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한국어 개인정보 비식별화 오픈소스 엔진 — 규칙+로컬 LLM 하이브리드 PII 탐지·마스킹 라이브러리, CLI, MCP 서버 (2026 오픈소스 개발자대회, 팀 마스킹테이프)
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SecurityPython · DartGitHub @ChoHyeonChanOnlineOwner unconfirmed
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한국어 개인정보 비식별화 오픈소스 엔진 — 규칙 기반 탐지 + 로컬 LLM 문맥 판단 하이브리드 한국어 문서·데이터셋에서 개인정보(주민등록번호·전화번호·주소·이름 등)를 탐지해 마스킹·가명처리하는 Python 라이브러리 + CLI + MCP 서버. AI 에이전트가 한국어 데이터를 다루기 전에 거치는 프라이버시 계층을 목표로 한다. 2026 오픈소스 개발자대회(과학기술정보통신부 주최·NIPA 주관) 출품작 — 팀 마스킹테이프 · Apache-2.0 • 한국어 전용: 주민등록번호(체크섬 검증 포함)·한국 전화번호·도로명 주소·한국어 이름 등 국내 포맷 특화 — 영어권 도구(Presidio 등)가 못 채우는 갭 • 하이브리드 탐지: 정규식·사전 규칙(빠름, 결정적) + 로컬 LLM 문맥 판단(인명 vs 상호명 구분 같은 애매한 케이스, 선택 사항) • 완전 로컬: 외부 API 호출 없음. LLM도 Ollama 기반 오픈웨이트 모델만 사용 — 개인정보가 밖으로 나가지 않는다 • 규칙 전용 모드: LLM 없이도 동작 — 저사양 환경에서도 쓸 수 있다 • MCP 서버: AI 에이전트 워크플로에 비식별화 계층을 끼워 넣을 수 있다Read the full README ↗
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한국어 개인정보 비식별화 오픈소스 엔진 — 규칙 기반 탐지 + 로컬 LLM 문맥 판단 하이브리드 한국어 문서·데이터셋에서 개인정보(주민등록번호·전화번호·주소·이름 등)를 탐지해 마스킹·가명처리하는 Python 라이브러리 + CLI + MCP 서버. AI 에이전트가 한국어 데이터를 다루기 전에 거치는 프라이버시 계층을 목표로 한다. 2026 오픈소스 개발자대회(과학기술정보통신부 주최·NIPA 주관) 출품작 — 팀 마스킹테이프 · Apache-2.0 • 한국어 전용: 주민등록번호(체크섬 검증 포함)·한국 전화번호·도로명 주소·한국어 이름 등 국내 포맷 특화 — 영어권 도구(Presidio 등)가 못 채우는 갭 • 하이브리드 탐지: 정규식·사전 규칙(빠름, 결정적) + 로컬 LLM 문맥 판단(인명 vs 상호명 구분 같은 애매한 케이스, 선택 사항) • 완전 로컬: 외부 API 호출 없음. LLM도 Ollama 기반 오픈웨이트 모델만 사용 — 개인정보가 밖으로 나가지 않는다 • 규칙 전용 모드: LLM 없이도 동작 — 저사양 환경에서도 쓸 수 있다 • MCP 서버: AI 에이전트 워크플로에 비식별화 계층을 끼워 넣을 수 있다Read the full README ↗