FR 3125346 A1 20230120 FR 2107731 A 20210716 Procédé de détermination d’un degré d’exposition de données, comprenant : - réception (1010) d’entrées associées à des documents, chacune des entrées comprenant un chemin d’accès et une information concernant le serveur ; - génération (203) de sous-ensembles, - pour au moins un sous-ensemble : * détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième scores, la détermination (201) du premier score comprenant : - génération (2011) d’une valeur en fonction des chemins d’accès, - détermination (2012), par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur ; et la détermination (202) du deuxième score comprenant : - réception (2021) de contenus associés à chaque entrée ; - génération (2023) d’une valeur en fonction desdits contenus associés, - détermination (2024), par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur ; - détermination (1011) du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé. Figure de l’abrégé : Figure 2 Procédé de détermination d’un degré d’exposition de données La présente divulgation relève du domaine de la détection automatisée de fuites de données. Pour les entreprises, garantir la protection de leurs données confidentielles représente un enjeu majeur, notamment économique et stratégique. Néanmoins, des fuites de données, aussi appelées « data breaches » ou « data leaks » en anglais, peuvent exister. Une fuite de données peut être définie comme un incident de sécurité informatique permettant l’exposition de données en dehors du cadre auquel les données sont destinées. Les fuites de données peuvent viser des entreprises, des administrations ou encore des particuliers et se répartissent principalement en trois grandes catégories : les cyberattaques, les erreurs humaines (internes ou externes) et les erreurs dues aux systèmes contenant les données. Une cyberattaque est un acte malveillant portant atteinte à des systèmes informatiques dans le but de faire un usage non approprié et/ou illégal des données obtenues lors de la cyberattaque. Une erreur humaine survient de façon accidentelle et peut être due à la négligence d’un individu ayant accès aux données qui fuitent. Une erreur système peut, par exemple, être le résultat d’un défaut de configuration dans des dispositifs relevant du domaine de la technologie de l’information ou encore d’une faille dans les processus internes/externes propres à une entreprise. Les conséquences d’une fuite de données peuvent être variables et dépendent notamment du niveau de sensibilité des données, de la nature de la fuite de données et des mesures mises en place pour anticiper et remédier à de potentielles fuites de données. En France, en 2020, le coût moyen d’une fuite de données pour une entreprise a été estimé à 4,01 millions d’euros comme rapporté par l’étude intitulée « 2020 Cost of a Data Breach Report » réalisée par l’Institut Ponemon et IBM Security. Cette étude rapporte de plus qu’en moyenne, une fuite de données est identifiée par l’entreprise compromise au bout de 205 jours en France. Ainsi, il est très important pour les entreprises d’éviter de telles fuites de données et si elles surviennent, il est crucial de pouvoir les détecter sans délai pour pouvoir y remédier. Pour autant, ces données peuvent se situer n’importe où et il est complexe pour une entreprise de surveiller l’intégralité des données accessibles en ligne, ou plus généralement sur l’ensemble des sources ouvertes, afin de surveiller ces fuites. Devant cette difficulté, de nombreuses entreprises n’agissent qu’en réaction. Par ailleurs, si des fuites de données sont recherchées de manière classique, par exemple en recherchant des mots-clés dans des milliards de résultats sur le réseau Internet, cette recherche peut nécessiter une forte puissance de calcul et d’imposants centres de serveurs (ou « computing farm/center » en anglais). Ainsi, la consommation électrique et le coût économique d’une telle recherche peuvent être prohibitifs. La présente invention vient améliorer la situation en proposant une surveillance proactive des fuites de données minimisant la complexité de la recherche et diminuant alors la consommation énergétique nécessaire à cette recherche. Résumé A cet effet, la présente description propose une démarche de détection automatisée de fuites de données, où comme indiqué précédemment, une fuite de données peut être définie comme un incident de sécurité informatique permettant une exposition de données en dehors du cadre auquel les données sont destinées. Une « exposition de données » peut par exemple être une mise en libre accès des données sur un serveur ouvert. Un « degré d’exposition de données » peut être défini comme une mesure, quantitative ou qualitative, de l’exposition des données. Ainsi, un degré d’exposition de données peut être corrélé à une pertinence de l’incident de sécurité informatique donnant lieu à l’exposition des données. La détermination du degré d’exposition des données peut alors permettre de déterminer si les données exposées sont susceptibles de représenter une menace de sécurité informatique sans nécessairement qu’une utilisation des données ait été observée. Une surveillance proactive des données peut ainsi être rendue possible. La présente description vise alors, dans un premier mode de réalisation, un procédé