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Anonimal

Anonimal è la maschera che indossano i tuoi dati prima che tu li invii a un LLM. Rileva e sostituisce le informazioni di identificazione personale (PII) — nomi, email, numeri di telefono, indirizzi, documenti d’identità nazionali, carte, segreti — e lo fa al 100% sulla tua macchina. Il modello gira sulla tua CPU, offline; i dati originali non lasciano mai la tua infrastruttura.

Anonimal è lo specialista della privacy della Escriba Suite. È l’unico titolare dell’anonimizzazione seria nell’ecosistema: i satelliti (Escriba, Fisherboy, Extracta) gli delegano via HTTP attraverso ANONIMAL_URL. Funziona anche in modalità standalone — come servizio o come libreria incorporabile.

Rileva PII reali

Due motori: un motore regex integrato per i dati strutturati, e un motore ML / NER opzionale (OpenAI Privacy Filter) per nomi e indirizzi in forma libera.

Cinque modalità di sostituzione

typed, anon, pseudo (reversibile), mask e hash. Marcatori opachi come EMAIL_1 oppure re-idratazione completamente reversibile — a tua scelta per ogni richiesta.

Anonimizzazione reversibile

La modalità pseudo restituisce una mappa token → originale. Anonimizza prima dell’LLM, re-identifica la risposta in seguito con /deanonymize.

Gira al 100% in locale

Vincolato alla CPU, offline, senza traffico di rete in uscita. Self-hosted via Docker; le PII originali non lasciano mai la macchina.

Preserva il formato

Anonimizza txt, md, log, srt, html, CSV (mantiene le colonne) e JSON (mantiene struttura e chiavi) — più l’oscuramento visivo dei PDF.

REST API + libreria

Una piccola REST API (/detect, /anonymize, /deanonymize, …) per l’automazione, più anonimal_lite come fallback Python installabile.

Anonimal è titolare dell’anonimizzazione affinché il resto della suite non debba esserlo. Un satellite che ha ANONIMAL_URL impostato chiama il servizio (motore ML completo); senza di esso, ricade sulla libreria regex anonimal_lite inclusa. Un unico posto in cui mantenere la logica della privacy, condiviso da ogni prodotto.

Installa Anonimal Vedi su GitHub