

- **Optimistic Update mit Rollback**: UI aktualisiert sofort, rollt bei Fehler zurueck
- **TransitionErrorBanner**: Zeigt Violations-Liste bei HTTP 409 Conflict
  - z.B. "Transition to 'pass' requires at least 1 evidence with confidence >= E2"
- **Link zur Evidence-Seite**: "Evidence hinzufuegen" direkt im Fehler-Banner

### Evidence Audit-Trail Anzeige

Neuer "Historie"-Button auf jeder Evidence-Card zeigt den vollstaendigen Audit-Trail:

- Timeline mit Zeitstempel, Aktion und Akteur
- Details zu Feldaenderungen (old_value → new_value)
- Lazy-Loading: Erst beim Aufklappen wird `GET /audit-trail` abgerufen

### Evidence Confidence-Filter

Neue Filter-Pills auf der Evidence-Seite:

```
[Alle] [Gueltig] [Abgelaufen] [Ausstehend] | [E0] [E1] [E2] [E3] [E4]
```

Farbcodierung: E0=rot, E1=gelb, E2=blau, E3=gruen, E4=emerald (passend zu den Badges)

### Evidence Confidence-Verteilung (Dashboard)

Neuer Endpoint und Dashboard-Bereich:

**Endpoint:** `GET /dashboard/evidence-distribution`

```json
{
  "by_confidence": {"E0": 2, "E1": 5, "E2": 3, "E3": 8, "E4": 1},
  "four_eyes_pending": 3,
  "total": 19
}
```

**Compliance Hub** zeigt:
- Horizontal gestapelter Balken der Confidence-Verteilung (E0 rot → E4 emerald)
- Multi-Score Dimensionen als Fortschrittsbalken (5 Dimensionen + Audit-Readiness)
- Four-Eyes-Warteschlange (Anzahl pending)
- Hard-Blocks-Liste oder "Keine Hard Blocks" Status

### Assertions-Seite

Neue Seite unter `/sdk/assertions` mit 3 Tabs:

| Tab | Inhalt |
|-----|--------|
| **Uebersicht** | Summary-Stats (Assertions, Facts, Rationale, Unverified) |
| **Assertion-Liste** | Filterbarer Tabelle (entity_type, assertion_type) mit AssertionCards |
| **Extraktion** | Textfeld + Button → `POST /assertions/extract` |

**AssertionCard** zeigt:
- Normative-Tier als farbiger Badge (Pflicht=rot, Empfehlung=gelb, Kann=blau)
- Typ-Badge (Assertion/Fact/Rationale)
- "Als Fakt pruefen"-Button → `POST /assertions/{id}/verify`

### Phase 3: Neue API-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| GET | `/dashboard/evidence-distribution` | Evidence-Verteilung nach Confidence + Four-Eyes-Status |

---

## Sicherheitsarchitektur im Detail

### Warum E0-E4 und nicht einfach "valide/invalide"?

Ein binaeres System ("valide" vs. "invalide") haette ein fundamentales Problem:
Wo zieht man die Grenze? Ein manuell hochgeladenes PDF ist "besser" als ein
LLM-Entwurf, aber "schlechter" als ein automatischer SAST-Report.

Die 5-stufige Skala erlaubt:

1. **Graduelle Verbesserung**: Ein Kunde kann mit E1-Evidence starten und
   schrittweise auf E3/E4 aufruesten
2. **Risiko-basierte Entscheidungen**: Ein Auditor sieht sofort, welche
   Controls nur auf schwacher Evidence basieren
3. **Automatische Schwellwerte**: Das System blockiert "pass" unterhalb E2,
   aber zeigt auch E1-Evidence (mit Warnung)

```mermaid
graph LR
    E0["E0<br/>Generated<br/>❌ Kein Nachweis"]
    E1["E1<br/>Uploaded<br/>⚠️ Ungeprüft"]
    E2["E2<br/>Reviewed<br/>✓ Intern geprüft"]
    E3["E3<br/>Observed<br/>✓✓ System-beobachtet"]
    E4["E4<br/>Auditor<br/>✓✓✓ Extern validiert"]

    E0 --> E1 --> E2 --> E3 --> E4

    style E0 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626
    style E1 fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style E2 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    style E3 fill:#d1fae5,stroke:#059669
    style E4 fill:#d1fae5,stroke:#047857
```

