PrivacyBridge는 이탈리아어 문서에서 이름, IBAN, 세금 코드, 연락처 등 개인정보를 가린 뒤 클라우드 AI에 붙여 넣고, 답변을 받은 뒤 원래 값으로 복원하는 오픈소스 앱이다. 제작자는 데이터가 컴퓨터 밖으로 나가지 않으며 복원은 바이트 단위로 정확하다고 설명한다.
사용자는 텍스트를 붙여 넣거나 문서를 불러와 익명화한 뒤, 복사하기 전에 탐지된 항목을 확인하고 수정하거나 추가한다. 가린 텍스트를 ChatGPT, Claude, Gemini 등에 입력하고, 응답은 앱의 복원 탭에 붙여 넣는다. 2단계에서 4단계까지 앱을 닫으면 안 된다. 실제 값과 대체 표기의 대응 관계가 앱 안에 저장되기 때문이다.
현재 macOS와 Windows에서는 소스 코드로 실행할 수 있다. Python 3.11과 신경망 모델용 여유 공간 약 2GB가 필요하다. 모델은 첫 실행 때 내려받으며, 이후에는 오프라인으로 작동한다.
git clone https://github.com/Navras98/PrivacyBridge.git
cd PrivacyBridge
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate # Windows: venv\\Scripts\\activate
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download it_core_news_sm
python src/avvio.py
첫 실행 때 Hugging Face에서 PII 모델 rizzo-pii-0.3B를 내려받는다. 모델 라이선스는 MIT이며 자세한 내용은 NOTICE.txt에 있다. 앱이 제대로 작동하는지 확인하려면 ./verifica_tutto.sh를 실행한다.
앱은 PDF, DOCX, TXT, MD, CSV, EML, MSG, RTF, ODT, XLSX, HTML을 지원한다. 스캔한 페이지는 macOS의 Vision 또는 Windows OCR로 처리한다. 제작자는 이름과 지명, 세금 코드, 부가가치세 번호, IBAN, 카드 번호, 차량 식별 정보, 이메일, 전화번호, 주소, 건강보험증과 신분증 등을 탐지 대상으로 제시한다. 전체 항목은 개인정보 분류표에 정리돼 있다.
앱은 복사 전에 탐지 항목을 확인하는 표와 남아 있을 수 있는 패턴을 검사하는 절차를 제공한다. 다만 개인정보를 모두 찾아내지는 못하므로 복사 전 표를 반드시 확인해야 한다. 사진으로 만든 PDF는 탐지 신뢰도가 더 낮아 행마다 살펴봐야 한다. 이탈리아어가 아닌 문서와 드문 외국인 이름의 탐지 성능도 낮다. 실제 값은 Fernet으로 저장 시 암호화하고 시스템 키체인에 키를 보관하며, 파일 권한은 0600으로 설정한다. 제작자는 디스크 암호화(FileVault 또는 BitLocker)도 켜 두라고 안내한다. 자세한 제한과 측정 결과는 인수 문서에서 확인할 수 있다.
제작자가 밝힌 테스트 결과는 8개 테스트 모음, 861개 테스트다. Intel i7-8750H CPU에서 처리 시간은 1만 자 기준 약 7초, 10만 자 기준 약 2분이었다. 전체 검사는 ./verifica_tutto.sh, 빠른 검사는 ./verifica_tutto.sh --rapido로 실행한다. 실제 측정 조건은 사용 설명서에 나온다.
macOS용 DMG는 2.3GB로, 저장소 파일 한도와 릴리스 첨부 파일 한도를 넘어 외부 링크로 배포할 예정이지만 아직 링크가 공개되지 않았다. 앱은 애플 서명을 받지 않아 처음 열 때 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 ‘열기’를 선택해야 한다. Windows용 설치 파일은 실제 Windows 기기에서 빌드해야 하며, 저장소에는 사전 빌드된 실행 파일이 없다. 사용 설명서는 저장소에서 볼 수 있고, 프로젝트 라이선스는 MIT다.
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