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Transparent. Technisch. Nachprüfbar.

Unsere Tools verarbeiten oft sensible Entwicklungsdaten. Wir haben präzise aufgeschrieben, wo diese Daten landen, wie lange sie bleiben und was wir technisch tun, damit sie nicht in falsche Hände geraten. Diese Seite liefert Transparenzinformationen zur Verarbeitung, ausgerichtet an DSGVO und EU AI Act — sie ersetzt nicht die formale Datenschutzerklärung, sondern ergänzt sie um den technischen Datenfluss-Kontext.

Stand: 20. Mai 2026

Eigene Server-Infrastruktur in Deutschland

Unsere eigene Server-Infrastruktur (Landing, mcsa, riskforge-Chatbot) läuft auf einem Hetzner-Cloud-Server im Rechenzentrum Gunzenhausen, Bayern — deutsche Jurisdiktion, kein Hyperscaler. Einzelne Sub-Prozessoren (z.B. Anthropic für den Chatbot, Resend für Mailversand) sitzen in den USA und werden in den Tool-Blöcken weiter unten transparent ausgewiesen.

Technische Details zur Infrastruktur

Hetzner Online GmbH, Rechenzentrum Gunzenhausen (DE).
MCSA läuft als eigener Docker-Compose-Stack mit eigenem Netzwerk (`mcsa-web_default`).
Eigene Postgres-Instanz pro Tool. Keine geteilten Volumes, keine gemeinsamen Secrets.
Nginx-Reverse-Proxy terminiert TLS pro Subdomain (Let's Encrypt, automatisch erneuert).
Container binden nur an 127.0.0.1 — vom Internet erreichbar ausschließlich über Nginx.

Was mit Deinen Daten passiert — pro Tool

Jedes Tool hat eigene Datenflüsse. Wir beschreiben sie einzeln, weil verallgemeinernde Aussagen hier schnell ungenau werden.

MCSA — Minimal Cut-Set Analyzer

Live

MCSA nimmt FtaDSL-Textdateien entgegen (max. 10 MB) und berechnet daraus Fehlerbäume und Minimal-Cut-Sets. Der gesamte Verarbeitungsweg läuft im Arbeitsspeicher des Servers — zu keinem Zeitpunkt wird Deine Eingabe persistent auf der Disk gespeichert.

1. Browser sendet den Upload per HTTPS an `mcsa.appliedfusa.de`.
2. Nginx puffert den Request im RAM (12 MB Buffer, kein Disk-Spill).
3. FastAPI schreibt die Datei in ein temporäres Verzeichnis — dieses liegt in einer Container-tmpfs (RAM-Disk, 512 MB).
4. Das native C++17-Binary `mcsa` parst und analysiert die Architektur.
5. Das Ergebnis-ZIP wird in-memory gebaut und direkt an Deinen Browser gestreamt.
6. Das Temp-Verzeichnis liegt auf tmpfs (RAM). Nach Abschluss der Response wird es im Regelfall durch einen `finally`-Block aktiv aufgeräumt; bei hartem Container-Abbruch (z.B. OOM-Kill) wirft der Kernel den tmpfs-Inhalt mit Container-Ende ohnehin weg — kein Disk-Spill möglich.

Persistenz: Keine. Die Audit-Datenbank speichert ausschließlich Metadaten: Deine Login-Email, die Client-IP und einen Zeitstempel. Weder Dateinamen noch Inhalte noch Analyse-Ergebnisse verlassen den RAM in Richtung Disk.
Retention: IP + Timestamp werden nach spätestens 7 Tagen automatisch aus der Datenbank gelöscht (stündlicher Cleanup-Job). Dieselbe Frist gilt für abgelaufene Magic-Link-Tokens.
KI-Einsatz: Keiner. Alle Berechnungen laufen im nativen C++-Binary auf unserem Server. Keine externen Modelle, keine LLM-APIs, keine Drittanbieter-Analyse.

Safety-Case-Generator

Beta — client-seitig

Ein strukturiertes Interview führt durch die zentralen ISO-26262-Anforderungen. Die aktuelle Beta läuft vollständig im Browser — Deine Eingaben verlassen Dein Gerät nicht. Der Markdown-Export landet direkt als Datei-Download bei Dir.

