AI Security Specialist | Cloud Security Engineer | Founder

A fondé Scanalis, la première solution française d'audit forensique de RAM pour modèles de langage, une plateforme de conformité critique pour les organisations déployant l'IA en on-premise.

• A conçu et déployé un moteur d'audit Python production-grade (30+ modules, 8 800+ lignes de code) générant une preuve forensique cryptographique que les systèmes IA effacent physiquement les données sensibles de la mémoire volatile après session.
• A architecturé 3 protocoles indépendants à verdict binaire : Canary Protocol (persistance RAM), Minerva Protocol (détection de mémorisation LLM), Module Anonymisation (vérification physique de pseudonymisation).
• A implémenté un moteur de scanning multi-patterns Aho-Corasick O(n+m+z) traitant des dumps RAM multi-gigaoctets en moins de 90 secondes, réduisant le temps de scan de 5 à 6x versus recherche séquentielle naïve.
• A conçu une chaîne cryptographique end-to-end : SHA-256 scellé en mémoire avant écriture disque, signature RSA-PSS 2048-bit nominale, horodatage RFC3161 par tiers de confiance, vérifiable hors ligne via openssl.
• A mené un audit de sécurité offensive interne (red team) : identifié et remédié 18 vulnérabilités (TOCTOU, O_NOFOLLOW anti-symlink, mlockall anti-swap, SecureBuffer 3-pass mmap wipe), 65/65 vérifications de validation réussies.
• A rédigé un framework complet de conformité légale : DPIA (Art. 35 RGPD), kit de 5 contrats (DPA Art. 28, NDA bilatérale, Autorisation d'accès technique), procédure certifiée de destruction NIST SP 800-88 Rev.1.