本地脱敏中间件构想:敏感数据不出门也能用外部 LLM
Ai_MOON_SHOT · reddit · 2026-09-24
作者设计一个位于应用与外部 LLM 之间的隐私中间件:在本地检测敏感信息(姓名、邮箱、订单号、医疗/金融数据等),替换为一致的占位符(如 <PERSON1>、<EMAIL1>)后发给模型,拿到响应后再在本地还原原文,映射表永不外发。
关键设计考量:
- 纯 regex 不够,需结合规则、模式匹配与本地 NER/小模型做上下文识别
- 多轮对话中占位符需保持一致,模型才能理解指代
- 映射需加密与严格访问控制;还原前应校验响应,防止占位符被改动或误解
- 可选方案:用格式保持的合成值替代通用占位符
作者计划先用本地文件存映射,并征求社区对检测可靠性、映射管理与同类开源项目的反馈。
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