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搜索 PII ，共找到 134 条记录
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数据泄露影响范围分析

data-breach-blast-radius
github/awesome-copilot
462
该技能提供主动的、全面的数据泄露影响范围分析，用于在事件发生前量化潜在的业务和监管风险。它能够盘点代码库中的所有敏感数据资产（如PII、PHI），追踪复杂的数据流向，识别所有潜在的泄露向量，并计算出“泄露范围”。报告包含法律来源的准确罚款数据和模型估计值，帮助团队进行合规和安全加固。
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隐私数据检测与屏蔽

privacy-mask
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
本技能用于检测和屏蔽图片和截图中的敏感个人身份信息（PII）。它可以处理身份证号、信用卡号、API密钥、电话号码和电子邮件等多种数据类型。所有处理都在本地离线进行，确保敏感数据不会上传到外部服务，适用于安全的数据分析和分享场景。
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浏览器数据提取工具

browser-extract
ruvnet/ruflo
400
通过存储的浏览器模板或一次性 DOM 查询从网页提取结构化数据。在数据到达模型前包含强制的 PII 和提示注入安全门。支持可重用的模板和浏览器自动化工作流，适用于重复的抓取任务。
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浏览器表单自动填写

browser-form-fill
ruvnet/ruflo
273
用于自动化填写网页表单。通过结构化的字段映射（字段名 → 值）完成数据录入，并支持使用预存的表单模板或通过页面可访问性快照进行定位。该功能包含强制的个人身份信息（PII）安全检测，适用于自动化提交、注册和数据录入等场景。
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医疗健康PHI/PII合规模式

healthcare-phi-compliance
affaan-m/ECC
348
本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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文档处理与数据智能提取

nutrient-document-processing
affaan-m/ECC
465
这是一个全面的文档处理API，用于自动化工作流。功能包括格式转换（如PDF、DOCX）、数据提取（文本、表格）、扫描件OCR识别、敏感信息脱敏（PII）、添加水印和数字签名。适用于构建自动化、高效的文档处理流程。
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个人身份信息检测与屏蔽

pii-detect
ruvnet/ruflo
240
该工具用于检测和标记文本、代码或配置中的个人身份信息（PII）。在提交代码、写入日志、存储数据或生成模型响应之前使用，以防止意外泄露电子邮件、密码、社保号或API密钥等各类敏感信息。
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营销数据外部导出与分析

data-export
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
258
本工具用于将全面的营销数据（如KPI、联系人记录、活动结果和性能快照）导出到外部数据存储。支持连接BigQuery进行数据仓库分析、Google Sheets进行协作分享，以及Supabase进行应用开发。导出过程强调PII处理、数据清洗和执行总结，确保数据合规性，并为后续的商业智能分析提供结构化数据。
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去标识化数据泄露审计

auditing-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
180
用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。
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HIPAA安全港合规性审计

auditing-safe-harbor-checklist
maziyarpanahi/openmed
376
本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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PII召回率模型基准测试

benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
199
该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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