Protezione attiva per impostazione predefinita, stato sempre visibile, scelte deliberate.
Principi di progettazione
La protezione è attiva per impostazione predefinita
Lo stato attuale della protezione è sempre visibile
L'utente può disattivare esplicitamente la protezione
L'applicazione non cambia stato in modo silenzioso
L'uso remoto è sempre una scelta deliberata
SafeAI è progettato per ridurre l'esposizione non necessaria dei dati personali
Il contenuto protetto può essere revisionato prima dell'invio remoto, dove supportato
Se la protezione è attiva ma non disponibile, SafeAI non finge che abbia funzionato
Nessun cambio silenzioso di fornitore o bypass nascosto della privacy
Le organizzazioni restano responsabili delle proprie decisioni legali e di governance
Limiti, con onestà
Il filtraggio della privacy non è anonimizzazione perfetta
Non garantisce automaticamente la conformità al GDPR
Non costituisce consulenza legale
Utenti e organizzazioni restano responsabili dell'uso appropriato
Nessun sistema di protezione elimina ogni possibile rischio
Il modello privacy: dettagli tecnici
SafeAI utilizza un modello open source specializzato nel riconoscimento di informazioni personali.
Modello
LocalAI-io/privacy-filter-multilingual-GGUF
File utilizzato
privacy-filter-multilingual-q8.gguf
Runtime locale
localai-org/privacy-filter.cpp
Lingue
16, compreso l’italiano
Categorie
54 categorie pubblicate dal modello upstream
Licenza
Apache 2.0
Lineage del modello→
openai/privacy-filter
OpenMed/privacy-filter-multilingual
LocalAI-io/privacy-filter-multilingual-GGUF
Integrazione nel percorso privacy locale di SafeAI
Modello e pipeline SafeAI
Il modello upstream individua possibili intervalli di testo contenenti informazioni personali. SafeAI utilizza il risultato all’interno di un percorso più ampio che prepara le variabili, mostra Privacy Review e controlla la trasmissione al modello remoto selezionato.
Esempi testati in SafeAI
Nel percorso completo di SafeAI sono stati utilizzati esempi italiani contenenti nomi, email, numeri di telefono, indirizzi, IBAN, codice fiscale e date.
Nota su Hugging Face
Hugging Face distribuisce il file del modello. Durante il normale utilizzo, i messaggi non vengono inviati a Hugging Face: l’analisi avviene localmente sul computer.
Limitazioni
Le prestazioni possono variare tra lingue e formati di testo
Nomi o identificatori insoliti possono non essere riconosciuti
Parole comuni possono talvolta essere sovra-protette
Formattazioni complesse possono influenzare gli intervalli rilevati
Il materiale di addestramento include esempi sintetici
Non è una garanzia di anonimizzazione
Non sostituisce una revisione legale o di conformità
