security-scan / secret-scan (push) Failing after 3s

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feat(compliance): add NIS2/ISO27001/SOC2 mappers, Compliance-Robot, EU-AI-Act-Agent; docs(flexoptix-os): consolidation concept

Extends the existing ATLAS/OWASP/EU-AI-Act compliance module with three
new control-framework mappers (NIS2 Art. 21(2), ISO/IEC 27001 Annex A,
SOC 2 Trust Services Criteria), each honestly marking what ShieldX
covers vs. what remains an organizational/legal gap.

ComplianceRobot aggregates all four frameworks into a single prioritized,
owned action plan. EUAIActAgent adds active workflows on top of the
existing static reporter: Art. 6/Annex III risk pre-screening, Annex IV
technical documentation scaffolding, Art. 72 post-market monitoring plan,
and the corrected 2027/2028 enforcement timeline.

Adds docs/flexoptix-os/ — a broader consolidation concept covering the
current state (Magatama/ShieldX, EO Global Pulse), target architecture
for BEO (LibreChat/Presidio-based), a Transceiver Intelligence Platform
architecture recommendation, and RunWork OS externalization strategy,
grounded in adversarially-verified research citations.

2026-07-14 14:46:51 +00:00

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BIO — Transceiver Intelligence Platform

Laut Auftrag: eine "Biotransceiver Intelligence Plattform" (verstanden als: BIO = Transceiver Intelligence Platform für optische Netzwerktechnik, passend zum Flexoptix-Kerngeschäft). Dieses Kapitel ist reine Architekturempfehlung — kein Code in diesem Branch, da BIO nicht Teil des ShieldX-Repos ist.

Datenmodell-Basis: NetBox

NetBox ist der De-facto-Standard für DCIM/Netzwerk-Source-of-Truth. Verifizierter Befund:

Übernehmenswert: Das Module/Module-Type-Datenmodell (seit v4.3) für Hardware-Inventar (Transceiver, Netzteile, Line-Cards) hat das veraltete "Inventory Item"-Modell abgelöst. Das ist die richtige Basis für ein statisches Inventar.
Bestätigte Lücke: Das Interface-Modell von NetBox hat nur ein statisches, konfiguriertes "Transmit Power"-Feld (dBm) — keine strukturierten Felder für Echtzeit-DDM/DOM-Telemetrie (Rx-Power, Bias-Strom, Temperatur, Spannung). Das Community-Plugin netbox-optical (telecomcraft) existiert für optische Netzwerkmodellierung, deckt aber laut verfügbarer Doku nicht automatisch die Telemetrie-Lücke.
Widerlegt: Die Annahme, NetBox' Interface-"Type"-Feld sei transceiver-getrieben (automatisch vom eingesteckten Modul abgeleitet) statt chassis-fest — das stimmt laut Recherche nicht. Port-Typen sind in NetBox chassis-fixiert, nicht dynamisch.

Konsequenz: NetBox liefert nur das statische Inventar-Grundgerüst. Die eigentliche "Intelligence" (Live-Diagnose, Vorhersage) muss BIO komplett selbst bauen.

Echtzeit-DDM/DOM-Telemetrie (SFF-8472)

Der SFF-8472-Standard definiert den I²C-Zugriff auf Transceiver-interne Sensoren: Temperatur, Versorgungsspannung, Laser-Bias-Strom, Sendeleistung (Tx), Empfangsleistung (Rx). Ein dokumentiertes Referenzmuster aus der Praxis: gNMI-Streaming → Telegraf → InfluxDB, mit 5-Sekunden-Granularität auf Tx-Bias und Rx-Power — explizit als Grundlage für vorausschauende ML-Modelle beschrieben. Empfohlene Architektur für BIO:

Transceiver (SFF-8472 I²C)
     │  gNMI / SNMP Polling
     ▼
Telegraf (Collector)
     │
     ▼
TimescaleDB oder InfluxDB (Zeitreihen-Speicher)
     │
     ├──▶ Prometheus/Grafana (Live-Dashboard, Schwellwert-Alerting)
     │
     └──▶ ML-Anomalieerkennung (siehe unten) ──▶ Vorhersage-Alerts

ML-basierte Ausfallvorhersage

Zwei unabhängig dokumentierte Ansätze:

Klassifikation auf historischen Ausfalldaten: Ein Vergleich von Random Forest, XGBoost und einem einfachen neuronalen Netz auf realen Fertigungsdaten (6.446 Einheiten) zeigt XGBoost als beste Wahl für die Ausfallanalyse fokussiert auf tatsächlich ausgefallene Einheiten (MSE 0,0091, MAE 0,0165).
Anomalieerkennung auf laufenden Zeitreihen: Generalized-ESD-Test zur Vorab-Filterung potenzieller Anomalien, gefolgt von einem neuronalen Klassifikator zur Bestätigung echter Anomalien — reduziert False Positives gegenüber reiner Schwellwert-Alarmierung.

Empfehlung für BIO: Start mit Telegraf/TimescaleDB + einfachem Schwellwert-Alerting (schnell umsetzbar, sofortiger Nutzen), danach XGBoost-Modell auf historischen Ausfalldaten nachziehen, sobald genug Zeitreihendaten gesammelt sind (Kaltstart-Problem beachten — ohne Trainingsdaten kein ML-Mehrwert).

Bewertungstabelle

Baustein	Selbst bauen	Als Vorbild übernehmen
Statisches Hardware-Inventar	—	NetBox Module/Module-Type-Modell
Echtzeit-DDM/DOM-Telemetrie	Komplett neu — NetBox bietet das nicht nativ	Referenzarchitektur: gNMI/SNMP → Telegraf → TimescaleDB/InfluxDB
Live-Dashboard/Alerting	—	Prometheus/Grafana auf der Zeitreihen-DB
Vorausschauende Ausfallerkennung	Eigenes Modell (XGBoost) auf Flexoptix-eigenen Ausfalldaten trainieren	Architekturmuster: ESD-Test + neuronaler Klassifikator zur Bestätigung

Anbindung an Magatama und Flexoptix OS

BIO sollte, sobald es eigene LLM-gestützte Auswertungen bekommt (z. B. "erkläre mir, warum Transceiver X in Rack Y wahrscheinlich in 2 Wochen ausfällt"), dieselbe ShieldX-Middleware wie EO Global Pulse nutzen — nicht, weil BIO ein Prompt-Injection-Risiko im klassischen Sinn hätte, sondern weil jede LLM-Anbindung im Unternehmen konsistent durch Magatama laufen sollte, damit das Flexoptix-OS-Cockpit ein einheitliches Bild über alle Fachtools hinweg zeigen kann.

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