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Essentiel•6–10 heures

Gate de confidentialité et de lineage analytique

Construisez un pipeline analytique IA respectueux de la confidentialité avec minimisation des données, contrôles de permissions, lineage, contrôles egress, rétention et tests négatifs avant tout envoi de contexte sensible au modèle.

minimisation des donnéesclassification PIIcontrôle des accèslineagegouvernance egresstests de confidentialité

Scénario

Tâche

Un analyste doit étudier le comportement client, mais le dataset source contient des identifiants, coordonnées, notes internes et champs inutiles pour la tâche. Un outil IA peut accélérer l’analyse, mais « nous n’avons pas demandé au modèle d’afficher des PII » n’est pas un contrôle. Prouvez que les champs sensibles n’entrent pas sans nécessité dans le contexte modèle ou outil, que les permissions correspondent à la tâche et que chaque insight publié possède une lineage vers un source slice autorisé.

Exécution pas à pas

1. Classer les données par finalité, pas par commodité

Résultat: Seuls les champs nécessaires au job analytique précis entrent dans le pipeline.

Tâches

  • →Inventorier les colonnes et champs dérivés
  • →Marquer les identifiants directs et indirects et catégories sensibles
  • →Relier chaque champ à une finalité explicite
  • →Supprimer ou agréger les champs sans nécessité pour la tâche

Vérifications

  • ✓« Peut être utile » n’est pas une finalité
  • ✓Un champ dérivé hérite de la classification privacy de ses inputs
  • ✓La vue minimisée est reproductible depuis une transformation versionnée

2. Séparer identité et permissions du raisonnement du modèle

Résultat: Le LLM ne décide pas quelles données un utilisateur peut consulter.

Tâches

  • →Valider l’identité user/service avant retrieval ou query
  • →Appliquer les filtres row, column et tenant avant le contexte modèle
  • →Traiter processeurs et outils externes comme des frontières egress distinctes
  • →Définir read-only comme défaut des outils analytiques

Vérifications

  • ✓Les données non autorisées ne peuvent apparaître dans le prompt même sur demande directe
  • ✓Le schéma outil n’étend pas la business authority
  • ✓Un test cross-tenant se termine par un deny déterministe

3. Construire une lineage end-to-end

Résultat: Chaque claim et artefact est reproductible jusqu’à une version précise de données autorisées.

Tâches

  • →Enregistrer snapshot et version source
  • →Conserver transformations et hash de query
  • →Relier les claims de sortie aux source slices
  • →Enregistrer configuration modèle/outil et timestamp

Vérifications

  • ✓La lineage ne s’arrête pas à « AI generated »
  • ✓Une source ou permission stale est visible dans la trace
  • ✓Un artefact publié possède un evidence path reproductible

4. Injecter des défaillances de confidentialité

Résultat: La protection est prouvée par des tests négatifs plutôt que par des slides de politique.

Tâches

  • →Tenter de demander les PII exclues via le prompt
  • →Simuler une appartenance de groupe stale
  • →Tester les fuites outil/résultat et les logs
  • →Tester la propagation suppression/rétention

Vérifications

  • ✓Une fuite critique bloque le rollout
  • ✓Les logs ne conservent pas de payload sensible brut sans politique explicite
  • ✓Suppression ou révocation d’accès se propage dans cache, index et context path analytiques

Critères d’acceptation

  • Chaque champ du dataset visible par l’IA possède une finalité et une classification explicites
  • Le filtrage des permissions intervient avant le contexte modèle/outil et possède des tests négatifs
  • Une lineage end-to-end relie le snapshot source au claim ou artefact publié
  • Egress externe, logs, rétention et propagation de suppression sont documentés et testés
  • Une fuite cross-tenant ou de champ non autorisé est un hard blocker quel que soit le quality score agrégé