ProofedMesh/docs/architecture/v1.1.md
CTO Agent 95e50aff7d
All checks were successful
validate / Rego (opa fmt + opa test) (push) Successful in 12s
validate / JSON Schema (ajv) (push) Successful in 17s
docs(architecture): add 4.7 receipts flow (ds:receipts, PII-store, hash binding) and 6.2 deterministic rules example (ds:per-diem-rates, compute-agent, no LLM on numeric path)
2026-10-25 16:50:34 +00:00

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# Technische Zielarchitektur: Vertrauenswürdige Kommunikation zwischen Menschen, KI-Agenten und beliebigen Prozess-Senken
**Status:** Architekturvorschlag V1.1 (aktive Diskussionsgrundlage)
**Vorgänger:** [`v1.0.md`](v1.0.md) — ursprünglicher Entwurf (unverändert archiviert)
**Letzte Änderung:** Paralleler Lesepfad eingezogen — Agenten holen Vorab-Informationen aus registrierten **Datenquellen** über das gleiche Trust-Modell wie bei Senken (Query Attestations, Session Scope Tokens). Erster produktiver Rollout: eigene DB-App als Quelle UND Senke.
Diese Lösung wird als **Identity-Aware Agent Messaging Platform** konzipiert: eine Plattform, die Benutzerfreigaben, delegierte Berechtigungen und sämtliche Verarbeitungsschritte kryptografisch nachvollziehbar macht — inkl. der *Lesezugriffe*, die ein Agent vor der eigentlichen Freigabe durchführt, um dem Benutzer sinnvolle Vorschläge zu machen.
Die zentrale Designentscheidung lautet:
> **Der Benutzer autorisiert den ursprünglichen Geschäftsinhalt. Jeder Agent attestiert anschließend seine eigene Verarbeitung — inkl. jedes Datenzugriffs, der die Vorschlagsgrundlage geformt hat. Die empfangende Senke überprüft die vollständige Kette, bevor sie eine Aktion ausführt.**
Dabei werden Identität, Berechtigung, Verarbeitung und Nachrichtentransport strikt getrennt.
## 0. Änderungen seit V1.0
Diese Revision setzt die Richtungsentscheidungen der bisherigen Review-Runden um:
- **Scope Evidence Store:** kein rechtssicherer, kein WORM-/GoBD-Anspruch. Ziel ist der kryptografische Nachweis einer unverfälschten Kommunikation während eines begrenzten Zeitraums (Default: 1 Jahr).
- **PII-Trennung:** verbindlich. Attestierungen enthalten nur Hashes und Referenzen; personenbezogene Inhalte liegen in einem separaten, redaktionierbaren PII-Store.
- **IdP:** Pocket ID wird einziger IdP — für Menschen und Agenten (`client_credentials`-Grant). Kein Keycloak.
- **Content Binding:** verbindliches UX-/Signatur-Protokoll (WebAuthn über Content-Hash + visuelle Prüfziffer).
- **Workload-Identität:** doppelte Prüfung — Pocket-ID-Token plus K8s-ServiceAccount-Token.
- **Schlüsselbund-Scope:** Rotation Default 90 Tage × Retention 1 Jahr → max. ~5 aktive Schlüssel pro Agent.
- **Transparency Log:** Trillian + PostgreSQL.
- **Replay-Schutz und fachliche Integritätsprüfung:** verbindliche Abschnitte.
- **Transport:** Matrix nur optional (Phase 6) für Mensch-Chat; Agent↔Agent über HTTPS/mTLS + NATS JetStream.
- **Signing Service:** eigenes Deployment ab Tag 1.
- **predicateType-Namespace:** `https://basicstack.de/attestations/<domain>/<version>`.
- **Senken-Generalisierung:** SAP ist eine von vielen möglichen Senken. Trust-Core senken-agnostisch. Senken-Adapter sind Plug-ins mit festem Vertrag.
- **🆕 Datenquellen und paralleler Lesepfad:** Agenten holen während der Vorbereitung Informationen aus registrierten **Datenquellen** (Section 3b, 4.5a) über das gleiche Vertrauens- und Autorisierungsmodell wie bei Senken. Jede Abfrage erzeugt eine **Query Attestation**; die Benutzerfreigabe bindet an diese Query-Materialien.
- **🆕 Session Scope Tokens:** Session-gebundene, kurzlebige Delegations-Tokens, mit denen Agenten „im Auftrag von Benutzer X in Session S" lesen dürfen. Siehe Abschnitt 3c.
- **🆕 Erster produktiver Rollout:** **eigene kleine Go-DB-App** (`sink:expense-db-app` + `ds:expense-db-app`) als kombinierte Quelle und Senke. SAP folgt später.
- **🆕 Begriffsklärung PII-Store:** Der Begriff bezeichnet eine **Rolle im Datenmodell**, kein Produkt. Konkrete Technologie-Wahl und Löschsemantik stehen in Abschnitt 8.4.
- **🆕 Zeilen-Allokationen auf mehrere Projekte:** Reisekostenbelege dürfen pro Zeile prozentual oder absolut auf mehrere Projekte aufgeteilt werden (Schema `expense.canonical` v1.1.0). Policy erzwingt Summenerhalt pro Item. DB-App legt eine zusätzliche Tabelle `expense_item_allocations` an. Details in Abschnitt 7.2a; Schemas unter `schemas/expense/canonical/v1.1.0.json` und `schemas/sink/db/expense/v1.1.0.json`.
- **🆕 Belege (Receipts) als eigene Datenquelle:** Hochladen durch Agent-Travel, Ablage im PII-Store, Hash in Approval, Lesen durch nachfolgende Agenten über die registrierte Datenquelle `ds:receipts` (Session Scope Tokens, OPA-kontrolliert). Details in Abschnitt 4.7.
- **🆕 Deterministische Regelwerke (Beispiel Spesensätze):** Eine neue Datenquelle `ds:per-diem-rates` liefert versionierte Pauschalen; ein eigener Compute-Agent (`agent-per-diem-calculator`) berechnet aus Reisedaten die Spesen und ergänzt `expense_items[]`. Keine LLM-Freiheit auf dem Rechenpfad. Details in Abschnitt 6.2.
## 1. Zielarchitektur
Logische Komponentenübersicht, keine direkte Netzwerktopologie. Der Prozess hat **zwei Pfade**, die beide über denselben Trust-Core abgesichert sind:
- **Schreibpfad (Senke):** Approval → Agent-Attestierungen → Verification → Senken-Adapter → signierter Übergabenachweis.
- **Lesepfad (Datenquelle):** Agent → Session Scope Token → Datenquellen-Adapter → signierte Query Attestation. Query-Materialien gehen als Eingaben in die nachfolgenden Attestierungen und in die Benutzerfreigabe ein.
Der Transport (HTTPS/mTLS + NATS, optional Matrix) überträgt nur Referenzen und Nachrichten — nie die Vertrauensentscheidung.
Senken sind nach außen offene Zielsysteme — ERP, eigene Datenbankanwendungen, HTTP-Webhooks, Message-Queues, Dateiablage u.a. Datenquellen sind nach außen offene Lesesysteme — eigene DBs, HR-Systeme, Projektmanagement-APIs, SAP-OData-Reads u.a. Beide Typen folgen demselben Adapter-Vertrag.
## 2. Die sechs Architekturprinzipien
1. **Unveränderliche Benutzerfreigabe** — ein vertrauenswürdiger Dienst bestätigt den konkret autorisierten Geschäftsinhalt.
2. **Eigene Identität jedes Agenten** — jeder Agent besitzt eine separate kryptografische Identität und signiert seine eigenen Verarbeitungsschritte.
3. **Verkettete Attestierungen** — jeder Verarbeitungsschritt referenziert exakte Eingabe- und Ausgabe-Hashes; Lesezugriffe werden ebenfalls attestiert und als Materialien verkettet.
4. **Unabhängige Autorisierung** — eine Signatur allein erteilt keine Berechtigung; eine Policy Engine kontrolliert erlaubte Transformationen, Lesezugriffe und Senken-Aktionen.
5. **Transportneutralität** — Nachweise funktionieren über HTTP, NATS, Queue oder Matrix.
