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f2fdf9589703cf3adf4173643c6f841783335503
clownfischserver/DSGVO.md
T
root f2fdf95897 v0.5.0: Add RBAC auth, LLM router, audit logging, output sanitization 
- New: auth.py – Role-based access (operator/approver/viewer)
- New: llm_router.py – Configurable primary/fallback provider chain
- New: audit_log.py + audit_query.py – DSGVO-compliant audit trail
- New: sanitize_output() – masks secrets in bot responses
- Updated: bot.py – Integrated auth guards, router, audit logging
- Updated: ollama_client.py – Router-compatible interface
- Updated: CLOWNFISCHSERVER.md – Documentation updated
- Updated: README.md – Documentation updated
2026-06-26 20:41:35 +02:00

6.3 KiB
Raw Blame History

DSGVO-Konformität – Clownfischserver v0.5.0

Dieser Stand bezieht sich auf v0.5.0. Frühere Versionen erfüllen nicht den vollen Funktionsumfang. v0.6.0 erweitert um Transport-Verschlüsselung und Backup-Konzept.

Clownfischserver ist als Gateway für lokal gehostete LLMs in Unternehmens­umgebungen positioniert. Datenschutz ist kein Add-on, sondern strukturelle Voraussetzung.

Verantwortlich für die DSGVO-konforme Konfiguration im konkreten Einsatz bleibt der Betreiber. Dieses Dokument beschreibt, welche technischen Maßnahmen die Software dafür bereitstellt.

Art. 5 DSGVO – Grundsätze der Verarbeitung

Art. 5 (1) (a) – Rechtmäßigkeit, Verarbeitung nach Treu und Glauben, Transparenz

Jeder privilegierte Vorgang wird im Audit-Trail (audit.jsonl) protokolliert:

  • Wer hat was wann ausgeführt? (/shell, /code, /run, /ja, /ssh, /snapshot, /rollback)
  • Welches LLM-Modell hat eine Antwort generiert? (Audit-Event llm.route)
  • Welche Zugriffe wurden abgelehnt? (result: denied)

Operatoren können den Trail jederzeit via /logs einsehen (bot/audit_query.py, cmd_logs in bot/bot.py).

Art. 5 (1) (b) – Zweckbindung

/shell und /code benötigen eine explizite Bestätigung durch einen Approver (/ja). Dieser Approval-Flow ist nicht umgehbar: jeder Befehl wird vor der Ausführung als Vorschlag im Chat dargestellt, der ausführende Approver hinterlässt seinerseits einen Audit-Eintrag (shell.approval).

Art. 5 (1) (c) – Datenminimierung

  • Audit-Einträge enthalten nur die numerische Telegram User-ID – keine Klarnamen, keine Telegram-Usernames, keine E-Mail-Adressen.
  • Befehlstexte werden auf AUDIT_MAX_DETAIL_LEN Zeichen (Default 2000) gekürzt. Konfigurierbar via .env.
  • Es findet keine Telemetrie nach außen statt. Sämtliche LLM-Calls können konfigurationsabhängig vollständig on-prem gehalten werden (LLM_PRIMARY_PROVIDER=ollama, LLM_FALLBACK_PROVIDER=none).

Art. 5 (1) (d) – Richtigkeit

Audit-Einträge enthalten Eingaben (description, command) und Ergebnis (returncode, ggf. stderr). Falschmeldungen lassen sich gegen den realen Server­zustand verifizieren.

Art. 5 (1) (e) – Speicherbegrenzung

audit_log.prune_old_logs() läuft beim Bot-Start und entfernt Einträge, die älter als AUDIT_RETENTION_DAYS (Default 90 Tage) sind.

  • AUDIT_RETENTION_DAYS=0 deaktiviert das Pruning bewusst (z. B. für forensische Anforderungen mit längerer Aufbewahrungspflicht).
  • Das Pruning nutzt einen atomic-rename, sodass auch ein Crash während des Bereinigungslaufs keine Audit-Lücken erzeugt.

Art. 5 (1) (f) – Integrität und Vertraulichkeit

  • Audit-Datei wird nach jedem Append auf 0600 gesetzt (nur Eigentümer lesbar/schreibbar). Auf Windows-Filesystemen ohne POSIX-Permissions wird der Schreibvorgang nicht blockiert, sondern lediglich geloggt – Produktion läuft per install.sh auf Linux.
  • Sämtliche LLM-Kommunikation kann ausschließlich lokal stattfinden (Ollama via 127.0.0.1:11434). OpenRouter-Fallback ist opt-in.