de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le procédé peut comprendre les étapes de : - réception d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées pouvant comprendre un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - génération de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : * détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième scores, dans lequel la détermination du premier score peut comprendre les étapes de : - génération d’une valeur pour une première caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite valeur de la première caractéristique pouvant être fonction des chemins d’accès compris dans chaque entrée dudit sous-ensemble, - détermination, par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; et dans lequel la détermination du deuxième score peut comprendre les étapes de : - réception de contenus associés à chaque entrée dudit sous-ensemble ; - génération d’une valeur d’une deuxième caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite valeur de la deuxième caractéristique pouvant être fonction desdits contenus associés, - détermination, par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur de la deuxième caractéristique ; - détermination, sur la base de l’au moins un score, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Ainsi, pour un sous-ensemble, la détermination du degré d’exposition des données présentes sur le serveur associé au sous-ensemble, peut se faire en fonction d’une valeur d’une première caractéristique et/ou d’une valeur d’une deuxième caractéristique. Une « caractéristique » peut être définie comme une variable prenant une valeur particulière en fonction d’une observation. La valeur de la première caractéristique peut être générée en fonction des chemins d’accès compris dans chaque entrée du sous-ensemble, c’est-à-dire en fonction de chaînes de caractères pouvant décrire la position dans le serveur des documents associés aux entrées. La valeur de la deuxième caractéristique peut être générée en fonction des contenus associés aux entrées du sous-ensemble, qui peuvent être les contenus des documents associés aux entrées. Les contenus peuvent être binaires ou autres. Ainsi, la valeur de la première caractéristique et/ou la valeur de la deuxième caractéristique peuvent être générées à partir des chemins d’accès et des contenus, qui peuvent être couramment accessibles et traités, comme cela sera décrit dans la suite dans la description, ce qui peut permettre une mise en œuvre efficiente du procédé avec notamment de faibles coûts énergétiques. On entend par « serveur » un ou plusieurs ordinateurs physiques ou virtuels fournissant au moins un service informatique (ex. service de stockage cloud, stockage FTP, etc.). Ce terme vise tout serveur virtualisé quelle que soit la technologie de virtualisation utilisée. Le procédé au sens de la présente description peut alors offrir une possibilité d’un passage à l’échelle de la détermination du degré d’exposition de données, c’est-à-dire une possibilité de maximiser un nombre de sous-ensembles pour lesquels un degré d’exposition de données est déterminé. Le passage à l’échelle de la détermination du degré d’exposition de données peut ainsi permettre de détecter rapidement des fuites de données susceptibles de représenter une menace de sécurité, puisqu’un grand nombre de sous-ensembles peuvent être analysés simultanément. De plus, le procédé selon la présente description propose de déterminer le degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble, ce qui peut permettre d’identifier le serveur contenant les données exposées. L’identification du serveur contenant les données exposées peut ainsi permettre de formuler une ou plusieurs actions centralisées au niveau du serveur pour limiter les conséquences de l’exposition des données plutôt que de devoir formuler une ou plusieurs actions indépendantes pour une pluralité de documents du serveur. Avantageusement, les conséquences de l’exposition de données peuvent être limitées, notamment concernant une perte de confidentialité des données et les impacts énergétiques et économiques précédemment cités. De plus, la valeur de la première caractéristique peut être fonction d’un nombre de chemins d’accès distincts dans les entrées du sous-ensemble ou d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès de chaque entrée dudit sous-ensemble. Les premiers mots-clés peuvent par exemple être des mots-clés spécifiques ou non à un tiers comme cela sera illustré dans la suite de la description. Le nombre de chemins d’accès distincts dans les entrées du sous-ensemble et/ou les occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès de chaque entrée dudit sous-ensemble peuvent être des paramètres ayant un impact significatif sur la détermination du premier score comme souligné dans la suite de la description. Déterminer la valeur de la première caractéristique en fonction de ce(s) paramètre(s) peut alors permettre d’obtenir une valeur du premier score significativement corrélée à un degré d’exposition réel des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Une performance du procédé peut alors être améliorée, notamment en augmentant le nombre de serveurs correctement identifiés comme contenant des données susceptibles de représenter une menace de sécurité. Dans un mode de réalisation de la