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해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

Kitploit은 해킹, 사이버 보안 및 침투 테스트 도구 디렉토리입니다. 최신 프로젝트 업데이트를 발견하여 취약점을 찾고, 시스템을 분석하고, 테스트를 자동화하고, 보안을 강화하세요.

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presidio — 텍스트, 이미지, 구조화된 데이터에서 민감한 데이터(PII)를 탐지, 편집, 마스킹 및 익명화하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. NLP, 패턴 매칭 및 사용자 정의 가능한 파이프라인을 지원합니다. | Kitploit
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presidio

텍스트, 이미지, 구조화된 데이터에서 민감한 데이터(PII)를 탐지, 편집, 마스킹 및 익명화하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. NLP, 패턴 매칭 및 사용자 정의 가능한 파이프라인을 지원합니다.

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Presidio - 데이터 보호 및 비식별화 SDK

📣 Presidio가 새 보금자리로 이전합니다! 자세히 보기 📣

텍스트 및 이미지에 대한 컨텍스트 인식, 플러그 가능 및 사용자 정의 가능한 PII 비식별화 서비스입니다.


Build Status MIT license Release OpenSSF Best Practices PyPI pyversions Discord

Presidio란?

Presidio (라틴어 praesidium '보호, 수비대'에서 유래)는 민감한 데이터가 적절하게 관리되고 통제되도록 돕습니다. 신용카드 번호, 이름, 위치, 주민등록번호, 비트코인 지갑, 미국 전화번호, 금융 데이터 등 텍스트 내 개인 정보에 대한 빠른 식별 및 익명화 모듈을 제공합니다.

Presidio demo gif


📘 전체 문서

📣 프로젝트 이전 업데이트

❓ 자주 묻는 질문

💭 데모

🛫 예제


목표

  • 비식별화 기술을 대중화하고 의사 결정에 투명성을 도입하여 조직이 더 간단한 방식으로 개인정보를 보호할 수 있도록 합니다.
  • 특정 비즈니스 요구에 대한 확장성과 사용자 정의 가능성을 수용합니다.
  • 여러 플랫폼에서 완전 자동 및 반자동 PII 비식별화 흐름을 용이하게 합니다.

주요 기능

  1. 여러 언어의 관련 컨텍스트와 함께 개체명 인식, 정규 표현식, 규칙 기반 로직 및 _체크섬_을 활용하는 사전 정의된 또는 사용자 정의 PII 인식기
  2. 외부 PII 감지 모델에 연결하기 위한 옵션
  3. Python 또는 PySpark 워크로드에서 Docker를 거쳐 Kubernetes까지의 여러 사용 옵션
  4. PII 식별 및 비식별화의 사용자 정의 가능성
  5. 이미지 내 PII 텍스트 편집 모듈 (표준 이미지 유형 및 DICOM 의료 이미지)

⚠️ Presidio는 비정형/정형 텍스트에서 민감/PII 데이터를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 자동 감지 메커니즘을 사용하기 때문에 Presidio가 모든 민감 정보를 찾을 것이라는 보장은 없습니다. 따라서 추가 시스템 및 보호 조치를 사용해야 합니다.

Presidio 설치

  1. pip 사용
  2. Docker 사용
  3. 소스에서 설치
  4. V1에서 V2로 마이그레이션

Presidio 실행

  1. 시작하기
  2. 개발 환경 설정
  3. 텍스트 내 PII 비식별화
  4. 이미지 내 PII 비식별화
  5. 사용 샘플 및 예제 배포

지원

  • 이슈를 제출하기 전에 문서를 검토해 주세요.
  • 일반 토론은 GitHub 저장소 토론 게시판을 이용해 주세요.
  • 사용 질문, 버그 발견 또는 개선 제안이 있으면 GitHub 이슈를 제출해 주세요.
  • 기타 문의 사항은 [email protected]로 이메일을 보내주세요.

기여

이 저장소에 기여하는 방법에 대한 자세한 내용은 기여 가이드를 참조하세요.

이 프로젝트는 기여자 규약 행동 강령을 채택했습니다.

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