Art. 32 DSGVO – Sicherheit der Verarbeitung

Art. 32 (1) (a) – Pseudonymisierung

Audit-Einträge speichern numerische User-IDs, keine Namen oder Handles. Die Zuordnung User-ID → Person verbleibt beim Betreiber, außerhalb der Software.

Art. 32 (1) (a) – Verschlüsselung

  • In v0.5.0 nicht enthalten: Die Audit-Datei liegt unverschlüsselt im Filesystem. Schutz erfolgt ausschließlich über Dateisystem-Permissions (0600, MGMT_USER).
  • Plan für v0.6.0: HTTPS-only Webhook-Endpoint (Telegram-Bot ist derzeit Long-Polling), at-rest-Encryption der Audit-Datei.

Art. 32 (1) (b) – Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit

  • Rollenbasierter Zugriff (bot/auth.py):
    • operator – darf Befehle vorschlagen, ausführen, Code generieren, SSH-Firewall steuern, Snapshots verwalten, Rollback fahren.
    • approver – darf vorgeschlagene Befehle bestätigen (/ja).
    • viewer – darf Status und Snapshots einsehen, im Chat lesen.
    • Inheritance: operator ⊃ approver ⊃ viewer.
  • Jeder Endpunkt im Bot prüft die Rolle explizit; ein nicht autorisierter Zugriff wird abgelehnt und als result: denied im Audit protokolliert.
  • Verfügbarkeit: Bot läuft als systemd-Service (clownfisch); Boot-Notify- Service informiert beim Neustart.

Art. 32 (1) (c) – Wiederherstellbarkeit

bot/snapshot.py erstellt automatisch Snapshots vor potenziell zerstörerischen Operationen (/code, ZIP-Upload, schreibende /shell-Befehle). /rollback stellt einen Snapshot wieder her – ebenfalls per Operator-Rolle abgesichert.

Art. 32 (1) (d) – Verfahren zur Überprüfung

Tests unter tests/:

  • test_auth.py – Rollenmodell + Backwards-Compat
  • test_audit_log.py – Schreibverhalten, Pruning, Datenminimierung
  • test_audit_query.py – Filterlogik, Format
  • test_llm_router.py – Routing-Verhalten, Audit-Hooks

tests/_smoke.py, tests/_smoke_router.py, tests/_smoke_query.py sind standalone-Skripte für Einsatz ohne pytest.

Was Clownfischserver nicht automatisch erledigt

Diese Punkte verbleiben beim Betreiber:

  • Auftragsverarbeitungs-Vertrag mit OpenRouter (falls Fallback aktiviert). OpenRouter-Server stehen außerhalb der EU – aktiviere den Fallback nicht für Daten mit Personenbezug.
  • Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (Art. 30 DSGVO).
  • Datenschutz-Folgenabschätzung bei großvolumiger Personendaten­verarbeitung durch das gehostete LLM.
  • Backup-Strategie für die Audit-Datei (in v0.6.0 geplant).
  • Schulung der Operatoren im Umgang mit dem /shell-Approval-Flow.

Kurz: Welche .env-Variablen sind DSGVO-relevant?

Variable Effekt
CLOWNFISCH_OPERATORS / _APPROVERS / _VIEWERS Rollenzuweisung, Art. 32 (1) (b)
AUDIT_LOG_PATH Pfad zur Audit-Datei (sollte auf verschlüsseltem Volume liegen)
AUDIT_RETENTION_DAYS Speicherbegrenzung, Art. 5 (1) (e)
AUDIT_MAX_DETAIL_LEN Datenminimierung, Art. 5 (1) (c)
LLM_PRIMARY_PROVIDER=ollama On-prem-LLM, keine Cloud-Übertragung
LLM_FALLBACK_PROVIDER=none Cloud-Fallback explizit deaktivieren
OPENROUTER_API_KEY nur setzen wenn AV-Vertrag mit OpenRouter besteht

Stand: Juni 2026 · v0.5.0 · Mehlzoerwer-Claude

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