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Données personnelles dans les logs : 50 sources, 30.7 millions d’enregistrements par jour

Pas une fuite. Une exposition — des adresses e-mail en clair dans un stockage interrogeable, à un rythme jamais mesuré, sans règle de masking.
Publié le 16 septembre 2026
La version discrète d’un problème de confidentialité
Rien n’a fuité. Aucun attaquant, aucun bucket public, et chaque accès était authentifié et journalisé. Ce que l’audit a trouvé est plus étroit et plus banal : 50 sources de logs envoyaient des enregistrements contenant des adresses e-mail en clair, environ 30.7 millions d’enregistrements par jour, vers un stockage que toute personne disposant d’un accès aux requêtes pouvait interroger.
Ce n’est pas un scandale. Ce sont malgré tout des données personnelles traitées sans que personne ait décidé de les traiter, conservées aussi longtemps que le bucket l’indique, et consultables par un public plus large que ce que quiconque avait envisagé — c’est-à-dire exactement le problème que les régulateurs rencontrent dans les faits.
Pourquoi c’est presque toujours le comportement par défaut
Les logs applicatifs sont écrits pour le débogage, et une adresse e-mail est la clé de débogage la plus utile qui soit. Personne ne l’ajoute à une ligne de log comme une décision de traitement de données ; on l’ajoute parce que l’alternative est un ticket de support impossible à rattacher à un compte.
L’ingest est l’endroit où cela devient une décision de plateforme plutôt qu’une décision de développeur — et la configuration de l’ingest est généralement posée une fois, pour les premières sources, puis héritée par toutes les sources ajoutées ensuite, sans relecture.
Ce que le contrôle fait et ne fait pas
Il compte les correspondances de motif par source et restitue la source et le débit. Il n’extrait pas les valeurs correspondantes, ne les stocke pas, ne les transmet pas, et le rapport n’en cite aucune. Un constat qui devrait citer les données pour prouver qu’elles existent serait un problème pire que celui qu’il décrit.
Il ne vous dit pas non plus si vous avez un problème juridique. Nous ne sommes pas juristes et le rapport ne donne pas d’avis ; il établit ce qui arrive, où, et à quel débit, c’est-à-dire l’élément dont votre conseil en protection des données a besoin et dont il ne dispose pas aujourd’hui.
L’allure de la requête
Compter les correspondances par source sans les lire — voici la logique derrière le constat :
DQL
fetch logs, from: -24h | filter matchesPhrase(content, "@") | filter matchesValue(content, "*@*.*") | summarize records = count(), by: {dt.source_entity} | sort records desc
La correction est en amont, et elle coûte peu
Une règle de masking à l’ingest empêche de nouvelles données personnelles d’atterrir dans un stockage interrogeable, et elle s’applique dès l’instant où elle est enregistrée. C’est la mesure la moins chère de la plateforme et la plus souvent absente, parce qu’elle protège contre quelque chose qui n’a jamais visiblement mal tourné.
Ce que le masking ne fait pas, c’est agir sur les enregistrements déjà stockés — c’est une question de retention, elle relève d’un autre domaine de l’audit et engage une décision différente, plus difficile. Corrigez d’abord le flux entrant ; c’est la moitié que vous pouvez corriger aujourd’hui.
Le constat à l’origine de cet article

Sources de logs avec des adresses e-mail en clair

Ampleur
50 sources · ~30.7M/jour
Impact
Exposition GDPR
À retenir
Les données personnelles dans les logs ne traduisent généralement pas un manque de rigueur. Elles traduisent l’absence d’une règle que personne n’a jamais été amené à écrire.
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