6. **Quellen- und Senken-Neutralität** — Trust-Core und Verifikationspfad kennen keine konkrete Quellen- oder Senken-Semantik; beide sind Plug-ins mit festem Vertrag.
## 3. Konkrete technische Komponenten
| Dienst | Technologie | Verantwortung |
| --------------------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| Identity Provider | **Pocket ID** | Benutzeranmeldung (Passkey) und Agent-Clients (OIDC) |
| Approval Service | Go, REST API | Inhaltsgebundene Benutzerfreigabe |
| **Session Scope Token Svc** | Go (Teil des trust-api) | **Short-lived Delegations-Tokens „Agent X im Auftrag von User Y in Session S für Scope Z"** |
| Agent Registry | PostgreSQL | Agentenidentitäten, Schlüsselhistorie, Berechtigungen |
| Signing Service | Go + OpenBao (Transit) | DSSE-Signaturen, verifiziert Agenten-Identität doppelt |
| Attestation Service | Go + in-toto | Verarbeitungsschritte und Lesezugriffe dokumentieren |
| Policy Decision Point | Open Policy Agent (OPA) | Berechtigungen für Transformationen, Lesezugriffe, Senken |
| Verification Service | Go | Gesamte Vertrauenskette überprüfen |
| Transparency Log | **Trillian + PostgreSQL** | Append-only Merkle-Log mit Inclusion Proofs |
| Message Transport | HTTPS/mTLS + **NATS JetStream** | Agent↔Agent-Kommunikation |
| Chat Transport (opt.) | Matrix/Synapse | Mensch↔Agent-Chat (nur Phase 6) |
| **Sink Registry** | PostgreSQL | Registrierte Senken, Adapter-Metadaten, Audience-Keys |
| **Data Source Registry** | PostgreSQL | **Registrierte Datenquellen, erlaubte Query-Patterns, PII-Klassifikation** |
| Senken-Adapter | pro Senke; siehe Abschnitt 7 | Übersetzt verifizierte Decision in Senken-Aktion |
| **Datenquellen-Adapter** | **pro Quelle; siehe Abschnitt 7a** | **Prüft Scope-Token + Policy, führt Query aus, erzeugt Query Attestation** |
| Evidence Store | PostgreSQL (Metadaten) + S3 | DSSE-Envelopes und Attestate (Retention: 1 Jahr) |
| PII-Store (Rolle) | Verschlüsselter S3-Bucket + Mediator-Service | Belege, Geschäftsdaten UND Query-Ergebnisse mit PII — redaktionierbar. **Rolle, kein Produkt** — Details Abschnitt 8.4 |
Approval, Session Scope Token Service, Attestation, Registry (Agent + Sink + Data Source) und Verification laufen in **einem modularen Go-Dienst** (`trust-api`). Signing Service läuft als eigenes Deployment. Senken- und Datenquellen-Adapter laufen pro Typ (oft als derselbe Prozess, wenn eine Komponente beides anbietet — siehe 7.2).
### 3a. Identity Provider: Pocket ID allein genügt
Pocket ID unterstützt neben dem Authorization-Code-Flow auch den OIDC `client_credentials`-Grant (`POST /api/oidc/token`) und bietet Standard-OIDC-Discovery inkl. JWKS unter `https://auth.basicstack.de/.well-known/openid-configuration`.
- **Menschen** melden sich per Passkey an.
- **Agenten** sind in Pocket ID als OIDC-Clients registriert; holen sich kurzlebige Access-Tokens per `client_credentials`.
- **Senken und Datenquellen** verifizieren per Pocket-ID-JWKS.
Keine Federation nötig.
### 3b. Data Source Registry
Datenquellen sind registrierte Entitäten mit stabiler ID, erlaubten Query-Patterns und PII-Klassifikation.
```sql
CREATE TABLE data_sources (
data_source_id TEXT PRIMARY KEY, -- z.B. "ds:expense-db-app"
display_name TEXT NOT NULL,
adapter_kind TEXT NOT NULL, -- "db_app" | "http_api" | "sap_odata" | "custom"
endpoint_url TEXT,
owner_team TEXT NOT NULL,
pii_class TEXT NOT NULL, -- "none" | "indirect" | "direct"
created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
retired_at TIMESTAMPTZ
);
CREATE TABLE data_source_resources (
data_source_id TEXT NOT NULL REFERENCES data_sources(data_source_id),
resource TEXT NOT NULL, -- z.B. "project_assignments", "cost_centers"
allowed_filters TEXT[] NOT NULL, -- z.B. ["employee_id", "project_code"]
returns_pii BOOLEAN NOT NULL,
schema_name TEXT NOT NULL,
schema_version TEXT NOT NULL,
PRIMARY KEY (data_source_id, resource)
);
```
Pro Agent-Datenquellen-Kombination gibt es OPA-Regeln (siehe Abschnitt 6).
### 3c. Session Scope Tokens — Delegation „Agent im Auftrag von Benutzer"
Problem: Der Lese-Agent muss der Datenquelle beweisen, dass er für Benutzer Y in Session S liest — nicht nur, dass er irgendein Agent ist.
Lösung: Der **Session Scope Token Service** (Teil von `trust-api`) stellt kurzlebige, signierte Delegations-Tokens aus. Technisch ein JWT mit `act`-Claim nach RFC 8693 (OAuth 2.0 Token Exchange — die Semantik, nicht der volle Flow).
Ablauf:
1. Benutzer meldet sich per Pocket ID an und startet eine Session im Approval Service (`POST /api/v1/sessions`). Approval Service hält `session_id`, `user_sub`, `active_until`.
2. Agent A will für diese Session eine Datenquelle lesen. Er ruft:
```
POST /api/v1/session-scope-tokens
Authorization: Bearer <agent-pocket-id-token>
X-Workload-Token: <k8s-sa-token>
Content-Type: application/json
```
```json
{
"session_id": "SES-2026-10-25-abc",
"requested_scope": {
"data_source": "ds:expense-db-app",
"resource": "project_assignments",
"filters": { "employee_id": "<EMP from session>" },
"operation": "read"
},
"ttl_seconds": 300
}
```
3. Der Service prüft:
- beide Agent-Credentials (Pocket-ID + K8s SA) → `agent_id`;
- OPA: darf `agent_id` die angeforderte Operation auf dieser Datenquelle im Namen *dieses konkreten Benutzers* ausführen? (z.B. „nur eigene Projekte, nicht fremde");
- Session aktiv und valide?
4. Rückgabe: Scope-Token (JWT), signiert vom trust-api-Schlüssel:
```json
{
"iss": "https://trust.basicstack.de",
"sub": "agent-travel",
"act": {
"iss": "https://auth.basicstack.de",
"sub": "user-12345",
"session_id": "SES-2026-10-25-abc"
},
"scope": {
"data_source": "ds:expense-db-app",
"resource": "project_assignments",
"filters": { "employee_id": "EMP-12345" },
"operation": "read"
},
"jti": "<unique>",
"iat": 1735120000,
"exp": 1735120300
}
```
5. Agent A ruft die Datenquelle: `GET https://expense-db-adapter/api/v1/project_assignments?employee_id=EMP-12345` mit Header `Authorization: Bearer <scope-token>`.
6. Datenquellen-Adapter prüft Scope-Token (Signatur gegen trust-api-JWKS, `exp`, `scope` deckt den Request), führt die Abfrage aus und schreibt eine **Query Attestation** (siehe 4.5a).
Vorteile:
- Datenquellen müssen weder Session-State noch Benutzer-Authentifizierung selbst halten — nur Token verifizieren.
- OPA entscheidet zentral, welche Agent-Benutzer-Kombinationen welche Lesescopes bekommen.
- Kompromittierte Agent-Credentials erlauben nur die Scopes, die vom Session Scope Token Service herausgegeben wurden — nicht die Weltlese-Erlaubnis.
## 4. Datenmodell der Vertrauenskette
Jeder Vorgang erhält eine unveränderliche `workflow_id`. Jede Fassung der Daten wird als eigenes Artefakt mit SHA-256-Hash gespeichert. PII bleibt im separaten PII-Store; Attestierungen enthalten nur Hashes und Referenzen.
