#14 · 主分类： 隐私保护与联邦数据科学
rizzo-pii
anonymization
gdpr
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llm
local-first
mmbert
named-entity-recognition
pii
privacy
token-classification
transformers
本地优先的隐私保护：在与LLM共享之前匿名化您的文档。
项目最后更新：08/09/26
GitHub Stars
830
Forks数量
57
贡献者数量
14
许可证
MIT
收录理由
处理意大利法律或财务文件的人常陷入两难：能力最强的大模型恰恰是最不适合直接发送客户数据的。rizzo-pii 在本地 CPU 上运行一个轻量级 token 分类模型，能识别 22 类个人数据，包括 codice fiscale、partita IVA 和地籍信息——这些恰恰是英文优先的检测器容易漏掉的。每个敏感值在数据离开机器前都会被替换成稳定的占位符，而真实数据的映射关系保存在本地字典中，等云端模型返回结果后再恢复原始姓名和号码。这种可逆性正是关键：文档仍然可以用于实际工作，而简单的涂黑只会毁掉信息。律师事务所、会计师和公证员因此能在不牺牲大模型推理质量的前提下满足 GDPR 的数据最小化要求。
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