Je vais corriger la RLS de supabase et tester les fuites de données dans votre application

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Monzurul H
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À propos de ce service

Traduction automatique

Votre SaaS ou application web fuit-elle des données privées d'utilisateurs ?


La plupart des applications construites avec Supabase ou des outils d'IA (Lovable, Bolt, Cursor) présentent des problèmes cachés de contrôle d'accès :

Les utilisateurs peuvent accéder aux données d'autres utilisateurs

Par exemple, modifier un ID ou une URL peut révéler des dossiers privés, des factures ou des données de compte.


Ce que je vérifie

  • Un utilisateur peut-il accéder aux données d'un autre utilisateur ?
  • Vos API exposent-elles des données privées ?
  • Vos règles backend bloquent-elles réellement l'accès non autorisé ?


Ce que vous obtenez

  • Un résultat simple Pass/Fail
  • Une preuve en cas de fuite de données
  • Une explication claire du problème
  • Des conseils de base pour résoudre le problème


Destiné à

  • Applications d'IA (Lovable, Bolt, Cursor, Replit)
  • Backends Supabase / Firebase
  • Applications SaaS avec comptes utilisateur


Important

  • Ceci est un service de test uniquement.
  • Je ne corrige pas ni ne construis de systèmes dans ces packages.
  • J'identifie les fuites de données et explique clairement le risque.


Une vérification rapide avant le lancement peut éviter de graves problèmes par la suite.

  • Langage de programmation

    • HTML et CSS

  • Expertise

    • Débogage
    • Sécurité
    • Base de données
    • Procédures d'essai

  • Framework frontend

    • Autres

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Monzurul H

Hardening AI Built SaaS MVPs Supabase RLS and Automation Reliability

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    Anglais
Most AI-built apps (Cursor, Bolt, Lovable, v0) have one hidden risk: users can sometimes access data they shouldn’t. I test AI SaaS apps to check if user data is properly isolated and protected. My focus is simple: – Can User A access User B’s data? – Are API endpoints properly protected? – Do your backend rules actually enforce access control? I specialize in Supabase-based apps and multi-user SaaS systems where data separation is critical. Clear testing. Clear results. No unnecessary complexity.

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