AI時代のセキュリティ対策：AIによる匿名化ツールPRIVATE AI

AI系ツール

2024.11.29

AI時代のセキュリティ対策として、ChatGPTなどにユーザーが入力したものを【匿名化】する方法があります。

AI技術を使った匿名化ツールとして、「Private AI」というのがあります。こちらは、カナダのトロント大学の機械学習のエキスパートによってつくられたツールです。

下記動画の後半（7分あたり）から、Private AIを使った匿名化についてご紹介しているので、ご興味あれば見てみてくださいね。

↓↓↓

AI時代のセキュリティ講座①ユーザーによるChatGPTへの情報漏洩を防ぐ方法（学習に使われないよう設定変更・入力内容を匿名化するツールPrivateAIのご紹介）

動画内では、最初にデモ画面を使った匿名化をお見せしています。こちらアカウントを作らずに、すぐためせるので、良かったら試してみてください。

Web Demo | Private AI Docs

Private AI's web demo allows you to easily test out our industry-leading PII identification, redaction, and synthetic PII technology.

Private AIは、1日75APIコールまで無料で試せます。もっと色々試してみたいと思ったら、アカウントを作って操作してみてください。

Private AI内で、匿名化技術を使いつつChatGPTを使用することができます。

またAPIでの匿名化も可能です。

わたしのほうでは、API連携も試してみました。動画の11分あたりから、ご覧いただけます。動画内で使用したコードはこちらです。

【PrivateAIのAPIを使って、テキスト匿名化のサンプルコード】

import requests

query = "こんにちは、私は佐藤花子です。電話番号は080-5678-1234で、メールアドレスはsato@example.jpです。山田太郎と佐藤花子はいとこの関係です。"

# Private AIの匿名化APIを呼び出し
url = "https://api.private-ai.com/community/v3/process/text"
payload = {
    "text": [query],
    "link_batch": False,
    "entity_detection": {"return_entity": True},
    "processed_text": {"type": "MARKER", "pattern": "[UNIQUE_NUMBERED_ENTITY_TYPE]"}
}
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": "×××"  # ここにAPIキーを入力
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
anonymized_query = data[0]["processed_text"]

# 匿名化された結果を取得
print(anonymized_query)