Heute (Beta): Vanilla-HTML/CSS/JS-Wizard im Browser. Keine Server-Requests, keine Speicherung, keine Cookies, keine Analytics. Beim Schließen des Tabs ist der Zustand weg.
Datenfluss heute: Deine Eingaben bleiben im Browser-Speicher (RAM). Der Markdown-Report wird client-seitig zusammengesetzt und als Blob direkt heruntergeladen — niemals zu uns.
KI-Einsatz heute: Keiner. Die Markdown-Struktur wird deterministisch aus Deinen Eingaben erzeugt.
Geplant (Vollversion): Natives Binary auf unserem VPS, architektonisch auf dem gleichen Muster wie MCSA. Persistierbare Projekte, mehrsprachige Exports, Integration von MCSA-Analyse-Outputs (Cut-Sets, KPIs) als Evidence-Referenzen.
Struktur (Vollversion): Folgt Goal Structuring Notation (GSN). Template-Bibliothek pro Standard (ISO 26262, IEC 61508, IEC 62304).
Optional später: Eine optionale Text-Aufbereitungs-Funktion (z.B. Stil-Glättung) könnte in einer späteren Version einen LLM-Dienst nutzen. Dann strikt opt-in pro Request und niemals für sicherheitsrelevante Argumentation.

fmea — Tool-Support für FMEA

Beta in Vorbereitung

fmea ist Tool-Support für die FMEA-Erstellung: aus einem Architektur-Modell mit Failure-Mode-Annotationen wird die FMEA-Tabelle mechanisch abgeleitet. Datenfluss-Profil ist sehr ähnlich zu MCSA (gleicher Stack-Default, gleicher VPS, gleiche tmpfs-Logik) — mit fmea-Spezifika.

Was wird hochgeladen: Modell-Dateien — textuelle System-Architektur (Funktionen, Inputs/Outputs, Connections) plus Failure-Mode-Annotationen pro Port und Funktion (OIM- und IOM-Mappings). Keine Binärdaten, keine Modell-Anhänge in v0.1/v0.2.
Während des Runs: Upload und Zwischen-Artefakte auf tmpfs im Container (RAM, max 512 MiB), nicht persistent.
Nach dem Run: Finally-Cleanup pro Request — alle temporären Dateien werden mit Abschluss der Response gelöscht.
Persistent in Postgres: Nur Metadaten — User-Account-Daten (E-Mail, Plan-Status), Auth-Tokens, Upload-Log (Zeitstempel, Datei-Hash, User-Kennung). Der Inhalt der hochgeladenen Datei wird nicht persistiert.
Modell-Inhalte: Werden nicht gespeichert. Wer dieselbe Datei zweimal hochlädt, bekommt zweimal eine frische Verarbeitung.
Sub-Prozessoren: Hetzner Online GmbH (Falkenstein, DE) für VPS-Hosting · Resend (USA, DPA) für Magic-Link-Mailversand, erst ab v0.2 aktiv · Let's Encrypt / ISRG für TLS-Zertifikate.
Geplant (v0.3+): Falls Simulink-Modelle einmal direkt unterstützt werden, erfolgt die Extraktion lokal beim Anwender — der Server sieht nur die daraus erzeugte Modell-Datei, nicht das Original-Modell.
KI-Einsatz: Keiner. Substanz deterministisch, keine LLM-/AI-Sub-Prozessoren.

csa26 — MISRA-C:2012-Pre-Audit-Check

Live · v1.0.1

csa26 wird als GitHub Action verteilt und läuft auf dem CI-Runner Deines GitHub-Repos. Dein Quellcode verlässt Dein Repository nicht — die Analyse passiert in einem Container, den GitHub bei jedem Push in Deinem Account startet. Applied FuSa hat keinen Zugriff auf Deinen Code, keine Telemetrie zu Deinen Findings, keine Logs Deiner Builds.

