SurrogateShield

给 LLM 和 RAG 加一层敏感信息脱敏与还原

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 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 244
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，采用开源许可证免费使用

项目预览

SurrogateShield 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sherwinvishesh
官网地址https://sherwinvishesh.github.io/SurrogateShield
GitHubhttps://github.com/sherwinvishesh/SurrogateShield
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，采用开源许可证免费使用
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Python
技术栈/模型chatbot,chatgpt,claude,data-protection,gemini,generative-ai,guardrails,llm,llm-security,pii-redaction,privacy,rag
GitHub 星标★ 244
上线时间2026-05-13 00:00:00
代码更新2026-10-16
仓库体积11.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态较活跃
收录时间2026-11-07
浏览次数0

项目介绍

SurrogateShield 是面向大语言模型与 RAG 流水线的隐私防护中间件，核心思路是在请求进入模型前识别并替换敏感个人信息，在模型返回后再按映射还原，从而让原始 PII 不离开本地。它解决的是企业把内部文档、客服对话、知识库接入 LLM 时，姓名、证件号、电话、地址等敏感字段被直接发送到第三方模型或写入向量库的合规风险。核心能力包括：基于规则与模型混合的 PII 检测、可配置的脱敏与代理替换策略、流式场景下的实时改写与重建、以及对提示注入等对抗性输入的防护。项目以 Python 实现，可作为 guardrail 层嵌入现有 RAG 链路，支持 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流模型接入，适合需要数据最小化与审计留痕的场景。

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 2026-11-07 · 当前星标 ★ 244

核心亮点

  • 在请求与响应两侧做代理替换和重建，原始 PII 不进入模型上下文
  • 同时覆盖 PII 脱敏与对抗性提示防护，一个中间层解决两类风险
  • Python 实现，可作为 guardrail 嵌入现有 RAG 与对话链路，接入成本低

不足之处

  • 早期项目，星标约 244，生产环境验证与长期维护情况待观察
  • 检测精度依赖规则与模型配置，复杂中文语境下的漏检误检需自行评估

适用场景

  • 企业知识库接入第三方大模型前的敏感信息过滤
  • 客服对话日志进入 RAG 向量库前的脱敏处理
  • 面向外部用户的 LLM 应用做隐私合规与提示注入防护

替代项目

Presidio、LLM Guard、Guardrails AI

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