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Error code: StreamingRowsError
Exception: CastError
Message: Couldn't cast
id: string
clause_parent: string
titre_fr: string
titre_en: string
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pandas: '{"index_columns": [], "column_indexes": [], "columns": [{"name":' + 1028
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because column names don't match
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 99, in get_rows_or_raise
return get_rows(
^^^^^^^^^
File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
return func(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 77, in get_rows
rows_plus_one = list(itertools.islice(ds, rows_max_number + 1))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2543, in __iter__
for key, example in ex_iterable:
^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2060, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2083, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 544, in _iter_arrow
for key, pa_table in iterator:
^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 383, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/parquet/parquet.py", line 180, in _generate_tables
yield Key(file_idx, batch_idx), self._cast_table(pa_table)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/parquet/parquet.py", line 143, in _cast_table
pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
raise CastError(
datasets.table.CastError: Couldn't cast
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titre_fr: string
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nouveau_2022: bool
mots_cles: string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [], "column_indexes": [], "columns": [{"name":' + 1028
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{'id': Value('string'), 'numero': Value('string'), 'titre_fr': Value('string'), 'titre_en': Value('string'), 'description_fr': Value('string'), 'theme': Value('string'), 'theme_numero': Value('int64'), 'objectif_fr': Value('string'), 'guide_implementation_fr': Value('string'), 'nouveau_2022': Value('bool'), 'mots_cles': Value('string')}
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ISO 27001:2022 - Dataset de Référence en Français
Dataset structuré et complet sur la norme ISO/IEC 27001:2022 - Systèmes de management de la sécurité de l'information (SMSI).
Description
Ce dataset couvre l'intégralité de la norme ISO 27001:2022 en français, incluant :
- Les clauses 4 à 10 du corps de la norme (exigences du SMSI)
- Les 93 contrôles de l'Annexe A organisés en 4 thèmes
- Des questions/réponses couvrant tous les aspects de la norme
- Un guide d'implémentation étape par étape
Structure du dataset
1. clauses.json - Exigences du SMSI (41 entrées)
Les clauses et sous-clauses 4 à 10 de la norme avec leurs exigences détaillées.
| Champ | Description |
|---|---|
id |
Identifiant de la clause (ex: "4.1", "6.1.2") |
clause_parent |
Clause parente |
titre_fr |
Titre en français |
titre_en |
Titre original en anglais |
description_fr |
Contenu et exigences de la clause |
type |
"section", "exigence" ou "sous-exigence" |
nouveau_2022 |
Nouveau dans la version 2022 |
mots_cles |
Mots-clés pour la recherche |
2. annexe_a_controles.json - Les 93 contrôles (93 entrées)
Tous les contrôles de sécurité de l'Annexe A avec descriptions et guides de mise en oeuvre.
| Champ | Description |
|---|---|
id |
Identifiant du contrôle (ex: "A.5.1", "A.8.28") |
numero |
Numéro court (ex: "5.1") |
titre_fr / titre_en |
Titres français et anglais |
description_fr |
Description officielle du contrôle |
theme |
"Organisationnel", "Personnel", "Physique" ou "Technologique" |
theme_numero |
5, 6, 7 ou 8 |
objectif_fr |
Objectif du contrôle |
guide_implementation_fr |
Conseils pratiques de mise en oeuvre |
nouveau_2022 |
Nouveau dans la version 2022 |
mots_cles |
Mots-clés pour la recherche |
Répartition des contrôles :
- A.5 - Contrôles organisationnels : 37
- A.6 - Contrôles des personnes : 8
- A.7 - Contrôles physiques : 14
- A.8 - Contrôles technologiques : 34
3. qa_dataset.json - Questions/Réponses (50 entrées)
Paires Q&A couvrant la norme, les contrôles, l'implémentation, l'audit et la certification.
