Rampart 是一个本地优先、可在浏览器中部署的系统,通过结合 ONNX 模型和确定性识别器,在用户文本离开浏览器前移除个人身份信息,在七种拉丁语系语言上实现了高召回率。

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Fork 数

13

开放 Issue

2

开源协议

NOASSERTION

最近更新

2026-06-30

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它提供了一个完整、可复现的隐私保护管道,完全运行在客户端,仅有 14.7 MB 的轻量级构件,并通过纵深防御设计在召回率与领域感知保留之间取得平衡。

适合谁使用

  • 构建隐私敏感型 Web 应用的开发者
  • 需要客户端 PII 过滤的 LLM 提供商和 API 消费者
  • 需要可复现脱敏基准的合规团队
  • 研究客户端伤害减少的隐私研究人员

典型使用场景

  • 在将用户消息发送到远程语言模型之前去除其中的 PII
  • 对日志管道进行脱敏处理以防止意外数据泄漏
  • 在聊天界面中提供流式占位符还原功能
  • 跨多种语言对 PII 脱敏精度进行基准测试

项目优势

  • 在 7 种支持的语言上实现了 98.42% 的私密项召回率,且 Wilson 置信区间狭窄
  • 仅 14.7 MB 的轻量级构件,可在低端手机和慢速网络上部署
  • 纵深防御:结合基于校验和的确定性检测器与神经令牌分类器
  • 策略驱动的保留集可保留粗略地理信息,同时精确脱敏地址行

使用前须知

  • 非拉丁文字(中文、日文、阿拉伯文等)不在本次发布范围内,俄语召回率低至 2%,中文仅 9%
  • 对抗鲁棒性有限(在 20 个恶意输入测试中为 86.4%),不设计用于抵御史诗级绕过
  • 间接标识符及非文本输入(图像、音频)不受支持

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