Prévention des Fuites (DLP & Masquage PII)
Détection et caviardage automatique à la volée des IBAN, cartes bancaires, numéros NIR/SSN, emails et clés secrètes d'infrastructure.
Prévention des Fuites de Données (DLP & Masquage PII)
Le moteur DLP (Data Loss Prevention) de Boundry intercepte et assainit en temps réel les flux d'arguments d'outils et de télémétrie avant tout stockage en base de données ou transmission à des tiers.
Ce mécanisme garantit le respect immédiat des exigences du RGPD (Minimisation des données - Art. 5) et des standards de sécurité financière PCI-DSS.
1. Types de Données Détectées et Masquées
Le moteur DLP applique des algorithmes déterministes combinant expressions régulières optimisées et sommes de contrôle mathématiques :
| Catégorie de Donnée | Méthode de Validation | Format du Jeton de Remplacement |
|---|---|---|
| Cartes Bancaires (Visa, Mastercard, Amex, CB) | Algorithme de Luhn (Mod 10) + Regex préfixe | [REDACTED_CARD_4532XXXXXXXX1092] (conserve le BIN et les 4 derniers chiffres) |
| Numéros IBAN (ISO 13616) | Somme de contrôle Modulo 97 | [REDACTED_IBAN_FR76XXXXXXXXXXXX189] |
| Numéro de Sécurité Sociale (NIR France / SSN US) | Algorithme de clé de contrôle NIR | [REDACTED_NIR_189XXXXXXXXXX] |
| Clés d'API & Secrets Cloud (AWS, GitHub, OpenAI) | Préfixes d'entropie (AKIA..., ghp_..., sk-...) | [REDACTED_SECRET_KEY] |
| Clés Privées Cryptographiques | En-têtes PEM (BEGIN RSA PRIVATE KEY) | [REDACTED_PRIVATE_KEY] |
| Jetons Web JSON (JWT) | Structure Base64URL 3 segments (ey...) | [REDACTED_JWT_TOKEN] |
2. Exemple de Caviardage en Ligne
Lorsqu'un agent traite une commande contenant des données bancaires ou personnelles :
# Payload brut généré par l'agent :
raw_arguments = {
"order_id": "CMD-8902",
"customer_message": "Veuillez débiter ma carte 4532 0156 7890 1234 pour 89€ et envoyer confirmation à contact@societe.fr",
"customer_iban": "FR76 3000 6000 0112 3456 7890 189"
}
# Payload assaini et persistant généré par Boundry :
safe_arguments = {
"order_id": "CMD-8902",
"customer_message": "Veuillez débiter ma carte [REDACTED_CARD_4532XXXXXXXX1234] pour 89€ et envoyer confirmation à contact@societe.fr",
"customer_iban": "[REDACTED_IBAN_FR76XXXXXXXXXXXX189]"
}
3. Définition de Motifs DLP Personnalisés (Custom Patterns)
Vous pouvez enrichir les règles de détection natives avec vos propres formats de données d'entreprise (ex: identifiant d'employé interne, numéro de dossier médical, clé de licence propriétaire) :
name: "Masquage Référence Client Interne"
pattern_regex: "REF-CLI-[0-9]{8}-[A-Z]{2}"
replacement_token: "[REDACTED_CUSTOMER_REF]"
enabled: true
4. Performance et Optimisation Bas Niveau
- Moteur d'expressions régulières linéaire (RE2) : Le parsing s'effectue en temps linéaire proportionnel à la taille du texte, garantissant une immunité absolue contre les attaques par déni de service d'expressions régulières (ReDoS).
- Consommation CPU : Moins de 0.6ms par kilooctet de payload analysé.
- Préservation de la sémantique : Les jetons de remplacement préservent le type de la donnée afin que les modèles LLM puissent continuer à comprendre le flux de conversation sans altérer la qualité du raisonnement.