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로컬 AI 도구

프라이빗 AI 문서 리댁터

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브라우저 안에서 이름, 카드 번호, 주소 같은 민감 정보를 찾아 공유 전에 텍스트나 PDF 를 가립니다

문서 소스

브라우저 안에서 이름, 카드 번호, 주소 같은 민감 정보를 찾아 공유 전에 텍스트나 PDF 를 가립니다

text 모드는 붙여 넣은 내용이나 텍스트 파일에 적합합니다. 가려진 PDF 출력이 필요하면 PDF 모드를 사용하세요.

원본 단어 수: 0

redaction 설정

백엔드와 마스킹 방식을 고른 뒤 텍스트나 PDF 에 대해 로컬 탐지를 실행하세요.

출력물을 공유하기 전에 모든 매치를 다시 확인하세요. 이 도구는 가능성이 높은 민감 정보를 가리는 데 도움을 주지만, 드문 엔티티를 놓치거나 일반 텍스트를 과하게 가릴 수 있습니다.

텍스트를 붙여 넣거나 PDF 를 업로드해 로컬 redaction 워크플로를 시작하세요.

redaction 결과

탐지 결과를 검토하고 마스킹된 텍스트를 복사하거나 안전한 출력물을 저장하세요.

총 탐지 수

0

엔티티 종류

0

가려진 문자 수

0

처리한 페이지 수

0

탐지된 엔티티 요약

아직 민감 엔티티가 없습니다

마스킹된 텍스트

공유 전 마지막 검토나 재사용을 위해 마스킹된 텍스트를 활용하세요.

추출된 원본 텍스트

탐지된 매치

최종 내보내기를 신뢰하기 전에 로컬 recognizer 와 NER 모델이 무엇을 잡았는지 확인하세요.

아직 매치가 없습니다. 현재 소스를 검사하려면 redactor 를 실행하세요.

실행 통계

모델, 백엔드, 오프라인 상태, 현재 입력 크기에 대한 빠른 정보입니다.

오프라인 런타임

브라우저 메모리 + 로컬 모델 캐시

오프라인 상태

서비스 워커를 사용할 수 없습니다

모델

Xenova/bert-base-NER

사용한 백엔드

auto

사용한 소스

텍스트 붙여넣기

입력 문자 수

0

AI Local

Model and browser requirements

AI Local tools run in the browser, but model size, hardware acceleration, and browser storage support affect first load, speed, and repeat offline use.

Updated 2026-06-04

Browser baseline

  • Use a current Chromium, Edge, Firefox, or Safari release with JavaScript, WebAssembly, Web Workers, and Cache Storage enabled.
  • Private browsing modes or aggressive site-data cleanup can remove cached models and offline assets.

Model loading

  • The first run may download model or runtime assets from the tool bundle or model CDN.
  • After successful loading, repeat use can be faster if the browser keeps the model cache or IndexedDB data.

Device resources

  • Keep enough free memory for the input file plus model/runtime assets.
  • Close other heavy tabs if a model stalls, the browser tab reloads, or mobile memory pressure appears.
브라우저 처리
즉시 결과
데이터 저장 없음

프라이빗 AI 문서 리댁터란 무엇인가요?

민감한 문서를 가리는 작업은 대개 공유 직전에 급하게 일어납니다. 긴 텍스트나 여러 페이지 PDF 에서 이름, 이메일, 주소, 카드 번호를 손으로 찾는 일은 느리고 빠뜨리기 쉽습니다. 문제는 누락 자체뿐 아니라, 그 작업을 위해 원본 문서를 hosted 서비스로 올려야 할 수도 있다는 점입니다.

Private AI Document Redactor 는 이 흐름을 브라우저 안에 둡니다. 텍스트를 붙여 넣거나 PDF 를 올리고, Presidio 스타일 규칙과 로컬 NER 로 내용을 점검한 뒤, 가려진 텍스트나 검은 박스가 적용된 PDF 를 기기 안에서 바로 만들 수 있습니다.

민감 문서 정리는 느리고 반복적이며 실수하기 쉽습니다

실제 문서에는 이메일, 전화번호, 카드 번호뿐 아니라 이름, 조직명, 주소가 함께 섞여 있습니다.

계약서, 회의록, 내부 리포트, 긴 PDF 를 수동으로 가리는 일은 시간이 많이 듭니다.

문서 자체를 기기 밖으로 보내고 싶지 않다면 hosted redaction 도구는 맞지 않을 수 있습니다.

공유 전에 로컬에서 한 번 점검하고 더 안전한 사본을 만드는 단계가 필요합니다.