Stack-Eigenständigkeit: Komplett eigenständig. csa26 enthält keinen Drittanbieter-Static-Analyser. Lexer, Preprocessor, Parser, Symbol- und Type-System sowie die Rule-Engine sind Apache-2.0-IP der Applied FuSa und vollständig im offenen Repo nachvollziehbar.
Sub-Prozessoren: GitHub (Microsoft) — stellt den CI-Runner und das Container-Registry-Hosting für das csa26-Action-Image. Datenverarbeitung nach den Bedingungen Deines GitHub-Vertrags. Keine weiteren Sub-Prozessoren.
Datenspeicherung: Applied FuSa speichert keine Daten über csa26-Läufe. Was an Daten entsteht (Findings, SARIF-Reports, Annotations), bleibt vollständig in Deinem GitHub-Repo unter Deiner Kontrolle.
Pre-Audit-Hinweis: csa26 ist ein Pre-Audit-Werkzeug und ersetzt keine offizielle Compliance-Bewertung gegenüber MISRA-C:2012. Es liefert Hinweise auf mögliche Regelverletzungen; der formale Compliance-Nachweis bleibt Aufgabe Deines Safety-Managers.
Regel-Subset: csa26 v1 prüft ein bewusst gewähltes Subset von 20 FuSa-priorisierten MISRA-C:2012-Regeln (siehe README im Repo). Eine vollständige MISRA-Compliance-Prüfung war nie versprochen und ist auch von keinem Tool dieser Klasse leistbar.
KI-Einsatz: Keiner. Lexer, Parser und Rule-Engine arbeiten deterministisch.

riskforge Chatbot — geführtes DSL-Interview

Live

Der riskforge-Chatbot ist die erste Plattform-Säule, die LLM-gestützt arbeitet. Ein Claude-Sonnet-4.6-Modell führt ein strukturiertes Interview, das Schritt für Schritt eine FtaDSL-Datei aufbaut (Roh-Architektur → +OIM/TLE → +IOM/S/O/D). Wichtige Trennung: das LLM ist Interview-Führer und Notations-Übersetzer — die eigentliche FTA/FMEA-Analyse-Substanz machen anschließend die deterministischen Engines mcsa und fmea. Diese Trennung ist Architektur-Entscheidung für Audit-Tauglichkeit.

Was zu Anthropic gesendet wird: Vollständiger System-Prompt (ca. 1500 Tokens Methodik-Kontext, FtaDSL-Syntax-Referenz, Phase-Workflow); kompletter Verlauf der laufenden Conversation (alle User- und Bot-Nachrichten); aktueller DSL-Stand als Codeblock in Bot-Antworten; Validator-Output von mcsa --dump-arch als Tag ([VALIDATOR-OK] oder [VALIDATOR-ERROR: …]) im jeweils nächsten User-Turn.
Was nicht zu Anthropic geht: User-Email-Adresse, IP-Adresse, Cookie-Werte, Quota-Counter, Logout-Events. Anthropic sieht nur den anonymen Conversation-Stream.
Sub-Prozessoren (Art. 28 DSGVO): Anthropic PBC (USA) — LLM-Provider, Auftragsverarbeitung per DPA · Hetzner Online GmbH (Falkenstein, DE) — VPS-Hosting für den Chatbot-Stack · Resend (USA) — Magic-Link-Mailversand, DPA · Let's Encrypt / ISRG — TLS-Zertifikate. AVVs/DPAs werden vor Beta-Öffnung gegengezeichnet bzw. liegen für Bestands-Sub-Prozessoren (Hetzner) bereits vor.
Drittlandtransfer (Kapitel V DSGVO): Anthropic (USA) und Resend (USA) verarbeiten Daten außerhalb der EU. Rechtsgrundlage: EU-Standardvertragsklauseln nach Art. 46 Abs. 2 lit. c DSGVO (2021/914). Wir führen ein Transfer Impact Assessment (TIA) gemäß EDPB-Empfehlung 01/2020 und ergänzen Schutzmaßnahmen: TLS-Verschlüsselung in transit, kein Persistieren von Architektur-Daten bei Anthropic über Abuse-Log-Frist hinaus, Anthropic-Training-Opt-out by default.
Inference-Region (Beta): API-Routing erfolgt mit inference_geo: "global". Anthropic routet typisch nach us-east-1, us-west-2 oder eu-west (Ireland). Keine garantierte EU-Region in der Beta. Für den kommerziellen Launch (Phase 3) ist die Migration auf AWS Bedrock eu-central-1 (Frankfurt) eingeplant; die Provider-Abstraktion im Chatbot-Backend ist darauf vorbereitet.
Datenspeicherung bei Anthropic: Anthropic speichert API-Inputs/-Outputs standardmäßig bis zu 30 Tage zur Missbrauchserkennung (siehe Anthropic Retention-Policy). Modell-Training auf User-Daten ist auf unserem Anthropic-Konto deaktiviert (opt-out by default).
Datenspeicherung bei Applied FuSa: Email-Adressen werden mit Datum, Login-Verlauf und optionaler Use-Case-Notiz in einer SQLite-Datenbank persistiert (Beta-Marketing-Liste, Lösch-Anfrage per Email). Die Conversation-History bleibt im Browser-State; der Chatbot-Server ist stateless. Magic-Link-Tokens sind nach 15 Minuten ungültig. Die generierte DSL kann der User als .txt lokal herunterladen — der Server speichert sie nicht.
Modell und Caching: Default-Modell ist Claude Sonnet 4.6, switchbar per Konfiguration. Prompt-Caching ist aktiviert für System-Prompt und Methodik-Kontext — drückt API-Kosten und Latenz ab dem zweiten Turn jeder Conversation.
KI-Einsatz und Audit-Trennung: Das LLM erzeugt nur die DSL-Datei (Notations-Übersetzung). Die FTA-Berechnung (mcsa) und die FMEA-Ableitung (fmea) sind deterministische, audit-fähige Engines ohne LLM. Wer die Methodik prüfen will, prüft die Engines, nicht das Modell.
Status: Live seit Mai 2026 (Phase-2-Beta). Quota-Limits aktiv, Vollzugriff-Allowlist für gelistete Email-Adressen. Beobachtungsphase läuft.

