Офлайн · Открытый код · AGPL-3.0

Офлайн-редактор персональных данных для юридических документов.

Заменяет имена, организации, финансовые идентификаторы, адреса, email-адреса и телефоны структурированными токенами в .docx, .pdf и .xlsx. Работает локально. Русский + английский. Никакой телеметрии.

$ curl -fsSL anonymizer.site/install | sh

Нет сетевых вызовов macOS · Windows · Linux AGPL-3.0

Зачем это

Юристы хотят использовать AI для разбора договоров, но не могут вставить в сторонние сервисы сырые данные клиента. Ручная редактура медленная и подвержена ошибкам, особенно для отсканированных документов. anonymizer автоматизирует этап редактуры локально, не меняя остальной AI-workflow.

Что обезличивается

Стабильные токены с сохранением грамматической позиции. Нумерация постоянна в рамках сессии.

Имена

Иван Петров → [Person_1]

Компании

ООО Ромашка → [Company_1]

i.petrov@example.com → [Email_1]

Телефоны

+7 916 555-12-34 → [Phone_1]

ИНН / СНИЛС / ОГРН

ИНН 7707083893 → [Tax_ID_1]

IBAN

GB29 NWBK 6016... → [IBAN_1]

Карты

4276 1300 ... → [Card_1]

Адреса

Москва, Тверская 1 → [Address_1]

Даты

12.03.2024 → [Date_1]

IP / MAC

192.168.1.1 → [IP_1]

URL

example.com/dashboard → [URL_1]

Как это работает

Перетащите файл

Перетащите .docx, .pdf или .xlsx в локальный веб-интерфейс.

→

Локальное обнаружение

Natasha + spaCy работают на вашем CPU. Регулярные выражения ловят структурированные данные. Сокет не открывается.

→

Получите обезличенный документ

Структура сохранена, метаданные очищены. Исходный файл не изменён.

Данные не покидают ваш компьютер. Никогда.

Установка

macOS / Linux

$ curl -fsSL anonymizer.site/install | sh

Windows PowerShell

$ iwr -useb anonymizer.site/install.ps1 | iex

Вручную / для корпоративной среды

$ uv tool install docs-anonymizer

См. /ru/docs/installation/manual — SHA256 и опции офлайн-зеркала.

Почему это безопасно установить

Сетевые вызовы запрещены в ядре

Интеграционный тест проверяет, что при обработке документа сокет не открывается (tests/integration/test_no_network.py).

Открытый код, AGPL-3.0

Полный исходник публикуется как sdist рядом с wheel на PyPI.

Нет телеметрии

Обратная связь — только по явному нажатию кнопки в UI. Никакой пассивной аналитики.

Подписанный wheel и воспроизводимая сборка

Появится в v0.2.

Часто задаваемые вопросы

Работает ли с отсканированными PDF?

Пока нет. OCR появится в MVP-1.

Почему AGPL?

Потому что мы используем PyMuPDF. Sdist публикуется рядом с wheel.

Можно ли отключить ненужные детекторы?

Да — переключатели по категориям в UI и в конфиг-файле.

Программа что-то отправляет в сеть?

Только по нажатию кнопки «Проверить обновления». Пассивной телеметрии нет.

Будут ли токены одинаковыми между запусками?

Внутри одной сессии — да. Между сессиями — нет. Это сделано намеренно, см. документацию Token Manager.

Работает ли на Linux?

Да, но one-liner-установщика пока нет. Используйте 'uv tool install docs-anonymizer'.

Можно ли использовать в продакшене для юридической работы?

MVP-0 — пилотный уровень: ≥99% полноты по P0-категориям на эталонном корпусе. Решение остаётся за вами.