Redact : masquage des données personnelles sur l'appareil pour iOS, Android et le web
Masquage sur l'appareil qui détecte et masque les données personnelles dans le texte, dans les 24 langues officielles de l'UE, sans que le texte ne quitte jamais l'appareil.
Redact détecte et masque les données personnelles dans le texte : noms, adresses, e-mails, numéros de téléphone, cartes bancaires, IBAN, identifiants nationaux, numéros de TVA, et plus encore. Tout s'exécute sur l'appareil, de sorte que le texte brut ne touche jamais un réseau ni un serveur, le vôtre comme celui d'un tiers. Redact couvre le même périmètre de données personnelles que Microsoft Presidio, AWS Comprehend et Google Cloud DLP, mais reste sur l'appareil et prend en charge un masquage réversible pour les allers-retours avec un LLM.
Ce qui le distingue, c'est le masquage réversible pour les allers-retours avec un LLM. Masquez le texte avant de l'envoyer à un modèle externe, puis restaurez les valeurs d'origine dans la réponse. Conservez la table des marqueurs et le résultat est pseudonymisé ; supprimez-la et la copie masquée est anonymisée. En coulisses, un petit classifieur de tokens à 6 couches gère les données personnelles contextuelles, et une couche déterministe valide les champs structurés avec de vraies sommes de contrôle.
Démo
Performances
Détecte 88,8 % des données personnelles dans les 24 langues de l'UE, avec validation par somme de contrôle pour les cartes, IBAN, numéros de TVA et identifiants nationaux, le tout depuis un seul modèle de 23 M de paramètres.
Évaluation interne sur les jeux externes WikiANN et MultiNERD, plus un ensemble de données personnelles structurées au format valide. Environ 23 M de paramètres.
Cas d'usage
Allers-retours sécurisés avec un LLM
Masquez les données personnelles avant qu'un prompt ne parte vers un modèle externe, puis restaurez les vraies valeurs dans la réponse. Des marqueurs numérotés uniques comme [GIVEN_NAME_1] et [EMAIL_1] rendent l'aller-retour sans perte.
Nettoyer les journaux et les dossiers de support
Retirez les noms, e-mails, cartes et IBAN des transcriptions de support et des journaux applicatifs, pour que les données personnelles brutes n'atteignent jamais vos serveurs.
Dé-identification alignée sur le RGPD
La pseudonymisation et l'anonymisation s'exécutent en local, de sorte que l'étape sensible pour la conformité a lieu avant que la moindre donnée ne quitte l'appareil.
Multilingue par défaut
Un seul modèle couvre les 24 langues de l'UE, en écritures latine, grecque et cyrillique, au lieu de monter un pipeline distinct par langue.
Ce que ça fait
- 20 catégories de détection : noms, adresses, e-mails, numéros de téléphone, cartes bancaires, IBAN, identifiants nationaux, numéros de TVA, et plus encore.
- Couche de validation déterministe : contrôle de Luhn pour les cartes, IBAN ISO-13616, identifiants nationaux à somme de contrôle pour les 24 pays de l'UE, les 27 formats de TVA de l'UE, IMEI et permis de conduire par pays.
- Masquage réversible avec des marqueurs numérotés uniques pour les allers-retours avec un LLM.
- Filtrez par catégorie et inspectez chaque détection avec sa plage de caractères exacte.
Plateformes et installation
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/redact", from: "0.5.0")import Redact
let redact = Redact()
let r = try await redact.redaction(of: text)
// r.redactedText: "Email [GIVEN_NAME_1] at [EMAIL_1]"// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:redact:0.5.0")import ai.desertant.redact.Redact
val r = Redact.redaction(text)
// r.redactedText: "Email [GIVEN_NAME_1] at [EMAIL_1]"npm i @desert-ant-labs/redact @litertjs/coreimport { Redact } from "@desert-ant-labs/redact";
const redact = await Redact.load();
const r = await redact.redaction(text);
// r.redactedText: "Email [GIVEN_NAME_1] at [EMAIL_1]"Add Redact from Desert Ant Labs to this project.
Masquage sur l'appareil qui détecte et masque les données personnelles dans le texte, dans les 24 langues officielles de l'UE, sans que le texte ne quitte jamais l'appareil.
SDKs (use the one that matches this project's platform):
Swift (iOS, macOS)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/redact
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/redact", from: "0.5.0")
Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/redact
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:redact:0.5.0")
JavaScript / TypeScript (Web, Node.js)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/redact
npm i @desert-ant-labs/redact @litertjs/core
Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/redact/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt
Add the SDK that matches this project's platform, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
Spécifications
- Langues
- Les 24 langues officielles de l'UE (latin, grec, cyrillique)
- Taille sur l'appareil
- 12-14 MB Core ML (Apple, 4 bits) ; ~24 MB LiteRT (Android, web, int8)
- Modèle
- Classifieur de tokens BIOES à 6 couches, lignée Multilingual-MiniLM, ~23 M de paramètres
- Confidentialité
- S'exécute entièrement sur l'appareil ; le texte ne quitte jamais l'appareil
FAQ
Qu'est-ce que Redact ?
Masquage sur l'appareil qui détecte et masque les données personnelles dans le texte, dans les 24 langues officielles de l'UE, sans que le texte ne quitte jamais l'appareil.
Redact fonctionne-t-il sur l'appareil ?
Oui. Redact s'exécute entièrement sur l'appareil : l'inférence a lieu en local, sans appel serveur, de sorte que les données ne quittent jamais l'appareil.
Quelles plateformes Redact prend-il en charge ?
Redact est fourni sous forme de SDK natifs sur l'appareil pour Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript.
Combien coûte Redact ?
Chaque modèle est gratuit jusqu'à 100k appareils actifs mensuels par SDK. Inférence illimitée par utilisateur. Contactez-nous pour des licences sur mesure.
Quelle est la précision ou la vitesse de Redact ?
Détecte 88,8 % des données personnelles dans les 24 langues de l'UE, avec validation par somme de contrôle pour les cartes, IBAN, numéros de TVA et identifiants nationaux, le tout depuis un seul modèle de 23 M de paramètres.