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Mascara e-mail, IPv4, URL, telefone JP, マイナンバー e cartões em prompts de LLM no navegador. Gera tabela de restauração.

📘 Como usar

  1. Colar o texto contendo dados sensíveis no campo de entrada
  2. Conferir o texto anonimizado e a tabela de mapeamento no painel de resultados

Mascarador de PII para Prompts de IA

Modo seguro ativo: Todo o processamento ocorre no seu navegador. Nenhum dado é enviado a qualquer servidor.
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Mascarador de PII para Prompts de IA | Anonimização de Dados Sensíveis

Esta ferramenta oculta automaticamente Informações Pessoalmente Identificáveis (PII) de textos antes que sejam enviados para modelos de inteligência artificial como o ChatGPT. É ideal para desenvolvedores e profissionais que precisam criar prompts precisos e contextuais sem expor dados confidenciais de clientes ou violar regras de privacidade.

💡 Visão Geral da Ferramenta

  • Substituição inteligente por tags: Converte dados reais em placeholders padronizados, como [EMAIL_1] ou [CARD_1], preservando o contexto estrutural da frase para que a IA consiga interpretar o comando corretamente.
  • Tabela de mapeamento reversa (Key Mapping): Gera de forma autônoma uma lista clara que correlaciona cada tag gerada ao seu dado original. Isso facilita a reinserção das informações reais no texto gerado pela IA no momento em que ele retornar ao seu sistema.
  • Processamento 100% local e seguro: Todos os dados são processados apenas no seu navegador. Nenhuma informação é enviada, armazenada ou compartilhada com servidores externos, garantindo isolamento total.
  • Detecção via Expressões Regulares (Regex): Identifica em tempo real endereços de e-mail, números de cartão de crédito (13 a 16 dígitos), telefones, endereços IPv4, URLs e documentos de identificação.

🧐 Perguntas Frequentes

Q. Por que é um risco enviar dados não mascarados para IAs públicas?

A. Modelos de inteligência artificial baseados em nuvem podem utilizar os dados fornecidos nos prompts para treinar versões futuras de seus algoritmos, dependendo da política de privacidade do provedor. Inserir dados reais de usuários, contratos sigilosos ou credenciais pode resultar em vazamento acidental de informações e quebra direta de compliance corporativo.

Q. A IA vai devolver as tags na posição correta após a geração do texto?

A. Sim. Ao receber um prompt com a marcação [EMAIL_1], o modelo processará a requisição interpretando aquela tag como a entidade "endereço de e-mail". Na resposta gerada, a IA manterá a mesma tag no local apropriado. A partir daí, basta você usar a tabela de mapeamento fornecida pela ferramenta para substituir a tag de volta pela informação original de forma programática.

📚 Curiosidades sobre a Ferramenta: O "My Number" japonês e a LGPD no Brasil

No motor de detecção desta ferramenta, existe um padrão específico chamado My Number, que varre o texto em busca de sequências de 12 dígitos contínuos. O My Number (oficialmente "Número Individual") é o sistema nacional de identificação do Japão, introduzido em 2015. Ele opera de maneira análoga ao CPF (Cadastro de Pessoas Físicas) no Brasil, unificando o registro fiscal, previdenciário e social do cidadão japonês. A diferença fundamental é que, enquanto o CPF possui 11 dígitos e formatação característica (XXX.XXX.XXX-XX), o documento japonês possui 12 dígitos numéricos.

No contexto empresarial brasileiro, o mascaramento de dados não é apenas uma boa prática técnica, mas uma obrigação legal regida pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). A lei estabelece sanções e multas pesadas para o vazamento de informações que possam identificar um indivíduo direta ou indiretamente (PII). Embora a ferramenta utilize o padrão de 12 dígitos, números de cartão de crédito e identificadores numéricos longos também acionam a proteção do algoritmo. Ocultar nomes, CPFs, IPs e telefones é a primeira e mais importante camada de segurança na arquitetura de sistemas que integram LLMs (Large Language Models) ao fluxo de negócios.