### Vertrauens- und Verarbeitungskette (am Beispiel Reisekosten → eigene DB-App als erster Rollout)
0. **Session-Start.** Benutzer meldet sich per Passkey an, Agent-Travel beginnt den Chat.
1. **Vorab-Lesezugriffe (parallel-Pfad).** Agent-Travel holt sich pro Lesezugriff ein Session Scope Token und ruft die Datenquelle (z.B. `ds:expense-db-app`, Resource `project_assignments`). Jeder Zugriff erzeugt eine **Query Attestation** (siehe 4.5a). Der User sieht die zurückgelieferten Vorschläge und wählt (z.B. ein Projekt).
2. **Benutzerfreigabe.** Approval Service bindet die Signatur an den Hash des Inhalts, den der Benutzer per Content Binding bestätigt hat, UND an die Materialien-Hashes der oben erzeugten Query Attestations (siehe 4.1).
3. **Agent A: Vorbereitung.** Agent-Travel signiert eine Transform-Attestierung über Eingabe-Hash, Ausgabe-Hash, Transformationsart, Freigabe-Referenz und die genutzten Query-Materialien.
4. **Agent B: Mapping.** Agent-Sink-Mapping führt eigene Lesezugriffe durch (z.B. Kontierungsvorschläge → neue Query Attestations), transformiert, signiert.
5. **Agent C: Übergabe.** Agent-Sink-Posting verifiziert die komplette Kette, übergibt an den Senken-Adapter, erzeugt den signierten Übergabenachweis.
### 4.0 Content Binding bei der Benutzerfreigabe
Risiko: der Browser könnte dem Benutzer etwas anderes zeigen als dem Approval Service. Verbindlicher Ablauf:
1. Approval Service rendert den Freigabe-Inhalt serverseitig, berechnet SHA-256 `H_content` und speichert `(session_id, H_content, salt, challenge_nonce)`.
2. Browser zeigt den Inhalt *und* eine aus `H_content + challenge_nonce` abgeleitete menschenlesbare Prüfziffer.
3. Benutzer bestätigt per Passkey (WebAuthn-Assertion über `challenge_nonce || H_content`).
4. Approval Service verifiziert die WebAuthn-Assertion und erzeugt die DSSE-signierte Approval-Attestierung.
### 4.1 Benutzerfreigabe (DSSE-Statement, inkl. Query-Materialien)
Neu: `materials` referenziert die Query Attestations, deren Ergebnisse die Vorschlagsgrundlage für den Benutzer waren.
```json
{
"_type": "https://in-toto.io/Statement/v1",
"subject": [
{
"name": "expense/EXP-2026-0042/v1",
"digest": { "sha256": "<content hash>" }
}
],
"predicateType": "https://basicstack.de/attestations/approval/v1",
"predicate": {
"workflow_id": "WF-0042",
"approval_id": "APR-0042",
"schema": { "name": "expense.canonical", "version": "1.0.0" },
"issuer": "approval-service",
"user": {
"iss": "https://auth.basicstack.de",
"sub": "user-12345"
},
"content_binding": {
"method": "webauthn-content-hash-v1",
"assertion_hash": "sha256:<webauthn assertion hash>",
"verification_code": "F3K-9MQ"
},
"materials": [
{
"name": "query/project_assignments/employee=EMP-12345",
"sha256": "<result_hash>",
"attestation_ref": "sha256:<query attestation hash>"
},
{
"name": "query/cost_centers/active-for-EMP-12345",
"sha256": "<result_hash>",
"attestation_ref": "sha256:<query attestation hash>"
}
],
"action": "expense.submit",
"audience": "sink:expense-db-app",
"allowed_transformations": ["expense.normalize", "expense.map_to_sink"],
"allowed_sinks": ["sink:expense-db-app"],
"nonce": "<base64 nonce>",
"issued_at": "2026-10-25T10:30:00Z",
"expires_at": "2026-11-01T00:00:00Z"
}
}
```
Verifikation (Abschnitt 5) prüft, dass genau die hier referenzierten Query Attestations existieren, gültig signiert sind und ihre Ergebnisse den im Freigabeinhalt verwendeten Werten entsprechen (z.B. „das ausgewählte Projekt ist tatsächlich in der Ergebnisliste").
### 4.2 Signatur mit DSSE
```json
{
"payloadType": "application/vnd.in-toto+json",
"payload": "<base64-encoded statement>",
"signatures": [
{ "keyid": "approval-service-key-2026-q4", "sig": "<base64-encoded signature>" }
]
}
```
### 4.3 Transformations-Attestierung (Agent B, Mapping)
Neue Felder: `read_materials` referenziert Query Attestations, die diese Transformation genutzt hat.
```json
{
"_type": "https://in-toto.io/Statement/v1",
"subject": [
{ "name": "expense/EXP-2026-0042/sink-payload", "digest": { "sha256": "<output hash>" } }
],
"predicateType": "https://basicstack.de/attestations/transform/v1",
"predicate": {
"workflow_id": "WF-0042",
"actor": "agent-sink-mapping",
"operation": "expense.map_to_sink",
"sink_target": "sink:expense-db-app",
"materials": [
{ "name": "expense/EXP-2026-0042/normalized", "sha256": "<input hash>" }
],
"read_materials": [
{ "name": "query/account_assignments/project=P-42",
"sha256": "<result_hash>",
"attestation_ref": "sha256:<query attestation hash>" }
],
"parent_attestation": "sha256:<previous proof hash>",
"approval_ref": "APR-0042",
"schema": {
"input": { "name": "expense.canonical", "version": "1.0.0" },
"output": { "name": "sink.db.expense", "version": "1.0.0" }
},
"transform_version": "1.3.0",
"issued_at": "2026-10-25T10:31:15Z"
}
}
```
### 4.4 Agentenregistrierung und Schlüsselhistorie
Jeder Agent ist in zwei Systemen eingetragen:
- Pocket ID: als OIDC-Client (`client_id`, `client_secret` im K8s-Secret).
- Agent Registry (Postgres): Identität plus Signatur-Schlüsselhistorie.
```sql
CREATE TABLE agents (
agent_id TEXT PRIMARY KEY,
pocket_id_client TEXT UNIQUE NOT NULL,
k8s_namespace TEXT NOT NULL,
k8s_service_account TEXT NOT NULL,
display_name TEXT NOT NULL,
allowed_actions TEXT[] NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL
);
CREATE TABLE agent_keys (
key_id TEXT PRIMARY KEY,
agent_id TEXT NOT NULL REFERENCES agents(agent_id),
public_key_pem TEXT NOT NULL,
valid_from TIMESTAMPTZ NOT NULL,
valid_to TIMESTAMPTZ NOT NULL,
revoked_at TIMESTAMPTZ,
revocation_reason TEXT,
archived_at TIMESTAMPTZ
);
CREATE INDEX idx_agent_keys_lookup
ON agent_keys (agent_id, archived_at)
WHERE archived_at IS NULL;
```
Validierung alter Attestierungen nutzt den Schlüssel, der zur `issued_at` galt (TUF-Pattern). Rotation Default 90 Tage × Retention 1 Jahr → max. ~5 nicht-archivierte Schlüssel/Agent.
### 4.5 Sink Registry
```sql
CREATE TABLE sinks (
sink_id TEXT PRIMARY KEY, -- z.B. "sink:expense-db-app"
display_name TEXT NOT NULL,
adapter_kind TEXT NOT NULL, -- "sap_abap" | "db_app" | "http_webhook" | "message_queue" | "file_drop" | "custom"
endpoint_url TEXT,
idempotency_scope TEXT NOT NULL,
callback_pubkey_pem TEXT,
allowed_actions TEXT[] NOT NULL,
owner_team TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
retired_at TIMESTAMPTZ
);
```
### 4.5a Query Attestation (Lesezugriffs-Nachweis)
Jeder Lesezugriff eines Agenten auf eine Datenquelle erzeugt eine signierte Query Attestation. Die Attestierung enthält Query-Parameter und einen deterministischen Hash der Rückgabe — nicht die Rückgabe selbst (PII bleibt im PII-Store).