KI-Transparenz (EU AI Act)

Der EU AI Act verpflichtet uns, klar zu kommunizieren, wo und wie KI im Spiel ist. Hier der ehrliche Stand.

Heute deterministisch

Unsere produktiven Tools (mcsa live, csa26 live, Safety-Case-Generator Beta) arbeiten ohne KI. Der Safety-Case-Wizard läuft client-seitig im Browser; mcsa und csa26 sind native Programme — reproduzierbar und auditierbar. Der riskforge-Chatbot (Phase-2-Beta seit Mai 2026) ist das erste Tool mit LLM-Anteil.

Rolle nach EU AI Act (Art. 3)

Für unsere eigenen, deterministischen Tools (MCSA, csa26, fmea, Safety-Case) ist Applied FuSa Anbieter (Art. 3 Nr. 3) — wir entwickeln das System und bringen es in Verkehr. Beim riskforge-Chatbot kombinieren sich zwei Rollen: Anbieter des Chatbot-Produkts und Betreiber (Art. 3 Nr. 4) für das von Anthropic bereitgestellte LLM, das wir in unser System integrieren.

Risikoklassifizierung

Alle aktuell live geschalteten Tools sind minimales Risiko (deterministische Systeme ohne KI, fallen außerhalb der eigentlichen AI-Act-Pflichten). Der riskforge-Chatbot fällt nach aktueller Zweckbestimmung und Funktionsgrenze unter limitiertes Risiko (Art. 50 AI Act): direkte Interaktion zwischen natürlicher Person und generativer KI, mit Transparenzpflichten. Nach aktueller Klassifizierung fällt keines unserer Tools unter Hochrisiko nach Anhang III oder Art. 6 — die Begründung liegt in der Ausschlussprüfung im nächsten Punkt. Für jedes geplante Tool erfolgt vor Live-Schaltung eine erneute Klassifizierung gegen Anhang III und die jeweils aktuelle Zweckbestimmung.

Anhang-III-Ausschlussprüfung

Anhang III listet als Hochrisiko-AI u.a. biometrische Identifikation, kritische Infrastruktur-Steuerung, Bildungs-/Beschäftigungs-Entscheidungen, Strafverfolgung, Migration. Unsere Tools sind Engineering-Werkzeuge für menschliche Entwickler, die ihrerseits in regulierten Industrien (Automotive, Medizintechnik, Luftfahrt) arbeiten. Das Tool selbst trifft keine sicherheitsrelevante Entscheidung und ist kein Sicherheitsbauteil im Sinn von Anhang I — es liefert Eingaben für Engineering-Entscheidungen, die vom Anwender getroffen werden. Damit kein Hochrisiko nach Anhang III.

