「Privacy Filter Online」在浏览器本地识别并打码姓名、邮箱、密钥等隐私信息

Privacy Filter Online 是一个开源的浏览器隐私脱敏工具，用来在分享文本、日志、工单、截图或 AI Prompt 之前，把姓名、邮箱、手机号、地址、账号、日期、URL 和密钥这类敏感信息找出来并一键打码。它的关键点是：推理在浏览器本地运行，文本不会上传到服务器。

项目当前约 100 stars，MIT 协议，底层使用 openai/privacy-filter 这个 token classification 模型，通过 Transformers.js 在浏览器里执行；Chrome/Edge 可以走 WebGPU 加速，旧浏览器则用 WebAssembly fallback。首次使用会下载约 50MB 模型权重，之后依赖浏览器缓存。

它比普通正则脱敏更适合自然语言场景。比如客服工单里混着姓名、手机号、地址、合同号，或者你要把一段包含用户数据的错误日志贴给 AI，模型可以按上下文识别多类 PII，而不是只靠固定格式匹配。README 里列出的 8 类标签包括 private_person、private_email、private_phone、private_address、account_number、private_date、private_url 和 secret。

除了文本，它还支持图片 OCR + PII：用 Tesseract.js 在本地扫描截图，再把敏感区域遮住。这对产品截图、聊天记录、后台报错截图尤其有用，能在发给同事、社区或 AI 助手之前先过一遍隐私过滤。

需要注意的是，模型脱敏不是法律意义上的绝对保证。最稳妥的工作流是把 Privacy Filter 当作第一道自动检查，再对高风险内容做人工复核。对于独立开发者、客服、运维、产品经理和经常把日志贴给 AI 的人，它会是一个很轻量的安全习惯入口。