```json
{
"_type": "https://in-toto.io/Statement/v1",
"subject": [
{
"name": "query/project_assignments/employee=EMP-12345",
"digest": { "sha256": "<hash of (query_params || result_hash)>" }
}
],
"predicateType": "https://basicstack.de/attestations/query/v1",
"predicate": {
"workflow_id": "WF-0042",
"session_id": "SES-2026-10-25-abc",
"actor": "agent-travel",
"data_source": "ds:expense-db-app",
"operation": "data_source.read",
"query": {
"resource": "project_assignments",
"filters": { "employee_id": "EMP-12345" },
"query_hash": "sha256:<canonicalized query>"
},
"result": {
"row_count": 3,
"result_hash": "sha256:<canonicalized result rows>",
"pii_class": "indirect",
"pii_store_ref": "s3://pii-store/queries/WF-0042/SES-abc/<uuid>.json"
},
"on_behalf_of": {
"iss": "https://auth.basicstack.de",
"sub": "user-12345"
},
"session_scope_token_jti": "<jti of the scope token used>",
"schema": { "name": "ds.expense.project_assignment", "version": "1.0.0" },
"issued_at": "2026-10-25T10:28:12Z"
}
}
```
Wesentlich: Die Query Attestation wird **vom Datenquellen-Adapter** erzeugt und signiert (nicht vom Agenten), damit der Agent nicht die Rückgabe fälschen kann. Der Adapter benutzt seinen eigenen Schlüssel (`ds-adapter-<name>-key-<rev>`), der in der Agent Registry mit `agent_id = "ds-adapter:<name>"` registriert ist.
Der PII-Anteil der Rückgabe landet im PII-Store unter `pii_store_ref`; dort gelten die normalen Retention- und Löschregeln. Verifikation nach Löschung: die Signaturkette bleibt gültig, aber `result_hash` kann dann nicht mehr gegen den Inhalt geprüft werden — das ist der bewusste Trade-off aus der DSGVO-Löschbarkeit.
### 4.6 Agentenregistrierung — zusätzliche Datenquellen-Berechtigungen
```sql
CREATE TABLE agent_data_source_scopes (
agent_id TEXT NOT NULL REFERENCES agents(agent_id),
data_source_id TEXT NOT NULL REFERENCES data_sources(data_source_id),
resource TEXT NOT NULL,
allowed_filters TEXT[] NOT NULL,
operation TEXT NOT NULL CHECK (operation IN ('read')),
requires_user_context BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
PRIMARY KEY (agent_id, data_source_id, resource, operation)
);
```
Der Session Scope Token Service konsultiert diese Tabelle UND OPA (für feinere Regeln). `requires_user_context = TRUE` erzwingt, dass der Scope-Token nur mit aktiver Benutzer-Session ausgestellt wird (verhindert hintergründige Lesezugriffe ohne Benutzer).
### 4.7 Belege (Receipts) — Upload, Hashbindung, Lesezugriff entlang der Kette
Benutzer laden Belege (PDF, PNG, JPG) im Chat mit Agent-Travel hoch. Der Beleg selbst ist PII und darf keinesfalls in Attestierungen landen — nur sein kryptografischer Hash plus eine stabile Store-Referenz.
**Komponenten:**
- **Datenquelle `ds:receipts`** (neu in der Data Source Registry) — zwei Operationen: `write` (nur agent-travel darf hochladen) und `read` (agent-sink-mapping darf lesen für fachliche Prüfung; agent-sink-posting darf lesen für Weitergabe an die Senke, sofern die Senke Beleg-Attachments unterstützt).
- **Receipt-Adapter** — läuft als eigenes Deployment im Namespace `sinks-and-sources/`. Spricht intern mit dem **PII-Mediator** (siehe 8.4), der die eigentliche verschlüsselte Ablage im PII-Store orchestriert. Der Adapter signiert eine **Receipt Attestation** (eigener predicateType `https://basicstack.de/attestations/receipt_ingest/v1`) mit `pii_store_ref`, `sha256(content)`, `mime_type`, `size_bytes`, `uploaded_by_agent`, `on_behalf_of_user`.
**Upload-Flow (schematisch):**
1. User lädt Beleg im Chat hoch. Agent-Travel ruft `POST /api/v1/receipts/upload` am Receipt-Adapter mit einem Session-Scope-Token für `ds:receipts`/`write`/user_sub (siehe 3c). Payload: multipart mit der Datei.
2. Receipt-Adapter prüft Token, nimmt Datei entgegen, berechnet `sha256`, legt sie über den PII-Mediator in `pii://receipts/<workflow_id>/<uuid>.<ext>` ab.
3. Adapter signiert die Receipt Attestation (eigener Adapter-Schlüssel in Agent Registry als `agent_id = "receipt-adapter"`), gibt an Agent-Travel zurück: `{ "pii_store_ref": "pii://...", "content_hash": "sha256:...", "attestation_ref": "sha256:..." }`.
4. Agent-Travel trägt in `expense_items[i].receipt_ref` die `pii://...`-URI ein. Zusätzlich wird der `content_hash` und die `attestation_ref` als zusätzliches Feld `receipt_content_hash` bzw. `receipt_attestation_ref` ins Item geschrieben (additives Feld, kommt in einer `expense.canonical` v1.2.0 Minor-Erweiterung).
5. Approval Service bindet im `materials[]`-Array der Benutzerfreigabe die Receipt Attestations der betroffenen Items mit — damit prüft die Verification, dass die vom User freigegebenen Beträge zu den Belegen passen, die zum Freigabezeitpunkt vorlagen.
6. Agent-Sink-Mapping ODER Agent-Sink-Posting (je nach Senke) kann über einen eigenen Session-Scope-Token (`ds:receipts`/`read`/user_sub) die Belege per `GET /api/v1/receipts/{content_hash}` abrufen — der Receipt-Adapter prüft, dass genau dieser `content_hash` zum angefragten Workflow und zur Benutzer-Session gehört, bevor er den Blob zurückliefert.
7. Senken, die Belege weitergeben müssen (DMS, SAP-Anhang, Workflow-Prüfer-UI), bekommen den Blob über den Senken-Adapter.
**Was im PII-Store liegt, was in der Attestation:**
| Teil | Ort |
| --------------------------------------------------- | ---------------- |
| Beleg-Blob (PDF/PNG/JPG, verschlüsselt) | PII-Store |
| `sha256(content)`, `mime_type`, `size_bytes` | Receipt Attestation (Transparency Log) |
| `pii_store_ref` (nur Pfad, kein Inhalt) | Receipt Attestation + `expense_items[].receipt_ref` |
**DSGVO-Löschung** (siehe ADR-0003): wird der Beleg nach Retention gelöscht, bleibt die Receipt Attestation gültig; aber `GET /api/v1/receipts/{content_hash}` liefert `410 Gone` plus eine signierte Deletion-Attestierung, und Verification markiert nachfolgende Prüfungen gegen den Belegsinhalt als `content_check: "pii_purged"`.
**Scope-Policy (Rego, Entwurf — kommt beim Phase-2-Spike):**
- `agent-travel` darf `ds:receipts`/`write` nur mit aktiver User-Session.
- `agent-sink-mapping` + `agent-sink-posting` dürfen `ds:receipts`/`read` nur gefiltert nach `content_hash`, der in einem Material der aktuellen `workflow_id` auftaucht (OPA kann das gegen die bekannte Attestations-Kette prüfen).
- Niemand darf `ds:receipts`/`list` — zufälliges Durchbrowsen ist konzeptionell nicht vorgesehen.
**Senken, die KEINE Beleg-Weitergabe brauchen** (z.B. unsere DB-App im ersten Rollout): Senken-Adapter liest Belege gar nicht, sondern persistiert nur `receipt_ref` als Fremdschlüssel. Belege bleiben im PII-Store, Zugriff für Prüfer erfolgt über die ProofedMesh-UI (eigener Endpunkt mit eigener OPA-Policy).
