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${v}
\n
${l}
`).join('');\n\n// ── Échelle de notes : une ligne par échelon\nconst echelle = [['A',85,100,'Posture saine','#2f8f22'],['B',70,84,'Écarts mineurs','#58a832'],\n ['C',55,69,'Écarts significatifs','#eab308'],['D',40,54,'Exposition élevée','#f2801f'],\n ['E',0,39,'Exposition critique','#e5484d']]\n .map(([l,mn,mx,t,c]) => {\n const on = l === note;\n return `\n \n
${l}
\n ${mn}–${mx}\n ${t}\n `;\n }).join('');\n\n// ── Gravités : une ligne de 4\nconst sev = [['critical',G.critical],['high',G.high],['medium',G.medium],['low',G.low]]\n .map(([k,n]) => `\n \n \n
 \n
${n}
\n
${L[k]}
\n
`).join('');\n\n// ── Catégories : barre en table, largeur en pourcentage\nconst barres = Object.entries(parCat).sort((x,y)=>y[1]-x[1]).slice(0,8).map(([c,n]) => {\n const p = Math.round(n/maxCat*100);\n return `\n ${c}\n ${n}\n \n \n \n
  
`;\n}).join('');\n\n// ── Priorités\nconst lignes = findings.filter(f => ['critical','high'].includes(f.severity))\n .sort((x,y)=>ordre[x.severity]-ordre[y.severity]).slice(0,10)\n .map((f,i) => `\n ${String(i+1).padStart(2,'0')}\n \n ${L[f.severity]}\n ${f.title}\n ${f.categorie}\n ${f.count || (f.affectedEntities||[]).length || 0}\n `).join('');\n\n// ── Conformité\nconst conf = conformite.slice(0,9).map(c => {\n const sc = c.score || 0;\n const cc = sc >= 70 ? '#2f8f22' : sc >= 40 ? '#eab308' : '#e5484d';\n return `\n ${c.framework}\n \n \n \n
  
\n ${sc}\n `;\n}).join('');\n\nreturn [{ json: {\n domaine: s.domain || 'example.local', note, score: score.toFixed(1), couleur: col, verdict,\n nbCritique: G.critical, nbEleve: G.high, nbTotal: findings.length,\n date: new Date().toLocaleDateString('fr-FR',{day:'numeric',month:'long',year:'numeric'}),\n heure: new Date().toLocaleTimeString('fr-FR',{hour:'2-digit',minute:'2-digit'}),\n kpi, echelle, sev, barres, lignes, conf,\n}}];\n" }, "id": "n4", "name": "Agréger les détections", "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 2, "position": [ 512, 384 ] }, { "parameters": { "html": "\n\nAudit Active Directory — {{ $json.domaine }}\n\n\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\n \n \n
\n
Audit de sécurité — Active Directory
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Rapport de posture
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{{ $json.domaine }} · {{ $json.date }} à {{ $json.heure }}
\n 		\n \n \n \n
{{ $json.note }} \n
{{ $json.score }}
\n
/ 100
\n
\n
\n
\n \n \n
 {{ $json.verdict }}
\n
\n \n {{ $json.kpi }}
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Comment lire cette note
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Le score agrège la gravité de chaque détection et le nombre d'objets réellement exposés.
\n {{ $json.echelle }}
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Répartition par gravité
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{{ $json.nbTotal }} détections sur l'ensemble du domaine.
\n \n {{ $json.sev }}
\n
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À traiter en priorité
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Les dix détections les plus graves, du plus urgent au moins urgent.
\n \n \n \n \n \n \n \n {{ $json.lignes }}
#GravitéDétectionCatégorieObjets
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\n
Détections par catégorie
\n
Où se concentrent les écarts.
\n {{ $json.barres }}
\n
\n
Référentiels de conformité
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Score par référentiel, sur les contrôles réellement évalués.
\n {{ $json.conf }}
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Ce rapport a été généré par
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ETC Collector
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\n Auditeur de sécurité Active Directory et\n Microsoft Entra ID, écrit en Go. Un binaire statique unique —\n pas d'agent, pas de dépendance, pas de .NET ni de Python à installer.\n
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500+
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contrôles de sécurité
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9
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référentiels de conformité
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1
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binaire, zéro dépendance
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\n FSL-1.1-ALv2 — libre d'usage, entreprises comprises.\n Chaque version devient Apache 2.0 deux ans après sa publication.
\n etc-collector.com  ·  github.com/etcsec-com/etc-collector-com  ·  etcsec.com\n
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\n ETC Collector v3.2.0 — audit hebdomadaire déclenché depuis n8n, comparable d'une semaine sur l'autre.
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