Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een AI-gestuurde veiligheidscontrole voor je windsurf-webapplicatie te ontwerpen, gericht op het systematisch analyseren van je codebase op beveiligingslekken, kwetsbaarheden en best practices, met focus op SQL-injecties en GDPR-compliance: 1. Doelstellingen en scope bepalen - Identificeer alle onderdelen van de codebase die te maken hebben met database-interacties en persoonsgegevens. - Stel prioriteiten op basis van risico's en kriticiteit. 2. Data verzamelen - Verzamel je JavaScript- en Python-codebase, inclusief backend, frontend en database-interactie. - Zorg voor toegang tot versiebeheer (bijvoorbeeld Git) voor iteratieve analyses. 3. AI-model selecteren en trainen - Gebruik bestaande AI/ML-tools voor code-analyse, zoals GitHub Copilot, DeepCode, of train je eigen model met datasets van beveiligingslekken. - Implementeer NLP-technieken om code te scannen op kwetsbaarheden en best practices. 4. Automatische code-analyse implementeren - Ontwikkel of integreer tools die automatisch je code scannen op: - SQL-injecties (bijv. door te zoeken naar niet-geverifieerde SQL-query's of concatenaties) - Onveilige coding patterns - GDPR-vereisten, zoals onversleutelde opslag van persoonsgegevens - Gebruik statische code-analyse tools (bijv. ESLint, Bandit voor Python) en pas AI-gestuurde aanbevelingen toe. 5. Beveiligingsregels en best practices coderen - Definieer regels voor veilige database-interacties (bijv. gebruik van parameterized queries). - Voeg checks toe voor gegevensversleuteling, toegang tot persoonsgegevens, en logging. 6. Rapportage en feedback - Laat de AI rapporten genereren met gevonden kwetsbaarheden en verbeterpunten. - Prioriteer bevindingen op basis van ernst en impact. 7. Continuerende monitoring en verbetering - Integreer de AI-analyses in je CI/CD pipeline voor automatische scans bij elke update. - Blijf de AI-modellen trainen met nieuwe data en bevindingen. 8. Naleving GDPR - Controleer dat alle persoonsgegevens correct worden behandeld: - Minimale gegevensverwerking - Toestemming en rechten van gebruikers - Gegevensversleuteling en toegangsbewaking - Automatiseer rapportages over GDPR-compliance voor audits. 9. Documentatie en training - Documenteer de AI-gestuurde controles en bevindingen. - Train ontwikkelaars om best practices te volgen en AI-aanbevelingen te interpreteren. Voorbeeldtools en technologieën: - Voor Python: Bandit, Safety, SonarQube - Voor JavaScript: ESLint, Snyk - AI-integraties: GitHub Copilot, DeepCode, CodeQL Door deze aanpak te volgen, creëer je een systematisch, AI-gestuurd beveiligingsproces dat je codebase beschermt tegen SQL-injecties en helpt te voldoen aan GDPR-eisen.

Zeker, hier is een ontwerp voor een AI-gestuurde veiligheidscontrole in Windsurf voor jouw e-commerce webapplicatie: ### Windsurf AI Veiligheidscontrole Framework #### 1. **Statische Code Analyse (SAST)** - **JavaScript (ESLint Security Configuratie)** - Integreer `eslint-plugin-security` met regels voor: - Detectie van onveilige reguliere expressies - Gebruik van `eval()` en onveilige DOM-manipulatie - Onveilige deserialisatie met `JSON.parse()` - **Python (Bandit + Safety)** - Bandit configuratie voor: - SQL-injectie detectie in raw queries - Onveilige TLS/SSL configuraties - Hardcoded wachtwoorden en gevoelige data #### 2. **SQL-Injectie Preventie** ```javascript // Automatische detectie van onveilige queries // Flag directe string interpolatie in SQL const riskPatterns = [ /db\.query\(.*\$\{.*\}/, /execute\(.*\+.*\)/ ] ``` ```python # Python SQL injection checks # Identificeer onveilige ORM bypasses risk_indicators = [ "raw()", "extra()", "execute()" ] ``` #### 3. **GDPR-Compliance Scanner** - **Data Classificatie** - AI-gestuurde detectie van persoonsgegevens: - E-mailadressen, telefoonnummers, betaalgegevens - Tracking cookies en analytics data - **GDPR Specifieke Checks** - Cookie consent implementatie - Data retentie policies - Recht op vergetelheid procedures - Data export functionaliteit #### 4. **Dependency Security Scan** ```yaml # Windsurf configuratie security_scan: javascript: - npm audit --audit-level moderate - snyk test python: - safety check - pip-audit ``` #### 5. **CI/CD Integratie** ```yaml # .github/workflows/security.yml jobs: windsurf-security: steps: - name: AI Security Audit uses: windsurf/security-scan@v2 with: languages: javascript,python compliance: gdpr fail_on: high ``` #### 6. **Real-time Code Analyse** - Windsurf Editor Plugin die: - Onveilige code patronen highlight in real-time - Suggesties geeft voor parameterized queries - GDPR-best practices voorstelt tijdens het coderen #### 7. **Beveiligingsrapportage** ```json { "scan_summary": { "sql_injection_risks": 3, "gdpr_compliance_issues": 5, "dependency_vulnerabilities": 2 }, "remediation_timeline": "14 dagen", "compliance_score": "82%" } ``` #### 8. **Specifieke Controles voor E-commerce** - **Betalingen Security** - PCI-DSS voorbereidingscheck - Credit card data detection - Secure payment gateway configuratie - **Sessiebeveiliging** - CSRF token validatie - Secure cookie flags - Session timeout policies #### Implementatie Stappen: 1. Installeer Windsurf Security plugin 2. Configureer taal-specifieke rulesets 3. Stel GDPR compliance thresholds in 4. Integreer met bestaande CI/CD pipeline 5. Plan regelmatige automatische scans Deze AI-gestuurde aanpak biedt: - **Preventief**: Real-time feedback tijdens ontwikkeling - **Detectief**: Automatische scans in CI/CD - **Correctief**: Gedetailleerde remediatie instructies Wil je dat ik een specifiek onderdeel verder uitwerk of de implementatie voor een bepaalde tool bespreek?