공유 전 초벌 비식별화
문서의 일반적인 연락처와 식별번호 형식을 먼저 가린 뒤 남은 정보를 검토합니다.
개인정보 탐지 및 텍스트 마스킹
개인정보 탐지 및 텍스트 마스킹
이메일·전화번호 등 정형 패턴을 규칙으로 가리고 선택적으로 BERT NER 모델을 사용해 이름·조직·장소 후보를 마스킹합니다.
주요 기능
- 이메일·주민번호·신용카드·전화번호·IPv4 패턴 즉시 마스킹
- 선택형 BERT NER로 이름·조직·장소 후보 추가 감지
- 감지 종류별 항목 수 표시
- 원문 위치를 종류 태그로 치환하고 결과 복사
사용 방법
- 마스킹할 텍스트를 입력하거나 붙여넣습니다.
- 이름·조직 AI 감지 사용 여부를 선택하고 가리기를 실행합니다.
- 누락이나 오탐을 검토한 뒤 결과를 복사합니다.
활용 예시
이름·조직명 후보 찾기
AI 감지를 켜 이름과 조직명 후보를 추가로 표시하고 마스킹 결과를 확인합니다.
개인정보 보호
텍스트는 브라우저에서 정규식과 선택한 NER 모델로 처리됩니다. AI 감지에 동의하면 모델 파일은 Hugging Face에서 다운로드되어 브라우저 저장소에 캐시될 수 있지만 입력 텍스트는 모델 제공자에게 전송되지 않습니다.
사용 환경
정규식 마스킹은 모델 없이 작동합니다. 이름·조직 감지는 약 181MB의 모델 다운로드가 필요하며 모든 개인정보를 찾는다고 보장할 수 없으므로 결과를 반드시 검토해야 합니다.
자주 묻는 질문
- 어떤 정보가 모델 없이 바로 마스킹되나요?
- 이메일, 전화번호, 주민등록번호 형식, 카드 번호 형식과 IPv4 주소는 정규식으로 찾습니다. 이름과 조직명 감지는 별도 AI 모델을 사용합니다.
- 모든 개인정보가 제거됐다고 볼 수 있나요?
- 아니요. 형식이 다른 값이나 문맥상 식별 정보는 놓칠 수 있고, AI도 오탐과 누락이 가능합니다. 결과를 원문과 대조해 검토해야 합니다.