integrity_scanner_fuer_stat.../BEDIENUNGSANLEITUNG.md

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# Bedienungsanleitung — Website Integrity Scanner
Überwachungswerkzeug für statische Websites gegen SEO-Spam und unbefugte Manipulationen.
Der Scanner läuft lokal im Verantwortungsbereich des Betreibers.
---
## Für Einsteiger in 3 Schritten
Sie brauchen kein IT-Wissen. Das Programm zeigt eine **Ampel** und erklärt alles in
einfachen Worten.
**Schritt 1 — Ersten Scan durchführen** (Scanner legt das Zielverzeichnis automatisch an):
```
python -m scanner https://ihre-website.de init
```
**Schritt 2 — Erststand speichern** (einmalig, wenn die Website in Ordnung ist):
```
python -m scanner https://ihre-website.de approve --all --note "Erststand geprüft"
```
**Schritt 3 — täglich prüfen** (am besten automatisch per Cron, siehe Abschnitt 10):
```
python -m scanner https://ihre-website.de scan
```
**Bei 🟡 oder 🔴 nachschauen:**
```
python -m scanner https://ihre-website.de report
```
Was die Ampel bedeutet:
| Ampel | Bedeutung | Was tun? |
|---|---|---|
| 🟢 | Alles in Ordnung | Nichts. |
| 🟡 | Bitte nachschauen | Bericht lesen; wenn die Änderung gewollt war, mit `approve --all` bestätigen. |
| 🔴 | Achtung | Website ansehen und die Person/Firma informieren, die Ihre Website betreut. |
> **Wichtig:** Die selteneren Prüfungen (Tarnung, externe Links, Dateien) laufen
> **automatisch einmal pro Woche** beim täglichen `scan` mit. Sie müssen dafür **nichts**
> extra einrichten — ein einziger täglicher Aufruf genügt für alles.
>
> Beim ersten `approve --all` wird zusätzlich die **Datei-Überwachung** automatisch
> eingerichtet (Bilder, Skripte, Stylesheets). Auch dafür ist kein weiterer Schritt nötig.
Alles Weitere in dieser Anleitung richtet sich an **Fortgeschrittene** und an
**Ihren Dienstleister**.
---
## Inhaltsverzeichnis
1. [Grundprinzip](#1-grundprinzip)
2. [Voraussetzungen und Installation](#2-voraussetzungen-und-installation)
3. [Erstinbetriebnahme](#3-erstinbetriebnahme)
4. [Täglicher Betrieb](#4-täglicher-betrieb)
5. [Befehle im Überblick](#5-befehle-im-überblick)
6. [Ergebnis-Level und Exit-Codes](#6-ergebnis-level-und-exit-codes)
7. [Berichte lesen](#7-berichte-lesen)
8. [Änderungen freigeben (approve)](#8-änderungen-freigeben-approve)
9. [Vorgehen bei einem Alarm](#9-vorgehen-bei-einem-alarm)
10. [Automatisierung per Cron-Job](#10-automatisierung-per-cron-job)
11. [E-Mail-Benachrichtigung einrichten](#11-e-mail-benachrichtigung-einrichten)
12. [Konfigurationsreferenz](#12-konfigurationsreferenz)
13. [Externe Domains verwalten](#13-externe-domains-verwalten)
14. [Rausch-Unterdrückung konfigurieren](#14-rausch-unterdrückung-konfigurieren)
15. [Was der Scanner erkennt](#15-was-der-scanner-erkennt)
16. [Verzeichnisstruktur](#16-verzeichnisstruktur)
17. [Cloaking-Erkennung](#17-cloaking-erkennung)
18. [Externe Links auf Erreichbarkeit prüfen](#18-externe-links-auf-erreichbarkeit-prüfen)
19. [Binärdateien und Assets prüfen](#19-binärdateien-und-assets-prüfen)
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
20. [KI-gestützte Inhaltsanalyse](#20-ki-gestützte-inhaltsanalyse)
---
## 1. Grundprinzip
Der Scanner arbeitet nach dem **Baseline-Diff-Prinzip**:
```
Initiale Sichtprüfung → Baseline festlegen
Täglicher Scan
Aktueller Zustand ──vergleiche── genehmigte Baseline
Abweichungen → Score → GREEN / YELLOW / RED
```
- Die **Baseline** ist ein einmal manuell geprüfter und freigegebener Referenzzustand.
Sie wird **niemals automatisch** aktualisiert.
- Jede Abweichung erhält Punkte. Der Gesamt-Score entscheidet über das Alarm-Level.
- Legitime Änderungen (z.B. neuer Artikel) müssen explizit per `approve` freigegeben werden.
---
## 2. Voraussetzungen und Installation
```bash
# Python 3.10 oder neuer erforderlich
python3 --version
# Virtuelle Umgebung anlegen und aktivieren
cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt
```
Alle Befehle müssen aus dem Projektverzeichnis ausgeführt werden. Alternativ steht das
Wrapper-Script `scanner.sh` zur Verfügung, das automatisch ins Projektverzeichnis wechselt:
```bash
./scanner.sh https://ihre-website.de scan
# oder nach Ablage in ~/bin/:
scanner https://ihre-website.de scan
```
---
## 3. Erstinbetriebnahme
Die URL-Syntax legt das Zielverzeichnis beim ersten Aufruf **automatisch** an —
kein manuelles Anlegen von Verzeichnissen oder Konfigurieren von Pfaden nötig.
### Schritt 1: Ersten Crawl durchführen
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de init
```
Der Scanner legt beim ersten Aufruf automatisch `ihre-website.de/` mit einer
angepassten `config.yaml` an und beginnt sofort mit dem Crawl.
Die Ausgabe zeigt:
- alle gefundenen internen URLs
- alle externen Domains (mit Hinweis, ob in der Whitelist)
- potenzielle Auffälligkeiten (Hidden Content, Meta-Refresh, verdächtige Scripts)
- Crawl-Fehler (Seiten, die nicht erreichbar waren)
Außerdem erscheint ein Hinweis, welche Zeilen in `.gitignore` noch einzutragen sind.
