PDFtoPDFocr ist als lokales, datenschutzorientiertes Desktop-Werkzeug zur OCR-Texterkennung und Durchsuchbarmachung von PDF-Dokumenten und Bilddateien für Windows (sowie macOS/Linux aus Quellcode) konzipiert. Folgende Sicherheits- und Datenschutzprinzipien sind fest in der Architektur verankert:

1. 100% Lokale Verarbeitung & Zero-Egress für Dokumentendaten: Sämtliche Dokumenten-, Bild- und OCR-Verarbeitungsoperationen (Seitenrasterisierung mit Poppler, OCR-Textextraktion mit Tesseract, PDF-Assemblierung mit pikepdf) finden zu 100% lokal auf dem Rechner des Benutzers statt. Es findet keinerlei Übertragung von Dokumenten, Dateinamen, extrahiertem Text oder Telemetriedaten an Cloud-Server statt.
2. Kontrollierter Netzwerkzugriff (Nur Sprachpakete): Die Anwendung initiiert ausschließlich dann ausgehende HTTPS-Netzwerkverbindungen, wenn der Benutzer ein noch nicht lokal vorhandenes Tesseract-Sprachpaket auswählt und dieses von den offiziellen öffentlichen GitHub-Tesseract-Repositories geladen werden muss.
3. Originaldatei-Schutz (Non-Destructive Processing): Originale Quelldokumente werden niemals verändert oder überschrieben. OCR-Ergebnisse werden stets als separate Dateien (Standard: Suffix _ocred.pdf) oder in einem explizit gewählten Zielverzeichnis gespeichert.
4. Zustands- & Job-Manifest-Isolation: Über die Job-Export-Funktion erstellte Manifeste (pdftopdfocr-job-v1.json) enthalten strukturierte Pfadreferenzen und Auftragsmetadaten. Es werden niemals rohe PDF-Binärdaten oder Base64-Inhalte in Manifesten abgelegt.
5. Non-Elevation & Least Privilege: PDFtoPDFocr läuft vollständig im Standard-Benutzerkontext und erfordert zu keinem Zeitpunkt Administrator- oder Root-Rechte.

Wenn Sie eine Sicherheitslücke oder ein Datenschutzproblem finden, melden Sie dies bitte verantwortungsvoll und vertraulich:

1. GitHub Private Vulnerability Reporting: Navigieren Sie zu Security -> Advisories -> Report a vulnerability.
2. Direkte Sicherheits-E-Mail: Schreiben Sie vertraulich an security@ellmos.ai oder support@lukasgeiger.com mit dem Betreff [SECURITY] PDFtoPDFocr Vulnerability Report.
3. Beschreiben Sie Reproduktionsschritte, betroffene Plattformen/Versionen und das Bedrohungsszenario.
4. Bitte veröffentlichen Sie keine technischen Details in öffentlichen GitHub-Issues, bis eine Behebung bereitsteht.

PDFtoPDFocr is designed as a local-first, privacy-focused desktop application for OCR text recognition and searchable PDF creation on Windows (as well as macOS/Linux from source). The following core security and privacy invariants guide its design:

1. 100% Local Processing & Zero-Egress for Document Data: All document, image, and OCR operations (page rasterization via Poppler, text extraction via Tesseract, PDF assembly via pikepdf) execute 100% locally on the user's machine. No documents, filenames, extracted text, or telemetry data are ever transmitted to remote servers or cloud services.
2. Controlled Network Access (Language Packs Only): Network access is strictly restricted to downloading missing public Tesseract language data (.traineddata) from official GitHub repositories upon explicit user selection.
3. Non-Destructive File Safety: Source PDF and image files are never altered or overwritten. Output files are saved alongside the original with the _ocred.pdf suffix or in a configured output directory.
4. Structured Manifest Isolation: Exported job manifests (pdftopdfocr-job-v1.json) contain structured path references and job metadata without embedding raw binary document contents or Base64 payloads.
5. Non-Elevation & Least Privilege: PDFtoPDFocr runs entirely in standard user mode without requiring administrative elevation.

If you discover a potential vulnerability or security issue, please report it responsibly and confidentially:

1. GitHub Private Vulnerability Reporting: Go to Security -> Advisories -> Report a vulnerability.
2. Direct Security Email: Send details confidentially to security@ellmos.ai or support@lukasgeiger.com with subject [SECURITY] PDFtoPDFocr Vulnerability Report.
3. Include clear reproduction steps, affected environment/version, and an impact assessment.
4. Please do not publish exploit details in public issues before a patch is available.