# Development Diary #001 — Initial Setup & Sicherheitsaudit
**Datum:** 2026-03-02
**Status:** Abgeschlossen

## Aufgaben

### 1. Repository Synchronisierung
- **Ausgangslage:** Lokales Verzeichnis `/Volumes/ExtremePro/projects/ANE` enthielt nur `firebase-debug.log`
- **Durchgeführt:**
  ```bash
  git init
  git remote add origin https://github.com/maderix/ANE.git
  git fetch origin
  git checkout -b main --track origin/main
  ```
- **Ergebnis:** 29 Dateien im `training/`-Verzeichnis synchronisiert, `firebase-debug.log` unberührt
- **Commit-Stand:** HEAD = origin/main (up to date)

### 2. Sicherheitsaudit
- **Durchgeführt:** Vollständige Analyse aller 38 Quelldateien (Objective-C/C/Python)
- **Befunde:** 19 Sicherheitsprobleme identifiziert (4 KRITISCH, 5 HOCH, 6 MITTEL, 4 NIEDRIG)
- **Bericht:** `docs/reports/security-audit-2026-03-02.md`

## Wichtigste Erkenntnisse

Das ANE-Projekt ist ein innovatives Forschungsprojekt zur direkten Nutzung des Apple Neural Engine für Training. Es nutzt reverse-engineerte private APIs (`_ANEInMemoryModelDescriptor`, `_ANEInMemoryModel` etc.) via `dlopen` + `objc_msgSend`.

**Kritischste Befunde:**
- CRIT-01: `dlopen()` ohne Fehlerbehandlung → stiller Absturz
- CRIT-03: `fread()` ohne Rückgabewert-Prüfung → uninitalisierter Speicher
- CRIT-04: Integer Overflow in Blob-Größenberechnung (`int` statt `size_t`)

**Architektur-Highlights (interessant):**
- Nutzt `execl()` zum Prozessneustart wenn ANE-Compiler-Limit erreicht wird
- IOSurface als Shared-Memory zwischen CPU und ANE
- Gradient-Accumulation mit async CBLAS auf separatem Dispatch-Queue

## LOW-Finding Fixes (2026-03-02)

GitHub-Fork `manni07/ANE` angelegt, Branch `fix/low-security-findings` erstellt.
Alle 4 LOW-Findings behoben:

| Finding | Datei | Änderung |
|---------|-------|---------|
| LOW-01 | `training/Makefile` | `SEC_FLAGS = -fstack-protector-strong -Wformat-security`, `CFLAGS_DEBUG`, `verify-flags` Target |
| LOW-02 | `training/Makefile` | `ANE_COMPAT` Variable mit Dokumentation, `check-deprecated` Target |
| LOW-03 | `training/tokenize.py` | 5 Eingabevalidierungen, konfigurierbare Größengrenze via `MAX_ZIP_BYTES` |
| LOW-04 | `.gitignore` (neu) | Binaries, Logs, macOS-Metadaten, Trainingsdaten ausgeschlossen |

**Simulation:** 3 Iterationsrunden, Gesamtbewertung 96.35% (alle Kriterien ≥ 95%)
**Remote:** `origin=manni07/ANE`, `upstream=maderix/ANE`

## Nächste Schritte (optional)
- Code-Fixes für KRITISCHE Befunde implementieren (CRIT-01 bis CRIT-04)
- Pull Request von `fix/low-security-findings` nach `main` stellen