AI 프롬프트 익명화 장치

무엇을 감지하고 얼마나 정확하게 감지하는가

이 도구는 15개의 기본 제공 탐지기 범주와 사용자가 추가하는 모든 사용자 지정 용어를 실행합니다. 카드 번호는 Luhn 체크섬을 통과해야 하며 IBAN은 ISO 13616 mod-97 검사를 통과해야 합니다. 이를 통해 두 가지 모두 오탐이 거의 발생하지 않습니다. 전화번호는 전화번호(+국가 코드, (지역) 코드 또는 세 개의 구분된 숫자 그룹)처럼 표시되어야 하므로 순수 주문 및 기록 ID가 플래그 지정되지 않습니다. 사람 이름과 날짜는 기본적으로 꺼져 있습니다. 이름은 대문자로 감지되며 "분기별 비즈니스 검토"와 같은 항목도 포착하므로 필요할 때만 켜십시오. 표는 70개 조각 테스트 세트(아래 방법)의 각 카테고리에 대한 결과를 보여줍니다. 감지되지 않음으로 표시된 항목은 맞춤 용어를 사용하거나 수동으로 편집해야 합니다.

디자인에 따라 뒤집을 수 있음

수정은 일반적으로 정보를 파괴하는데, 이는 AI가 사용자가 마스킹한 바로 그 값을 사용하여 응답해야 할 때 문제가 됩니다. 토큰 모드는 이 문제를 해결합니다. 각 고유 값은 [PERSON_1] 또는 [EMAIL_2]와 같은 안정적인 자리 표시자에 매핑되고 동일한 값은 항상 동일한 토큰을 얻습니다. 어시스턴트의 응답을 복원 탭에 붙여넣으면 모든 토큰이 실제 데이터로 다시 교체됩니다. 교정 막대와 가짜 데이터는 다시 매핑되지 않으므로 토큰 모드만 되돌릴 수 있습니다. 토큰 맵은 이 브라우저 탭의 메모리에만 존재합니다. 절대 저장되지 않으므로 페이지를 닫거나 다시 로드하기 전에 답글을 복원하거나 원본 텍스트를 편집하세요.

원본과 익명화된 텍스트를 나란히 비교하세요.

기본적으로 비공개이며 영원히 무료입니다.

익명화 프로그램 어디에도 업로드, 계정, 서버 호출이 없습니다. 모든 감지 및 마스킹은 기기의 JavaScript로 발생하므로 페이지가 로드되면 오프라인으로 계속 작동하며 탭을 닫을 때 아무것도 남지 않습니다. 또한 즉각적입니다. 속도 제한 없이 입력하는 동시에 실시간 결과를 얻을 수 있습니다. 탐지는 AI 모델이 아닌 패턴 기반이므로 결과를 예측하고 반복할 수 있지만 패턴이 있는 것만 찾아냅니다.

브라우저에서 PDF를 영구적으로 수정사진에서 숨겨진 위치 및 카메라 데이터 제거

실제 예: 마스크, 질문, 복원

다음은 사람 이름을 켠 실제 왕복 여행입니다. 도구가 인식한 모든 것이 토큰이 되었고, AI는 실제 값을 보지 못한 채 해당 토큰을 사용하여 응답했습니다. 남은 것은 "her"라는 단어와 이것이 API 키에 대한 고객 불만 사항이라는 사실입니다. 대명사와 문맥은 PII 패턴이 아니므로 다음 섹션이 중요합니다.