Art. 50 Transparenzpflicht (Chatbot)

Der riskforge-Chatbot kennzeichnet die KI-Interaktion explizit bei erster Berührung: Login-Page nennt „Chatbot" im Titel, Chat-UI nutzt einen visuell separaten Bot-Avatar und Bot-Bubble-Stil, Datenfluss zur Anthropic-API ist im Tool-Block oben transparent dokumentiert. Generierte DSL-Dateien tragen keinen versteckten KI-Inhalt — die DSL ist explizites strukturiertes Text-Output mit klarer Methodik, kein „synthetischer Medien"-Risiko nach Art. 50 Abs. 2.

AI Literacy (Art. 4, seit 02.02.2025)

Applied FuSa ist ein Ein-Personen-Betrieb. Der Verantwortliche (Wolfgang Freese, Dipl.-Physiker, 14 Jahre FuSa-Praxis) hält die Kompetenz in Methodik (FTA/FMEA), genutzten LLM-APIs (Anthropic), Datenschutz (DSGVO Art. 28, Art. 46, EDPB-Empfehlung 01/2020) und EU AI Act vor; sie wird intern über Projekt- und Methodikdokumentation, veröffentlichte Buch- und Konferenzbeiträge sowie kontinuierliche Fachverfolgung dokumentiert. Externe Anwender unserer Tools nutzen sie eigenverantwortlich; eine systematische AI-Literacy-Schulung von Mitarbeitenden ist mangels Mitarbeitenden nicht erforderlich. Bei künftiger Personal-Erweiterung wird ein Schulungsprozess etabliert.

Logging und menschliche Aufsicht

Für den Chatbot loggen wir nur Quota-Counter und Magic-Link-Logins — der gesamte Conversation-Inhalt bleibt im Browser-State, nicht auf unseren Servern. Die menschliche Aufsicht ist durch das Workflow-Design strukturell gegeben: der Anwender entscheidet, welche DSL er produziert und freigibt; die analyse-tragenden Engines (mcsa, fmea) sind deterministisch und prüfbar; der Anwender entscheidet selbst, ob er die Ergebnisse zur Grundlage seiner Engineering-Entscheidungen macht. Kein Auto-Submit, keine versteckte Entscheidung.

DSGVO-Matrix pro Tool

Kompakte Übersicht der Datenverarbeitung je Tool nach DSGVO-Standardfeldern. Ausführliche Beschreibung in den Tool-Blöcken weiter oben, formal-rechtliche Fassung in der Datenschutzerklärung pro Produkt.

Tool	Zweck	Rechtsgrundlage	Personenbezog. Daten	Empfänger	Drittland	Retention	Status
Landing-Seite (appliedfusa.de)	Statische Inhalts-Auslieferung	Art. 6 Abs. 1 lit. f	Nur Server-Log (IP, User-Agent, URL, Zeit)	Hetzner DE	—	14 Tage Log	Live
MCSA (mcsa.appliedfusa.de)	FTA aus FtaDSL berechnen	Art. 6 Abs. 1 lit. b	E-Mail (Login), IP (Audit), Zeitstempel	Hetzner DE · Resend USA (Mail)	USA (SCC Art. 46)	7 Tage Audit, kein Modell-Inhalt	Live
Safety-Case-Generator	Safety-Case-Markdown per Wizard	Art. 6 Abs. 1 lit. b (Hosting) · lit. f (Server-Log)	Keine Inhaltsdaten; techn. Server-Log beim Seitenaufruf (IP, User-Agent, URL)	Hetzner DE (nur Auslieferung + Log)	—	Server-Log 14 Tage; keine Inhaltsverarbeitung	Beta
csa26 (GitHub Action)	MISRA-C-Pre-Audit-Check im CI	Art. 6 Abs. 1 lit. b (Vertrag mit GitHub-Nutzer)	Keine — läuft in Kunden-GitHub-Konto	GitHub (Microsoft)	USA (GitHub-Vertrag des Anwenders)	n/a — kein Datenfluss zu Applied FuSa	Live
fmea (in Vorbereitung)	FMEA-Ableitung aus DSL	Art. 6 Abs. 1 lit. b	wie MCSA	wie MCSA	wie MCSA	wie MCSA	Beta in Vorbereitung
riskforge Chatbot	Geführte DSL-Erzeugung per LLM-Interview	Art. 6 Abs. 1 lit. b	E-Mail (Magic-Link), optionale Use-Case-Note	Hetzner DE · Anthropic USA · Resend USA	USA (SCC Art. 46 + TIA)	E-Mail-DB unbefristet (Lösch-Anfrage) · Anthropic 30 Tage Abuse-Log · kein DSL-Persisting	Live (Beta)

