Août 2026
Architecture sécurisée et séparation des données nominatives
Une architecture fondée sur la séparation des données
Une donnée personnelle peut être correctement protégée au sein d'un système d'information tout en restant exposée dans les systèmes externes qui l'utilisent.
L'objectif de ce projet est d'étudier une architecture permettant de limiter les conséquences d'une compromission d'un système externe, en séparant les données nominatives des données nécessaires au fonctionnement du service.
Le principe est de ne pas transmettre l'identité d'une personne aux systèmes qui n'en ont pas besoin. Un identifiant pseudonymisé est utilisé pour établir le lien avec les données administratives conservées dans un environnement distinct.
Principe de l'architecture
La base nominative contient les informations permettant d'identifier une personne :
ID pseudonyme -> Nom -> Prénom -> Adresse
Le système externe ne reçoit qu'un identifiant et les informations nécessaires à son fonctionnement :
ID pseudonyme -> Statut
L'identifiant pseudonymisé est généré aléatoirement et ne contient aucune information permettant de déduire directement l'identité de la personne.
Première simulation en Python
Pour démontrer le principe, une population entièrement fictive a été générée avec Python et Pandas. Un identifiant aléatoire est ensuite associé à chaque personne.
base_nominative["id_pseudonyme"] = [
uuid.uuid4().hex
for _ in range(len(base_nominative))
]
Les données sont ensuite séparées en deux ensembles. La base externe ne conserve que les informations nécessaires au fonctionnement du service.
base_externe = base_nominative[
["id_pseudonyme"]
].copy()
base_externe["statut"] = statuts
Simulation d'une compromission
La suite à venir