### Schritt 2: Ausgabe manuell prüfen
Wichtig vor dem nächsten Schritt:
- Alle externen Domains prüfen. Legitime Domains in `ihre-website.de/config/allowed_external.yaml`
eintragen (siehe [Abschnitt 13](#13-externe-domains-verwalten)).
- Auffälligkeiten im Browser nachschauen.
### Schritt 3: Baseline freigeben
Nur wenn alles sauber ist:
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de approve --all --note "Initiale Baseline, geprüft am $(date +%Y-%m-%d)"
```
Ab jetzt ist der tägliche Betrieb möglich.
---
## 4. Täglicher Betrieb
### Manueller Scan
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de scan
```
Ergebnis erscheint direkt im Terminal. Der vollständige Report liegt in `ihre-website.de/reports/`.
### Automatischer Scan (Cron)
```bash
crontab -e
```
Je eine Zeile pro überwachter Website einfügen (mit leichtem Zeitversatz):
```cron
# bredelar.info — täglich 03:00 Uhr
0 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config bredelar.info/config.yaml scan >> bredelar.info/logs/cron.log 2>&1
# jamulix.de — täglich 03:15 Uhr
15 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config jamulix.de/config.yaml scan >> jamulix.de/logs/cron.log 2>&1
# www.bergbauspuren-bredelar.de — täglich 03:30 Uhr
30 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config www.bergbauspuren-bredelar.de/config.yaml scan >> www.bergbauspuren-bredelar.de/logs/cron.log 2>&1
```
Danach prüfen: `crontab -l`
Der Exit-Code (0/1/2) ist für Cron-basierte Alarmierung nutzbar (z.B. mit `cronitor` oder
systemd-Timern mit `OnFailure=`).
---
## 5. Befehle im Überblick
Alle Befehle werden mit `python -m scanner <befehl>` aufgerufen.
Globale Optionen: `--config path/to/config.yaml`, `--verbose` (`-v`).
| Befehl | Zweck |
|---|---|
| `init` | Erstcrawl, Ausgabe aller Funde, noch kein Baseline-Update |
| `crawl` | Crawlt die Website, speichert Snapshot (kein Vergleich) |
| `check` | Vergleicht letzten Snapshot mit Baseline, erstellt Report |
| `scan` | `crawl` + `check` in einem Schritt (für den Cron-Betrieb) |
| `approve --all` | Alle neuen Snapshot-URLs in die Baseline übernehmen |
| `approve --url URL` | Einzelne URL freigeben |
| `approve --rebuild` | Gesamte Baseline ersetzen (nach großem Redesign) |
| `report` | Letzten Report im Terminal anzeigen |
| `report --diff-only` | Nur Textdiffs geänderter Seiten — farbig, kompakt |
| `report --format json` | Letzten Report als JSON anzeigen |
| `status` | Baseline-Datum, letzter Scan, aktueller Risk-Level |
| `cloak-check` | Doppel-Crawl: Browser-UA vs. Googlebot (Cloaking-Erkennung) |
| `check-ext-links` | Externe Links auf Erreichbarkeit prüfen (4xx/5xx) |
| `check-assets` | Binärdateien (JS/CSS/Bilder) auf Inhaltsänderung prüfen |
| `approve-assets` | Aktuelle Asset-Hashes als neue Baseline setzen |
| `test-alert` | Test-E-Mail senden ohne echten Scan — prüft SMTP-Konfiguration |
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
| `ai-dismiss --all` | KI-Funde als geprüft/akzeptiert quittieren (Fehlalarm) |
### Beispiele
```bash
# Einzelne Seite freigeben (z.B. nach Impressums-Update)
python -m scanner approve --url https://bredelar.info/impressum/ --note "Impressum aktualisiert Juni 2026"
# Alle Änderungen auf einmal freigeben (nur nach vollständiger Prüfung!)
python -m scanner approve --all --note "Redesign vom 2026-06-12 freigegeben"
# Baseline nach komplettem Umbau neu aufbauen
python -m scanner approve --rebuild --note "Komplettes Redesign v2, alle Seiten neu geprüft"
# Bestimmten Snapshot freigeben (statt den neuesten)
python -m scanner approve --all --snapshot data/snapshots/20260612_030000
# Aktuellen Stand prüfen
python -m scanner status
# Letzten Report anzeigen
python -m scanner report
```
---
## 6. Ergebnis-Level und Exit-Codes
| Level | Score | Exit-Code | Bedeutung |
|---|---|---|---|
| **GREEN** | 019 | `0` | Keine Auffälligkeiten |
| **YELLOW** | 2059 | `1` | Warnung — manuelle Prüfung empfohlen |
| **RED** | ≥ 60 | `2` | Alarm — sofortige Prüfung notwendig |
Die Schwellenwerte sind in `config.yaml` unter `thresholds` anpassbar.
---
## 7. Berichte lesen
Reports liegen in `reports/YYYYMMDD_HHMMSS/` als `report.md` und `report.json`.
```bash
# Neuesten Report im Terminal lesen
python -m scanner report
# Nur Diffs geänderter Seiten anzeigen (farbig, kompakt)
python -m scanner report --diff-only
# Direkt die Datei öffnen
ls reports/
cat reports/20260612_030000/report.md
```
`--diff-only` zeigt ausschließlich was sich verändert hat: Textdiffs farbig (`+` grün,
`-` rot, `@@` cyan), neue/fehlende URLs, Link-Änderungen, Hidden Content, Meta-Refresh.
Farben werden automatisch deaktiviert wenn die Ausgabe in eine Pipe oder Datei umgeleitet wird.