### Confidence-Gewichtung im Score

| Level | Gewicht | Bedeutung |
|---|---|---|
| E0 | 0.00 | Zaehlt nicht als Evidence |
| E1 | 0.25 | Minimal — ungepruefte Uploads |
| E2 | 0.50 | Schwelle fuer "pass"-Status |
| E3 | 0.75 | Stark — system-verifiziert |
| E4 | 1.00 | Perfekt — extern validiert |

### Warum Four-Eyes nur fuer GOV und PRIV?

Das Four-Eyes-Prinzip erhoert den Aufwand erheblich (jedes Evidence braucht
zwei verschiedene Reviewer). Deshalb wird es gezielt nur fuer Domains eingesetzt,
bei denen Manipulation besonders gefaehrlich ist:

| Domain | Four-Eyes | Begruendung |
|---|---|---|
| **GOV** (Governance) | Ja | Governance-Controls definieren das Compliance-Framework selbst. Wenn hier manipuliert wird, ist alles darunter wertlos. |
| **PRIV** (Datenschutz) | Ja | DSGVO-Nachweise sind rechtlich bindend. Falsche Nachweise koennen zu Bussgeldern fuehren. |
| SEC, AUTH, NET, ... | Nein | Technische Controls sind oft automatisch pruefbar (E3). Der Aufwand von Four-Eyes waere unverhältnismäßig. |

### Same-Person-Schutz

```python
# Der zweite Reviewer MUSS eine andere Person sein:
if review.reviewed_by == evidence.first_reviewer:
    raise HTTPException(
        status_code=400,
        detail="Four-Eyes: second reviewer must be different from first reviewer"
    )
```

Dies verhindert, dass eine einzelne Person ein Evidence "durchwinkt". Der Schutz
ist auf DB-Ebene durchgesetzt — nicht nur im Frontend.

---

## Hard Blocks — Audit-Sperren

Hard Blocks sind **absolute Sperren**, die eine Audit-Readiness verhindern.
Sie werden im Dashboard prominent rot angezeigt.

### Block 1: Controls auf "pass" ohne Evidence

```sql
-- Controls die "pass" oder "partial" sind, aber keine Evidence haben
SELECT control_id FROM compliance_controls
WHERE status IN ('pass', 'partial')
AND id NOT IN (SELECT control_id FROM compliance_evidence)
```

**Warum kritisch:** Ein Control auf "pass" ohne jeden Nachweis ist die Definition
von Compliance-Theater. Der Auditor wird sofort fragen: "Wo ist der Nachweis?"

### Block 2: Controls auf "pass" mit nur E0/E1-Evidence

```sql
-- Controls auf "pass" deren beste Evidence nur E0 oder E1 ist
SELECT c.control_id FROM compliance_controls c
JOIN compliance_evidence e ON e.control_id = c.id
WHERE c.status = 'pass'
GROUP BY c.control_id
HAVING MAX(CASE
    WHEN e.confidence_level = 'E4' THEN 4
    WHEN e.confidence_level = 'E3' THEN 3
    WHEN e.confidence_level = 'E2' THEN 2
    WHEN e.confidence_level = 'E1' THEN 1
    ELSE 0
END) < 2  -- Nur E0 oder E1
```

**Warum kritisch:** Ein LLM-generierter Text (E0) oder ein ungeprüeftes Upload (E1)
reicht nicht aus, um Compliance zu behaupten. Mindestens ein intern geprüeftes
Dokument (E2) ist erforderlich.