## 5. Verifikation
```
POST /api/v1/attestations/verify
Authorization: Bearer <service-token>
Content-Type: application/json
{
"workflow_id": "WF-0042",
"artifact_digest": "sha256:<final hash>",
"requested_action": "expense.post",
"target": "sink:expense-db-app"
}
```
Prüfungen (vollständig):
| Prüfung | Fehlerfall |
| -------------------------------------------------------------------- | --------------------- |
| Signatur der Benutzerfreigabe gültig (Schlüssel zur `issued_at`)? | Ablehnen |
| Content-Binding-Assertion in der Approval-Attestierung vorhanden? | Ablehnen |
| Benutzeridentität im Pocket-ID-JWKS auflösbar? | Ablehnen |
| Freigabe gültig, nicht widerrufen, nicht abgelaufen? | Ablehnen |
| Alle in Approval referenzierten Query Attestations existieren und sind gültig signiert? | Ablehnen |
| Datenquellen zur Query-Zeit registriert und Agent berechtigt? | Ablehnen |
| Query-Materialien konsistent mit den im Freigabeinhalt verwendeten Werten? | Ablehnen |
| `target` in Sink Registry und `allowed_actions` erlaubt die Aktion? | Ablehnen |
| `target` in `approval.allowed_sinks` enthalten? | Ablehnen |
| Alle Agentensignaturen gültig gegen `agent_keys` zur `issued_at`? | Ablehnen |
| Agenten zum Signaturzeitpunkt registriert und berechtigt? | Ablehnen |
| Input-/Output-Hashes der Materialien-Kette konsistent? | Ablehnen |
| Alle in Transform-Attestierungen referenzierten `read_materials` existieren? | Ablehnen |
| Transformationen laut Freigabe zulässig? | Ablehnen |
| Schema-Versionen kompatibel? | Ablehnen |
| Nutzlast entspricht freigegebener Geschäftssemantik (OPA)? | Ablehnen |
| `payload_hash` bereits für `target` übergeben? | Keine erneute Übergabe |
### 5.1 Replay-Schutz (verbindlich, unverändert)
- `decision_id` enthält `decision_nonce`, Lebensdauer 5 Minuten.
- Bindung an `(agent_id, payload_hash, target)`.
- Verification Service: `UNIQUE (payload_hash, target)` in `decisions`.
- Jeder Senken-Adapter führt eigene Replay-Tabelle `sink_decision_log`.
- Scope-Tokens (für Reads) haben eigene `jti` und `exp`; Replay-Schutz pro Datenquelle: UNIQUE `(data_source_id, jti)` in einer kleinen `scope_token_log`-Tabelle beim Adapter (optional — die kurze TTL deckt den Normalfall).
## 6. Berechtigungssteuerung mit Open Policy Agent
OPA deckt **drei Policy-Klassen** ab:
1. **Transformation-Policies** — welche Agenten dürfen welche Transformationen auf welchen Schemas durchführen? (unverändert aus V1.0)
2. **Senken-Policies** — welche Agenten dürfen welche Senken für welche Aktionen nutzen? (aus V1.1 Erstfassung)
3. **🆕 Datenquellen-/Scope-Policies** — welche Agenten dürfen welche Lesezugriffe im Namen welcher Benutzer durchführen?
Beispiel-Regeln für Datenquellen:
- Agent-Travel darf `ds:expense-db-app` → `project_assignments` lesen, aber nur gefiltert nach `employee_id` des aktuellen Benutzers (keine fremden Zuweisungen).
- Agent-Sink-Mapping darf `ds:expense-db-app` → `account_assignments` lesen, aber nur für Projekte, die aus einer vorherigen Query Attestation desselben Workflows stammen.
- Agent-Travel darf `ds:hr-system` → `employee_profile` NUR mit `requires_user_context=TRUE` und nur die Felder `name`, `cost_center`, nicht `salary`.
- Agenten dürfen keine Datenquellen abfragen, deren `retired_at IS NOT NULL`.
Rego-Policies werden zentral versioniert; die zum Entscheidungszeitpunkt verwendete Policy-Version wird in der Query Attestation bzw. Decision mit abgelegt.
### 6.1 Fachliche Integritätsprüfung — Schema-Versionierung (verbindlich)
Kanonische und Senken-/Quellen-spezifische Zielschemas liegen versioniert in `schemas/` im Repo. Approval signiert `schema.name` und `schema.version` mit. Transform- und Query-Attestierungen tragen ebenfalls `schema`-Felder. Schema-Änderungen sind Breaking Changes und erfordern eine neue Hauptversion.
### 6.2 Deterministische Regelwerke am Beispiel Spesensätze (Verpflegungsmehraufwand)
Reisekosten enthalten regel-basierte Komponenten, die nicht aus Belegen stammen, sondern aus **versionierten Pauschalen** errechnet werden — in Deutschland typisch die BMF-Pauschalen für Verpflegungsmehraufwand (§ 9 Abs. 4a EStG) und Übernachtungskosten im Ausland, abhängig von Land, ggf. Stadt, Abwesenheitsdauer und Reisejahr. Diese Sätze ändern sich mindestens jährlich.
**Grundregel:** Pauschalen gehören weder in Agent-Prompts noch in LLM-Berechnungen. Sie sind strukturierte Referenzdaten mit zeitlicher Gültigkeit und müssen deterministisch angewendet werden — sonst bricht die Nachweiskette genau dort, wo ein Finanzprüfer am genauesten hinschaut.
**Komponenten:**
- **Datenquelle `ds:per-diem-rates`** (neu in der Data Source Registry). Resource `rates` mit filter `{country, city?, valid_on}`. Rückgabe-Schema `ds.per_diem.rate` v1.0.0: `country`, `city?`, `currency`, `full_day`, `partial_day_min8h`, `arrival_day`, `departure_day`, `valid_from`, `valid_to`, `source_regulation` (z.B. "BMF-Schreiben 2026-11-15 Az. IV C 5"). Betrage als Dezimal-Strings analog zu `expense.canonical`.
- **Rate-Pflege:** die Rates liegen im `trust-postgres` (Tabelle `per_diem_rates`) und werden ausschließlich durch autorisierte Admins über eine eigene UI (`/admin/per-diem-rates`) gepflegt. Jede Rate hat `valid_from`/`valid_to`; neue BMF-Sätze werden mit neuem `valid_from` angelegt, alte Rates bleiben für retrospektive Berechnungen vorhanden. Jede Pflegeoperation wird im Transparency Log als `predicateType=https://basicstack.de/attestations/rate_change/v1` abgelegt, signiert vom pflegenden Admin.
- **Compute-Agent `agent-per-diem-calculator`** — ein winziger Go-Service, kein LLM. Rechenlogik: aus (Reise-Beginn, Reise-Ende, Zielland(e)) → tageweise Zuordnung → Abruf gültiger Rates für jedes Reisedatum → Betrag pro Tag → Summierung. Die Logik ist in [BMF-konformen Regeltests](https://www.bundesfinanzministerium.de/) abgedeckt, Testdaten liegen im Repo (`policies/compute/per_diem_test.rego` + Fixtures).
- **Berechnungs-Attestation:** Agent-per-diem-calculator signiert eine Transform-Attestation (`operation: expense.compute_per_diem`), die als `materials[]` die konkrete Query Attestation `ds:per-diem-rates` referenziert sowie die eingegebenen Reisedaten, und als `subject` die generierten `expense_items[]`-Zeilen (`type: MEALS`/`ARRIVAL_DAY`/`DEPARTURE_DAY`) mit ihrem Hash. Agent-Travel schickt dem User die berechneten Beträge zur Content-Binding-Freigabe.
**OPA-Regeln (Entwurf — kommt beim Phase-2-Spike):**
- `agent-per-diem-calculator` darf `ds:per-diem-rates`/`rates` mit beliebigen `(country, city, valid_on)`-Filtern lesen, aber nur im Rahmen einer aktiven User-Session.
- `agent-per-diem-calculator` darf nur die Operation `expense.compute_per_diem` ausführen; Input-Schema `travel.plan` v1.0.0 (Reisedaten), Output-Schema fügt `expense_items[]` vom Typ `MEALS` o.ä. zur bestehenden `expense.canonical` hinzu.
