BSI C5:2020 Report Screening
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Dieses Tool ist ein Proof of Concept für automatisiertes BSI C5-Screening mittels generativer KI auf AWS. Hier sehen Sie die aktuelle technische Architektur und den Entwicklungsstand.
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│ CloudFront (HTTPS) │
│ d2hcje9zxqc4un.cloudfront.net │
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│
┌──────────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│ API Gateway + WAF + Cognito │
│ POST /upload · GET /results · POST /converse │
│ POST /analyze · POST /share · DELETE /results │
└───┬──────────────┬──────────────┬──────────────┬────────────────────┘
│ │ │ │
┌───▼───┐ ┌─────▼─────┐ ┌────▼────┐ ┌─────▼─────┐
│Upload │ │ Results │ │Converse │ │ Context │
│Lambda │ │ Lambda │ │ Lambda │ │ Analyze │
└───┬───┘ └─────┬─────┘ └────┬────┘ └─────┬─────┘
│ │ │ │
│ start SF ▼ │ │
│ ┌──────────┐ │ │
│ │ DynamoDB │◄───────┘──────────────┘
│ │ Results │
▼ └──────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step Functions Pipeline │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Extract │──▶│ Split │──▶│ Map State (×6) │ │
│ │ (PyMuPDF)│ │(Batches)│ │ ┌─────┐ ┌─────┐ │ │
│ │ ~10s │ │ ~2s │ │ │Bat.1│ │Bat.2│… │──▶ Merge │
│ └──────────┘ └─────────┘ │ │~90s │ │~90s │ │ + Judge │
│ │ └─────┘ └─────┘ │ (~60s) │
│ └─────────────────────┘ │
│ │
│ 6 Batches parallel × N Modelle │ Max Lambda: 90s │ Kein Timeout │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ Knowledge Base (S3 Vectors) │
│ 121 Kriterien (DE, vollständig aus BSI XLSX) │
│ Cohere Embed v3 │ Agent + RAG │
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| Komponente | Service | Details |
|---|---|---|
| Frontend | CloudFront + S3 | Vanilla JS SPA, kein Framework |
| Auth | Cognito | User Pool, JWT, Self-Signup |
| API | API Gateway | REST, WAF, Rate Limiting |
| Orchestrierung | Step Functions | Extract → Split → Map(6 parallel Batches) → Merge → Judge |
| PDF Parsing | Lambda + PyMuPDF | Text-Extraktion, ~10s, max 500k Zeichen an Modell |
| C5 Screening | Bedrock Agent + KB | 121 Basiskriterien einzeln, Agent mit Knowledge Base RAG |
| Zusatzkriterien | Bedrock (Sonnet 4.6) | 54 Zusatzkriterien in separatem Step |
| Knowledge Base | Bedrock KB + S3 Vectors | 121 Kriterien (DE, vollständig aus BSI XLSX), Cohere Embed v3 |
| Chat | Bedrock (Sonnet 4.6) | Rückfragen mit Report-Kontext |
| Scope-Analyse | Bedrock (Sonnet 4.6) | Kundenspezifische Bewertung, async |
| Storage | DynamoDB + S3 | Results, PDFs, extrahierter Text |
| Security | WAF, IAM, SQS DLQ | Least Privilege, X-Ray Tracing |
| IaC | AWS CDK (Python) | 1x cdk deploy = alles |
| Aufgabe | Modell | Warum |
|---|---|---|
| C5 Screening | Claude Sonnet 4.6 (EU Cross-Region) | 1M Context, schnell, günstig |
| Chat / Rückfragen | Claude Sonnet 4.6 | Report-Kontext als System-Prompt |
| Scope-Analyse | Claude Sonnet 4.6 | Kundenspezifische Bewertung |
| Embeddings (KB) | Cohere Embed Multilingual v3 | Optimiert für deutsche Texte |
| Agent (KB-RAG) | Claude Sonnet 4.6 (EU) | Agent + Knowledge Base für Kriterien-Lookup |
| Metrik | Wert |
|---|---|
| End-to-End (Upload → Ergebnis) | ~3 Min |
| PDF Extraktion (Step 1) | ~10s |
| Basiskriterien-Screening (Step 2) | ~90s (6 parallel) |
| Zusatzkriterien (Step 3) | ~60s |
| Merge (Step 4) | ~5s |
| Scope-Analyse | ~30-60s |
| Chat-Antwort | ~5-10s |
| Max PDF-Größe | ~500k Zeichen (~250 Seiten) |
| Posten | ~Kosten |
|---|---|
| Sonnet 4.6 (Basiskriterien, 500k Input) | ~$0.06 |
| Sonnet 4.6 (Zusatzkriterien, 300k Input) | ~$0.03 |
| Agent + KB (RAG Lookup) | ~$0.01 |
| Lambda + Step Functions | ~$0.001 |
| S3 + DynamoDB | ~$0.001 |
| Total pro Report | ~$0.10 |
| Posten | ~Kosten/Monat |
|---|---|
| CloudFront Distribution | ~$1.00 |
| API Gateway (REST, idle) | ~$0.00 |
| DynamoDB (On-Demand, idle) | ~$0.00 |
| S3 (KB + Reports, <1GB) | ~$0.03 |
| Cognito (User Pool, <50 User) | ~$0.00 |
| WAF (WebACL) | ~$5.00 |
| S3 Vectors (Index, idle) | ~$0.00 |
| Bedrock Agent (idle) | ~$0.00 |
| Total Fixkosten | ~$6/Monat |
Alle Compute-Services (Lambda, Step Functions, Bedrock) sind rein nutzungsbasiert — keine Kosten ohne Reports.
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Mehrere = Battle-Modus (Modelle treten gegeneinander an)
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