---

## Datenbank-Schema (Komplett)

### ENUM-Typen

```sql
CREATE TYPE evidence_confidence_level AS ENUM (
    'E0',   -- Generated / kein echter Nachweis
    'E1',   -- Hochgeladen, ungeprüeft
    'E2',   -- Intern geprüeft, Hash verifiziert
    'E3',   -- System-beobachtet (CI/CD, API mit Hash)
    'E4'    -- Extern validiert (Auditor)
);

CREATE TYPE evidence_truth_status AS ENUM (
    'generated',            -- LLM/System-generiert
    'uploaded',             -- Manuell hochgeladen
    'observed',             -- Automatisch beobachtet
    'validated_internal',   -- Intern geprüeft + bestätigt
    'rejected',             -- Abgelehnt
    'provided_to_auditor',  -- An Auditor üebergeben
    'accepted_by_auditor'   -- Auditor hat akzeptiert
);
```

### compliance_evidence — Erweiterte Spalten

| Spalte | Typ | Default | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| confidence_level | ENUM | E1 | Vertrauensstufe (E0-E4) |
| truth_status | ENUM | uploaded | Wahrheitsstatus |
| generation_mode | VARCHAR(100) | NULL | 'draft_assistance', 'auto_generation' |
| may_be_used_as_evidence | BOOLEAN | TRUE | FALSE fuer LLM-Output |
| reviewed_by | VARCHAR(200) | NULL | Reviewer E-Mail |
| reviewed_at | TIMESTAMPTZ | NULL | Zeitpunkt des Reviews |
| approval_status | VARCHAR(30) | 'none' | Four-Eyes Status |
| first_reviewer | VARCHAR(200) | NULL | Erster Reviewer |
| first_reviewed_at | TIMESTAMPTZ | NULL | Zeitpunkt erster Review |
| second_reviewer | VARCHAR(200) | NULL | Zweiter Reviewer (muss anders sein!) |
| second_reviewed_at | TIMESTAMPTZ | NULL | Zeitpunkt zweiter Review |
| requires_four_eyes | BOOLEAN | FALSE | Ob Four-Eyes-Pflicht besteht |

### compliance_llm_generation_audit

Jeder LLM-generierte Inhalt wird in dieser Tabelle protokolliert:

| Spalte | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| id | VARCHAR(36) | PK |
| tenant_id | VARCHAR(36) | Mandant |
| entity_type | VARCHAR(50) | 'evidence', 'control', 'document' |
| entity_id | VARCHAR(36) | FK zur generierten Entitaet |
| generation_mode | VARCHAR(100) | 'draft_assistance', 'auto_generation' |
| truth_status | ENUM | Default: 'generated' |
| may_be_used_as_evidence | BOOLEAN | Default: FALSE |
| llm_model | VARCHAR(100) | z.B. 'qwen3:30b-a3b' |
| llm_provider | VARCHAR(50) | 'ollama', 'anthropic' |
| prompt_hash | VARCHAR(64) | SHA-256 des Prompts |
| input_summary | TEXT | Zusammenfassung des Inputs |
| output_summary | TEXT | Zusammenfassung des Outputs |

### compliance_assertions

Die Assertion Engine trennt Behauptungen von Fakten:

| Spalte | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| id | VARCHAR(36) | PK |
| tenant_id | VARCHAR(36) | Mandant |
| entity_type | VARCHAR(50) | 'control', 'evidence', 'document', 'obligation' |
| entity_id | VARCHAR(36) | FK zur Entitaet |
| sentence_text | TEXT | Originalsatz |
| sentence_index | INTEGER | Position im Text |
| assertion_type | VARCHAR(20) | 'assertion', 'fact', 'rationale' |
| evidence_ids | JSONB | Verlinkte Evidence-IDs |
| confidence | FLOAT | 0.0-1.0 Konfidenz |
| normative_tier | VARCHAR(20) | 'pflicht', 'empfehlung', 'kann' |
| verified_by | VARCHAR(200) | Verifizierer |
| verified_at | TIMESTAMPTZ | Zeitpunkt der Verifikation |

