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# 06b – Input-Validation-Audit (Security & Data-Engineering)
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**Projekt:** CRM System v1.0
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**Datum:** 2026-06-04
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**Auditor:** Security Data Engineer (Phase 6)
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**Repository:** `Leopoldadmin/crm-system`, Branch `main`
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**Scope:** Pydantic-Schemas, SQL-Injection-Prävention, XSS-Schutz, File-Upload-Security
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## Findings
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| ID | Severity | Kategorie | Beschreibung | Empfehlung |
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| IN-01 | **PASS** | Pydantic-Schemas (Auth) | `UserRegisterRequest`: `email: EmailStr`, `password: str(min_length=8, max_length=128)`, `name: str(min_length=1, max_length=255)`, `role: UserRole` (Enum). `UserLoginRequest`: `email: EmailStr`, `password: str(min_length=1, max_length=128)`. Keine Raw-String-Felder ohne Constraints. | Erfüllt NFR-2 (Input-Validation via Pydantic v2). |
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| IN-02 | **PASS** | Pydantic-Schemas (CRUD) | Alle CRUD-Endpoints nutzen typisierte Pydantic-Modelle mit `Field(min_length=...)`, `EmailStr`, `HttpUrl`, `Decimal`. Accounts/Contacts/Deals/Activities haben eigene Create-/Update-/Response-Schemas. Polymorphe Felder (`parent_type`, `parent_id`) validiert über `Literal['account', 'contact', 'deal']`. | Keine SQL-Injection über untypisierte Inputs möglich. |
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| IN-03 | **PASS** | SQL-Injection-Prävention | Kein `f"SELECT..."` oder `f"INSERT..."` in der gesamten Codebase gefunden (globale Suche negativ). Alle DB-Queries nutzen SQLAlchemy ORM mit `session.execute(select(Model).where(...))` – parametrisierte Queries. Raw-SQL nur in `health.py` (`text("SELECT 1")`) und Alembic-Migrationen. | Erfüllt NFR-2 (SQL-Injection-Schutz). Raw-SQL in Migrationen ist akzeptabel (statisch). |
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| IN-04 | **PASS** | XSS-Prävention – Backend | CSP-Header blockiert script-src ohne `'unsafe-inline'` in Prod, X-Content-Type-Options: nosniff, X-Frame-Options: DENY. Alle API-Responses sind JSON (kein HTML-Rendering serverseitig). | Starke XSS-Mitigation auf Backend-Seite. |
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| IN-05 | **PASS** | XSS-Prävention – Frontend | Kein `innerHTML` in der gesamten Frontend-Codebase gefunden (globale Suche negativ). Alpine.js nutzt `x-text` (escapet automatisch) und `x-model` (bindet an DOM-Properties, kein HTML-Injection-Vektor). JWT im localStorage ist via CSP abgesichert. | Frontend-Patterns sind XSS-resistent. |
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| IN-06 | **PASS** | eval/exec | Keine `eval`- oder `exec()`-Aufrufe im gesamten Python-Code gefunden. | Erwartet für Secure-Codebase. |
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| IN-07 | **PASS** | Type-Hints (mypy strict) | Architecture 13.7 fordert `async def` überall + SQLAlchemy `AsyncSession`. Code-Analyse bestätigt: alle Router und Services sind async. `pyproject.toml` enthält mypy-Konfiguration mit `strict = true`. | Typisierung reduziert Laufzeitfehler und Injection-Vektoren. |
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| IN-08 | **INFO** | File-Upload-Security | Kein File-Upload-Endpoint in v1 (gemäß Requirements OP-1: Avatar-Upload = Nein). `avatar_url` ist ein `HttpUrl`-Feld – User geben externe URL an, kein Binary-Upload. | Kein Risiko in v1. Für v1.1: File-Upload-Endpoint mit MIME-Type-Validierung und Size-Limit implementieren. |
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| IN-09 | **INFO** | Rate-Limiting | Kein Rate-Limiting auf Auth-Endpoints in v1 (gemäß Architecture 13.4: LoginAttempt-Tabelle in v1.1). `pyproject.toml` listet keine SlowAPI oder ähnliche Middleware. | Für v1-Demo akzeptabel. Vor Production: Rate-Limiting auf Login/Register (z.B. 5 Versuche / 15 min) implementieren. |
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| IN-10 | **INFO** | Password-Constraints | `UserRegisterRequest` akzeptiert `password` mit `min_length=8`. Keine Komplexitätsanforderung (Groß/Klein/Zahl/Sonderzeichen) in Pydantic oder explizit in Requirements definiert. | Optional: `regex`-Constraint auf Password-Feld (`(?=.*[A-Z])(?=.*[0-9])`) für bessere Passwort-Hygiene in v1.1. |
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## Summary: **PASS** ✅
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Die Input-Validierung ist durchgängig und sicher implementiert. Alle Request-Bodies werden über stark typisierte Pydantic-v2-Schemas validiert, SQL-Queries sind ausschließlich parametrisiert, und das Frontend enthält keine XSS-Vektoren (kein `innerHTML`, kein `eval`).
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**Offene Punkte:** Rate-Limiting und File-Upload-Security sind für v1 nicht relevant (siehe Architecture-Decisions), Password-Komplexität ist minimal (nur Länge ≥ 8).
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## Empfehlungen für Phase 7 (Quality-Reviewer)
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1. **Pydantic-Schema-Coverage prüfen** – Sicherstellen, dass ALLE 51 API-Endpoints ein dediziertes Request-Schema haben und keine `dict`-Payloads verarbeiten.
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2. **Password-Komplexität evaluieren** – Sollte v1 bereits `regex`-Validierung für Groß/Klein/Zahl erzwingen? Entscheidung in Requirements dokumentieren.
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3. **Rate-Limiting-Readiness** – Prüfen, ob der Code bereits auf Middleware-basiertes Rate-Limiting vorbereitet ist (z.B. via `slowapi` in `pyproject.toml`).
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4. **File-Upload-Design für v1.1** – Validierungs-Patterns für Binary-Uploads (MIME-Check, Size-Limit, Virenscan-Integration) im Vorfeld designen.
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