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Réorganise la documentation du projet selon les principes du Domain-Driven Design (DDD) pour améliorer la cohésion, la maintenabilité et l'alignement avec l'architecture modulaire du backend. **Structure cible:** ``` docs/domains/ ├── README.md (Context Map) ├── _shared/ (Core Domain) ├── recommendation/ (Supporting Subdomain) ├── content/ (Supporting Subdomain) ├── moderation/ (Supporting Subdomain) ├── advertising/ (Generic Subdomain) ├── premium/ (Generic Subdomain) └── monetization/ (Generic Subdomain) ``` **Changements effectués:** Phase 1: Création de l'arborescence des 7 bounded contexts Phase 2: Déplacement des règles métier (01-19) vers domains/*/rules/ Phase 3: Déplacement des diagrammes d'entités vers domains/*/entities/ Phase 4: Déplacement des diagrammes flux/états/séquences vers domains/*/ Phase 5: Création des README.md pour chaque domaine Phase 6: Déplacement des features Gherkin vers domains/*/features/ Phase 7: Création du Context Map (domains/README.md) Phase 8: Mise à jour de mkdocs.yml pour la nouvelle navigation Phase 9: Correction automatique des liens internes (script fix-markdown-links.sh) Phase 10: Nettoyage de l'ancienne structure (regles-metier/, diagrammes/, features/) **Configuration des tests:** - Makefile: godog run docs/domains/*/features/ - scripts/generate-bdd-docs.py: features_dir → docs/domains **Avantages:** ✅ Cohésion forte: toute la doc d'un domaine au même endroit ✅ Couplage faible: domaines indépendants, dépendances explicites ✅ Navigabilité améliorée: README par domaine = entrée claire ✅ Alignement code/docs: miroir de backend/internal/ ✅ Onboarding facilité: exploration domaine par domaine ✅ Tests BDD intégrés: features au plus près des règles métier Voir docs/REFACTOR-DDD.md pour le plan complet.
177 lines
8.5 KiB
Gherkin
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8.5 KiB
Gherkin
# language: fr
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@rgpd @anonymization @gps
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Fonctionnalité: Anonymisation des données GPS après 24h
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# 13.2 - Geohash après 24h (conformité RGPD + CNIL)
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Contexte:
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Étant donné que je suis un utilisateur avec le GPS activé
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Et que j'utilise l'application depuis plusieurs jours
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Scénario: Conservation des données GPS précises pendant 24h
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Étant donné que j'écoute un contenu à la position GPS 48.8566, 2.3522 (Paris, Tour Eiffel)
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Et qu'il est 10:00 le 2025-01-20
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Quand l'événement d'écoute est enregistré en base de données
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Alors les coordonnées précises 48.8566, 2.3522 sont stockées
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Et le champ `anonymized` est à `false`
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Et le champ `created_at` contient "2025-01-20 10:00:00"
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Et ces données précises servent à la recommandation personnalisée
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Scénario: Conversion en geohash après 24h
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Étant donné que j'ai écouté un contenu le 2025-01-20 à 10:00 à la position 48.8566, 2.3522
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Quand le job quotidien d'anonymisation s'exécute le 2025-01-21 à 02:00
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Alors les coordonnées précises sont converties en geohash précision 5
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Et le geohash correspond à une zone d'environ 5km²
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Et les coordonnées originales 48.8566, 2.3522 sont supprimées définitivement
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Et le champ `anonymized` passe à `true`
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Et il est impossible de retrouver la position précise d'origine
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Scénario: Requête SQL d'anonymisation (PostGIS)
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Étant donné que le job quotidien d'anonymisation s'exécute
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Quand la requête SQL suivante est exécutée:
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"""sql
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UPDATE location_history
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SET location = ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoHash(ST_GeoHash(location::geography, 5)), 4326)::geography,
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anonymized = true
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WHERE created_at < NOW() - INTERVAL '24 hours' AND anonymized = false;
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"""
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Alors toutes les positions vieilles de plus de 24h sont anonymisées
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Et le processus est automatique et irréversible
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Et les données sont conformes RGPD
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Scénario: Précision du geohash niveau 5
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Étant donné qu'une position GPS est convertie en geohash précision 5
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Quand on analyse la zone couverte
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Alors la zone fait environ 5km² (4.9km × 4.9km)
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Et cette précision est suffisante pour des analytics agrégées
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Et cette précision ne permet pas d'identifier un individu (conformité CNIL)
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Scénario: Exemple de conversion Paris
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Étant donné que ma position précise est 48.8566, 2.3522 (Tour Eiffel)
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Quand la conversion en geohash précision 5 est appliquée
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Alors le geohash généré est "u09wh"
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Et ce geohash couvre une zone de ~5km² autour de la Tour Eiffel
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Et toutes les positions dans cette zone partagent le même geohash
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Et il est impossible de distinguer deux utilisateurs dans cette zone
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# Exception: Historique personnel
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Scénario: Conservation de l'historique personnel utilisateur
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Étant donné que j'ai écouté des contenus aux positions suivantes:
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| date | heure | latitude | longitude | lieu |
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| 2025-01-15 | 08:30 | 48.8566 | 2.3522 | Paris |
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| 2025-01-16 | 14:00 | 43.6047 | 1.4442 | Toulouse |
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| 2025-01-17 | 19:00 | 45.7640 | 4.8357 | Lyon |
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Quand j'ouvre mon historique personnel dans "Profil > Mes trajets"
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Alors je vois mes trajets avec les positions précises intégrales
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Et ces données ne sont pas anonymisées tant que mon compte est actif
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Et seul moi peut accéder à ces données
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Et elles ne sont pas utilisées pour des analytics globales
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Scénario: Anonymisation pour analytics globales uniquement
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Étant donné que RoadWave génère des analytics agrégées
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Quand l'équipe analyse les zones géographiques populaires
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Alors seules les données anonymisées (geohash) sont utilisées
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Et les positions précises de l'historique personnel ne sont jamais agrégées
