#数据隐私

这个项目整理了众多开源自托管替代方案，覆盖VPN、音乐流媒体、云存储等领域。提供详细部署指南，帮助个人和小团队搭建私有服务。不仅增强隐私和数据控制，还有助于了解不同技术栈和架构。汇集了多种自托管选项，是探索私有化部署的理想起点。

Automatisch是开源业务流程自动化工具，支持连接Twitter、Slack等多种服务。特点包括本地数据存储、无需编程知识、适合医疗金融等敏感行业。作为开源软件，鼓励社区贡献并避免供应商锁定，为企业提供灵活安全的自动化解决方案。

Matomo是基于PHP和MySQL的开源网站分析工具，支持多种数据库。它提供JavaScript跟踪代码，可集成到网页中收集访问数据。除基本的访问统计外，还支持电子商务分析、目标转化跟踪等高级功能。Matomo注重数据隐私，允许本地部署，并提供API接口便于数据提取和整合。该平台强调用户对数据的完全控制，可安装在用户自有服务器上，有助于确保数据安全。支持插件扩展，可满足不同需求。目前已在140多万个网站上使用。

volkszaehler.org是一个注重数据隐私的开源智能电表项目，为能源监测提供安全可靠的解决方案。它支持数据可视化和分析，包含web界面、中间件和数据库组件。用户可选择Docker快速部署或按照详细指南进行本地安装。该项目通过邮件列表提供技术支持，鼓励社区参与，适合需要自主掌控能源数据的个人和组织。

deberta_finetuned_pii是一个基于DeBERTa架构的微调模型，专门用于识别和分类非结构化文本中的个人身份信息(PII)。该模型能准确识别多种PII类别，如账户信息、银行详情、个人资料、联系方式等。通过高效检测敏感信息，它有助于确保数据隐私和合规性，适用于处理文档、邮件和用户生成内容。模型可通过transformers库轻松集成，提升数据处理的安全性和效率。

mdeberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2是一个基于microsoft/mdeberta-v3-base微调的多语言个人隐私信息识别模型。该模型支持英语、德语、法语和意大利语处理，在评估集上表现出色，整体准确率达98.96%，F1值为0.9683。它可识别和处理信用卡号码、电子邮件、密码、地址等多种类型的个人敏感信息。模型适用于个人用户和小型企业的隐私保护需求，大型商业机构则需获取专门许可证。

plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库，专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境，主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试，不建议直接部署到生产环境。