عند كتابة Messages في Chatbot، قد تُفصح عن معلومات أكثر عن نفسك من المطلوب. طلب تنظيف بريد إلكتروني يحمل اسمك واسم زميل لك؛ سؤال فاتورة طبية يحمل عنوانك ورقم حسابك. كل ما تكتبه ينتقل إلى خادم remote لا يمكنك فحصه. مبدأ تصميم Rampart الأساسي: فقط البياناتPersonal التي يمكنك التأكد من أنها خصية هي البيانات التي لم تغادر جهازك أبدًا.
اليوم، تم إصدار Rampart كرمز مفتوح كنظام تصفية البياناتPersonal من الجيل الأول على الجهاز. يجمع بين طبقة حتمية تستخدم تعبيرات منظمة لالتقاط أرقام الضمان الصحي وأرقام الهوية، و Mini LM لالتقاط الأسماء والعنونات. إزالة البياناتPersonal يعني عادة الثقة في خادم remote أو تحميل binaries كبيرة، مما ي-present تحديات核心: ضمانات خصوصية IA تكاد يكون من المستحيل التحقق منها، ومعظم النماذج هائلة، مما يضيق مجموعة المستخدمين المست Beneficiers.
كل شيء يحدث في المتصفح، بين كتابة Message و sends؛ لا يوجد خادم في الحلقة. حجم النموذج 14.7MB، latency runtime 3.9ms على Web GPU، و recall private terms عبر سبع لغات 98.4%. قبل أن يذهب أي Message إلى أي مكان، ينظر ا reader في جهازك: طبقة قواعد حتمية للبيانات الهيكلية مثل أرقام الضمان الصحي والبطاقات الائتمانية، و نموذج لغوي صغير، Mini LM، يقرأ الجملة ل redaction من Names والعنونات بـ context-aware.
درَب Rampart على dataset AI4Privacy’s Open PII 1.5M و مولِّد اصطناعي. على 30,000-row held-out test set، حصل Rampart على 98.42% recall، تجاوز GLi NER small v2.1 (94.2%)، Community BERT-small PII (81.5%)، Microsoft Presidio (65%)، و AWS Bedrock Guardrails (63.8%). هو alpha منتج مصمم كخط دفاع الأول.
الكيانات الرئيسية: شركات: Open AI, AWS, Microsoft, AI4Privacy
المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing