cyber-agent-engine
🇬🇧 English version 💻 Code source (AGPL) : github.com/patlegu/cyber-agent-engine
L’invariant Le premier article de cette série posait la thèse générale de cyber-agent-engine : un LLM qui pilote un pare-feu de production ne doit jamais franchir seul la frontière entre intention et exécution. Celui-ci descend dans le pilier le plus contre-intuitif de cette architecture, et probablement le plus simple à énoncer : le LLM de raisonnement ne voit jamais une IP réelle, un hostname réel ou un secret réel.
cyber-agent-engine
🇫🇷 Version française 💻 Source code (AGPL): github.com/patlegu/cyber-agent-engine
The invariant The first article in this series laid out the general thesis of cyber-agent-engine: an LLM that drives a production firewall must never cross, on its own, the boundary between intent and execution. This one goes deep into the most counter-intuitive pillar of that architecture, and probably the simplest to state: the reasoning LLM never sees a real IP, a real hostname, or a real secret.
AnonyNER · N°1
Quand spaCy ne voit pas l’infrastructure : le problème NLP des logs de sécurité Avant d’envoyer des logs à un éditeur de logiciels pour investigation, à un LLM externe pour analyse, ou simplement de les archiver conformément au RGPD, une question s’impose : ces logs contiennent-ils des informations qui exposent mon infrastructure ?
La réponse est presque toujours oui. Et les outils NLP standards — aussi performants soient-ils sur le langage courant — sont largement aveugles aux entités spécifiques au domaine de la sécurité.