브라우저에서 패턴 탐지와 로컬 NER 를 함께 실행

이 도구는 Presidio 스타일 패턴 탐지와 로컬 Transformers.js NER 를 결합해 일반적인 PII 와 함께 사람, 조직, 위치, 주소 형태의 내용을 찾습니다.

텍스트 모드는 빠른 검토용 마스킹 텍스트에 적합하고, PDF 모드는 감지된 영역 위에 검은 박스를 그려 새 파일을 만듭니다.

처리가 브라우저 안에 머물기 때문에 결과 요약과 매치를 본 뒤에만 정리된 출력물을 공유할 수 있습니다.

프라이빗 AI 문서 리댁터 사용 방법

  1. 1소스 모드 선택 - 붙여 넣은 문서나 텍스트 파일이면 text, 가려진 PDF 파일이 필요하면 PDF 를 선택합니다.
  2. 2문서 불러오기 - 공유 전에 정리할 텍스트를 붙여 넣거나 PDF 를 업로드합니다.
  3. 3마스킹 방식 선택 - 텍스트 출력에는 label, block, partial 을 선택할 수 있고 PDF 는 시각적 검은 박스를 사용합니다.
  4. 4로컬 실행 - 브라우저가 패턴과 엔티티를 찾도록 두고 결과 목록을 검토합니다.
  5. 5더 안전한 사본 내보내기 - 마스킹된 텍스트를 복사하거나 PDF 와 JSON 리포트를 저장합니다.

핵심 기능

  • 무료 사용
  • 로그인 불필요
  • 브라우저 내 처리
  • 즉시 결과 제공
  • 간단한 UI

장점

  • 빠른 작업 처리
  • 개인정보 보호
  • 어떤 기기에서든 사용
  • 설치 불필요

활용 사례

공유 전 계약서 정리

계약서와 부속 자료에서 이름, 이메일, 주소, 식별자를 가린 뒤 외부로 보냅니다.

PDF 리포트 익명화

읽을 수 있는 텍스트 레이어가 있는 PDF 를 검은 박스로 가린 뒤 전달합니다.

내부 텍스트 PII 점검

노트, 전사본, 티켓, CRM 내보내기를 붙여 넣어 로컬 탐지 결과를 확인합니다.

공유 전 프리플라이트 점검

이메일, 지원, 보관 흐름으로 들어가기 전에 브라우저 안에서 먼저 확인합니다.

팁과 흔한 실수

  • 출력물을 신뢰하기 전에 각 매치를 반드시 다시 확인하세요.
  • 안정적인 PDF 가리기가 필요하다면 읽을 수 있는 텍스트 레이어가 있는 PDF 를 쓰는 편이 좋습니다.
  • 최종 산출물이 PDF 여도 text 모드는 빠른 검토에 유용합니다.
  • 과도한 가림이나 누락을 비교할 수 있도록 깨끗한 원본을 보관하세요.

흔한 실수

  • 자동 마스킹을 법적 또는 컴플라이언스 검토의 완전한 대체로 보는 것.
  • OCR 없이 스캔 이미지 PDF 도 정확히 가려질 것이라 기대하는 것.
  • 매치 목록과 최종 결과를 보지 않고 바로 공유하는 것.
  • 헤더, 푸터, 반복 요소에 있는 이름과 주소를 놓치는 것.

설명 노트

  • 구조화된 식별자에는 규칙 기반 탐지가 강하고, 이름이나 조직 같은 부드러운 범주에는 NER 가 더 유용합니다.
  • PDF redaction 은 추출한 텍스트 범위를 다시 페이지 좌표에 맞춰 검은 박스를 그려야 하므로 단순 텍스트 마스킹보다 어렵습니다.
  • local-first redaction 은 문서를 앱 인프라에 노출하지 않는 대신 메모리와 계산 비용을 브라우저로 옮깁니다.
  • 자동 redaction 은 강한 1차 검토이지만 민감 문서 공유 전 인간 검토를 대신하지는 않습니다.

자주 묻는 질문

완전 오프라인으로 동작하나요?

첫 사용 시에는 모델 다운로드를 위해 네트워크가 필요할 수 있습니다. 이후에는 브라우저 캐시가 재사용을 도와줍니다.

이름과 조직명도 찾을 수 있나요?

네. 패턴 매칭과 로컬 NER 를 함께 사용해 사람, 조직, 위치, 주소 형태의 내용을 표시합니다.

PDF 출력이 밑에 있는 텍스트 객체까지 완전히 지우나요?

현재 워크플로는 감지 영역 위에 시각적 검은 박스를 그립니다. 더 엄격한 요구가 있다면 결과를 반드시 직접 확인하세요.

기계적으로 다룰 수 있는 마스킹 텍스트도 남길 수 있나요?

네. 마스킹된 텍스트와 JSON 리포트도 함께 생성됩니다.

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