Auditer l'IAM GCP d'un site médical avec Claude Code

Un site médical peut sembler simple alors que la chaîne d’accès derrière lui est confuse. Un formulaire transporte noms, téléphones, messages de consultation et dates souhaitées vers Cloud Run, e-mails, journaux, CSV et prestataires.

Cet article montre comment utiliser Claude Code pour inventorier l’IAM GCP sans transmettre de vraies données patient à l’agent. L’objectif est de poser une frontière claire entre inspection, modification, validation humaine et données interdites.

Points clés

• Map forms, logs, secrets, CSV exports, and vendors before changing IAM.

• Let Claude Code prepare inventory tables, not legal or medical conclusions.

• Split read-only review, staging work, approval-gated changes, and production deploy.

• Use official references for IAM, service accounts, audit logs, Data Access logs, Sensitive Data Protection, and medical privacy guidance.

• Send readers to training because this needs clinic-specific review.

Échecs fréquents

L’audit des droits d’un site médical ne commence pas par les noms de rôles. Il commence par la page utilisée par le patient: formulaire, réservation, e-mail, journaux, CSV, sauvegarde, rapport publicitaire et périmètre du prestataire. Claude Code lit configuration et code pour produire tableaux, écarts, risques et listes. L’humain décide confidentialité, contrat, règle interne, réponse au patient et publication.

Official references: Use IAM securely, service account best practices, Cloud Audit Logs, Data Access audit logs, Sensitive Data Protection, and medical care privacy guidance.

Remonter depuis le formulaire

L’audit des droits d’un site médical ne commence pas par les noms de rôles. Il commence par la page utilisée par le patient: formulaire, réservation, e-mail, journaux, CSV, sauvegarde, rapport publicitaire et périmètre du prestataire. Claude Code lit configuration et code pour produire tableaux, écarts, risques et listes. L’humain décide confidentialité, contrat, règle interne, réponse au patient et publication.

| Area | Inventory | Human review |

| --- | --- | --- |

| Form | fields, destination, confirmation | does it ask too much |

| Runtime | service account, env vars | does patient data reach logs |

| Logs | viewers, retention, data access | who needs read evidence |

| Secrets | API keys, mail credentials | are secrets shared safely |

| CSV | fields, viewers, exports | can vendors see patient data |

Ce que fait Claude Code et ce que valide l’humain

L’audit des droits d’un site médical ne commence pas par les noms de rôles. Il commence par la page utilisée par le patient: formulaire, réservation, e-mail, journaux, CSV, sauvegarde, rapport publicitaire et périmètre du prestataire. Claude Code lit configuration et code pour produire tableaux, écarts, risques et listes. L’humain décide confidentialité, contrat, règle interne, réponse au patient et publication.

3 cas d’usage

Use case 1: Retired users and vendors

• Input: IAM export, service accounts, vendor scope, retired staff list.

• Output: member, role, purpose, patient-data touch point, reviewer.

• Human review: confirm contract, clinic owner, and whether the access is still needed.

Use case 2: Patient data in logs

• Input: form handler code, logger calls, sample log names, email templates.

• Output: logged fields, mask candidates, remove candidates, debug-only fields.

• Human review: decide whether names, phone numbers, consultation text, symptoms, and dates belong in logs.

Use case 3: Read-only path for AI agents

• Input: repository, project ID, resources to inspect, and prohibited data.

• Output: read-only tasks, staging-only tasks, approval-gated tasks, prohibited tasks.

• Human review: check credentials, commands, output files, deletion targets, and deployments.

Prompt à copier

Review GCP IAM for a medical website. Keep patient data away from unnecessary staff, vendors, and AI agents. Build tables for IAM roles, service accounts, logs, secrets, forms, emails, and CSV exports. Do not run change commands. Do not paste real patient values. Mark human approvals. Main CTA: /training/.

Code de vérification

const iamRows = [{ member: '[email protected]', role: 'roles/editor', purpose: 'LP edit', touchesPatientData: true, reviewer: '' }];

const findings = iamRows.filter((row) => row.role === 'roles/editor' || (row.touchesPatientData && !row.reviewer));

console.log(findings.length ? findings : 'Medical IAM draft passed.');

if (findings.length) process.exitCode = 1;

Pitfall: l’agent élargit les accès en voulant corriger

L’audit des droits d’un site médical ne commence pas par les noms de rôles. Il commence par la page utilisée par le patient: formulaire, réservation, e-mail, journaux, CSV, sauvegarde, rapport publicitaire et périmètre du prestataire. Claude Code lit configuration et code pour produire tableaux, écarts, risques et listes. L’humain décide confidentialité, contrat, règle interne, réponse au patient et publication.

The fix is to name prohibited data first: patient names, phone numbers, consultation text, appointment details, inboxes, raw logs, and downloaded service account keys. Use masked samples, column names, or counts when possible.

FAQ

Q. Can the agent read the repository? A. Code and configuration are a good start; real patient messages are not.

Q. Is removing editor enough? A. No. Logs, secrets, CSV exports, emails, datasets, and CI/CD can still expose data.

Q. Why training? A. Permission boundaries depend on the clinic, vendors, and publishing flow.

Nous contacter

ClaudeCodeLab training can help map forms, GCP IAM, logs, secrets, service accounts, and vendor boundaries for a medical website.

Ce que j’ai vérifié

This article checks frontmatter, official links, three use cases, input-output-human review labels, code fences, and the /training/ CTA. The code sample is intentionally small and checks broad roles plus missing reviewers.