pii-masker

一行代码自动识别并打码敏感信息,保护数据隐私

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 22 🐛 待处理 2 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 187
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源工具,本地部署,完全免费。

项目预览

pii-masker 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队HydroXai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源工具,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,ai,databse,gpt,milvus,python,rag
GitHub 星标★ 187
上线时间2024-09-26 00:00:00
代码更新2024-12-03
仓库体积3.3 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

PII Masker 是一个开源的个人身份信息(PII)脱敏工具,利用 DeBERTa-v3 模型自动检测并屏蔽文本中的敏感数据,如姓名、电话、邮箱、地址等。它解决的是数据共享、日志分析、模型训练等场景下隐私泄露的风险问题,通过高精度的实体识别和掩码替换,确保合规性。核心能力包括:基于先进 NLP 模型的精准检测、支持批量处理的可扩展性能、简单的 Python API 便于集成到现有工作流,以及可自定义掩码策略。项目处于早期阶段,但已提供完整的文档和示例,适合需要快速实现隐私保护的中小型团队或数据管道。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 187

技术标签

核心亮点

  • 基于 DeBERTa-v3 模型,PII 识别精度高,误报率低
  • 提供极简 Python API,几行代码即可集成到数据处理流程
  • 支持批量处理,可扩展性强,适合大规模数据管道

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持英文文本,对中文等非英文 PII 识别能力未知

适用场景

  • 日志脱敏:在日志收集或展示前自动屏蔽用户敏感信息
  • 数据共享:在对外提供数据集前去除个人身份信息以满足合规要求
  • NLP 训练:在训练模型前对语料进行 PII 清洗,避免隐私泄露

替代项目

Microsoft Presidio、DataFog、Azure Text Analytics PII

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