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presidio-research

开源PII检测与评估工具包助力隐私保护

PresidioPII检测数据生成模型评估命名实体识别Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Clouditera.github.io - 前沿安全技术中的GPT、AIGC与LLM应用研究
GPTSecurityGithub人工智能大型语言模型（LLM）安全开源项目生成预训练Transformer（GPT）
GPTSecurity是一个面向未来安全领域的知识库，专注于生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）及大型语言模型（LLM）的应用。安全领域的从业者、研究者和开发者可以在此找到最新的研究论文、博客文章、实用工具及预设指令，并在社区中分享经验与观点，共同推动新技术在安全领域的应用与发展。
OpenFedLLM - 联邦学习框架助力大型语言模型隐私数据训练
GithubOpenFedLLM大语言模型开源开源项目模型训练联邦学习
OpenFedLLM是一个开源研究代码库，专注于利用联邦学习技术训练大型语言模型。该项目整合了多种联邦学习算法和LLM训练方法，并提供全面的评估指标。通过支持指令微调和价值对齐，OpenFedLLM为研究人员提供了在分散私有数据上进行LLM训练的有力工具，助力隐私保护和模型性能优化研究。
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。
neosync - 开源的数据匿名化和合成数据管理工具
GDPRGithubNeosync合成数据开发者体验开源项目数据匿名化
Neosync是一个开源的开发者工具，用于数据匿名化和合成数据生成，帮助企业安全地处理生产数据用于本地测试、调试和开发。它能够快速有效地对生产数据进行匿名和子集化，再现产品故障，并在不同环境中生成高质量数据。Neosync还支持GDPR、DPDP、FERPA和HIPAA等合规要求，并简化开发数据库的初始化过程。凭借全面的功能和多种集成，Neosync优化了CI/CD流程。
privacytests.org - 开源浏览器隐私测试平台
GithubMIT许可PrivacyTests.org开源测试开源项目浏览器隐私网站渲染
privacytests.org是一个开源的浏览器隐私测试项目，通过多项指标评估各种浏览器的隐私保护能力。该项目以MIT许可证发布，包括HTTP3测试、结果存储和网页展示等模块。测试结果以直观方式呈现在项目网站上。该项目为研究浏览器隐私性能提供了系统化的测试方法和数据。
SDV - 使用机器学习生成高质量合成数据，提高隐私保护
GithubPythonSDVSynthetic Data Vault开源项目数据生成机器学习
SDV利用多种机器学习算法，提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据，支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外，SDV还提供数据评估和可视化工具，比较合成数据与真实数据，并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家，满足多样化需求。
noseyparker - 高性能文本数据敏感信息扫描工具
GithubNosey Parker命令行工具安全测试开源项目正则表达式秘密扫描
Nosey Parker是一款高性能的命令行工具,用于扫描文本数据中的敏感信息。支持扫描文件、目录和Git仓库历史,采用144种正则表达式模式进行匹配。具有结果去重功能,可显著减少审查工作量。单核扫描速度可达每秒数百MB。在多次安全测试中表现优异,能有效发现隐藏的敏感信息。
The_spy_job - 自动化OSINT工具集成多领域情报搜集功能
GitHubGithubOSINTThe_spy_jobXDeadHackerX信息收集开源项目
The_spy_job是一款综合性OSINT工具，集成了多领域的自动化信息收集功能。该工具涵盖人员、昵称、社交媒体、电子邮件、电话号码、网站、公共IP和图像等多个情报搜集方向。通过整合多种高级OSINT技术，The_spy_job能够快速获取并有序呈现信息。工具支持单项和综合搜索，可根据需求灵活使用。其简单的操作界面使得用户只需少量点击即可获得全面的情报数据。
PFLlib - 个性化联邦学习算法库和评估平台
GithubPFLlib个性化开源项目数据集算法库联邦学习
提供36种传统和个性化联邦学习算法，涵盖3种场景和20个数据集。专注于统计异质性数据，支持高效GPU内存使用及新增的隐私保护功能。新手用户通过简单的示范指南即可快速上手，参与贡献算法、数据集和评估指标。支持非独立同分布和不均衡数据，并可在多达500个客户端上进行训练模拟。
arx - 功能强大的开源数据匿名化软件
ARXGithub开源软件开源项目数据匿名化数据变换隐私保护
ARX是一款开源的数据匿名化软件，专门用于保护敏感个人信息。它具有高可扩展性和易用性，集成了多种数据匿名化功能。ARX支持基于效用的匿名化、多种隐私模型、数据转换方法，以及数据效用和再识别风险分析。这款软件可在普通硬件上处理大型数据集，并提供跨平台的图形用户界面。ARX适用于需要进行数据隐私保护的各种场景。
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