Die Entschuldigung für alle

Hallo.

In letzter Zeit sieht man immer häufiger verschiedene Sicherheitsvorfälle. Deshalb habe ich einen Service namens <Die Entschuldigung für alle> entwickelt, mit dem man schon vor einem Vorfall vorsorglich eine Entschuldigung verfassen kann.

Die Entschuldigung für alle

• Service-Adresse: https://modusorry.vercel.app/
• Github: https://github.com/laeyoung/modusorry
  • Wie Andrej Karpathys llm-wiki ist es ein Open-Spec-Projekt.
  • Zur Info: Als Fable 5 noch am Leben war, habe ich die PRD-Datei eingefügt und den Prompt in einem Rutsch laufen lassen und so in einem einzigen 20-stündigen Durchlauf eine funktionierende MVP-Version erstellt.

Warum habe ich das gemacht?

• Durch AI hat sich die Menge an Code verzehnfacht, die Zahl der Projekte verzehnfacht und auch die Zahl der Versuche, Schwachstellen zu finden, verzehnfacht.
• Wenn man das alles multipliziert, kann man sagen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Sicherheitsvorfalls im Vergleich zu früher um das 1.000-Fache gestiegen ist.
• Tatsächlich steigt auch die Häufigkeit von Sicherheitsvorfällen bei Moduui Chang-eop, MS, TVING, Duo, Fast Campus und anderen schnell an.
• Ich dachte, dass es inzwischen realistischer ist, nicht mehr nur auf einen Ansatz zu setzen, bei dem absolut nichts passieren darf, sondern eher wie bei der Feuerwehr vorzugehen: Brandschutzprüfungen durchführen und Handbücher sowie Evakuierungsübungen dafür vorbereiten, wie man im Ernstfall reagiert und evakuiert.
• Deshalb habe ich diesen Service entwickelt: einen Dienst, mit dem man davon ausgeht, dass ein Problem auftreten wird, vorab eine Entschuldigung erstellt und anhand der erstellten Entschuldigung mögliche Probleme überprüfen kann.

Hauptfunktionen

• Bereitstellung von Notfall-Kits nach Szenario (DB-Leak, Offenlegung von Authentifizierungstokens, Hacking, Offenlegung von Zahlungsinformationen, Vorfall bei einem Auftragsdienstleister, Quellcode-Leak)
  • Nach Auswahl eines Szenarios und Eingabe der grundlegenden Fakten zu den einzelnen Punkten erstellt die AI einen ersten Entwurf der Entschuldigung
  • Für die erstellte Entschuldigung werden ein Entschuldigungsscore in den Kategorien Übernahme von Verantwortung, Konkretheit, fehlende Ausreden, Erfüllung der Pflichtangaben und Perspektive der Betroffenen sowie Guidelines zur Verbesserung bereitgestellt
• Incident Response
  • Mithilfe der im Voraus vorbereiteten szenariobezogenen Templates wird auf Basis des Entwurfs der Entschuldigung ein Incident-Response-Kit bereitgestellt
  • Auf Grundlage der tatsächlich ermittelten Inhalte werden die finale Entschuldigung, Maßnahmen zur Verhinderung von Wiederholungen, eine Benachrichtigung und eine Melde-Checkliste erstellt
• Beispiel für ein exportiertes Ergebnis