HideMyData: нативный macOS-клиент на той же модели Privacy Filter

Знакомое чувство: нужно отправить кому-то скриншот или PDF, и вы десять минут разглядываете документ в Просмотре в поисках имени, адреса электронной почты или номера счёта, который забыли замазать? Именно этот сценарий пытается убрать HideMyData.

Это нативное macOS-приложение от mkbula: версия v0.1.0 вышла 28 апреля. Что зацепило: оно использует ту же модель openai/privacy-filter, что и наш сайт — только нативно, через MLX-Swift, а OCR для PDF и изображений делает Apple Vision. Та же голова — другое тело.

Если вы пользовались Privacy Filter Online и мечтали, чтобы он смог пережевать стопку PDF без копипаста по страницам, теперь есть Mac-приложение, которое примерно это и делает. Локально. С открытым кодом. GPL-3.0. Делали не мы, но родство интересное и проект сделан с душой — стоит рассказать.

Что оно реально делает

Вы перетаскиваете PDF или картинку. HideMyData прогоняет файл через три слоя:

1. Apple Vision OCR вытаскивает текст — в том числе из сканированных PDF и тех «битых» PDF, где встроенные шрифты не дают выделить текст (это отдельный уровень боли).
2. Модель privacy-filter в MLX 8-битной квантизации делает тот же NER-инференс, что и у нас, но на Apple Neural Engine через единую память. Она ловит имена, e-mail, телефоны, адреса, даты и идентификаторы по контексту.
3. Регулярки, поддерживаемые вручную, — на то, где контекст не помогает: IBAN, СНИЛС/ИНН, MAC-адреса, IPv4/v6, JWT, API-ключи, адреса крипто-кошельков. Регекс-слой ловит детерминированные штуки, чтобы модель занималась нечётким.

На выходе — черновик с прямоугольниками-маскировками. Их можно править: добавлять, удалять ложные срабатывания, двигать края. Два стиля маскировки: сплошной чёрный или матовое стекло. Размытие, честно говоря, выглядит сильно приличнее на скриншотах, которым нужно сохранить опрятный вид.

При сохранении маскировки запекаются в файл. Страницы растрируются и пересобираются — оригинальных глифов и текста в файле уже нет, они не просто закрыты сверху. Это важнее, чем кажется. Классическая ошибка PDF-маскирования — нарисовать чёрный прямоугольник поверх и отправить: текст под ним остаётся, его можно скопировать, и людей увольняют. HideMyData пересобирает страницу так, что под прямоугольником ничего восстановить уже нельзя.

Чем отличается от Privacy Filter Online

Мы хостим веб-версию. Та же модель, но через Transformers.js и WebGPU/WASM прямо во вкладке. Отличный вариант, когда у вас фрагмент текста или одна картинка и не хочется ничего ставить.

HideMyData удобнее, когда:

• У вас PDF, особенно многостраничные. Браузеры умеют их рендерить, но не маскировать с комфортом.
• Вы работаете со сканами, где качество OCR действительно важно — Apple Vision здесь правда силён.
• Вам не хочется каждый раз заново скачивать модель в кэш браузера, когда Chrome решает его очистить. Нативное приложение хранит модель в ~/Library/Application Support/HideMyData/.
• Вам нужен сценарий «растрировать и пересобрать» при сохранении. Веб-версия размечает текстовые фрагменты для копирования, а PDF за вас не переписывает.

Та же идея, только нативно — с доступом к диску и GPU, который браузер дать не может.

Что любопытно в самой сборке

Несколько моментов, если вам интересно, как это сделано:

• MLX-Swift для инференса. На Apple Silicon MLX от Apple — правильный выбор: единая память избавляет от копирования между GPU и CPU, а 8-битная квантизация openai/privacy-filter спокойно помещается в рабочей памяти.
• OpenMedKit оборачивает загрузку модели. Это Swift-«клей», который превращает веса Hugging Face в нечто, что MLX готов проглотить.
• PDFKit + Vision + модель в одном конвейере. Каждый слой — нативный Apple: ни Python-сайдкара, ни Electron, ни раскручивающихся вентиляторов. Холодный старт быстрый.

Сборка ещё и обходит ловушку «умного авто-цензора, которому надо доверять». Перед сохранением есть ручной этап редактирования. Вы видите, что предложила модель, принимаете или меняете — и только потом всё фиксируется. Это правильное разделение труда для штуки, которая в случае ошибки утекает данные.

Ограничения

Это v0.1.0. Что важно знать:

• macOS 26 или новее, только Apple Silicon. На Intel-Mac бэкенд MLX не запустится.
• Пока без подписи разработчика. При первом запуске Gatekeeper заблокирует приложение. В README есть обходной путь: xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/HideMyData.app.
• Первичная загрузка модели — около 1,5 ГБ. Учитывайте это, если сидите в гостиничном Wi-Fi.
• Лицензия GPL-3.0 — это важно, если думаете встраивать её куда-то коммерчески.

Открытый код на ранней стадии, как есть. Все нужные кирпичики на месте, демо-видео в репозитории выглядит чисто, но шероховатости будут — следите за issue-трекером.

Попробовать

• Репозиторий: github.com/mkbula/HideMyData
• Свежий релиз: v0.1.0
• Общая для проектов модель: openai/privacy-filter

Если вы соберёте что-то с этой же моделью на другой платформе — расскажите. Смысл открытой модели как раз в том, чтобы веб-инструмент, Mac-приложение и всё, что появится дальше, заходили на одну и ту же задачу с разных сторон.