PIPL compliance self-checks, multi-dimensional risk scoring, and starter compliance-document drafts for personal-information processing in China.
Security
PIPL Guardrail
Try itPIPL 运行时护栏 (pipl-guard) v1.0.0。 在 AI 应用的输入/输出链路中实时检测个人信息,按风险分级 执行脱敏或阻断,供 Agent 主动调用。区别于事后审计,这是事中防护。 Use when: 需要在 Agent 处理用户输入或返回结果前,实时拦截/脱敏 个人信息;防止敏感数据流入大模型或被输出泄露;为 AI 应用加装 符合《个人信息保护法》的运行时护栏。 核心能力: - 🛡️ 实时检测中国大陆身份证、手机号、银行卡、护照、车牌、 邮箱、IP/MAC 等结构化个人信息(含 Luhn / 身份证校验位校验) - 🧩 关键词线索识别(生物识别、医疗健康、行踪轨
What it does
PIPL 运行时护栏 (pipl-guard) v1.0.0。 在 AI 应用的输入/输出链路中实时检测个人信息,按风险分级 执行脱敏或阻断,供 Agent 主动调用。区别于事后审计,这是事中防护。 Use when: 需要在 Agent 处理用户输入或返回结果前,实时拦截/脱敏 个人信息;防止敏感数据流入大模型或被输出泄露;为 AI 应用加装 符合《个人信息保护法》的运行时护栏。 核心能力: - 🛡️ 实时检测中国大陆身份证、手机号、银行卡、护照、车牌、 邮箱、IP/MAC 等结构化个人信息(含 Luhn / 身份证校验位校验) - 🧩 关键词线索识别(生物识别、医疗健康、行踪轨迹、未成年人等 敏感个人信息类别) - 🎭 三种动作:detect(仅检测)/ mask(脱敏放行)/ block(高危阻断) - 📊 风险分级(high / medium / low)与结构化裁决结果(JSON) - 🧱 内核与规则分离:换规则包即得行业版(金融版规划中) 触发关键词:护栏、guardrail、运行时防护、实时脱敏、输入输出过滤、 个人信息拦截、PIPL 护栏、AI 合规护栏、敏感信息阻断 适用范围:AI 应用输入/输出文本的运行时防护 运行模式:纯本地,零网络请求,零动态执行 ❎ 外部依赖:Python 标准库(无需额外安装)
The skill document
🛡️ PIPL 运行时护栏 (pipl-guard) v1.0.0
概述
pipl-guard 是面向 AI 应用的运行时合规护栏。它在 Agent 处理用户输入、 或向用户返回输出之前,实时检测其中的个人信息,并按风险等级执行脱敏或阻断。
与"事后审计"类工具(如合规自查、文件扫描)不同,护栏解决的是事中问题: 每一次调用能不能放行、要不要脱敏、是否必须阻断。二者互补,共同覆盖 AI 应用"事前自查 + 事中防护"的合规链路。
为什么是本地护栏
护栏是低延迟、高频的运行时组件,且处理的正是最敏感的数据。因此
pipl-guard 坚持纯本地运行:检测在本机完成,敏感数据不出机器,
无任何网络请求,无 eval / exec / 动态 import。这既满足运行时性能,
本身也是最强的 PIPL 友好特性。
快速开始
# 检测并脱敏(默认动作 mask)
python3 scripts/guard.py --text "我的身份证是110101199003074477"
# 从标准输入读取(适合管道 / Agent 调用)
echo "手机号13800138000" | python3 scripts/guard.py --stdin
# 高危阻断模式:命中 high 级敏感信息则拦截,不放行
python3 scripts/guard.py --text "身份证110101199003074477" --action block
# 结构化 JSON 输出(Agent 消费)
python3 scripts/guard.py --text "邮箱 a@b.com" --action detect --format json
# 列出可用规则包
python3 scripts/guard.py --list-profiles
Agent 调用约定
护栏设计为 Agent 主动调用的检测工具,典型接法有两处:
