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Security: gate Anthropic-backed simulation analysis with auth and quotas

Aperta
  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
api, backend, security

Direzione di ricerca

Inizia da policyengine_api/routes/simulation_analysis_routes.py:19-78 e policyengine_api/services/ai_analysis_service.py:45-77 per tracciare il modo in cui le richieste non autenticate raggiungono l’analisi basata su Anthropic. Esamina il comportamento dell’endpoint e del servizio, poi aggiungi test che dimostrino che le richieste non autenticate vengono rifiutate e verifica l’applicazione prevista dei limiti di frequenza o delle quote. Il lavoro è completato quando i chiamanti pubblici non possono consumare ripetutamente la quota LLM né rendere persistenti record di analisi arbitrari.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Summary

policyengine-api exposes an unauthenticated Anthropic-backed simulation analysis endpoint.

Severity

High

Impact

Attackers can burn LLM quota and persist arbitrary analysis records by repeatedly calling the endpoint.

Affected code

  • policyengine_api/routes/simulation_analysis_routes.py:19-78
  • policyengine_api/services/ai_analysis_service.py:45-77

Details

/simulation-analysis accepts public requests, and AIAnalysisService immediately initializes an Anthropic client with ANTHROPIC_API_KEY and streams a response for new prompts.

Expected behavior

LLM-backed analysis should require auth, rate limits, and ideally per-user quotas or explicit feature gating.

Suggested remediation

  • Require authenticated callers
  • Add rate limiting / quota enforcement
  • Consider caching and internal-only generation paths for expensive prompts
  • Add tests proving unauthenticated requests are denied
Lingua principale
Python
Stelle
18
Fork
33
Merge medio
1g 7h
PR unite (30g)
22

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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