- Weitere Agenten (`agent-sink-mapping`, `agent-sink-posting`) dürfen `ds:per-diem-rates` NICHT lesen — ihre Logik hängt nicht von Pauschalen ab, nur vom bereits berechneten Ergebnis.
**Rechtsänderungen** (neue BMF-Sätze, geänderte Länderliste):
- Admin legt neue Rate-Reihe mit `valid_from = YYYY-01-01` (oder dem im BMF-Schreiben benannten Datum) an. Vorhandene Rates werden mit `valid_to = <neues valid_from - 1 Tag>` versehen. Alles im Transparency Log auditierbar.
- Bestehende Workflows mit altem `incurred_on` berechnen weiterhin gegen die alten Rates (dafür ist der `valid_on`-Filter da).
- Retrospektive Rate-Korrekturen (z.B. BMF-Erratum) sind möglich, erzeugen aber ein `rate_change`-Event im Log und markieren alle betroffenen Workflows für Nachbearbeitung — automatisches Nachbuchen passiert NICHT ohne neue Benutzerfreigabe.
**Warum keine LLM-Berechnung:**
- Reproduzierbarkeit: dieselbe Eingabe muss morgen denselben Betrag ergeben wie heute. Deterministischer Code garantiert das, ein LLM nicht.
- Nachvollziehbarkeit: die Query Attestation + die Transform Attestation bilden gemeinsam einen vollständigen Nachweis "aus Reisedatum X und Rate Y ergibt sich Betrag Z". Ein LLM lässt sich diesen Nachweis nicht sauber abringen.
- Angriffsfläche: ein manipulierter Prompt könnte sonst Pauschalen künstlich erhöhen und über eine LLM-Halluzination ins System tragen.
Diese Trennung "LLM für Interpretation + Freigabe-UX, deterministischer Code für Zahlen-Logik" ist unser allgemeines Muster und soll auch für künftige Pauschal-ähnliche Themen (z.B. Kilometerpauschale, Übernachtungs-Höchstbeträge) gelten.
## 7. Senken-Integration
(unverändert gegenüber V1.1 Erstfassung — Vertrag in 7.0, Beispiele 7.1–7.5)
### 7.0 Vertrag jedes Senken-Adapters
Jeder Adapter MUSS: verifizieren (`/api/v1/attestations/verify`), idempotent sein (`sink_decision_log` mit `UNIQUE (decision_id)` und `UNIQUE (payload_hash)`), Audit-Mindestdaten speichern, Übergabenachweis zurückgeben, Fehlerpfad definieren, serverseitige Business-ID-Mapping-Hoheit wahren.
### 7.1 SAP S/4HANA (später)
Siehe V1.1 Erstfassung. Phase-6-Senke, nicht Phase 4.
### 7.2 Eigene DB-App (Phase 4 — ERSTER produktiver Rollout, kombinierter Lese- und Schreibpfad)
Die eigene DB-App ist **gleichzeitig Datenquelle (`ds:expense-db-app`) und Senke (`sink:expense-db-app`)**. Ein gemeinsamer Go-Service deployed als `expense-db-adapter` mit Backing-Store `expense-db-postgres`.
Endpunkte (Beispiel):
```
# Datenquellen-Seite (Reads)
GET /api/v1/project_assignments?employee_id=<EMP>
GET /api/v1/account_assignments?project_code=<P>
GET /api/v1/cost_centers?active=true
# Senken-Seite (Writes)
POST /api/v1/expense/submit # Erst-Buchung
POST /api/v1/expense/update # Nachbuchung (optional, pro OPA-Policy)
```
Alle Reads erwarten `Authorization: Bearer <session-scope-token>`. Alle Writes erwarten `Authorization: Bearer <agent-pocket-id-token>` und rufen Verification Service.
Datenmodell (vereinfacht):
```sql
CREATE TABLE project_assignments (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
employee_id TEXT NOT NULL,
project_code TEXT NOT NULL,
valid_from DATE NOT NULL,
valid_to DATE,
UNIQUE (employee_id, project_code, valid_from)
);
CREATE TABLE account_assignments (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
project_code TEXT NOT NULL,
cost_center TEXT NOT NULL,
gl_account TEXT NOT NULL,
valid_from DATE NOT NULL,
valid_to DATE
);
CREATE TABLE cost_centers (
cost_center TEXT PRIMARY KEY,
display_name TEXT NOT NULL,
active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE
);
CREATE TABLE expenses (
workflow_id TEXT PRIMARY KEY,
employee_id TEXT NOT NULL,
project_code TEXT NOT NULL,
cost_center TEXT NOT NULL,
currency TEXT NOT NULL,
total_amount NUMERIC(12,2) NOT NULL,
payload_hash TEXT NOT NULL,
decision_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
approval_id TEXT NOT NULL,
original_user_sub TEXT NOT NULL,
posted_by_agent TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);
CREATE TABLE sink_decision_log (
decision_id TEXT PRIMARY KEY,
payload_hash TEXT UNIQUE NOT NULL,
sink_record_ref TEXT NOT NULL,
posted_by_agent TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);
```
Der Adapter prüft bei jeder Lese-Anfrage: Scope-Token signiert durch trust-api, Resource und Filter aus Scope-Token decken Request-Resource und -Filter, `exp` nicht abgelaufen. Danach führt er die Abfrage aus und erzeugt die Query Attestation.
### 7.2a Zeilen-Allokationen auf mehrere Projekte (v1.1.0)
Für Reisekosten, die anteilig auf mehrere Projekte gebucht werden sollen, nutzen wir ab `expense.canonical` v1.1.0 bzw. `sink.db.expense` v1.1.0 ein Allocation-Modell:
- Jedes Item in `expense_items[]` trägt ein optionales `allocations[]`. Ohne Allocation gilt das top-level `project_assignment` als Default für dieses Item.
- Allocation-Entry hat `project_code`, `cost_center`, `source_attestation_ref` und einen Modus:
- `mode: "percentage"` + `percentage` (0.00..100.00) — alle Entries desselben Items mit mode=percentage, Summe exakt 100.00.
- `mode: "absolute"` + `amount` — alle Entries desselben Items mit mode=absolute, Summe exakt gleich `item.amount`.
- Mischen von Modi innerhalb eines Items ist unzulässig (OPA-Regel).
- `source_attestation_ref` ist Pflicht — bindet die gewählten Projekte/Kostenstellen an eine Query Attestation von `ds:expense-db-app`.
**Agent-sink-mapping** löst `percentage`-Allokationen in `absolute` Beträge auf (letzte Allocation absorbiert den Rundungsresiduum, damit die Summe exakt bleibt) und schreibt in die Senke immer absolute Beträge. Die OPA-Policy `proofedmesh.transformations.expense` prüft pro Item `sum(allocations.amount) == item.amount` in Cents (siehe `policies/transformations/expense.rego`).
**DB-Schema-Erweiterung in der eigenen DB-App:**
```sql
-- Neu bzw. ergänzend zu 7.2:
CREATE TABLE expense_items (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
workflow_id TEXT NOT NULL REFERENCES expenses(workflow_id) ON DELETE CASCADE,
item_index INT NOT NULL,
item_type TEXT NOT NULL,
amount NUMERIC(12,2) NOT NULL,
incurred_on DATE NOT NULL,
description TEXT,
receipt_ref TEXT, -- "pii://..." Referenz in den PII-Store
UNIQUE (workflow_id, item_index)
);
CREATE TABLE expense_item_allocations (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
expense_item_id BIGINT NOT NULL REFERENCES expense_items(id) ON DELETE CASCADE,
project_code TEXT NOT NULL,
cost_center TEXT NOT NULL,
gl_account TEXT NOT NULL,
amount NUMERIC(12,2) NOT NULL, -- immer absolut
percentage NUMERIC(5,2), -- optional, nur informativ aus canonical mode=percentage
source_attestation_ref TEXT NOT NULL,
UNIQUE (expense_item_id, project_code, cost_center)
);
```
Die ursprüngliche Tabelle `expenses` behält `project_code` und `cost_center` als Kompatibilitätsfelder für v1.0.0-Vorgänge (dort gibt es nur ein Projekt pro Vorgang). Für v1.1.0-Vorgänge sind beide Felder in `expenses` NULL und die Zuordnung ergibt sich aus `expense_item_allocations`.