---

## Vollstaendige API-Referenz

### Evidence-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung | Auth |
|---|---|---|---|
| GET | `/evidence` | Evidence auflisten (mit Filtern) | Tenant |
| POST | `/evidence` | Neues Evidence erstellen | Tenant |
| DELETE | `/evidence/{id}` | Evidence loeschen | Tenant |
| POST | `/evidence/upload` | Evidence-Datei hochladen | Tenant |
| POST | `/evidence/collect` | CI/CD Evidence sammeln (automatisch) | API-Key |
| GET | `/evidence/ci-status` | CI/CD Evidence Statusuebersicht | Tenant |
| **PATCH** | **`/evidence/{id}/review`** | **Evidence reviewen (Four-Eyes)** | Tenant |
| **PATCH** | **`/evidence/{id}/reject`** | **Evidence ablehnen** | Tenant |

### Audit-Trail-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---|---|---|
| GET | `/audit-trail` | Audit-Trail abfragen (entity_type, entity_id, action) |

### Assertion-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---|---|---|
| POST | `/assertions` | Assertion manuell erstellen |
| GET | `/assertions` | Assertions auflisten |
| GET | `/assertions/{id}` | Assertion Detail |
| PUT | `/assertions/{id}` | Assertion aktualisieren |
| POST | `/assertions/{id}/verify` | Als Fakt markieren |
| POST | `/assertions/extract` | Automatische Extraktion aus Freitext |
| GET | `/assertions/summary` | Stats (total, facts, rationale, unverified) |

### LLM-Audit-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---|---|---|
| POST | `/llm-audit` | LLM-Generierungs-Audit erstellen |
| GET | `/llm-audit` | LLM-Audit-Eintraege auflisten |

### Dashboard-Endpoints

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---|---|---|
| GET | `/dashboard/evidence-distribution` | Confidence-Verteilung + Four-Eyes-Status |

---

## Haeufige Fragen

### Kann ich E0-Evidence loeschen?

Ja, aber es bleibt ein Eintrag in `compliance_llm_generation_audit`. Das stellt sicher,
dass die Generierung nachvollziehbar ist, auch wenn der LLM-Output geloescht wurde.

### Was passiert, wenn der erste Reviewer nicht verfuegbar ist?

Das Four-Eyes-System hat keinen Timeout. Der erste Review bleibt als `first_approved`
gespeichert, bis ein zweiter Reviewer die Evidence prueft. Das ist bewusst so —
Compliance-Nachweise sollten nicht durch Zeitdruck kompromittiert werden.

### Kann ein Admin das Four-Eyes-Prinzip umgehen?

Nein. Der Same-Person-Check ist auf Backend-Ebene implementiert (HTTP 400 bei
gleichem Reviewer). Es gibt keine Admin-Bypass-Option. Dies ist ein bewusstes
Design-Prinzip: Wenn selbst der Admin das System umgehen koennte, waere die
gesamte Integritaet gefaehrdet.

### Wie funktioniert die Assertion-Extraktion?

Der Endpoint `POST /assertions/extract` nimmt einen Freitext und:

1. **Satz-Splitting**: Teilt den Text an `.!?` gefolgt von Grossbuchstaben
2. **Klassifikation**: Prueft jeden Satz auf normative Signal-Woerter
3. **Normative Tiers**: "muss/shall/must" → pflicht, "soll/should" → empfehlung, "kann/may" → kann
4. **Evidence-Keywords**: Woerter wie "liegt vor", "wurde geprueft" → als tentative Fakten markiert
5. **Ergebnis**: Liste von Assertions mit Typ und Normative-Tier

### Was ist der Unterschied zwischen Truth-Status und Confidence?

- **Confidence** (E0-E4) sagt: Wie vertrauenswuerdig ist die **Quelle**?
  (LLM < Upload < Review < CI/CD < Auditor)
- **Truth-Status** sagt: In welchem **Lifecycle-Zustand** ist der Nachweis?
  (generated → uploaded → validated → accepted_by_auditor)

Ein E3-Evidence (CI/CD) kann Truth-Status "observed" haben und ist damit sofort
verwendbar. Ein E1-Evidence (Upload) muss erst "validated_internal" werden.