### Aufbau des Reports
| Abschnitt | Inhalt |
|---|---|
| **Zusammenfassung** | Kennzahlen auf einen Blick |
| **Risikobewertung** | Alle Gründe für den Score (was hat wie viele Punkte ausgelöst) |
| **Neue externe Domains** | Domains, die bisher nicht in der Baseline waren |
| **Neue interne URLs** | Seiten, die neu dazugekommen sind |
| **Fehlende URLs** | Seiten, die in der Baseline stehen, jetzt aber nicht mehr gefunden wurden |
| **Geänderte Seiten** | Detailansicht: Textänderungen, Link-Diffs, Meta-Änderungen |
| **Kaputte Links** | `[NEU]` = noch nicht in Baseline, `[bekannt]` = schon bekannt, wird nicht bewertet |
| **Unerwartetes JSON-LD** | Strukturierte Daten mit unbekanntem `@type` |
| **Verdächtige Dateinamen** | Links auf Dateien mit Webshell-typischen Namen |
| **Whitelist-Verstösse** | Externe Domains, die nicht in `allowed_external.yaml` stehen |
| **Fehlende Security-Header** | Informativ (kein Score) — nur auf HTTP-200-Seiten |
| **Crawl-Fehler** | URLs, die der Crawler nicht laden konnte |
| **Nächste Schritte** | Abhängig vom Level: konkrete Handlungsempfehlungen |
---
## 8. Änderungen freigeben (approve)
Wann `approve` nötig ist:
- Nach einer legitimen Inhaltsänderung (neuer Artikel, aktualisiertes Impressum, ...)
- Nach einem Redesign
- Nach Bereinigung eines echten Angriffs
### Einzelne URL freigeben
Wenn nur eine bestimmte Seite geändert wurde:
```bash
python -m scanner approve --url https://bredelar.info/veranstaltungen/ \
--note "Veranstaltungskalender aktualisiert"
```
### Alle Änderungen freigeben
Nach Prüfung aller markierten URLs:
```bash
python -m scanner approve --all --note "Monatliches Update geprüft und freigegeben"
```
**Achtung**: `--all` übernimmt alles aus dem letzten Snapshot. Nur anwenden, wenn jede
gemeldete Änderung manuell gesichtet wurde.
### Komplette Baseline neu aufbauen
Nach einem großen Redesign oder nach Bereinigung eines Angriffs:
```bash
python -m scanner approve --rebuild --note "Nach Angriff bereinigt, neues Redesign"
```
`--rebuild` ersetzt die gesamte bestehende Baseline durch den aktuellen Snapshot.
---
## 9. Vorgehen bei einem Alarm
### YELLOW — Warnung
1. Diffs sichten: `python -m scanner https://ihre-website.de report --diff-only`
2. Vollständigen Report lesen: `python -m scanner https://ihre-website.de report`
3. Markierte URLs im Browser aufrufen und Quelltext prüfen
4. Ist die Änderung legitim?
- Ja: `python -m scanner https://ihre-website.de approve --url <URL> --note "Grund"`
- Nein: Abschnitt [Angriff](#angriff) lesen
### RED — Alarm
Der Score ist ≥ 60. Typische Auslöser: neue externe Domain (50 Pkt.) + Hidden Content
(40 Pkt.), Webshell-Dateiname (60 Pkt.), Meta-Refresh (40 Pkt.).
#### Angriff
1. **Nicht sofort approve aufrufen** — das würde den kompromittierten Zustand als neue
Baseline festschreiben.
2. Diffs sichten: `python -m scanner https://ihre-website.de report --diff-only`
3. Report sichern: `cp -r ihre-website.de/reports/$(ls ihre-website.de/reports/ | tail -1) ~/alarm-$(date +%Y%m%d)/`
4. Website im Browser aufrufen und nach sichtbaren Fremdinhalten suchen.
5. Quelltext der betroffenen Seiten prüfen (insbesondere `display:none`-Bereiche).
6. Hoster kontaktieren, SSH-/FTP-Zugriffslogs prüfen.
7. Dateien mit Backup vergleichen (diff oder rsync --dry-run).
8. Nach vollständiger Bereinigung:
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de scan # muss GREEN ergeben
python -m scanner https://ihre-website.de approve --rebuild --note "Nach Angriff bereinigt $(date +%Y-%m-%d)"
```
---
## 10. Automatisierung per Cron-Job
### Cron-Einträge einrichten
```bash
crontab -e
```
Je eine Zeile pro überwachter Website einfügen — mit **Zeitversatz von mindestens 15 Minuten**
zwischen den einzelnen Scans. Ein Scan lädt alle Seiten einer Website herunter; laufen mehrere
Scans gleichzeitig, konkurrieren sie um Netzwerk und CPU und können sich gegenseitig verlangsamen
oder die überwachten Server unnötig belasten.
```cron
# bredelar.info — täglich 03:00 Uhr
0 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config bredelar.info/config.yaml scan >> bredelar.info/logs/cron.log 2>&1
# jamulix.de — täglich 03:15 Uhr
15 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config jamulix.de/config.yaml scan >> jamulix.de/logs/cron.log 2>&1
# www.bergbauspuren-bredelar.de — täglich 03:30 Uhr
30 3 * * * cd /home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten && python -m scanner --config www.bergbauspuren-bredelar.de/config.yaml scan >> www.bergbauspuren-bredelar.de/logs/cron.log 2>&1
```
Danach prüfen ob die Einträge gespeichert wurden:
```bash
crontab -l
```
**Neue Website hinzufügen:**
1. Ersten Scan starten — Verzeichnis und config.yaml werden automatisch angelegt:
```bash
python -m scanner https://neue-seite.de init
```
2. Externe Domains prüfen und in `neue-seite.de/config/allowed_external.yaml` eintragen
3. Baseline freigeben: `python -m scanner https://neue-seite.de approve --all --note "Erststand geprüft"`
4. Weiteren Cron-Eintrag ergänzen — mit 15 Minuten Abstand zum vorherigen (z.B. 03:45 Uhr)
5. `neue-seite.de/` in `.gitignore` eintragen
### Log prüfen
```bash
tail -50 bredelar.info/logs/cron.log
tail -50 jamulix.de/logs/cron.log
```
### Log-Rotation (optional)
Datei `/etc/logrotate.d/integrity-scanner`:
```
/home/dschlueter/Python_Programs/integrity_scanner_fuer_statische_Webseiten/*/logs/*.log {
daily
rotate 30
compress
missingok
notifempty
}
```
---
## 11. E-Mail-Benachrichtigung einrichten
### Konfiguration testen ohne echten Scan
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de test-alert
```
Sendet eine Test-Nachricht und prüft dabei SMTP-Host, Zugangsdaten und Empfängeradresse.
Sinnvoll nach jeder Änderung an der SMTP-Konfiguration.
Optional: `test-alert --level red` sendet eine Nachricht mit rotem Alarm-Level.
### config.yaml anpassen
```yaml
alerting:
min_level: "yellow" # oder "red" — nur bei rotem Alarm mailen
email:
enabled: true
smtp_host: "mail.linix.de" # SMTP-Server des Providers
smtp_port: 587
smtp_tls: true
smtp_user: "scanner@linix.de"
smtp_password_env: "SCANNER_SMTP_PASSWORD"
from: "scanner@bredelar.info"
to:
- "dieter.schlueter@linix.de"
```
### Passwort als Umgebungsvariable setzen
**Niemals** das Passwort direkt in `config.yaml` eintragen. Stattdessen:
```bash
# Temporär (bis zum nächsten Login)
export SCANNER_SMTP_PASSWORD="geheimesPasswort"
# Dauerhaft in ~/.bashrc oder ~/.profile
echo 'export SCANNER_SMTP_PASSWORD="geheimesPasswort"' >> ~/.bashrc
```
Für den Cron-Job die Variable in der Crontab oder in `/etc/environment` setzen:
```cron
SCANNER_SMTP_PASSWORD=geheimesPasswort
0 3 * * * cd /home/dschlueter/...
```
---
## 12. Konfigurationsreferenz
Alle Einstellungen in `config.yaml`. Fehlende Werte werden aus den Defaults übernommen.
### Kern-Einstellungen
| Schlüssel | Standard | Bedeutung |
|---|---|---|
| `target` | — | Zu überwachende URL (Pflicht) |
| `user_agent` | `integrity-scanner/1.0` | HTTP User-Agent |
| `request_timeout` | `20` | Timeout pro Seite in Sekunden |
### Crawl-Einstellungen (`crawl:`)
| Schlüssel | Standard | Bedeutung |
|---|---|---|
| `max_pages` | `200` | Maximale Anzahl gecrawlter Seiten |
| `delay_seconds` | `1.0` | Pause zwischen Requests (Server-Schonung) |
| `skip_extensions` | `.jpg`, `.pdf` etc. | Dateitypen, die nicht gecrawlt werden |
| `sitemap` | `true` | Sitemap.xml auslesen um Seiten ohne eingehende Links zu finden |
### Score-Gewichte (`scoring:`)
| Ereignis | Standard-Punkte |
|---|---|
| Verdächtiger Dateiname (Webshell) | 60 |
| Cloaking: Link nur im Bot-Crawl sichtbar | 60 |
| Neue externe Domain | 50 |
| Hidden Content (CSS-verstecktes Element mit Links/Text) | 40 |
| Meta-Refresh | 40 |
| Cloaking: signifikant mehr Text im Bot-Crawl (>100 Zeichen) | 40 |
| Geänderte JavaScript-Datei (`check-assets`) | 40 |
| Unerwartete Canonical-URL | 35 |
| Unerwartetes JSON-LD `@type` | 35 |
| Geänderte CSS-Datei (`check-assets`) | 30 |
| Neue interne URL | 30 |
| Neues verdächtiges Inline-Script | 30 |
| Link in HTML-Kommentar | 25 |
| Cloaking: `Vary: User-Agent` Header (ohne Inhaltsdiff) | 25 |
| Großer Textblock (>200 Zeichen) | 20 |
| Fehlende interne URL | 20 |
| Neuer kaputte Link (4xx/5xx, nicht in Baseline) | 20 |
| Geänderte Bild-/Binärdatei (`check-assets`) | 20 |
KI-Inhaltsanalyse (nur wenn aktiviert; Gesamt-Level aus KI ist auf **Gelb gedeckelt**):
| Ereignis (KI) | Standard-Punkte |
|---|---|
| Pornografie/sexuell expliziter Inhalt (`ai_pornography`) | 50 |
| Diffamierende/strafbare Aussage (`ai_defamation_illegal`) | 50 |
| Politische Propaganda (`ai_propaganda`) | 40 |
| Versteckter Spam (`ai_hidden_spam`) | 40 |
| Problematischer Bildinhalt — Untergrenze (`ai_suspicious_image`) | 40 |
| Themenfremde Werbung (`ai_off_topic_commercial`) | 30 |
| Widersprüchliche Aussage (`ai_contradiction`) | 20 |
Alle Werte sind in `config.yaml` unter `scoring:` anpassbar.
### Alarm-Schwellen (`thresholds:`)
```yaml
thresholds:
yellow: 20 # ab hier: YELLOW
red: 60 # ab hier: RED
large_text_block_chars: 200 # ab dieser Zeichenanzahl gilt ein Textblock als "groß"
```
### Erlaubte JSON-LD-Typen (`allowed_jsonld_types:`)
Alle `@type`-Werte, die in den strukturierten Daten der Website vorkommen dürfen.
Unbekannte Typen lösen einen Fund aus (35 Punkte). Aktuell konfiguriert:
`Organization`, `WebSite`, `WebPage`, `Article`, `BreadcrumbList`, `LocalBusiness`,
`Event`, `FAQPage` u.a.
### Security-Header (`security_headers:`)
Liste der Header, die auf jeder Seite erwartet werden. Fehlende Header werden im Report
gemeldet, aber **nicht** bewertet (kein Score-Einfluss).
---
## 13. Externe Domains verwalten
Datei: `config/allowed_external.yaml`
```yaml
# Legitime externe Domains — eine pro Zeile
- fonts.googleapis.com
- www.kloster-bredelar.de
```
Neue externe Domain erscheint im Scanner:
1. Domain im Browser prüfen — gehört sie zur Website?
2. Wenn legitim: in `config/allowed_external.yaml` eintragen
3. `python -m scanner approve --url <betroffene-Seite>` oder `--all`
Wenn eine Domain **nicht** in der Liste steht, löst jedes Vorkommen 50 Punkte aus
(YELLOW-Alarm, bei weiteren Funden RED).
---
## 14. Rausch-Unterdrückung konfigurieren
Manche Inhalte ändern sich automatisch (Datumsangaben, Zeitstempel) und würden sonst
bei jedem Scan einen Fund auslösen. Zwei Mechanismen:
### CSS-Selektoren ignorieren (`ignore_selectors:`)
Elemente werden vor dem Diff vollständig aus dem DOM entfernt:
```yaml
normalization:
ignore_selectors:
- "#last-modified"
- ".timestamp"
- ".cookie-banner"
```
Datei: direkt in `config.yaml` oder in `config/ignore_rules.yaml` (kommentierte Beispiele
dort vorhanden).
### Text-Muster ignorieren (`ignore_patterns:`)
Reguläre Ausdrücke, die im normalisierten Text durch `[IGNORED]` ersetzt werden:
```yaml
normalization:
ignore_patterns:
- '\b\d{1,2}\.\s*(?:Januar|Februar|März|April|Mai|Juni|Juli|August|September|Oktober|November|Dezember)\s+\d{4}\b'
- '\b\d{1,2}\.\d{1,2}\.\d{4}\b'
- 'Stand:\s+\S+'
# WordPress Contact Form 7: Platzhalter-Text rotiert bei jedem Seitenaufruf
- 'Kommentar oder Nachricht \* \w+'
```
Das Muster wird auf beiden Seiten des Vergleichs (Baseline und aktueller Snapshot)
angewendet — falsch-positive Alarme durch dynamische CMS-Inhalte werden so unterdrückt.
---
## 15. Was der Scanner erkennt
### Erkennt der Scanner ...
| Prüfung | Erkannt? | Anmerkung |
|---|---|---|
| Neuen Text auf einer Seite | Ja | Ab 200 Zeichen bewertet |
| Versteckten Text (CSS display:none etc.) | Ja | 40 Punkte |
| Neue externe Domain | Ja | 50 Punkte |
| Meta-Refresh-Weiterleitung | Ja | 40 Punkte |
| Webshell-Dateien (shell.php, c99 etc.) | Ja | 60 Punkte |
| Links in HTML-Kommentaren | Ja | 25 Punkte |
| Geänderte Canonical-URL | Ja | 35 Punkte |
| Unbekanntes JSON-LD `@type` | Ja | 35 Punkte |
| `eval()`, `atob()`, `XMLHttpRequest` in Scripts | Ja | 30 Punkte |
| Kaputte interne Links (neu) | Ja | 20 Punkte |
| Kaputte interne Links (bekannt) | Ja, informativ | Kein Score |
| Fehlende Security-Header | Ja, informativ | Kein Score |
| Kaputte **externe** Links (4xx/5xx) | Ja, mit `check-ext-links` | Kein Score, nur Report |
| UA-basiertes Cloaking (Googlebot sieht anderen Inhalt) | Ja, mit `cloak-check` | Score 4060 |
| Veränderungen in JS/CSS/Bildern (Inhalt) | Ja, mit `check-assets` | Score 2040 |
| Problematischer Text (Pornografie, Propaganda, Spam, Off-Topic) | Ja, mit KI-Analyse | Gelb; Pornografie/strafbar bei hoher Schwere+Konfidenz → Rot |
| Problematische Bildinhalte + Text im Bild (OCR) | Ja, mit KI-Analyse | Gelb; Pornografie/strafbar bei hoher Schwere+Konfidenz → Rot |
| IP-basiertes Cloaking | Nein | Nur Google Search Console kann das erkennen |
| Serverseitige Code-Änderungen | Nein | Nur sichtbare HTML-Ausgabe |
### Grenzen des Scanners
- **IP-basiertes Cloaking** wird nicht erkannt: Wenn der Server je nach Herkunfts-IP
unterschiedliche Inhalte liefert (nur für echte Googlebot-IPs), sieht der Scanner immer
den normalen Inhalt. Ergänzung: Google Search Console → URL-Prüfung.
- Serverseitig injizierter Code, der nur unter bestimmten Bedingungen aktiv wird, ist
nur per `cloak-check` (UA-Variante) teilweise erkennbar.
---
## 16. Verzeichnisstruktur
```
scanner.sh Wrapper-Script (ausführbar, startet python -m scanner)
meine-seite.de/ Template für neue Targets
ihre-website.de/ Automatisch angelegtes Zielverzeichnis (ein Ordner pro Site)
config.yaml Hauptkonfiguration
config/
allowed_external.yaml Whitelist erlaubter externer Domains
ignore_rules.yaml Kommentierte Beispiele für Rausch-Unterdrückung
data/
baseline/ Freigegebene Referenz (NIEMALS automatisch geändert)
manifest.json Wer/was/wann freigegeben hat
pages/ Pro URL eine JSON-Datei (16-stelliger Hex-Name)
asset_hashes.json SHA-256-Hashes aller freigegebenen Assets
snapshots/ Ein Verzeichnis pro Crawl-Durchlauf
YYYYMMDD_HHMMSS/
manifest.json Zeitstempel, Seitenzahl, Fehler
pages/ Extrahierte Seiten-Daten
logs/
scanner.log Detailliertes Laufzeit-Log
cron.log Ausgabe der Cron-Ausführungen
reports/
YYYYMMDD_HHMMSS/ Normaler Scan-Report
report.md
report.json
YYYYMMDD_HHMMSS_cloak/ Cloaking-Check-Report
YYYYMMDD_HHMMSS_ext-links/ Externer-Links-Report
YYYYMMDD_HHMMSS_assets/ Asset-Check-Report
scanner/ Python-Paket (Quellcode)
tests/ Automatisierte Tests
```
### Tests ausführen
```bash
pytest tests/ -v # alle Tests
pytest tests/test_differ.py -v # einzelnes Testmodul
pytest tests/test_differ.py::TestScoreDiff::test_green_for_no_changes -v # einzelner Test
```
---
## 17. Cloaking-Erkennung
Cloaking bedeutet: der Server liefert Suchmaschinen-Bots absichtlich anderen Inhalt als
normalen Besuchern — ein klassisches Parasite-SEO-Angriffsmuster.
### Befehl
```bash
python -m scanner cloak-check
```
Der Scanner crawlt die Website zweimal nacheinander: einmal mit dem normalen Browser-User-Agent,
einmal als `Googlebot/2.1`. Unterschiede im Text, in den Links oder im `Vary`-Header werden
gemeldet.