description, la valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans les contenus associés à chaque entrée dudit sous-ensemble. Les deuxièmes mots-clés peuvent par exemple être des mots-clés spécifiques ou non à un tiers comme cela sera illustré dans la suite de la description. Les deuxièmes mots-clés peuvent inclure ou non les premiers mots-clés. Les occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis peuvent avoir une grande importance sur la détermination du deuxième score, comme il sera démontré dans la suite de la description. Déterminer la valeur de la deuxième caractéristique en fonction des occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis peut alors permettre d’obtenir une valeur du deuxième score significativement corrélée à un degré d’exposition réel des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Une performance du procédé peut alors être améliorée, notamment en augmentant le nombre de serveurs correctement identifiés comme contenant des données susceptibles de représenter une menace de sécurité. En outre, la réception des contenus peut être conditionnée à une partie d’entrées, la partie d’entrées pouvant être déterminée sur la base d’occurrences de mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès des entrées du sous-ensemble. Les mots-clés prédéfinis peuvent comprendre les premiers mots-clés prédéfinis et/ou les deuxièmes mots-clés prédéfinis et/ou d’autres mots-clés prédéfinis pouvant par exemple inclure des extensions de fichiers. Conditionner la réception des contenus à une partie d’entrées peut permettre de diminuer le nombre de contenus reçus/téléchargés, ce qui peut notamment permettre de diminuer la consommation énergétique requise pour calculer la valeur de la deuxième caractéristique et par suite, du deuxième score et du degré d’exposition des données. Dans un deuxième mode de réalisation alternatif, il est proposé un procédé de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le procédé peut comprendre : - réception d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées pouvant comprendre un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - pour au moins une entrée dans ledit ensemble d’entrées reçu : - détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième scores, dans lequel la détermination du premier score peut comprendre les étapes de : - génération d’une valeur pour une première caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la première caractéristique pouvant être fonction du chemin d’accès compris dans ladite au moins une entrée, - détermination, par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; et dans lequel la détermination du deuxième score peut comprendre les étapes de : - réception d’au moins un contenu associé à ladite au moins une entrée ; - génération d’une valeur d’une deuxième caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la deuxième caractéristique pouvant être fonction dudit au moins un contenu associé, - détermination, par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur de la deuxième caractéristique ; - génération de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : - détermination, sur la base de l’au moins un score déterminé pour chaque entrée dudit sous-ensemble, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Le deuxième mode de réalisation est une alternative au premier mode de réalisation précédemment présenté. Dans le second mode de réalisation, l’étape de génération de sous-ensemble est intervertie avec l’étape de détermination de l’au moins un score par rapport au premier mode de réalisation. Comme précédemment, la valeur de la première caractéristique et/ou la valeur de la deuxième caractéristique peuvent être générées à partir des chemins d’accès et des contenus, qui peuvent être couramment accessibles et traités, ce qui peut permettre une mise en œuvre efficiente du procédé avec notamment de faibles coûts énergétiques. Le passage à l’échelle de la détermination du degré d’exposition des données peut aussi être rendu possible, ce qui peut permettre de détecter rapidement des fuites de données susceptibles de représenter une menace de sécurité. De plus, l’identification du serveur contenant les données exposées peut également être permise, limitant les conséquences de l’exposition de données. Additionnellement, la valeur de la première caractéristique peut être fonction d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans le chemin d’accès de ladite au moins une entrée, ce qui peut permettre d’obtenir une valeur du premier score significativement corrélée à un degré d’exposition réel des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble et d’améliorer une performance du procédé. La valeur de la deuxième caractéristique peut être fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans l’au moins un contenu associé à ladite au moins une entrée, ce qui peut permettre d’obtenir une valeur du deuxième score significativement corrélée à un degré d’exposition réel des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble et d’améliorer la performance du procédé. Dans un mode particulier de la description, les premier et deuxième scores peuvent être déterminés et le degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble peut être déterminé sur la base du premier et du deuxième scores. Ce mode particulier