চূড়ান্ত প্রকল্প — সম্পূর্ণ পেনিট্রেশন টেস্ট রিপোর্ট সিমুলেশন

# প্রতিটি ফাইন্ডিং এই কোর্সের নির্দিষ্ট আগের পাঠের টয় ভালনারেবল ডেমো থেকে সংশ্লেষিত
findings = [
    {
        "title": "Broken Access Control — IDOR (অর্ডার এন্ডপয়েন্ট)",
        "cvss_score": 8.1,
        "owasp_ref": "A01:2021 (L18)",
        "poc_summary": "get_order(order_id) কোনো owner-check ছাড়াই যেকোনো "
                       "অর্ডার আইডি ফেরত দিচ্ছিল (L18-এর টয় ডেমো অনুযায়ী)।",
        "remediation": "প্রতিটি রিকোয়েস্টে সার্ভার-সাইডে "
                       "orders[order_id]['owner'] == requesting_user "
                       "যাচাই করুন (L18-এর get_order_safe প্যাটার্ন)।",
    },
    {
        "title": "SQL ইনজেকশন — লগইন ফর্মে",
        "cvss_score": 9.4,
        "owasp_ref": "A03:2021 (L20)",
        "poc_summary": "' OR '1'='1 পেলোড দিয়ে login_insecure() পুরো WHERE "
                       "clause-কে সবসময়-সত্য করে অথেন্টিকেশন বাইপাস করেছিল "
                       "(L20/L56-এর টয় ডেমো)।",
        "remediation": "স্ট্রিং কনক্যাটেনেশনের বদলে parameterized/dict-based "
                       "তুলনা ব্যবহার করুন (L20-এর login_safe প্যাটার্ন)।",
    },
    {
        "title": "রিফ্লেক্টেড ক্রস-সাইট স্ক্রিপ্টিং — কমেন্ট বক্সে",
        "cvss_score": 6.9,
        "owasp_ref": "A03:2021 (L26)",
        "poc_summary": "script alert payload এস্কেপ ছাড়াই render_comment()-এ "
                       "verbatim রেন্ডার হয়েছিল (L26/L57-এর টয় ডেমো)।",
        "remediation": "ব্যবহারকারীর ইনপুট রেন্ডার করার আগে সবসময় html.escape() "
                       "প্রয়োগ করুন এবং defense-in-depth হিসেবে CSP যোগ করুন (L26)।",
    },
]

def severity_band(score):
    if score >= 9.0:
        return "Critical"
    if score >= 7.0:
        return "High"
    if score >= 4.0:
        return "Medium"
    return "Low"

def engagement_risk_score(findings):
    """সামগ্রিক এনগেজমেন্ট রিস্ক স্কোর — সবচেয়ে গুরুতর ফাইন্ডিং-এর ওজন বেশি
    (৭০%), বাকি ফাইন্ডিংগুলোর গড় ওজন কম (৩০%) — L04-এর risk-prioritization
    যুক্তির একটি সরল সংখ্যাগত প্রয়োগ।"""
    scores = [f["cvss_score"] for f in findings]
    worst = max(scores)
    weighted_avg = sum(scores) / len(scores)
    return round((worst * 0.7) + (weighted_avg * 0.3), 1)

def print_final_report(findings):
    print("=" * 62)
    print(" পেনিট্রেশন টেস্ট রিপোর্ট — Project Sandbox Corp (fictional)")
    print("=" * 62)

    for i, f in enumerate(findings, start=1):
        band = severity_band(f["cvss_score"])
        print(f"\nফাইন্ডিং #{i}: {f['title']}")
        print(f"  CVSS স্কোর:     {f['cvss_score']}  ({band})")
        print(f"  OWASP রেফারেন্স: {f['owasp_ref']}")
        print(f"  PoC সারাংশ:      {f['poc_summary']}")
        print(f"  প্রতিকার:        {f['remediation']}")

    overall = engagement_risk_score(findings)
    print("\n" + "-" * 62)
    print(f"সামগ্রিক এনগেজমেন্ট রিস্ক স্কোর: {overall} / 10  ({severity_band(overall)})")
    print("এক্সিকিউটিভ সামারি: এই এনগেজমেন্টে ৩টি উচ্চ-থেকে-ক্রিটিক্যাল ফাইন্ডিং")
    print("চিহ্নিত হয়েছে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ঝুঁকি SQL ইনজেকশন (Critical) —")
    print("এটি সম্পূর্ণ অথেন্টিকেশন বাইপাস করে; দ্রুততম রেমিডিয়েশন অগ্রাধিকার।")
    print("-" * 62)

print_final_report(findings)