Beispiel-Payloads: `schemas/expense/canonical/examples/v1.1.0/*.json` und `schemas/sink/db/expense/examples/v1.1.0/split-resolved.json`.
### 7.3–7.5 Weitere Senken-Typen (HTTP-Webhook, Message-Queue, Dateiablage) — unverändert aus V1.1 Erstfassung.
### 7.6 Welchen Adapter wo deployen? — unverändert.
## 7a. Datenquellen-Integration
### 7a.0 Vertrag jedes Datenquellen-Adapters
Jeder Datenquellen-Adapter MUSS:
1. **Scope-Token verifizieren** — Signatur gegen trust-api-JWKS, `exp` nicht abgelaufen, Scope deckt den Request (`data_source`, `resource`, `filters`, `operation`), `jti` noch nicht verbraucht (sofern Replay-Schutz aktiv).
2. **Query ausführen** mit genau den im Scope-Token enthaltenen Filtern — keine Erweiterung erlaubt.
3. **Query Attestation signieren** mit eigenem Adapter-Schlüssel.
4. **PII-Anteil der Rückgabe in den PII-Store schreiben**, Ergebnis-Hash in die Attestation stellen.
5. **An Agent zurückliefern** — Rückgabe-Payload (für die unmittelbare Nutzung) PLUS die Query Attestation (für die spätere Verwendung in Approvals/Transforms).
6. **Audit-Zeile schreiben** — `(workflow_id, session_id, agent_id, user_sub, data_source_id, resource, filters, result_hash, created_at)`.
### 7a.1 Beispiel: Eigene DB-App als Datenquelle
Siehe 7.2 (kombiniert mit Senken-Seite).
### 7a.2 Beispiel: HR-System via HTTP-API
Externer HR-Dienst (OData/REST). Datenquellen-Adapter läuft in unserem Cluster, kapselt das Backend-Secret, mappt zwischen externem Schema und `data_source_resources`-Schema. OPA-Policy kann einzelne Felder (z.B. `salary`) ausschließen.
### 7a.3 Beispiel: SAP OData-Read
Später, parallel zur SAP-Senken-Anbindung. Dann ist SAP sowohl `ds:sap-s4hana-prod` als auch `sink:sap-s4hana-prod`.
## 8. Nachweisablage und Transparency Log
### 8.1 Scope und Retention
Default-Retention: 1 Jahr. Attestierungen, Decisions, Query Attestations und zugehörige Schlüsselhistorie werden danach automatisiert gelöscht. Konfigurierbar pro Prozess-Typ, Senke und Datenquelle.
### 8.2 Datenklassen
| Daten | Speicherung |
| --------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| Prozessstatus, Identitäten, Referenzen | PostgreSQL (`trust-postgres`) |
| Senken- und Datenquellen-Registry | PostgreSQL (`trust-postgres`) |
| Signierte Attestierungen (DSSE) | S3 Object Storage |
| Transparency-Log-Einträge + Proofs | Trillian + PostgreSQL |
| Geschäftsdaten + Query-Ergebnisse mit PII | PII-Store (separater S3-Bucket, redaktionierbar) |
| Signatur- und Schlüsselhistorie | Agent Registry (Postgres), max 1 Jahr |
| Policy-Versionen | Git-versioniert, Hash in Attestations |
| Senken-Übergabenachweise | S3 + `sink_decision_log` je Senke |
Query-Ergebnisse mit PII landen immer im PII-Store. Löschung dort invalidiert *nicht* die Signaturkette, nur die Nachkontrolle der Ergebnisse.
### 8.3 Trillian + PostgreSQL (unverändert)
Append-only Merkle-Log mit Inclusion Proofs. Cassandra ist dafür ungeeignet (siehe V1.1 Erstfassung).
### 8.4 Was ist der PII-Store konkret?
**Begriffsklärung.** „PII" steht für *Personally Identifiable Information* (deutsch: personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO Art. 4 Nr. 1). „PII-Store" ist **kein Produktname und keine Technologie**, sondern eine **architektonische Rolle** in unserem Datenmodell. Das Muster — personenbezogene Daten in einem *dedizierten, löschbaren* Speicher getrennt vom unveränderlichen Nachweismaterial zu halten — ist in Privacy-Engineering-Literatur unter Namen wie „PII vault", „tokenization vault" oder „data minimization layer" bekannt (siehe NIST SP 800-188 „De-Identifying Government Datasets" oder ENISA „Pseudonymisation techniques and best practices").
**Warum wir die Rolle brauchen.** Wir müssen zwei scheinbar widersprüchliche Anforderungen gleichzeitig erfüllen:
- **Nachweiskette darf nicht geändert werden** — eine Signaturkette, deren Inhalte nachträglich veränderbar sind, ist nutzlos.
- **DSGVO Art. 17 „Recht auf Löschung"** — personenbezogene Daten müssen auf Antrag entfernt werden können.
Lösung: wir trennen *Nachweis* und *Nutzinhalt* physisch:
- Der **Evidence Store** hält DSSE-Envelopes, Attestierungen, Transparency-Log-Einträge und Hashes. Dieser Speicher ist für die Dauer der Retention unveränderlich.
- Der **PII-Store** hält die eigentlichen Nutzinhalte (Reisekostenbelege, Dateien, Query-Ergebnisse mit Personen- oder Projektdaten). Dieser Speicher ist pro Vorgang und pro Betroffenem löschbar.
Löscht man im PII-Store, bleibt die Signaturkette intakt — nur die Nachkontrolle gegen den Inhalt ist dann nicht mehr möglich. Das ist der bewusste Trade-off: Löschbarkeit gewinnt gegenüber Nachkontrolle, der *Beweis der Kommunikation an sich* bleibt bestehen.
**Konkrete Technologie-Wahl für ProofedMesh (Default).** Der PII-Store wird aus zwei Bausteinen gebaut, die wir bereits im Cluster haben:
1. **Verschlüsselter Hetzner Object Storage (S3-kompatibel), eigener Bucket.** Jeder Workflow bekommt ein eigenes Prefix (`pii/<workflow_id>/…`). Der Bucket hat keine öffentlichen ACLs; Zugriff nur per Service-Account aus unserem Cluster.
2. **PII-Mediator-Service** (kleine Go-Komponente). Alle anderen Dienste (Approval, Datenquellen-Adapter, Senken-Adapter, Verifikations-UI) sprechen **nur** mit dem Mediator, nie direkt mit S3. Der Mediator:
- vergibt pro Objekt einen Datenschlüssel (envelope-encrypted über OpenBao Transit — der eigentliche Objektschlüssel liegt nicht im Mediator),
- prüft bei jedem Zugriff: Token, Scope, OPA-Policy,
- führt ein Zugriffs-Audit (`workflow_id`, `agent_id`/`user_sub`, `operation`, `created_at`),
- exekutiert Löschungen (Objekt löschen + Transit-Schlüssel vergessen → Cryptographic Erasure).
Dadurch ergibt sich automatisch ein **doppeltes Löschen**: Objekt entfernt UND Entschlüsselungsschlüssel vergessen. Beides muss gelingen, aber jedes einzelne davon reicht bereits, um die Daten unlesbar zu machen.
**Was im PII-Store liegt (vs. was NICHT dort liegt):**
| Datenart | PII-Store? | Alternativer Ort |
| -------------------------------------------------------- | ---------- | ----------------------------- |
| Reisekostenbelege (PDF, Scan) | ja | — |
| Kanonische Reisekostendaten (`expense.canonical`) | ja | — |
| Query-Ergebnisse mit Namen/Kostenstellen/Projektzuordnungen | ja | — |
| DSSE-Envelopes (nur Hashes) | **nein** | Evidence Store (S3, Retention 1 Jahr) |
| Transparency-Log-Einträge | **nein** | Trillian + Postgres |
| Agent-/Session-Schlüsselmaterial | **nein** | OpenBao Transit, Agent Registry |
| Workflow-Status, Decision-IDs, Referenzen | **nein** | `trust-postgres` |
**Retention und Löschsemantik.**
- Default-Retention: **1 Jahr nach letzter Workflow-Aktivität** (identisch zu Evidence Store), danach automatisches Löschen durch Cron-Job.
