Top 6 Outils de découverte de données sensibles open source

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mis à jour le 24 juin 2026

Les outils suivants sont sélectionnés en fonction de l'activité GitHub et triés par nombre d'étoiles GitHub dans l'ordre décroissant. Ils couvrent les principaux cas d'utilisation pour la découverte de données sensibles : catalogage des métadonnées avec lignage, analyse sans agent et détection basée sur API des données PII, PCI et des identifiants au repos.

Lire la suite : Outils de découverte et de classification des données sensibles, Logiciels DLP.

Fonctionnalités administratives

Outil	Tableau de bord graphique	Basé sur la recherche	Lignage des données	Système de base de données fédéré
DataHub	✅	✅	✅	✅
Apache – Atlas	✅	✅	✅	❌
Marquez	✅	✅	✅	Non partagé.
OpenDLP	❌	❌	❌	❌
Piiano Vault – ReDiscovery	❌	Non partagé.	❌	❌
Nightfall AI – Sensitive data scanner	✅	✅	❌	❌

Descriptions des fonctionnalités :

Tableau de bord graphique – permet de visualiser vos résultats de données.
Basé sur la recherche fonctionnalité – permet de rechercher des actifs de données.
Lignage des données – permet aux utilisateurs de visualiser comment les données sont générées, transformées, transmises et utilisées dans un système au fil du temps.
Système de base de données fédéré – mappe plusieurs systèmes de bases de données autonomes en une seule base de données fédérée.

Ces fonctionnalités (en particulier le lignage des données et les capacités de recherche) permettent aux entreprises de :

Révéler l'emplacement de leurs informations personnelles (PII), données de l'industrie des cartes de paiement (PCI), etc., stockées dans plusieurs bases de données, applications et terminaux utilisateurs.
Se conformer aux normes réglementaires de protection des données et de confidentialité de l'industrie telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA).

Fonctionnalités de sécurité des données

Outil	Masquage des données	Prévention de la perte de données
DataHub	✅	❌
Apache – Atlas	✅	❌
Marquez	❌	❌
OpenDLP	❌	✅
Piiano Vault – ReDiscovery	✅	❌
Nightfall AI – Sensitive data scanner	✅	Avec des intégrations.

Descriptions des fonctionnalités :

Masquage des données– permet de masquer les données en modifiant leurs lettres et chiffres d'origine, de sorte qu'elles n'aient aucune valeur pour les intrus non autorisés tout en restant utilisables par les employés autorisés.
Prévention de la perte de données (DLP) – détecte les violations de données potentielles et les empêche en bloquant les données sensibles.

Catégories et étoiles GitHub

Outil	Catégorie	Étoiles GitHub	Code source
DataHub	Gouvernance des données et métadonnées	9 900+	datahub
Apache – Atlas	Gouvernance des données et métadonnées pour Hadoop	1 800+	atlas
Marquez	Gouvernance des données et métadonnées	1 800+	marquez
OpenDLP	DLP	90+	opendlp
Piiano Vault – ReDiscovery	Découverte de données sensibles	30+	ReDiscovery
Nightfall AI – Sensitive data scanner	Découverte de données sensibles	10	sensitive-data-scanner

Sélection et tri des outils :

Nombre d'avis : 10+ étoiles GitHub.
Publication de mise à jour : Au moins une mise à jour a été publiée la semaine dernière en novembre 2024.
Tri : Les outils sont triés par étoiles GitHub dans l'ordre décroissant.

DataHub

DataHub est une plateforme unifiée open source pour la découverte de données sensibles, l'observabilité et la gouvernance, développée par Acryl Data et LinkedIn. Elle est également proposée commercialement par Acryl Data en tant qu'offre SaaS hébergée dans le cloud.

Fonctionnalités clés :

Lignage des données au niveau des colonnes : trace le flux de données de la source à la consommation à travers les plateformes.
Qualité des données assistée par IA : la détection d'anomalies signale automatiquement les problèmes de qualité des données.
Extensibilité : REST APIs, SDK Python et intégration LangChain pour créer des agents ayant accès aux métadonnées DataHub.
80+ connecteurs natifs : Snowflake, BigQuery, Redshift, Hive, Athena, Postgres, MySQL, SQL Server, Trino, Looker, Power BI, Tableau, Okta, LDAP, S3, Delta Lake et autres.

Considération : L'architecture de DataHub exécute plusieurs services interconnectés (GMS, consommateur MCE, consommateur MAE, index de recherche, stockage de graphes). Les déploiements en production nécessitent généralement Kubernetes. La complexité de la configuration est le point de douleur le plus fréquemment cité dans la communauté.

Apache – Atlas

Apache Atlas est un outil open source pour la gestion et la gouvernance des métadonnées, conçu principalement pour Hadoop et les écosystèmes de big data. Il prend en charge la classification, le suivi du lignage et la recherche dans les actifs de données dans les environnements construits sur Hive, HBase, Kafka, Spark, Sqoop et Storm.

