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New releaseJul 24, 2026

presidio v2.2.364

Um framework de código aberto para detectar, redigir, mascarar e anonimizar dados sensíveis (PII) em texto, imagens e dados estruturados. Suporta NLP, correspondência de padrões e pipelines personalizáveis.

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Presidio - SDK de Proteção de Dados e Desidentificação

📣 Presidio está se mudando para uma nova casa! Leia mais aqui 📣

Serviço de desidentificação de PII (Informações Pessoais Identificáveis) sensível ao contexto, plugável e personalizável para texto e imagens.


Build Status MIT license Release OpenSSF Best Practices PyPI pyversions Discord

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

O que é o Presidio

Presidio (Origem do Latim praesidium ‘proteção, guarnição’) ajuda a garantir que dados sensíveis sejam gerenciados e governados adequadamente. Ele fornece módulos rápidos de identificação e anonimização para entidades privadas em texto, como números de cartão de crédito, nomes, locais, números de segurança social, carteiras Bitcoin, números de telefone dos EUA, dados financeiros e muito mais.

GIF de demonstração do Presidio


📘 Documentação completa

📣 Atualização da transição do projeto

Perguntas frequentes

💭 Demonstração

🛫 Exemplos


Objetivos

  • Permitir que organizações preservem a privacidade de forma mais simples, democratizando tecnologias de desidentificação e introduzindo transparência nas decisões.
  • Abraçar extensibilidade e personalização para atender a necessidades de negócio específicas.
  • Facilitar fluxos de desidentificação de PII totalmente automatizados e semiautomatizados em múltiplas plataformas.

Principais funcionalidades

  1. Reconhecedores de PII predefinidos ou personalizados utilizando Reconhecimento de Entidade Nomeada, expressões regulares, lógica baseada em regras e checksum com contexto relevante em vários idiomas.
  2. Opções para conectar-se a modelos externos de detecção de PII.
  3. Múltiplas opções de uso, desde cargas de trabalho Python ou PySpark passando pelo Docker até Kubernetes.
  4. Personalização na identificação e desidentificação de PII.
  5. Módulo para redigir texto com PII em imagens (tipos de imagem padrão e imagens médicas DICOM).

⚠️ O Presidio pode ajudar a identificar dados sensíveis/PII em texto não/estruturado. No entanto, por usar mecanismos de detecção automatizados, não há garantia de que o Presidio encontrará todas as informações sensíveis. Consequentemente, sistemas e proteções adicionais devem ser empregados.

Instalando o Presidio

  1. Usando pip
  2. Usando Docker
  3. A partir do código fonte
  4. Migrando da V1 para a V2

Executando o Presidio

  1. Primeiros passos
  2. Configurando um ambiente de desenvolvimento
  3. Desidentificação de PII em texto
  4. Desidentificação de PII em imagens
  5. Exemplos de uso e implantações de exemplo

Suporte

Contribuindo

Para detalhes sobre como contribuir com este repositório, consulte o guia de contribuição.

Este projeto adotou o Código de Conduta do Contributor Covenant.

Contribuidores

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