PIPL Guardrail

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

🛡️ 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

bash

# 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[phone]" | 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 [e-mail]" --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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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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PIPL 护栏系列 · 通用版　为 AI 应用装上实时合规护栏