Cartographier les logs disponibles : le problème du corpus pour l'anonymisation
Cartographier les logs disponibles : le problème du corpus pour l’anonymisation Entraîner un agent d’anonymisation pose un problème paradoxal : les données les plus utiles à l’entraînement sont précisément celles que personne ne partage. Les logs réels de production contiennent exactement les entités sensibles qu’on cherche à détecter — et c’est pour ça qu’ils restent dans les datacenters. Cette contrainte a des conséquences directes sur la qualité des modèles. Cet article recense les corpus disponibles, leur niveau de sanitisation, leur densité en entités sensibles, et la façon dont on peut les compléter par des données synthétiques. Read More...