peut être appliqué à tous les procédés précédemment décrits. Les premier et deuxième scores peuvent être déterminés successivement ou simultanément. Dans le cas où les premier et deuxième scores sont déterminés successivement, les étapes de détermination de scores peuvent être permutées, c’est-à-dire, le premier puis le deuxième score peuvent être déterminés ou inversement. La détermination des premier et deuxième scores peut ainsi permettre de corréler des informations contenues dans chacun des premier et deuxième scores. La pertinence du degré d’exposition des données déterminé peut ainsi être augmentée. En outre, l’information concernant le serveur peut comprendre au moins une information parmi une adresse IP du serveur, une URL du serveur, un nom de domaine du serveur, un port utilisé par le serveur et un protocole utilisé par le serveur, ce qui peut permettre de générer efficacement les sous-ensembles à partir de l’ensemble des entrées et d’augmenter l’efficience de la détermination du degré d’exposition des données présentes sur le serveur associé au sous-ensemble. Un dispositif destiné à la détermination d’un degré d’exposition de données peut être avantageux, en lui-même. Ainsi, la présente invention vise également des dispositifs destinés à mettre en œuvre tout ou une partie des procédés décrits précédemment. Un programme informatique, mettant en œuvre tout ou partie d’un des procédés décrits ci-avant, installé sur un équipement préexistant, est en lui-même avantageux, dès lors qu’il permet la détermination d’un degré d’exposition de données. Ainsi, la présente invention vise également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un des procédés précédemment décrits, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation (par exemple, un langage objet ou autre), et être sous la forme d’un code source interprétable, d’un code partiellement compilé ou d’un code totalement compilé. Selon un autre aspect, il est également proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : représente un organigramme de différentes étapes d’un exemple de procédé de détermination d’un degré d’exposition de données au sens de la présente invention. représente un organigramme de différentes étapes de l’étape de filtrage des données DATA_FILT 101 selon un mode de réalisation. représente un organigramme de différentes étapes de l’étape de filtrage des données DATA_FILT 101 selon un autre mode de réalisation. représente un impact d’une perturbation d’une valeur d’une caractéristique du modèle CLASS_FILEPATH sur un score obtenu en sortie de ce modèle. représente une importance d’une caractéristique du modèle CLASS_CONTENT sur un score obtenu en sortie de ce modèle. représente un exemple de dispositif de détermination d’un degré d’exposition de données. Procédé de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le procédé comprend : - réception (1010) d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées comprenant un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - génération (203) de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : * détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième scores, dans lequel la détermination (201) du premier score comprend les étapes de : - génération (2011) d’une valeur pour une première caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite valeur de la première caractéristique étant fonction des chemins d’accès compris dans chaque entrée dudit sous-ensemble, - détermination (2012), par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; et dans lequel la détermination (202) du deuxième score comprend les étapes de : - réception (2021) de contenus associés à chaque entrée dudit sous-ensemble ; - génération (2023) d’une valeur d’une deuxième caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite valeur de la deuxième caractéristique étant fonction desdits contenus associés, - détermination (2024), par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur de la deuxième caractéristique ; - détermination (1011), sur la base de l’au moins un score, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la valeur de la première caractéristique est fonction d’un nombre de chemins d’accès distincts dans les entrées du sous-ensemble ou d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès de chaque entrée dudit sous-ensemble. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la valeur de la deuxième caractéristique est fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans les contenus associés à chaque entrée dudit sous-ensemble. