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PII 及其在数据隐私中的重要性

在当今的数字世界中，保护个人信息至关重要。随着越来越多的组织允许员工与 AI 界面交互以更快地提高工作效率，侵犯隐私 和滥用个人身份信息例如姓名、地址、社会安全号码、电子邮件地址等。

未经授权泄露或滥用个人身份信息 (PII) 可能会造成严重后果，例如身份盗窃、财务欺诈以及对公司声誉的巨大损害。因此，开发者必须采取有效措施从数据库中检测并编辑 PII，以遵守数据保护法规和确保隐私< span data-preserver-spaces="true">。

检测个人身份信息

识别数据集中的个人身份信息有两种主要方法。首先是使用基于规则的系统。此方法涉及创建特定的规则和模式来检查给定数据集合中是否存在 PII。虽然不如基于人工智能的模型复杂，但基于规则的系统可以有效地捕获流行的 PII 格式和结构。

一个很好的例子是使用简单的正则表达式模式 用于检测 JavaScript 中的电话号码：< /跨度>

JavaScript

  

/^(?:\(\d{3}\)\s?|\d{3}-|\d{3}\s?)\d{ 3}-?\s?\d{4}$/

函数检测电话号码（电话号码）{

    const phoneRegex = /^(?:\(\d{3}\)\s?|\d{3}-|\d{3}\s?)\d{3}-?\s?\d{ 4}$/;

    返回phoneRegex.test(phoneNumber);

}

让我们使用几种不同的电话号码格式测试上述函数。

JavaScript

  

console.log(detectPhoneNumber("123-456-7890")); // 真的
console.log(检测电话号码(“(123) 456-7890”)); // 真的
console.log(检测电话号码(“123 456 7890”)); // 真的
console.log(检测电话号码(“1234567890”)); // true

另一种方法涉及使用机器学习模型。这些模型，例如spaCy< span data-preserver-spaces="true"> 经过训练，可以识别表明 PII 存在的模式和结构。通过利用这些模型，您可以创建强大的 PII 检测系统，该系统可以快速扫描大量数据。

AI 在 PII 检测和编辑中的作用概述

在当今的商业环境中，收集和共享的数据量越来越多，人工智能驱动的解决方案，例如 Amazon Comprehend、Microsoft Presidio 和 Google DLP（数据损失预防）可以在提高数据隐私的准确性并显着减少此过程中涉及的时间和精力方面发挥至关重要的作用。

使用 Amazon Comprehend 检测 PII

Amazon Comprehend 是一项用于 PII 检测的强大 AI 服务。它使用自然语言处理 (NLP) 技术来分析文本并识别 PII。以下是使用 Amazon Comprehend 的“Detect-pii-entities”CLI 功能的简单 PII 检测示例：

注意：您可以在此处找到安装说明。< /p>

壳

  

aws 理解检测-pii-实体 \

  --text “Emily Johnson 医生最近访问了我们的诊所。她的联系电话是 (555) 123-4567，她的电子邮件是 emily.johnson@example.com。她住在 456 E m Street, Springfield, IL 62704。” \

  --语言代码 en

当您成功运行该命令时，它会响应一个包含检测到的任何潜在敏感信息的对象，并附有相应的检测分数。

使用 Microsoft Presidio 进行 PII 编辑

除了检测之外，组织还必须从其数据中删除 PII，以确保隐私保护。前面提到的亚马逊、谷歌和微软的所有三种人工智能解决方案都提供了检测和编辑个人身份信息（PII）的功能。

让我们看一下 Microsoft Presidio。与 AWS Comprehend 一样，它使用 NLP 技术不仅可以检测，还可以帮助匿名化文本和图像中的敏感数据。 下面是使用 Python 集成 Microsoft Presidio 进行 PII 编辑的基本示例。

第 1 步：安装

Python

  

pip 安装 presidio-analyzer

pip install presidio-anonymizer

python -m spacy 下载 en_core_web_lg

第 2 步：检测和编辑（匿名）

Python

 

从 presidio_analyzer 导入AnalyzerEngine 从 presidio_anonymizer 导入 AnonymizerEngine text =“请拨打 (555) 123-4567 联系我以获取更多信息。” #加载分析器 分析器 = 分析器引擎() # 调用分析器获取结果 结果=分析器.分析（文本=文本， 实体=[“PHONE_NUMBER”]， 语言='en') 打印（结果） # 分析器结果被传递到 AnonymizerEngine 进行编辑（匿名化） 匿名器 = AnonymizerEngine() anonymized_text = anonymizer.anonymize(text=文本，analyzer_results=结果) 打印（anonymized_text.text）

如果您想查看更多示例，可以在官方文档。

使用 AI 保护 PII 的最佳实践和道德考虑

在集成 AI 解决方案进行 PII 检测和编辑时，您应考虑以下最佳实践以获得最佳结果。

1。数据集分类

您应该首先对所有数据源进行映射和分类，以简化实施并优先考虑需要关注的领域。

2.现有AI模型的定制和微调

虽然现成的人工智能解决方案提供了卓越的功能，但根据组织的特定 PII 检测需求定制和微调模型可能非常有益。

3.持续监控和审计

持续监控和审核配置的人工智能解决方案对于识别隐私保护中的任何异常或差距至关重要。

此外，应该有全面的员工 PII 培训计划，以及随着数据量和多样性的增长而扩展当前 PII 设置的计划。

开发人员还应牢记道德考虑因素，例如公平和偏见、透明度、保密性、同意和数据所有权。

结论

总而言之，利用 AI 解决方案进行 PII 检测和编辑是当前的一项令人印象深刻的进步保护隐私的努力最后，开发人员必须了解最新的人工智能发展，并制定应急计划来调整其隐私保护策略。

参考

1. Microsoft Presidio 文档 

2. Amazon Comprehend 文档

3. Google Cloud 数据丢失防护 (Cloud DLP)文档

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