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presidio — Un framework open-source pour détecter, caviarder, masquer et anonymiser les données sensibles (PII) dans les textes, les images et les données structurées. Prend en charge le NLP, la correspondance de motifs et des pipelines personnalisables. | Kitploit
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presidio

Un framework open-source pour détecter, caviarder, masquer et anonymiser les données sensibles (PII) dans les textes, les images et les données structurées. Prend en charge le NLP, la correspondance de motifs et des pipelines personnalisables.

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10.4k1.2kil y a 12 joursVérifié par Kitploit

Presidio - SDK de protection des données et de désidentification

📣 Presidio déménage ! En savoir plus ici 📣

Service de désidentification des IP contextuel, enfichable et personnalisable pour le texte et les images.


Build Status MIT license Release OpenSSF Best Practices PyPI pyversions Discord

Qu'est-ce que Presidio

Presidio (du latin praesidium « protection, garnison ») aide à garantir que les données sensibles sont correctement gérées et gouvernées. Il fournit des modules rapides d'identification et d'anonymisation pour les entités privées dans le texte, telles que les numéros de carte de crédit, les noms, les lieux, les numéros de sécurité sociale, les portefeuilles bitcoin, les numéros de téléphone américains, les données financières et plus encore.

Presidio demo gif


📘 Documentation complète

📣 Mise à jour sur la transition du projet

❓ Questions fréquemment posées

💭 Démo

🛫 Exemples


Objectifs

  • Permettre aux organisations de préserver la vie privée de manière plus simple en démocratisant les technologies de désidentification et en introduisant de la transparence dans les décisions.
  • Adopter l'extensibilité et la personnalisation en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise.
  • Faciliter les flux de désidentification des IP (PII) entièrement automatisés et semi-automatisés sur plusieurs plateformes.

Fonctionnalités principales

  1. Reconnaisseurs d'IP prédéfinis ou personnalisés exploitant la reconnaissance d'entités nommées, les expressions régulières, la logique basée sur des règles et la somme de contrôle avec le contexte pertinent dans plusieurs langues.
  2. Options de connexion à des modèles externes de détection d'IP.
  3. Options d'utilisation multiples, des charges de travail Python ou PySpark via Docker à Kubernetes.
  4. Personnalisation dans l'identification et la désidentification des IP.
  5. Module de suppression du texte d'IP dans les images (types d'images standard et images médicales DICOM).

⚠️ Presidio peut aider à identifier les données sensibles/IP dans le texte non structuré/structuré. Cependant, comme il utilise des mécanismes de détection automatisés, rien ne garantit que Presidio trouvera toutes les informations sensibles. Par conséquent, des systèmes et protections supplémentaires doivent être employés.

Installation de Presidio

  1. Avec pip
  2. Avec Docker
  3. À partir des sources
  4. Migration de V1 vers V2

Exécution de Presidio

  1. Pour commencer
  2. Configuration d'un environnement de développement
  3. Désidentification des IP dans le texte
  4. Désidentification des IP dans les images
  5. Exemples d'utilisation et déploiements

Assistance

  • Avant de soumettre un problème, veuillez consulter la documentation.
  • Pour les discussions générales, veuillez utiliser le forum de discussion du dépôt GitHub.
  • Si vous avez une question d'utilisation, avez trouvé un bug ou avez une suggestion d'amélioration, veuillez soumettre un problème GitHub.
  • Pour toute autre question, veuillez envoyer un courriel à [email protected].

Contribution

Pour plus de détails sur la contribution à ce dépôt, consultez le guide de contribution.

Ce projet a adopté le Code de conduite du Contributor Covenant.

Contributeurs

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Presidio StructuredPypi DownloadsCoverage