### Scoring
| Fund | Punkte |
|---|---|
| Link nur im Bot-Crawl sichtbar | 60 (RED) |
| Bot sieht >100 Zeichen mehr Text | 40 |
| `Vary: User-Agent` Header ohne Inhaltsdiff | 25 |
### Report
Der Report liegt unter `reports/<ts>_cloak/report.md` und zeigt pro auffälliger Seite:
- ob `Vary: User-Agent` gesetzt ist
- welche Links nur der Bot sieht
- wie viele Zeichen mehr Text der Bot bekommt
- einen Text-Diff (bis zu 20 Zeilen)
### Grenzen
Erkennt nur **UA-basiertes** Cloaking. IP-basiertes Cloaking (Server prüft die
Herkunfts-IP des Crawlers) ist damit nicht erkennbar — dafür ist die Google Search Console
das richtige Werkzeug (URL-Prüfung → Live testen).
### Wann ausführen?
**Läuft automatisch wöchentlich** beim täglichen `scan` mit (steuerbar über
`periodic_checks` in der `config.yaml`). Der manuelle Aufruf ist nur bei konkretem
Verdacht nötig.
---
## 18. Externe Links auf Erreichbarkeit prüfen
Der tägliche `scan` erkennt *neue* externe Domains, prüft aber nicht ob bestehende externe
Links noch funktionieren. Dafür gibt es:
```bash
python -m scanner check-ext-links
```
### Was geprüft wird
Alle externen `<a>`-Links aus dem letzten Snapshot werden per HEAD-Request abgefragt
(Fallback auf GET bei HTTP 405). Gemeldet werden:
- **Kaputte Links** (HTTP 4xx/5xx) — mit Angabe, auf welchen Seiten sie verlinkt sind
- **Verbindungsfehler** (Timeout, DNS-Fehler) — ebenfalls mit Quelladressen
### Scoring
Kaputte externe Links werden **nicht bewertet** (kein Score-Einfluss). Das Ergebnis ist
rein informativ — externe Links brechen regelmäßig ohne Angriffsbezug.
Exit-Code: `0` wenn alle Links erreichbar, `1` wenn mindestens ein kaputtes oder
fehlendes Link gefunden wurde.
### Report
Der Report liegt unter `reports/<ts>_ext-links/report.md`.
### Wann ausführen?
**Läuft automatisch wöchentlich** beim täglichen `scan` mit (steuerbar über
`periodic_checks` in der `config.yaml`). Ein manueller Aufruf ist nur bei Bedarf nötig.
---
## 19. Binärdateien und Assets prüfen
Der tägliche `scan` erkennt Änderungen im HTML-Text und an Link-URLs, aber nicht ob der
*Inhalt* einer Bilddatei oder eines JavaScript-Files ausgetauscht wurde. Dafür:
### Ersteinrichtung
Die Asset-Baseline wird **automatisch** beim ersten `approve --all` angelegt — kein
separater Schritt nötig. Nur wenn die Asset-Baseline manuell neu gesetzt werden soll:
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de approve-assets --note "Manuelle Baseline nach CDN-Wechsel"
```
### Regelmäßige Prüfung
```bash
python -m scanner check-assets
```
Alle verlinkten JS-, CSS- und Bilddateien aus dem letzten Snapshot werden heruntergeladen
und per SHA-256 gehasht. Abweichungen von der gespeicherten Baseline werden gemeldet.
### Scoring
| Dateityp | Punkte |
|---|---|
| JavaScript (`.js`) | 40 — YELLOW |
| CSS (`.css`, Stylesheets) | 30 — YELLOW |
| Bilder, PDFs, sonstige | 20 — YELLOW |
| 2× JS geändert | 80 — RED |
### Änderungen freigeben
Nach einem legitimen Update (neues CDN-Bundle, neues Logo):
```bash
python -m scanner approve-assets --note "CDN-Update nach Redesign Juli 2026"
```
`approve-assets` fetcht alle Assets frisch und setzt die neuen Hashes als Baseline.
### Report
Der Report liegt unter `reports/<ts>_assets/report.md` und zeigt pro geänderter Datei:
- den Dateityp
- die ersten 16 Zeichen des alten und neuen SHA-256-Hash
- die Größenänderung in Bytes
### Wann ausführen?
**Läuft automatisch wöchentlich** beim täglichen `scan` mit (steuerbar über
`periodic_checks` in der `config.yaml`). Die Datei-Vergleichsgrundlage wird zudem beim
ersten `approve --all` automatisch angelegt — `approve-assets` ist nur für den manuellen
Sonderfall gedacht.
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
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## 20. KI-gestützte Inhaltsanalyse
Eine **optionale** Ergänzung zum Integritäts-Kern. Sie prüft Text und Bilder **semantisch**
auf problematische Inhalte, die kein strukturelles Signal hinterlassen:
- sexuell anstößige Inhalte / Pornografie
- politische Propaganda
- diffamierende oder strafbare Aussagen
- versteckter Werbe-/Spam-Text
- Werbung, die thematisch nicht zur Website passt
- in sich widersprüchliche Aussagen
- problematische Bildinhalte **und** Text in Bildern (OCR)
Die KI ist **Ergänzung, nicht Kern**: Ist sie deaktiviert (Standard), verhält sich der
Scanner exakt wie bisher.
### Das Kostengate (warum das günstig ist)
Jeder Text und jedes Bild bekommt einen Fingerabdruck (Hash). Das Ergebnis der KI-Prüfung
wird zu diesem Fingerabdruck in `data/ai_ledger.json` gespeichert. Bei jedem weiteren Scan
gilt:
- **Inhalt unverändert** → gleicher Hash → Ergebnis kommt aus dem Cache → **keine** Abfrage,
keine Kosten.
- **Inhalt neu oder geändert** → eine günstige OpenRouter-Abfrage, Ergebnis wird gespeichert.
Dadurch kann die Analyse bei **jedem** Scan mitlaufen und kostet an den meisten Tagen 0 €.