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Et les heatmaps de trafic utilisent uniquement les geohash ~5km²
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# Job quotidien automatique
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Scénario: Planification du job d'anonymisation
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Étant donné que le système est en production
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Quand on consulte les jobs planifiés (cron)
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Alors un job "anonymize_gps_data" est configuré
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Et le job s'exécute tous les jours à 02:00 (heure creuse)
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Et le job traite toutes les positions vieilles de plus de 24h
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Et un log est généré pour traçabilité
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Scénario: Exécution du job avec métriques
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Étant donné que le job d'anonymisation s'exécute le 2025-01-21 à 02:00
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Quand le job se termine
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Alors un rapport est généré avec:
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| métrique | valeur |
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| Nombre de positions traitées | 15420 |
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| Nombre de positions anonymisées| 15420 |
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| Durée d'exécution | 3.5s |
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| Erreurs | 0 |
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Et le rapport est loggé dans Sentry/Grafana
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Et une alerte est envoyée si le job échoue
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Scénario: Performances du job d'anonymisation
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Étant donné que 100 000 positions doivent être anonymisées
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Quand le job s'exécute
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Alors le traitement se fait en moins de 30 secondes
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Et la requête PostGIS est optimisée avec index
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Et aucun impact sur les performances de l'application en production
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# Vraie anonymisation RGPD
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Scénario: Impossibilité de réidentification
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Étant donné qu'une position a été anonymisée en geohash "u09wh"
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Quand un attaquant tente de retrouver la position précise d'origine
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Alors il est impossible de déterminer la position exacte
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Et des milliers de positions précises correspondent au même geohash
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Et il n'y a aucune traçabilité vers la position originale
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Et cette anonymisation est irréversible
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Scénario: Conformité CNIL - données véritablement anonymisées
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Étant donné que les positions sont converties en geohash précision 5
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Quand un auditeur CNIL vérifie la conformité
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Alors les données sont considérées comme véritablement anonymisées
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Et elles ne sont plus considérées comme des données personnelles
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Et aucun consentement n'est requis pour leur traitement analytique
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Et elles peuvent être conservées indéfiniment
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# Analytics agrégées autorisées
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Scénario: Heatmap de trafic avec données anonymisées
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Étant donné que RoadWave génère une heatmap des zones populaires
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Quand on analyse les données utilisées
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Alors seules les positions anonymisées (geohash) sont agrégées
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Et la heatmap montre des zones de ~5km²
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Et aucune position précise n'est révélée
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Et cette analyse ne nécessite pas de consentement utilisateur (données anonymes)
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Scénario: Statistiques géographiques par département
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Étant donné que RoadWave analyse l'utilisation par département
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Quand les statistiques sont générées
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Alors les données anonymisées sont agrégées par département
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Et les résultats montrent: "Paris (75): 12 500 écoutes, Lyon (69): 8 300 écoutes"
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Et aucune donnée personnelle n'est révélée
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Et les statistiques sont RGPD-compliant
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# PostGIS natif - 0€
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Scénario: Coût de la solution d'anonymisation
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Étant donné que PostGIS est utilisé pour l'anonymisation GPS
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Quand on calcule le coût de la solution
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Alors le coût est de 0€ (PostGIS inclus dans PostgreSQL)
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Et aucune librairie tierce n'est nécessaire
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Et la solution est entièrement maîtrisée (self-hosted)
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# Cas limites
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Scénario: Anonymisation respecte les positions en cours de session
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Étant donné que je suis en train d'écouter du contenu actuellement
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Et que certaines de mes positions ont plus de 24h
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Quand le job d'anonymisation s'exécute
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Alors mes positions de plus de 24h sont anonymisées
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Mais ma position actuelle (session en cours) reste précise
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Et la recommandation continue de fonctionner normalement
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Scénario: Suppression de compte et anonymisation GPS
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Étant donné que je demande la suppression de mon compte
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Quand le compte est supprimé (après grace period de 30j)
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Alors toutes mes positions GPS (précises et anonymisées) sont supprimées
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Et mon historique personnel de trajets est supprimé
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Et aucune donnée GPS ne subsiste, même anonymisée
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Scénario: Export de données avant anonymisation
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Étant donné que je demande un export de mes données
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Et que certaines de mes positions ont été anonymisées
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Quand l'export est généré
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Alors les positions précises de mon historique personnel sont incluses
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Mais les positions déjà anonymisées (>24h, analytics) apparaissent en geohash
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Et l'export précise quelles données ont été anonymisées et pourquoi
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