入口护栏(用户输入 → 模型):把用户输入交给护栏,mask 后再送入大模型,
防止敏感个人信息流入外部模型或日志。
出口护栏(模型输出 → 用户):把模型输出交给护栏,mask 或 block 后
再返回用户,防止生成结果泄露个人信息。
护栏返回结构化裁决(--format json),关键字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
decision | pass / masked / blocked / inspect_only |
risk_level | 本次最高风险等级 high/medium/low/none |
finding_count | 命中条数(已去重) |
findings[] | 每条命中的类别、等级、位置与脱敏预览(不含原文明文) |
output | 处理后的文本;blocked 时为 null |
注意:
findings中仅提供脱敏预览(preview),不回传敏感原文, 避免护栏结果本身成为新的泄露面。
三种动作
| 动作 | 行为 | 适用 |
|---|---|---|
detect | 仅检测并报告,不改动文本 | 审计、观察、灰度 |
mask | 脱敏后放行(默认) | 大多数输入/输出防护 |
block | 命中达阈值则阻断,否则脱敏 | 高敏场景、强合规要求 |
阻断阈值由 --block-on 控制(high / medium / low),默认 high:
默认脱敏放行、仅高危阻断,兼顾可用性与安全。
检测范围(common 规则包 v1.0.0)
结构化模式:身份证号、护照号、港澳通行证、统一社会信用代码、手机号、 固定电话、邮箱、银行卡号(Luhn)、IPv4、MAC 地址、车牌号。
关键词线索:生物识别(人脸/指纹/声纹/虹膜)、医疗健康(基因/病历/诊断)、 特定身份(宗教信仰)、行踪轨迹、家庭住址、未成年人/儿童。
身份证与银行卡均带校验位/Luhn 校验,重叠命中自动去重,只报最高风险项, 尽量降低误报——对合规护栏而言,误报与漏报同样损害可信度。
规则与内核分离
检测内核(scripts/guard.py)不含任何行业规则;规则集中在
scripts/rules/ 下的规则包。通用版用 common,未来的金融版
(pipl-guard-finance)只需新增一个规则包并在 PROFILES 中登记,
内核逻辑完全复用。
安全与约束
- 纯本地运行,无任何网络请求、遥测或回调
- 无
eval/exec/ 动态 import;规则通过显式映射加载,便于审计 - 不写入用户指定之外的文件;不修改自身代码
- 检测结果不回传敏感原文,仅提供脱敏预览
- 全部为可读 Python,无混淆、无二进制依赖
⚠️ 法律声明
免责条款
使用本 pipl-guard 运行时护栏前请仔细阅读以下条款:
- 非法律建议:本工具提供的检测、脱敏与拦截结果仅供参考, 不构成法律建议或合规证明,不具备法律效力。
- 无绝对保证:个人信息形态多样,基于正则与关键词的检测 无法保证 100% 识别,可能存在漏报或误报。用户不应将其作为 唯一或最终的合规保障手段。
- 按原样提供:本工具按"原样"(AS IS)提供,不作任何明示或 暗示的保证,包括适销性、特定用途适用性或检测完整性。
- 责任限制:在法律允许的最大范围内,开发者对使用或无法使用 本工具产生的任何损失不承担责任。
- 用户责任:用户对其 AI 应用的合规性负全责,重大合规决策 应咨询专业法律顾问,并结合组织制度、技术措施综合落实。
- 数据安全:本工具本地运行,处理数据留在用户设备上; 用户应自行负责数据的备份与安全。
知识产权
本工具基于 MIT 许可证开源。所引用的法律法规原文(如《个人信息保护法》) 属政府公开信息,版权归原制定机关,用户应以官方发布版本为准。
使用限制
- ✅ 允许:作为 AI 应用运行时防护的辅助手段、脱敏预处理、合规体系的一环
- ❌ 禁止:作为法律证据或合规证明提交监管部门、替代专业法律咨询、 用于规避法律义务、移除本声明后分发
管辖法律
本声明受中华人民共和国法律管辖。因本工具引发的争议,应先友好协商; 协商不成的,提交开发者所在地有管辖权的法院解决。
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