- Vorzeitige Löschung auf Antrag eines Betroffenen (DSGVO Art. 17): PII-Mediator ruft `DELETE /pii/<workflow_id>` → S3-Objekte entfernen + Transit-Keys vergessen + Audit-Zeile schreiben. Die Signaturkette im Evidence Store wird NICHT angerührt.
- Löschprotokoll: der Mediator schreibt eine signierte **Deletion-Attestierung** in den Transparency Log (`predicateType=https://basicstack.de/attestations/pii_deletion/v1`), damit später nachweisbar ist „zu diesem Workflow waren PII-Daten vorhanden und wurden am Datum X auf Antrag Y gelöscht".
**Alternativen, die wir bewusst nicht wählen (Begründung).**
| Alternative | Warum nicht (für den Start) |
| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Keine Trennung**, PII in den DSSE-Payloads | Macht DSGVO Art. 17 unlösbar — die Signaturkette müsste bei jeder Löschung invalidiert werden. |
| Kommerzielle PII-Vaults (Skyflow, Piiano, VGS) | Externer Dienst, Vendor-Lock-in, Kosten; keine Zusatzgarantien, die wir für den geplanten Scope brauchen. |
| Dedizierte Postgres-Instanz mit TDE | Löschbarkeit braucht Zusatzlogik; kein nennenswerter Vorteil gegenüber verschlüsseltem Object Storage für Blob-PII. |
| OpenBao Transform Engine (Format-Preserving Encryption) | Lohnt sich bei strukturierten Feldern (z.B. Kreditkarten) in einer bestehenden App — Overhead für unsere Use Cases. |
| Confidential Computing (TEE/SGX) | Overkill und derzeit auf Hetzner nicht in der Variante verfügbar, die wir brauchen würden. |
**Begrifflichkeit im weiteren Doc.** Wo bisher „PII-Store" steht, ist jeweils diese Rolle gemeint — konkret implementiert als „verschlüsselter S3-Bucket + PII-Mediator-Service". Wenn wir später z.B. Confluence-Export oder Teams-Daten anbinden, bleibt der Begriff gleich; nur der Mediator bekommt zusätzliche Backend-Adapter.
## 9. Deployment in Kubernetes
```
identity/
pocket-id
agent-trust/
trust-api (Approval + Session Scope Tokens + Attestation + Agent Registry + Sink Registry + Data Source Registry + Verification)
signing-service (eigenes Deployment, enge Trust-Boundary)
policy-engine (OPA)
trust-postgres
trillian-log
transport/
nats (JetStream)
paperclip/
paperclip
agent-travel
agent-sink-mapping
agent-sink-posting
sinks-and-sources/
expense-db-adapter (für ds:expense-db-app UND sink:expense-db-app)
expense-db-postgres
# später: webhook-adapter, queue-adapter, file-adapter
# später: hr-api-adapter (nur Datenquelle)
# SAP-Adapter läuft als ABAP im SAP-System
openbao/
openbao
matrix/ (optional, Phase 6)
```
### 9.1 Workload-Identitäts-Prüfung (doppelt, unverändert)
Signing Service und Session Scope Token Service verifizieren beide: Pocket-ID-Access-Token UND projected K8s ServiceAccount-Token. Nur bei übereinstimmendem `agent_id` wird signiert bzw. ein Scope-Token ausgestellt.
## 10. Implementierungsreihenfolge
**Phase 1 — End-to-End-Skelett (3–5 Wochen).**
Pocket ID als IdP, Approval Service mit Content Binding, ein Testagent, Signing Service mit doppelter Identitätsprüfung, Verification Service für zweistufige Kette, triviale Mock-Senke (`sink:dummy-sink`). Noch ohne Lesepfad.
**Phase 2 — Agent Attestations + Lesepfad (Minimum).**
Weitere Agenten, Schlüsselrotation, in-toto-Transformationsnachweise, **Session Scope Token Service, Data Source Registry, erste triviale Datenquelle (`ds:dummy-ds`), Query Attestations**, OPA-Policies in Rego (Transformation + Datenquelle), Policy-Versionierung.
**Phase 3 — Replay-Schutz, Transparency Log, Retention.**
Trillian-Deployment, Decision-Nonce-Mechanik, Retention-Cron-Jobs, PII-Store-Trennung inkl. Query-Result-PII.
**Phase 4 — Eigene DB-App als kombinierte Quelle und Senke (erster produktiver Rollout).**
`expense-db-adapter` + `expense-db-postgres`, mit `ds:expense-db-app` (Reads auf `project_assignments`, `account_assignments`, `cost_centers`) und `sink:expense-db-app` (Writes auf `expenses`). Vollständiger produktiver Reisekostenprozess: Chat-Agent liest Projektzuweisungen, Benutzer wählt und bestätigt per Passkey, Mapping-Agent liest Kontierungsvorschläge, Posting-Agent schreibt — alles kryptografisch verkettet, prüfbar, mit 1-Jahres-Retention.
**Phase 5 — Weitere Senken-/Datenquellen-Typen.**
HTTP-Webhook-Adapter, Message-Queue-Adapter, File-Adapter, erste externe Datenquelle (z.B. HR-API).
**Phase 6 — SAP-Integration.**
SAP S/4HANA als Senke (ABAP-Endpoint, Validierungs-Webservice, SM59-Rotation) und ggf. als Datenquelle (OData-Reads via Adapter).
**Phase 7 — Matrix für Mensch-Chat (optional).**
E2EE-Chat.
## 11. Was bewusst anders ist als in V1.0
- Zwei Pfade (Schreib- und Lesepfad), beide über denselben Trust-Core.
- Datenquellen und Senken sind symmetrische Konzepte mit festem Adapter-Vertrag.
- Session Scope Tokens machen Delegation „Agent im Auftrag von Benutzer" explizit und auditierbar.
- SAP ist eine mögliche Senke/Quelle, nicht das Ziel. Erster produktiver Rollout ist eigene DB-App.
- Matrix ist optional, Phase 7.
- Transparency Log ist eigene Komponente (Trillian).
- Signing Service ist eigenes Deployment ab Tag 1.
- PII-Store strikt getrennt vom Evidence Store, inkl. Query-Result-PII.
- Keine Unveränderbarkeits-/GoBD-Garantien.
- Pocket ID ist alleiniger IdP.
## 12. Empfohlener Kernstack (Zielbild)
| Identität | Pocket ID (Menschen + Agent-Clients) |
| ------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| Workload-ID | K8s projected ServiceAccount Token + TokenReview |
| Delegation | Session Scope Tokens (JWT mit `act`-Claim, 5-Min-TTL) |
| Signaturen | Ed25519 / DSSE, OpenBao Transit |
| Provenienz | in-toto v1, predicate-Namespace `basicstack.de/attestations/*/*` |
| Autorisierung | OPA (Rego) + Approval Service — drei Policy-Klassen (Transform/Senke/Datenquelle) |
| Transparency | Trillian + PostgreSQL |
| Transport | HTTPS/mTLS + NATS JetStream (Agent↔Agent); Matrix optional (Mensch) |
| Agenten | Paperclip |
| Senken | Plug-in-Architektur — erster Rollout: eigene DB-App. Später SAP, Webhook, Queue, Dateiablage |
| Datenquellen | Plug-in-Architektur — erster Rollout: eigene DB-App (gleicher Adapter wie Senke). Später HR-API, SAP OData u.a. |
| Evidence | PostgreSQL + S3 (Retention 1 Jahr) |
| PII | Separater verschlüsselter S3-Bucket, redaktionierbar (inkl. Query-Result-PII) |
**Wichtigste Empfehlung:** Phase 1–3 bauen den Trust-Core samt Lesepfad mit Mock-Komponenten. **Phase 4 ist der erste produktive Durchlauf** mit eigener DB-App als kombinierter Quelle und Senke. SAP und externe Datenquellen folgen in Phase 6.