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Victor : anonymiseur de logs de sécurité souverain et auto-apprenant

Victor : anonymiseur de logs de sécurité souverain et auto-apprenant

Avant d’envoyer des logs à un éditeur, de les injecter dans un LLM externe ou de les archiver conformément au RGPD, une question se pose inévitablement : ces fichiers contiennent-ils des informations qui exposent mon infrastructure ? Les logs de sécurité sont denses en données sensibles — adresses IP internes, noms d’hôtes, identifiants de comptes de service, clés API, adresses MAC. Et contrairement aux bases de données ou aux formulaires, leur format n’est jamais tout à fait uniforme : chaque équipement, chaque version de daemon, chaque intégration produit ses propres variantes.

Petits modèles linguistiques : Un guide avec des exemples

Petits modèles linguistiques : Un guide avec des exemples

Note Article importé du site Source Cet article est la version Française de Petits modèles linguistiques : Un guide avec des exemples | DataCamp par Auteur Inconnu. Que sont les petits modèles linguistiques ? Les petits modèles linguistiques sont les versions compactes et très efficaces des grands modèles linguistiques massifs dont nous avons tant entendu parler. Les LLM comme le GPT-4o ont des centaines de milliards de paramètres, mais les SML en utilisent beaucoup moins, généralement de l’ordre de quelques millions à quelques milliards.