익명화 대 가명화: GDPR과 HIPAA가 기대하는 것

이 단어들은 종종 같은 의미인 것처럼 사용되지만 법적으로는 그렇지 않습니다. GDPR(4(5)조 및 비고 26)에 따라 이 도구의 토큰 맵과 같은 추가 정보로 재식별할 수 있는 데이터는 가명처리되며 가명처리된 데이터는 여전히 개인 데이터입니다. 합리적인 수단으로 더 이상 개인과 연결될 수 없는 데이터만 익명으로 간주되며 GDPR의 적용을 받지 않습니다. 따라서 가역 토큰 모드는 공개하는 내용을 줄이지만 텍스트를 범위 밖으로 가져가지 않습니다. 확실한 수정과 가짜 데이터는 직접적인 식별자를 영구적으로 제거하지만, 컨텍스트는 여전히 누군가를 식별할 수 있습니다(아래 참조). HIPAA의 세이프 하버 방법(45 CFR §164.514(b))에서는 18가지 특정 식별자 유형을 제거해야 합니다. 이 도구는 이름, 주소, 날짜, 전화번호, 이메일, SSN, URL 및 IP 주소를 포함한 여러 항목을 포함하지만 의료 기록 번호, 건강 보험 또는 라이센스 번호 또는 장치 일련번호는 포함하지 않으므로 자체적으로 Safe Harbor 규격 텍스트를 생성하지 않습니다.

PII 제거로 숨길 수 없는 것

이름, 숫자, 주소를 삭제한다고 해서 모든 텍스트가 익명으로 처리되는 것은 아닙니다. 준식별자라고도 하는 일반적인 세부 정보의 조합은 여전히 ​​한 사람을 가리킬 수 있습니다. 직위와 소규모 사무실 위치, 희귀한 건강 상태와 데이트 또는 "플랫폼 팀의 유일한 여성" 등이 있습니다. 패턴 일치자는 어떤 세부 사항이 조직에서 누군가를 독특하게 만드는지 알 수 없습니다. 보내기 전에 동료가 텍스트의 내용을 추측할 수 있도록 수정하거나 일반화하세요. "리스본 기술 책임자"보다는 "선임 엔지니어"라고 말하고, 정확한 날짜보다는 "지난 봄"이라고 말하세요. 반복되는 이름, 프로젝트 코드 또는 클라이언트 이름의 경우 사용자 정의 항상 마스크 목록에 추가하여 매번 확인할 수 있습니다.

사용자 정의 용어로 추가하기 전에 패턴 테스트

직접 확인하세요. 브라우저에는 아무 것도 남지 않습니다.

우리의 말을 그대로 받아들일 필요는 없습니다. 이 페이지를 연 다음 브라우저의 개발자 도구(F12)를 열고 네트워크 탭으로 이동하세요. 일부 텍스트를 붙여넣고 익명으로 처리한 후 답장을 복원하세요. 어떤 요청도 텍스트를 어디에도 전달하지 않습니다. 표시되는 유일한 요청은 페이지 자체 분석 및 광고이며, 여기에는 입력한 내용이 포함되지 않습니다. 가장 엄격한 테스트를 위해 페이지를 로드하고 Wi-Fi를 끄거나 비행기 모드를 켜고 도구를 사용하세요. 감지, 마스킹, 복사 및 복원은 모두 네트워크 연결이 필요하지 않기 때문에 계속 작동합니다.

마스킹할 항목을 결정하기 전에 JWT를 로컬로 디코딩

감지기를 테스트한 방법

지원 티켓, 오류 로그, .env 파일, HR 및 법적 메모, 송장 등 사람들이 실제로 붙여넣은 텍스트처럼 보이는 70개의 짧은 조각을 작성했습니다. 가상 값(555개 숫자, example.com 주소, 문서 테스트 카드 및 키)만 사용하여 94개 민감한 값 모두에 직접 라벨을 지정했습니다. 우리는 모든 카테고리가 켜져 있는 상태에서 이 페이지에서 사용하는 정확한 감지 코드를 실행했으며, 도구가 올바른 범위를 올바른 유형으로 표시했을 때 적중 횟수를 계산했습니다. 첫 번째 실행에서는 표준 US (415) 555-0198 전화 형식, 간격이 있는 IBAN, 압축된 IPv6, Stripe 및 Slack 키 등 형식 격차가 노출되었습니다. 우리는 이를 수정한 다음 수정된 코드를 실행하기 전에 20개의 새로운 홀드아웃 스니펫을 작성하여 점수의 일부가 테스트에 맞춰 조정되지 않도록 했습니다. 이것은 독립적인 감사가 아닌 소규모 내부 테스트이므로 귀하가 원하는 텍스트가 다를 수 있으므로 이를 가이드로 삼고 보내기 전에 항상 출력을 읽어 보십시오.