### Wirkung auf die Ampel
KI-Funde sind grundsätzlich **auf Gelb gedeckelt** — mit einer bewussten Ausnahme: die
**schwerwiegendsten Kategorien** (Pornografie, strafbar/diffamierend) lösen bei **hoher
Schwere + hoher Konfidenz** ROT aus. Alle anderen Kategorien (Spam, themenfremde Werbung,
Propaganda, Widerspruch) bleiben höchstens Gelb. Nur Funde mit ausreichender Sicherheit
(Konfidenz ≥ `ai_confidence_min`, Standard 0,7) und mindestens mittlerer Schwere werden
überhaupt gewertet — das hält Fehlalarme niedrig.
Die ROT-Eskalation ist konfigurierbar:
```yaml
ai_analysis:
red_categories: ["pornography", "defamation_illegal"] # nur diese dürfen Rot auslösen
red_min_severity: "high" # mindestens diese Schwere
red_min_confidence: 0.9 # mindestens diese Konfidenz
```
Mit `red_categories: []` bleibt die KI wie früher immer höchstens Gelb. Hintergrund: KI-
Konfidenzen sind nicht perfekt kalibriert, daher dürfen nur die gravierendsten Fälle die
volle ROT-Dringlichkeit („Dienstleister informieren, nichts freigeben") auslösen.
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
Fehlt der API-Key oder schlägt eine Abfrage fehl, wird die Analyse **übersprungen** und der
Scan läuft unverändert weiter. Die KI kann den normalen Betrieb nie blockieren.
### „Nicht geprüft" ≠ „sauber"
Kann ein Inhalt trotz Modell-Eskalation **und** Wiederholung (`max_retries`) nicht geprüft
werden, weil der Dienst gerade nicht erreichbar ist, wird er **nicht** still als unbedenklich
gewertet. Stattdessen erscheint er als **ungeprüft** im Terminal, im Report und in der E-Mail —
mit URL und dem Hinweis, beim nächsten Lauf erneut zu prüfen. Über `unchecked_level` steuern
Sie die Schärfe:
```yaml
ai_analysis:
max_retries: 1 # Wiederholungen der Kette bei Komplettausfall
unchecked_level: "warn" # "warn" = nur Hinweis | "yellow" = Level auf mindestens Gelb anheben
```
Für hohe Sicherheitsansprüche empfiehlt sich `"yellow"`: Dann fällt jeder nicht prüfbare
Inhalt sofort als gelbe Warnung auf, statt nur als Notiz zu erscheinen.
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
### Aktivieren
```yaml
ai_analysis:
enabled: true
api_key_env: "OPENROUTER_API_KEY"
site_context: "Heimat- und Vereinswebsite über die Bergbaugeschichte in Bredelar."
ai_confidence_min: 0.7
attempt_timeout: 30 # Zeitlimit je Modell-Versuch → eskaliert bei Langsamkeit
text:
enabled: true
models: # Kette: Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt
- "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free"
- "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free"
- "google/gemini-2.5-flash-lite"
min_chars: 200 # nur Seitentexte ab dieser Größe
max_pages_per_scan: 20 # Kostendeckel pro Lauf
image:
enabled: true
models: # multimodal: Inhalt + OCR
- "google/gemma-4-31b-it:free"
- "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl:free"
- "google/gemini-2.5-flash-lite"
max_images_per_scan: 15
```
**Wichtig — `site_context`:** Die KI bewertet die **thematische Passung** zur hier
beschriebenen Website, nicht einzelne Schlüsselwörter. Ein Angreifer kann Heimat- oder
Ortsbegriffe einstreuen, um simple Wortlisten zu täuschen — gegen die semantische
Themenprüfung hilft das nicht. Je präziser der `site_context`, desto besser die Trefferquote.
### API-Key setzen
Das Passwort/Token **niemals** in `config.yaml` eintragen, nur als Umgebungsvariable:
```bash
# Dauerhaft in ~/.bashrc
echo 'export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-..."' >> ~/.bashrc
```
Für den Cron-Betrieb die Variable wie bei `SCANNER_SMTP_PASSWORD` in der Crontab oder in
`/etc/environment` hinterlegen.
### Fehlalarm quittieren
Wurde legitimer Inhalt fälschlich als auffällig markiert:
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de ai-dismiss --all # alle offenen Funde
python -m scanner https://ihre-website.de ai-dismiss --hash <fp> # gezielt einen Fund
```
Der Fingerabdruck `<fp>` steht im Report bei jedem KI-Fund. Ein `approve --all` oder
`approve --url` quittiert die zugehörigen KI-Funde automatisch mit (freigegebener Inhalt
gilt als geprüft).
### Modelle (OpenRouter) und Eskalation
Pro Modalität wird eine **Modell-Kette mit zweifacher Eskalation** abgearbeitet. Schlägt ein
Modell fehl (Fehler, Rate-Limit) oder antwortet es langsamer als `attempt_timeout` Sekunden,
wird automatisch zur nächsten Stufe gewechselt. Stufe 1 und 2 sind kostenlose Modelle, Stufe 3
ist ein günstiges Bezahlmodell — so bleibt die Prüfung in der Regel kostenlos und ist trotzdem
zuverlässig. Welche Stufe das Verdikt geliefert hat, wird im Ledger und Report festgehalten.
| Zweck | Stufe 1 (free) | Stufe 2 (free) | Stufe 3 (bezahlt) |
|---|---|---|---|
| Text/Semantik | `qwen3-next-80b-a3b-instruct:free` | `llama-3.3-70b-instruct:free` | `gemini-2.5-flash-lite` |
| Bild + OCR | `gemma-4-31b-it:free` | `nemotron-nano-12b-v2-vl:free` | `gemini-2.5-flash-lite` |
Hinweis: Kostenlose Modelle liefern nicht immer ein gültiges Ergebnis (sie unterstützen das
strikte JSON-Format nicht durchgehend). In dem Fall greift automatisch die nächste Stufe — das
zuverlässige Bezahlmodell auf Stufe 3 fängt solche Fälle ab.
### Adaptiver Modell-Router und Parallelität
Statt die Kette stur von vorn abzuarbeiten, **lernt** der Scanner während des Laufs, welche
Modelle gerade funktionieren:
- **Circuit-Breaker:** Antwortet ein Modell wiederholt mit Fehler/Rate-Limit (`429`) oder zu
langsam, wird es für `breaker_cooldown_seconds` übersprungen — keine verschwendeten Versuche
mehr an gerade tote Free-Modelle. Das schnellste gesunde Modell kommt zuerst dran.
