guardrails-llm-filter

给大模型请求做脱敏,敏感数据不出本地

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 38 🐛 待处理 25 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 219
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

guardrails-llm-filter 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队cloud-ru-tech
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
GitHub 星标★ 219
上线时间2026-07-13 00:00:00
代码更新2026-09-07
仓库体积5.3 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

guardrails-llm-filter 是一个用 Go 编写的透明反向代理,部署在客户端与 LLM 服务商之间。它解决的核心问题是:企业或个人在使用云端大模型时,往往需要把包含手机号、身份证号、邮箱、密钥等敏感信息的提示词直接发给第三方 API,存在数据泄露风险。该项目在请求发往模型之前自动识别并移除这些敏感数据,用占位符替换;当模型返回结果后,再把占位符还原成原始内容,对上层应用完全透明,无需修改业务代码。核心能力包括:代理转发、敏感数据检测与脱敏、响应还原、可配置规则。适合需要合规使用外部 LLM 又不想暴露隐私数据的团队,作为一层轻量级安全网关。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 219

核心亮点

  • 透明代理模式,接入无需改动现有客户端代码
  • 请求脱敏+响应还原双向处理,兼顾安全与可用性
  • Go 编写,单二进制部署,资源占用低

不足之处

  • 早期项目,规则覆盖和脱敏准确率有待验证
  • 文档与社区生态尚不完善

适用场景

  • 企业调用 OpenAI 等外部 API 时防止客户隐私外泄
  • 客服/医疗等敏感行业在合规前提下使用云端大模型
  • 开发者本地调试时避免真实密钥、手机号进入第三方日志

替代项目

microsoft/presidio、guardrails-ai/guardrails

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