CRM Bot
4.8 KiB
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06b – Input-Validation-Audit (Security & Data-Engineering)
Projekt: CRM System v1.0
Datum: 2026-06-04
Auditor: Security Data Engineer (Phase 6)
Repository: Leopoldadmin/crm-system, Branch main
Scope: Pydantic-Schemas, SQL-Injection-Prävention, XSS-Schutz, File-Upload-Security
Findings
| ID | Severity | Kategorie | Beschreibung | Empfehlung |
|---|---|---|---|---|
| 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). |
| 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. |
| 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). |
| 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. |
| 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. |
| IN-06 | PASS | eval/exec | Keine eval- oder exec()-Aufrufe im gesamten Python-Code gefunden. |
Erwartet für Secure-Codebase. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
Summary: PASS ✅
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).
Offene Punkte: Rate-Limiting und File-Upload-Security sind für v1 nicht relevant (siehe Architecture-Decisions), Password-Komplexität ist minimal (nur Länge ≥ 8).
Empfehlungen für Phase 7 (Quality-Reviewer)
- Pydantic-Schema-Coverage prüfen – Sicherstellen, dass ALLE 51 API-Endpoints ein dediziertes Request-Schema haben und keine
dict-Payloads verarbeiten. - Password-Komplexität evaluieren – Sollte v1 bereits
regex-Validierung für Groß/Klein/Zahl erzwingen? Entscheidung in Requirements dokumentieren. - Rate-Limiting-Readiness – Prüfen, ob der Code bereits auf Middleware-basiertes Rate-Limiting vorbereitet ist (z.B. via
slowapiinpyproject.toml). - File-Upload-Design für v1.1 – Validierungs-Patterns für Binary-Uploads (MIME-Check, Size-Limit, Virenscan-Integration) im Vorfeld designen.