- **Live-Abgleich (`refresh_models`):** Einmal täglich gleicht der Router die Modell-Liste mit
OpenRouter ab; nicht mehr existierende Slugs fallen automatisch raus (failsafe — bei Netzfehler
bleibt alles wie gehabt).
- **Parallelität (`max_concurrency`):** Mehrere Inhalte werden gleichzeitig geprüft. Die KI-Calls
warten fast nur auf die API-Antwort (Netzwerk), nicht auf die CPU — deshalb ist die Stellgröße
an die **Rate-Limits der API** gebunden, nicht an die CPU-Kerne. Default 8 passt auf einen
4-Kern-vhost genauso wie auf einen 24-Kern-Rechner.
```yaml
ai_analysis:
max_concurrency: 8 # gleichzeitige API-Anfragen
breaker_failure_threshold: 2 # Fehler, bis ein Modell pausiert wird
breaker_cooldown_seconds: 120 # Pausendauer eines ausgefallenen Modells
refresh_models: true # tote Modell-Slugs automatisch aussortieren
```
Wirkung: Der Erst-Scan einer Site (der den ganzen Bestand prüft) wird deutlich schneller, weil
rate-limited Free-Modelle sofort übersprungen werden und die verbleibenden Anfragen nebenläufig
laufen.
### Vollständige Abdeckung (kein blinder Fleck)
Eine KI-Bildanalyse ist nur sinnvoll, wenn **alle** Bilder geprüft werden — sonst bliebe ein
Bild jenseits eines Limits dauerhaft ungeprüft (z. B. ein eingeschleustes strafbares Logo auf
einer ansonsten stabilen Seite). Deshalb gilt:
- **Geänderte/neue Inhalte werden IMMER sofort geprüft** — ungeachtet jeder Drossel. Fügt jemand
ein Bild auf einer Seite ein, ändert sich diese Seite → das Bild wird im selben Scan analysiert.
- **`max_pages_per_scan` / `max_images_per_scan` drosseln nur den historischen Altbestand**, und
ihr **Default ist `0` = unbegrenzt**: Der erste Scan deckt den kompletten Bestand ab. Dank des
Hash-Caches ist das eine einmalige Ausgabe (wenige Cent); Folge-Scans prüfen nur noch Neues.
- Ein **positiver** Wert ist nur für *sehr große* Sites (z. B. 10.000 Bilder) gedacht, um die
erste Volldurchsicht über mehrere Scans zu strecken. Selbst dann werden geänderte/neue Inhalte
weiter sofort geprüft.
**Initiale Einrichtung:** Beim ersten vollen Durchlauf markiert die KI auch legitime Inhalte
(z. B. Marken-/Partnerlogos auf Firmenseiten) — diese werden einmalig mit `ai-dismiss --hash <fp>`
akzeptiert. Da die Quittung am **Byte-Hash** hängt, wird ein später ausgetauschtes Bild
(andere Bytes → neuer Hash) automatisch neu geprüft und nicht stillschweigend mitakzeptiert.
Hinweis zur Byte-Änderung bekannter Bilder auf stabilen Seiten: Diese deckt zusätzlich die
Datei-Prüfung (`check-assets`) ab — sie schlägt an, wenn sich der Inhalt einer bekannten Datei ändert.
feat: KI-gestützte Inhaltsanalyse via OpenRouter (hash-gegated) Optionale semantische Prüfung von Text und Bildern (inkl. OCR) auf problematische Inhalte ohne Link-Signal: Pornografie, Propaganda, diffamierende/strafbare Texte, versteckter Spam, themenfremde Werbung, widersprüchliche Aussagen. Bewertet die thematische Passung zum deklarierten site_context — eingestreute Heimat-Begriffe täuschen die Erkennung nicht. Kern: - scanner/ai_analyzer.py: run_ai_analysis + score_ai_findings. Hash-Gate über data/ai_ledger.json → unveränderte Inhalte = Cache- Treffer = kein API-Call. Nur neue/geänderte Inhalte kosten etwas. - Modell-Kette mit zweifacher Eskalation (Stufe 1+2 free, Stufe 3 günstig bezahlt); eskaliert bei Fehler ODER Timeout (attempt_timeout). Erfolgreiches Modell wird im Ledger vermerkt. - KI-Funde sind auf GELB gedeckelt — ROT bleibt harten Integritäts- Signalen vorbehalten. Graceful degradation: ohne Key/bei Fehler wird übersprungen, Scan läuft unverändert weiter. Integration: - baseline.py: load/save_ai_ledger, dismiss_ai_entries. - config.py: ai_analysis-Block + ai_* Scoring-Schlüssel. - __main__.py: Einhängung in cmd_scan/cmd_check, ai-dismiss-Subcommand, approve quittiert zugehörige Funde, status-Anzeige, diff-only + report. - alerter.py + __main__.py: beanstandete Dateien erscheinen mit URL, Begründung und Quittier-Fingerprint in E-Mail UND Markdown-Report. - plain.py: laienverständliche KI-Sätze. API-Key nur aus Umgebungsvariable (OPENROUTER_API_KEY). Audio/Video als abschaltbare Hooks vorbereitet (default aus). Modelle live gegen OpenRouter verifiziert; Demo auf bredelar.info zeigte korrekte Erkennung (echter Inhalt clean, eingeschleuster Casino-Spam mit Heimat-Begriffen als hidden_spam erkannt). Tests: 227 grün (+26 für ai_analyzer, +1 für E-Mail-KI-Abschnitt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-13 00:04:33 +02:00
Audio- und Video-Prüfung sind als abschaltbare Erweiterungspunkte vorbereitet
(`ai_analysis.audio` / `ai_analysis.video`, default deaktiviert) und können aktiviert werden,
sobald eine Website solche Mediendateien direkt einbindet.
### Status prüfen
```bash
python -m scanner https://ihre-website.de status
```
zeigt bei aktivierter KI, wie viele Inhalte im Cache liegen und wie viele offene Funde es gibt.