[Python] 大模型隐私保护实战：OneAIFW本地部署指南与敏感信息脱敏原理

你是否曾想将包含真实地址、银行账号的文档交给大模型处理，却又担心数据泄露？本文介绍的工具OneAIFW，正是一个本地的“AI防火墙”，它能在你与模型交互时，自动、安全地保护你的隐私信息。

核心功能：安全的数据脱敏与还原

OneAIFW的核心工作流程清晰高效：

1. 发送前脱敏：当你将文本发送给任何大模型前，OneAIFW会自动识别并提取其中的敏感信息（如姓名、地址、银行卡号等），并用唯一的占位符替换。
2. 模型处理：大模型接收并处理的，是已经过脱敏、仅包含占位符的“安全文本”。
3. 返回后还原：模型返回答案后，OneAIFW会精准地将答案中的占位符，原样替换回你的真实信息。

整个过程完全在本地完成，确保你的敏感数据从未以明文形式离开你的设备。最终你得到的，是一份融合了AI智慧与完整真实信息的可用结果。

支持保护的敏感信息类型

目前，OneAIFW能够自动识别并保护多种个人敏感信息（PII），包括但不限于：

• 姓名、详细地址（家庭/公司）
• 邮箱、手机号（支持国内外格式）
• 银行卡号、支付账号
• 密码、验证码、登录令牌
• 身份证号、护照号
• 加密货币助记词、私钥、钱包地址

快速上手体验

你可以通过以下步骤，快速在本地体验其核心的脱敏与还原功能：

git clone https://github.com/funstory-ai/aifw.git
cd aifw
# 1. 编译核心（使用Zig语言编写）
zig build
# 2. 构建并启动网页演示应用（完全离线运行）
pnpm install
pnpm --filter @oneaifw/aifw-js build
cd apps/webapp
pnpm dev

启动后，在浏览器中访问 localhost:5173，即可将包含隐私信息的文本（如聊天记录、短信）粘贴进去，实时体验丝滑的脱敏与还原过程。

高级集成部署方案

除了网页演示，OneAIFW提供了更贴近实际使用的部署方式：

1. 浏览器扩展（Chrome/Edge） 安装扩展后，当你在ChatGPT、Claude等模型的Web界面中输入内容时，扩展会自动在后台完成脱敏处理，并在收到回复后自动还原。全程无感，安全无忧。

2. 本地代理服务（推荐） 此方式最为灵活。启动本地代理服务后，你只需将各类大模型API的调用地址指向该代理，所有流量便会自动经过脱敏处理。

cd py-origin
python -m aifw launch

服务启动后（默认端口8844），将你的应用中的API Base URL修改为 http://127.0.0.1:8844 即可。它可以向后兼容OpenAI、Anthropic、DeepSeek等多种模型的API格式。

3. Docker一键部署 对于习惯使用容器的用户，可通过Docker快速部署代理服务：

docker run --rm -p 8844:8844 \
  -v ~/.aifw:/data/aifw \
  -e AIFW_API_KEY_FILE=/data/aifw/my-keys.json \
  oneaifw:latest

项目资源

• GitHub仓库：https://github.com/funstory-ai/aifw
• 在线体验：https://oneaifw.com （纯前端离线运行，可即时体验核心功能）

通过OneAIFW，开发者可以在享受大模型强大能力的同时，从根本上解决隐私数据泄露的顾虑，真正实现安全、可控的AI集成。