EU-AI-Act-Matrix pro Tool

Übersicht zu KI-Einsatz, Rolle und Klassifizierung je Tool nach EU AI Act. Begründung der Klassifizierung im Abschnitt „KI-Transparenz" oben.

Tool	KI	Rolle	Risikoklasse	Art. 50	Human Oversight	Logging	Status
MCSA	Nein	Anbieter	n/a (deterministisch)	n/a	Anwender prüft Ergebnis	Audit-Log 7 Tage	Live
Safety-Case-Generator	Nein	Anbieter	n/a (deterministisch)	n/a	Anwender editiert Output	Nur techn. Server-Log (Seitenaufruf, 14 Tage)	Beta
csa26	Nein	Anbieter	n/a (deterministisch)	n/a	Anwender prüft Findings	Kein Logging bei Applied FuSa	Live
fmea	Nein	Anbieter	n/a (deterministisch)	n/a	Anwender prüft Tabelle	wie MCSA (geplant)	Beta in Vorbereitung
riskforge Chatbot	Ja (Claude Sonnet 4.6)	Anbieter + Betreiber	Limitiertes Risiko (Art. 50)	Erfüllt (UI-Kennzeichnung)	Anwender entscheidet über DSL-Freigabe; Analyse-Engines deterministisch	Nur Quota + Magic-Link-Logins	Live (Beta)

Was wir technisch tun

Technische Maßnahmen auf Infrastruktur-Ebene — unaufgeregt, aber wichtig.

TLS 1.2+

Let's-Encrypt-Zertifikate, automatisch erneuert, HSTS aktiv.

Kein Swap

Der VPS hat keinen Swap-Space — Arbeitsspeicher kann nicht auf Disk ausgelagert werden.

Core-Dumps aus

Systemweit deaktiviert (`kernel.core_pattern=|/bin/false`). Kein RAM-zu-Disk-Leak bei Crashes.

Container-tmpfs

Temp-Verzeichnisse der Tools liegen in RAM-Disks (`noexec`), keine persistenten Dateien.

Session-Cookies

`httpOnly` + `Secure` + `SameSite=Lax`, signiert per `itsdangerous` (32-Bytes-Secret).

Rate-Limits

Auf den Authentifizierungs-Endpoints (5 Anfragen pro IP und Stunde bei MCSA).

Log-Rotation

Docker-Logs: 10 MB × 3 Files. Nginx-Access-Logs: 14 Tage, danach gelöscht.

Automatische Backups

Tägliche Server-Snapshots via Hetzner Cloud, 7 Tage Retention. Manuelle Golden-State-Snapshots für Disaster-Recovery jenseits dieser Frist.

Kein APM

Kein Sentry, kein Datadog, keine externen Stack-Traces. Fehler bleiben auf unserem Server.

Magic-Link-Auth

Kein Passwort-Store. Tokens sind 15 Minuten gültig, einmalig einlösbar.

Versioniert

Nginx-Konfigurationen und Compose-Files liegen in Git-Repos — auditierbar, reproduzierbar.

Deine Rechte

Du hast alle Rechte aus der EU-Datenschutzgrundverordnung — Auskunft, Berichtigung, Löschung, Einschränkung, Datenübertragbarkeit, Widerspruch. Für die rechtlich vollständige Fassung siehe unsere Datenschutzerklärung.

Art. 15 Recht auf Auskunft
Art. 16 Recht auf Berichtigung
Art. 17 Recht auf Löschung
Art. 18 Recht auf Einschränkung
Art. 20 Recht auf Datenübertragbarkeit
Art. 21 Recht auf Widerspruch

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Diese Seite wird aktualisiert, sobald sich Fakten ändern (neue Tools, Infrastruktur-Änderungen, KI-Integration). Die letzte Änderung steht oben im Kopf.