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Schéma de journal de découverte de Shadow AI

Objectif

Ce schéma définit un format neutre vis-à-vis des fournisseurs pour les journaux qui documentent la détection, l'inventaire et la remédiation de l'utilisation non approuvée de l'IA (Shadow AI). Il permet aux organisations de :

  • Maintenir un enregistrement auditable des événements de détection de Shadow AI
  • Normaliser les journaux de diverses sources (CASB, proxy, IdP, EDR, journaux d'audit SaaS) dans un format cohérent
  • Soutenir la soumission de preuves pour la conformité et les besoins d'audit

Principes de normalisation

Principe Description
Neutre vis-à-vis des fournisseurs Pas de dépendance aux formats de journaux de fournisseurs spécifiques ; applicable à Netskope, Zscaler, Microsoft Defender et autres
Champs requis minimaux Seuls les champs essentiels sont OBLIGATOIRES ; les organisations peuvent omettre les champs optionnels
Extensible additionalProperties: true permet des extensions spécifiques au fournisseur ou à l'organisation
Conscient de la confidentialité Les champs sont conçus pour référencer (pas intégrer) le contenu sensible

Champs requis (OBLIGATOIRE)

Champ Type Description Exemple
event_time string (ISO8601) Horodatage de l'événement 2026-01-15T09:30:00Z
actor_id string Identifiant utilisateur ou service user@example.com
actor_type string Type d'acteur user ou service
source_system string Système qui a détecté l'événement proxy, casb, idp, edr, saas_audit
ai_service string Produit ou domaine IA accédé chat.openai.com, claude.ai
action string Action effectuée chat, upload, download, tool_execute, api_call
data_classification string Niveau de classification des données public, internal, confidential, restricted
decision string Décision de politique appliquée allow, block, needs_review, unknown
evidence_ref string Référence aux preuves associées sha256:abc123... ou urn:evidence:...
record_id string Identifiant unique pour cet enregistrement evt-20260115-001

Champs optionnels (DEVRAIT/PEUT)

Champ Type Description
session_id string Identifiant de session
device_id string Identifiant d'appareil
ip string Adresse IP
user_agent string Chaîne user agent
department string Département organisationnel
project_id string Identifiant de projet
prompt_category string Catégorie du prompt/requête
model_family string Famille de modèle IA (ex. GPT-4, Claude)
destination string URL ou endpoint de destination
policy_id string Politique qui a déclenché la décision
remediation_ticket string Référence du ticket de remédiation

Notes de confidentialité/sécurité

!!! warning "Traitement des données" - Ne pas intégrer de données personnelles, identifiants ou contenu de prompt directement dans les champs de journal. - Utilisez evidence_ref pour référencer du contenu sensible stocké séparément. - Appliquez des contrôles d'accès appropriés au stockage des journaux. - Considérez des politiques de rétention des données alignées avec les exigences minimales de preuves.

Schéma JSON

Télécharger : shadow-ai-discovery.schema.json

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "required": [
    "event_time", "actor_id", "actor_type", "source_system",
    "ai_service", "action", "data_classification", "decision",
    "evidence_ref", "record_id"
  ],
  "properties": {
    "event_time": { "type": "string", "format": "date-time" },
    "actor_id": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "actor_type": { "type": "string", "enum": ["user", "service"] },
    "source_system": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "ai_service": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "action": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "data_classification": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "decision": { "type": "string", "enum": ["allow", "block", "needs_review", "unknown"] },
    "evidence_ref": { "type": "string", "minLength": 1 },
    "record_id": { "type": "string", "minLength": 1 }
  },
  "additionalProperties": true
}

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