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搜索个人身份信息，共找到 65 条记录

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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage

maziyarpanahi/openmed

该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。

设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed

本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。

可逆文本去身份化与重识别

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maziyarpanahi/openmed

该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

GDPR合规与数据隐私专家

gdpr-compliance

lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能是专业的GDPR合规和数据隐私专家助手。它能够检测代码和系统中的隐私违规行为，起草符合GDPR的法律文档（如隐私政策、数据处理协议），并能引用权威的GDPR文章来回答复杂的合规问题。适用于任何涉及个人身份信息（PII）、数据保护、或跨境数据传输的场景，覆盖欧盟和英国GDPR要求。

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