| Champ | Description |
|---|---|
id |
Identifiant unique |
question |
Question en français |
reponse |
Réponse détaillée en français |
categorie |
"general", "clause", "controle", "implementation", "audit", "certification" |
reference |
Référence à la clause ou au contrôle |
difficulte |
"debutant", "intermediaire" ou "avance" |
mots_cles |
Mots-clés pour la recherche |
4. implementation_guide.json - Guide d'implémentation (20 entrées)
Guide étape par étape pour implémenter un SMSI et obtenir la certification.
| Champ | Description |
|---|---|
id |
Identifiant unique |
sujet_fr |
Sujet de l'étape |
etape |
Numéro d'étape (1-20) |
description_fr |
Description détaillée |
categorie |
"preparation", "planification", "mise_en_oeuvre", "audit", "certification", "amelioration" |
controles_lies |
Contrôles Annexe A liés |
bonnes_pratiques |
Conseils pratiques |
erreurs_courantes |
Erreurs à éviter |
Utilisation
Chargement avec la bibliothèque datasets
from datasets import load_dataset
# Charger un fichier spécifique
ds = load_dataset("AYI-NEDJIMI/iso27001", data_files="data/annexe_a_controles.json")
# Accéder aux données
for control in ds["train"]:
print(f"{control['id']} - {control['titre_fr']}")
Chargement direct en Python
import json
with open("data/qa_dataset.json", "r", encoding="utf-8") as f:
qa = json.load(f)
for item in qa:
print(f"Q: {item['question']}")
print(f"R: {item['reponse'][:100]}...")
print()
Chargement avec pandas
import pandas as pd
df = pd.read_parquet("data/annexe_a_controles.parquet")
print(df.groupby("theme").size())
Cas d'utilisation
- Référence : Base de connaissances structurée sur ISO 27001:2022
- RAG : Recherche sémantique et génération augmentée sur la norme
- Fine-tuning : Entraînement de modèles spécialisés en cybersécurité
- Formation : Support pédagogique pour la préparation à la certification
- Audit : Checklist de vérification des contrôles
- Implémentation : Guide pratique pour les projets ISO 27001
Points forts
- Couverture complète de la norme (clauses + 93 contrôles)
- Entièrement en français
- Guides de mise en oeuvre pratiques pour chaque contrôle
- Identification des 11 nouveaux contrôles de la version 2022
- Questions/réponses par niveau de difficulté
- Format multi-tables (JSON + Parquet)
Avertissement
Ce dataset est un outil de référence et de formation. Il ne se substitue pas à la norme officielle ISO/IEC 27001:2022 publiée par l'ISO. Pour une certification, référez-vous toujours au document officiel.
Autres Datasets
| Dataset | Description | Lien |
|---|---|---|
| MITRE ATT&CK FR | Framework ATT&CK Enterprise complet en français | mitre-attack-fr |
| MITRE ATT&CK EN | Framework ATT&CK Enterprise in English | mitre-attack-en |
| ISO 27001 EN | ISO 27001:2022 Complete Reference in English | iso27001-en |
| AD Attacks FR | Attaques Active Directory en français | ad-attacks-fr |
| AD Attacks EN | Active Directory Attacks in English | ad-attacks-en |
Licence
Ce dataset est distribué sous licence CC BY-SA 4.0.
Citation
@dataset{iso27001_fr_2024,
title={ISO 27001:2022 - Dataset de Référence en Français},
author={AYI-NEDJIMI},
year={2025},
publisher={Hugging Face},
url={https://huggingface.co/datasets/AYI-NEDJIMI/iso27001}
}
Auteur & Ressources
Ayi NEDJIMI - Consultant senior en cybersecurite offensive & Intelligence Artificielle
Articles Cybersecurite
- Site web - Articles Cybersecurite & IA
- Guide OAuth 2.0 Security
- Attaques NTLM Relay - Guide Complet
- Securite Kubernetes en Production
- Memory Forensics avec Volatility
- Securiser Microsoft 365 avec Conditional Access
- API Microsoft Graph pour Audit
Articles Intelligence Artificielle
- RAG : Retrieval-Augmented Generation
- Qu'est-ce qu'un Embedding en IA ?
- Optimiser le Chunking de Documents
- Choisir sa Base Vectorielle
- Securite et Confidentialite des Embeddings
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