feat(server): assainissement PII des logs clients à la réception

sanitize_log_entries (réutilise anonymize_text, mapping partagé = tokens cohérents),
branché dans POST /api/v1/agents/logs avant le store : message + logger tokenisés,
ts/level préservés. 7 tests TDD. Rempart PII central du push-log (couvre les postes).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

agent_v0/server_v1/api_stream.py

@@ -27,7 +27,7 @@ from fastapi import BackgroundTasks, Depends, FastAPI, File, HTTPException, Requ
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from pydantic import BaseModel
 
-from .pii_sanitizer import sanitize_event
+from .pii_sanitizer import sanitize_event, sanitize_log_entries
 from .replay_failure_logger import log_replay_failure
 from .replay_verifier import ReplayVerifier, VerificationResult
 from .replay_learner import ReplayLearner
@@ -7263,7 +7263,10 @@ async def agents_logs(request: AgentLogsRequest):
     # Bloque les postes révoqués/désinstallés + met à jour last_seen_at.
     _guard_agent_registry_access(machine_id, endpoint="agents/logs")
 
-    received = agent_logs_store.append(machine_id, request.logs)
+    # Assainissement PII côté serveur avant persistance (couche 1 regex, sans NER).
+    # Un mapping partagé sur le batch garantit la cohérence des tokens ([NOM_1]…).
+    safe_logs = sanitize_log_entries(request.logs)
+    received = agent_logs_store.append(machine_id, safe_logs)
     return {"status": "ok", "received": received, "machine_id": machine_id}
 
 

agent_v0/server_v1/pii_sanitizer.py

@@ -203,6 +203,40 @@ def sanitize_event(event: Dict, *, mapping: Optional[Dict] = None) -> Dict:
     return ev
 
 
+def sanitize_log_entries(
+    entries: List[Dict], *, mapping: Optional[Dict] = None
+) -> List[Dict]:
+    """Assainit un batch de log-entries reçues d'un client Léa avant persistance.
+
+    Pour chaque entrée, renvoie une **copie** où les champs texte porteurs de PII
+    sont passés par `anonymize_text` :
+    - `message` (str) : assaini par `anonymize_text`.
+    - `logger` (str) : assaini de la même façon (peut porter un chemin patient).
+    - `ts` et `level` : préservés à l'identique, jamais touchés.
+
+    Un `mapping` partagé est utilisé pour **toutes** les entrées du batch afin de
+    garantir la cohérence des tokens (même PII → même token). Si `mapping` est
+    None, un mapping local est créé et partagé entre toutes les entrées du batch.
+
+    Tolère les valeurs absentes, None ou non-str sans lever d'exception.
+    N'utilise que `anonymize_text` — aucune regex supplémentaire.
+    """
+    if not entries:
+        return []
+    if mapping is None:
+        mapping = {}
+
+    result: List[Dict] = []
+    for entry in entries:
+        item = copy.copy(entry)  # copie superficielle suffit (valeurs scalaires)
+        for field in ("message", "logger"):
+            v = item.get(field)
+            if isinstance(v, str):
+                item[field] = anonymize_text(v, mapping=mapping)[0]
+        result.append(item)
+    return result
+
+
 # Clés d'un workflow core portant du texte potentiellement PII : cible OCR
 # (`by_text`), noms d'écrans/labels dérivés des titres. Le contenu saisi est
 # déjà neutralisé à la source (sanitize_event → [SAISIE]).