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हैकिंग, पेनटेस्ट और साइबर सुरक्षा उपकरण आपके सुरक्षा शस्त्रागार के लिए!

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presidio — संवेदनशील डेटा (PII) का पता लगाने, संपादित करने, मास्क करने और गुमनाम करने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, जो टेक्स्ट, छवियों और संरचित डेटा पर काम करता है। NLP, पैटर्न मिलान, और अनुकूलन योग्य पाइपलाइनों का समर्थन करता है। | Kitploit
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GitHubdata-privacy-stack/presidio

presidio

संवेदनशील डेटा (PII) का पता लगाने, संपादित करने, मास्क करने और गुमनाम करने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, जो टेक्स्ट, छवियों और संरचित डेटा पर काम करता है। NLP, पैटर्न मिलान, और अनुकूलन योग्य पाइपलाइनों का समर्थन करता है।

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10.4k1.2k282 दिन पहलेKitploit द्वारा समीक्षित

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Presidio - डेटा संरक्षण और डी-पहचान SDK

📣 Presidio एक नए घर में जा रहा है! यहाँ और पढ़ें 📣

पाठ और छवियों के लिए संदर्भ-जागरूक, प्लग करने योग्य और अनुकूलन योग्य PII डी-पहचान सेवा।


Build Status MIT license Release OpenSSF Best Practices PyPI pyversions Discord

घटकडाउनलोडकवरेज
Presidio AnalyzerPypi DownloadsCoverage
Presidio AnonymizerPypi DownloadsCoverage
Presidio Image-RedactorPypi DownloadsCoverage
Presidio StructuredPypi DownloadsCoverage

Presidio क्या है

Presidio (लैटिन praesidium ‘संरक्षण, गैरीसन’ से उत्पत्ति) यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि संवेदनशील डेटा का उचित प्रबंधन और शासन हो। यह पाठ में निजी संस्थाओं जैसे क्रेडिट कार्ड नंबर, नाम, स्थान, सामाजिक सुरक्षा संख्या, बिटकॉइन वॉलेट, अमेरिकी फोन नंबर, वित्तीय डेटा और अधिक के लिए तेज़ पहचान और अनामीकरण मॉड्यूल प्रदान करता है।

Presidio demo gif


📘 पूर्ण दस्तावेज़ीकरण

📣 परियोजना संक्रमण अपडेट

❓ अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

💭 डेमो

🛫 उदाहरण


लक्ष्य

  • संगठनों को सरल तरीके से गोपनीयता बनाए रखने देना, डी-पहचान प्रौद्योगिकियों को लोकतांत्रिक बनाकर और निर्णयों में पारदर्शिता लाकर।
  • विस्तारशीलता और अनुकूलनशीलता को एक विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकता के अनुसार अपनाना।
  • विभिन्न प्लेटफार्मों पर पूरी तरह से स्वचालित और अर्ध-स्वचालित PII डी-पहचान प्रवाह को सुविधाजनक बनाना।

मुख्य विशेषताएं

  1. पूर्वनिर्धारित या कस्टम PII पहचानकर्ता जो नामित इकाई पहचान, नियमित अभिव्यक्ति, नियम-आधारित तर्क और चेकसम का उपयोग करते हैं, जिसमें कई भाषाओं में प्रासंगिक संदर्भ शामिल है।
  2. बाहरी PII पहचान मॉडल से जुड़ने के विकल्प।
  3. कई उपयोग विकल्प, Python या PySpark वर्कलोड से लेकर Docker के माध्यम से Kubernetes तक।
  4. PII पहचान और डी-पहचान में अनुकूलनशीलता।
  5. छवियों में PII पाठ को संपादित करने का मॉड्यूल (मानक छवि प्रकार और DICOM चिकित्सा छवियां)।

⚠️ Presidio असंरचित/संरचित पाठ में संवेदनशील/PII डेटा की पहचान करने में मदद कर सकता है। हालांकि, चूंकि यह स्वचालित पहचान तंत्र का उपयोग कर रहा है, इसलिए कोई गारंटी नहीं है कि Presidio सभी संवेदनशील जानकारी ढूंढ लेगा। परिणामस्वरूप, अतिरिक्त प्रणालियों और सुरक्षा उपायों को नियोजित किया जाना चाहिए।

Presidio स्थापित करना

  1. pip का उपयोग करके
  2. Docker का उपयोग करके
  3. स्रोत से
  4. V1 से V2 में स्थानांतरण

Presidio चलाना

  1. शुरू करना
  2. विकास वातावरण स्थापित करना
  3. पाठ में PII डी-पहचान
  4. छवियों में PII डी-पहचान
  5. उपयोग के नमूने और उदाहरण तैनाती

सहयोग

  • कोई समस्या सबमिट करने से पहले, कृपया दस्तावेज़ीकरण देखें।
  • सामान्य चर्चाओं के लिए, कृपया GitHub रेपो के चर्चा बोर्ड का उपयोग करें।
  • यदि आपके पास उपयोग प्रश्न है, कोई बग मिला है या सुधार का सुझाव है, तो कृपया GitHub समस्या दर्ज करें।
  • अन्य मामलों के लिए, कृपया [email protected] पर ईमेल करें।

योगदान

इस रिपॉजिटरी में योगदान देने के विवरण के लिए, योगदान गाइड देखें।

इस परियोजना ने Contributor Covenant आचार संहिता को अपनाया है।

योगदानकर्ता

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