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presidio-research

开源PII检测与评估工具包助力隐私保护

Presidio-research是一个开源的个人身份信息(PII)检测模型开发和评估工具包。它集成了假数据生成、数据表示、模型评估和训练等功能。研究人员可利用该工具包生成合成数据集、评估PII识别性能,以及训练新的命名实体识别模型。Presidio-research支持spaCy、Flair和CRF等主流NLP框架,为PII检测研究提供了综合性解决方案。

DataProfiler - DataProfiler:自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库,用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame,支持模式识别、统计分析及实体识别(PII/NPI)。带有预训练的深度学习模型,可高效识别敏感数据,并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式,提供便捷的数据处理解决方案。
eds-pseudo-public - 医疗文档身份信息识别与去标识化系统
EDS-PseudoGithubHuggingface伪匿名化医疗数据实体识别开源项目模型自然语言处理
EDS-Pseudo是一个用于医疗文档身份信息识别的开源系统,结合规则和深度学习方法识别13种实体类型。该模型在合成数据上训练,真实测试集性能优异,F1值超90%。支持通过HuggingFace下载预训练模型,也可自行训练定制。项目提供完整训练流程和评估脚本,便于研究人员进行改进和应用。
GLiNER_PII_ITA - 意大利语文本中的个人信息识别与分类通用模型
GithubGlinerHuggingfacePII信息识别开源项目模型模型应用隐私合规
GLiNER的模型专为识别和分类文本中的个人识别信息(PII)而设计,特别适用于法律、财务和行政文档中的隐私保护合规需求。该模型经过大规模多样化的标签数据训练,能够识别客户姓名、出生地、住址与财务信息等多种PII。此外,该模型在非结构化数据或稀有标签识别时,准确性可能会有所降低。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
app - 开源AI应用开发与模型部署平台
AI基础设施GithubPrem应用开发开源开源项目隐私保护
Prem提供了一个统一的AI应用开发和模型部署环境,注重保护用户数据隐私和模型所有权。该平台简化了AI部署流程,支持聊天、嵌入、矢量存储等多种AI接口。Prem可安装在Linux服务器或本地MacOS/Linux系统上,方便用户管理和使用开源AI服务,同时降低数据泄露风险。
smartnoise-sdk - 差分隐私数据分析与合成工具包
GithubSQL查询SmartNoise SDK合成数据差分隐私开源项目数据保护
SmartNoise SDK是一个专注于表格数据差分隐私的开源工具包,包含smartnoise-sql和smartnoise-synth两个主要组件。前者用于执行差分隐私SQL查询,后者用于生成差分隐私合成数据。该SDK支持MWEM和PATE-CTGAN等隐私保护算法,适用于Python 3.7及以上版本。SmartNoise SDK为研究人员和数据科学家提供了在保护个人隐私的同时进行数据分析和合成的能力,并配备详细文档和示例代码以便快速上手。
PySyft - 隐私保护下的数据科学:无需获取数据副本使用非公开信息
GithubPySyft开源项目数据分析数据科学数据隐私远程数据科学
PySyft革新数据科学,允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite,数据所有者控制数据保护,数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习,支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes,适用于多种开发环境。
ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型
AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持
ConsistentID是一个创新的人像生成模型,通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中,实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制,无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准,ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作,推动人像生成技术发展。
modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险
GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型
ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。
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