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la réception (2021) des contenus est conditionnée à une partie d’entrées, la partie d’entrées étant déterminée sur la base d’occurrences de mots-clés prédéfinis dans les chemins d’accès des entrées du sous-ensemble. Procédé de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le procédé comprend : - réception (1010) d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées comprenant un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - pour au moins une entrée dans ledit ensemble d’entrées reçu : - détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième scores, dans lequel la détermination (201) du premier score comprend les étapes de : - génération (2011) d’une valeur pour une première caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la première caractéristique étant fonction du chemin d’accès compris dans ladite au moins une entrée, - détermination (2012), par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; et dans lequel la détermination (202) du deuxième score comprend les étapes de : - réception (2021) du contenu associé à ladite au moins une entrée ; - génération (2023) d’une valeur d’une deuxième caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la deuxième caractéristique étant fonction dudit au moins un contenu associé, - détermination (2024), par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur de la deuxième caractéristique ; - génération (203) de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : - détermination (1011), sur la base de l’au moins un score déterminé pour chaque entrée dudit sous-ensemble, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la valeur de la première caractéristique est fonction d’occurrences de premiers mots-clés prédéfinis dans le chemin d’accès de ladite au moins une entrée. Procédé selon l’une des revendications 5 et 6, dans lequel la valeur de la deuxième caractéristique est fonction d’occurrences de deuxièmes mots-clés prédéfinis dans le contenu associé à ladite au moins une entrée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les premier et deuxième scores sont déterminés et dans lequel le degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble est déterminé sur la base du premier et du deuxième scores. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’information concernant le serveur comprend au moins une information parmi une adresse IP du serveur, une URL du serveur, un nom de domaine du serveur, un port utilisé par le serveur et un protocole utilisé par le serveur. Dispositif informatique de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le dispositif comprend : - une interface (603) pour la réception (1010) d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées comprenant un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - un circuit (604) pour la génération (203) de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : * au moins un circuit (604) parmi un premier et un deuxième circuits (604), * un premier circuit (604) pour la génération (2011) d’une valeur pour une première caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite valeur de la première caractéristique étant fonction des chemins d’accès compris dans chaque entrée dudit sous-ensemble, - un premier circuit (604) pour la détermination (2012), par un algorithme d’apprentissage automatique, d’un premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; - une interface (603) pour la réception (2021) de contenus associés à chaque entrée dudit sous-ensemble ; - un deuxième circuit (604) pour la génération d’une deuxième caractéristique pour ledit au moins un sous-ensemble, ladite deuxième caractéristique étant fonction d’occurrences de mots-clés prédéfinis dans lesdits contenus associés, - un deuxième circuit (604) pour la détermination, par un algorithme d’apprentissage automatique, d’un deuxième score à partir de ladite deuxième caractéristique ; - un circuit (604) pour la détermination (1011) sur la base de l’au moins un score déterminé par l’au moins un circuit, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Dispositif informatique de détermination d’un degré d’exposition de données, dans lequel le dispositif comprend : - une interface (603) pour la réception (1010) d’un ensemble d’entrées associées à des documents, chacune des entrées comprenant un chemin d’accès respectif au document associé et une information concernant le serveur hébergeant ledit document associé ; - pour au moins une entrée dans ledit ensemble d’entrées reçu : * au moins un circuit parmi un premier et un deuxième circuit pour la détermination d’au moins un score parmi un premier et un deuxième score, dans lequel : - un premier circuit (604) pour la génération (2011) d’une valeur pour une première caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la première caractéristique étant fonction du chemin d’accès compris dans ladite au moins une entrée, - un premier circuit (604) pour la détermination (2012), par un algorithme d’apprentissage automatique, du premier score à partir de ladite valeur de la première caractéristique ; - une interface (603) pour la réception (2021) du contenu associé à ladite au moins une entrée ; - un deuxième circuit (604) pour la génération d’une valeur d’une deuxième caractéristique pour ladite au moins une entrée, ladite valeur de la deuxième caractéristique étant fonction dudit contenu associé, - un deuxième circuit (604) pour la détermination (2024), par un algorithme d’apprentissage automatique, du deuxième score à partir de ladite valeur de la deuxième caractéristique ; - un circuit (604) pour la génération (203) de sous-ensembles à partir de l’ensemble d’entrées sur la base de l’information concernant le serveur, - pour au moins un sous-ensemble dans lesdits sous-ensembles générés : - un circuit (604) pour la détermination (1011) sur la base de l’au moins un score déterminé pour chaque entrée dudit sous-ensemble par l’au moins un circuit, du degré d’exposition des données présentes sur ledit serveur associé audit sous-ensemble. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.