Fonctionnalités clés

Classification dynamique : Apache Atlas permet de créer des classifications personnalisées telles que PII (Personally Identifiable Information), EXPIRES_ON, DATA_QUALITY et SENSITIVE.
Types de métadonnées : La plateforme fournit des types de métadonnées prédéfinis pour les environnements Hadoop et non Hadoop. Cela permet aux utilisateurs de gérer les métadonnées pour plusieurs sources de données, telles que HBase, Hive, Sqoop, Kafka et Storm.
SQL-like query language (DSL): La plateforme prend en charge un langage spécifique au domaine (DSL) qui fournit une fonctionnalité de requête de type SQL pour rechercher des entités. Cela le rend accessible aux utilisateurs familiers avec SQL.
Intégration avec des outils externes : Apache Hive, Apache Spark, Kafka et Presto, le rendant adaptable aux environnements de big data.

Considérations :

La configuration d'Atlas dans un environnement multi-cloud est complexe, en particulier lors de la liaison des Azure, Databricks et API AWS. Atlas ne dispose pas de connecteurs natifs pour ces plateformes ; une configuration supplémentaire est requise pour enregistrer le lignage depuis AWS Redshift ou Azure Synapse.
Les services de catalogage natifs du cloud (par exemple, AWS Glue) peuvent offrir un suivi du lignage avec moins de surcharge pour les équipes déjà engagées auprès d'un seul fournisseur de cloud.
Atlas convient mieux aux organisations exécutant Hadoop, Spark et Hive à grande échelle. Les équipes sans stack centrée sur Hadoop trouveront que son architecture ajoute une complexité inutile.

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Marquez

Marquez est un catalogue de données open source pour collecter, agréger et visualiser les métadonnées d'un écosystème de données. Il fournit une interface utilisateur Web et une API REST pour parcourir les ensembles de données, comprendre leurs dépendances et suivre les modifications via des pipelines de données.

Rechercher des ensembles de données : Les utilisateurs peuvent facilement rechercher des ensembles de données, voir leurs attributs et comprendre leurs dépendances dans tout l'écosystème de données.
Visualiser le lignage : Le graphique de lignage dans Marquez fournit une vue claire et interactive de la manière dont les ensembles de données sont connectés et transformés via des flux de travail. Cela est crucial pour comprendre les pipelines de données, tracer les erreurs et assurer la fiabilité des données.
Entrepôt de métadonnées centralisé : Marquez agrège les métadonnées de diverses sources, les consolidant dans un seul système pour un accès et une gestion faciles.

Exemple de flux de travail : Pour inspecter les métadonnées de lignage, naviguez vers l'interface utilisateur Marquez et recherchez un travail (par exemple, etl_delivery_7_days) à l'aide de la zone de recherche. À partir de l'ensemble de données de sortie du travail (public.delivery_7_daysYou can view the dataset name, schema, description, and upstream inputs.

Piiano Vault – ReDiscovery

Piiano Vault est un coffre-fort de confidentialité pour stocker et sécuriser les données personnelles sensibles au sein de votre propre environnement cloud. Plutôt que d'analyser les bases de données existantes à la recherche de données sensibles, Vault est conçu comme le magasin autoritaire pour les champs les plus sensibles : numéros de carte de crédit, numéros de compte bancaire, identifiants nationaux (SSNs), noms, e-mails et numéros de téléphone, installés à côté de vos bases de données d'applications existantes.

Vault est déployé dans votre architecture via Docker ou Kubernetes (Helm charts disponibles). Des SDK sont disponibles pour Python (Django ORM), TypeScript, Java et Go. Le dépôt vault-releases a été mis à jour pour la dernière fois en août 2025.

Distinction des cas d'utilisation : Vault n'est pas un scanner de découverte de données. C'est un système de stockage structuré pour les données sensibles que les organisations souhaitent centraliser et protéger, et non un outil pour trouver des données sensibles déjà dispersées dans les systèmes existants.

Nightfall

Nightfall est une plateforme DLP native à l'IA commerciale, et non un outil entièrement open source. Ses dépôts GitHub incluent des scripts d'analyse open source (Apache 2.0) qui utilisent l'API de Nightfall pour analyser les répertoires, les exports et les sauvegardes. L'exécution des analyses nécessite une clé API Nightfall et appelle le moteur de détection commercial de Nightfall. La version gratuite permet jusqu'à 100 analyses par mois sur les dépôts publics et privés.

Fonctionnalités du scanner open source (version gratuite) :

Analyse l'historique complet des commits des dépôts publics et privés.
Détecte les identifiants, les secrets, les PII et les numéros de carte de crédit.
Exécute jusqu'à 100 analyses par mois.

Fonctionnalité distinctive : Nightfall peut envoyer des alertes à Slack lorsque des violations sont détectées et pousser les résultats vers un SIEM, un outil de reporting ou un point de terminaison webhook.

Exemple de cas d'utilisation : Analysez une sauvegarde Salesforce pour détecter les données sensibles au repos. Le scanner (1) soumet les fichiers de sauvegarde à l'API de Nightfall pour analyse, (2) exécute un serveur webhook local pour recevoir les résultats et (3) exporte les résultats vers un fichier CSV.

L'URL ci-dessus est fournie par Nightfall. C'est l'URL S3 signée temporairement pour récupérer les résultats sensibles que Nightfall a identifiés.

Pour aller plus loin

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Cem Dilmegani and Sena Sezer (2026) - "Top 6 Outils de découverte de données sensibles open source". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 24 Juin 2026, à : https://aimultiple.com/open-source-sensitive-data-discovery [Ressource en ligne]

Dilmegani, C., & Sezer, S. (2026, 24 Juin). Top 6 Outils de découverte de données sensibles open source. AIMultiple. https://aimultiple.com/open-source-sensitive-data-discovery

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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