姓名
private_person 姓名和个人标识符。
在线隐私过滤器
在浏览器中检测姓名、邮箱、电话、地址、账号、日期、URL 与密钥，一键生成脱敏文本——一个完全本地运行的隐私移除工具，零上传。
未加载模型
首次运行会从 Hugging Face 下载模型文件，建议使用支持 WebGPU 的 Chrome 或 Edge。输入文本
检测结果
0原文标注
等待检测。
脱敏文本
等待检测。
图片输入
本地 OCR 直接识别图片中的隐私信息。
结果
0选择 demo 图片或上传自己的图片。
OCR 调试
100% 本地 推理完全在浏览器中运行，文本不会上传到任何服务器。
开放模型 基于公开的 openai/privacy-filter 权重，可审计可复用。
WebGPU + WASM 支持时启用 GPU 加速，否则自动回退到 WebAssembly。
永久免费 无需登录、没有额度限制、不收集任何使用数据。
Privacy Filter 工作原理
- 在浏览器中加载模型
openai/privacy-filter 权重首次会从 Hugging Face 下载，并在浏览器中缓存供后续使用。
- 本地完成 Token 分类
Transformers.js 优先使用 WebGPU 推理，不支持时自动回退到 WebAssembly。
- 查看并复制
查看高亮的实体，复制脱敏后的文本，或粘贴新内容——所有数据始终留在你的设备上。
支持的实体类型
模型在 token 粒度上以 BIOES 标签输出 8 类隐私片段。
邮箱
private_email 个人邮箱地址。
电话号码
private_phone 个人电话号码。
地址
private_address 居住地或邮寄地址。
账号
account_number 金融或服务类账号标识。
日期
private_date 如生日等涉及个人的日期。
URL
private_url 个人的 URL 或网址。
Secret
secret 凭据、令牌、API 密钥等敏感信息。
应用场景
在粘贴到 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型之前，先做一次隐私清理，快速去除文中的个人信息。
从客服工单、错误日志、Bug 报告中清除客户敏感信息后再共享。
在发送截图或文本片段前，先把姓名、地址、账号等内容打码。
排查文档、README 或聊天记录中误粘贴的 API Key 和访问令牌。
常见问题
我的文本会被上传到服务器吗？ +
不会。推理通过 Transformers.js 完全在浏览器中完成，除了从 Hugging Face 下载模型文件之外，你的文本不会离开本地设备。
可以识别哪些个人信息？ +
姓名、邮箱、电话、地址、账号、日期、URL，以及 API Key、访问令牌等 secret。
支持哪些浏览器？ +
推荐使用支持 WebGPU 的 Chrome 或 Edge 以获得最佳性能。其他现代浏览器会自动回退到 WebAssembly。
为什么第一次检测比较慢？ +
首次运行需要从 Hugging Face 下载 openai/privacy-filter 模型文件。后续访问会从浏览器缓存读取，速度明显更快。
Privacy Filter 是免费的吗？ +
是的。页面完全免费使用，所基于的 openai/privacy-filter 模型也以开放权重的形式发布在 Hugging Face 上。
可以替代正则表达式脱敏吗？ +
对于自然语言文本，基于上下文的模型可以识别正则难以匹配的多语言姓名、自由格式地址等内容；两者结合使用可获得最佳覆盖率。