强大功能,全面数据保护

提供您所需的一切,以企业级安全性检测、分析和匿名化文档中的个人信息。

强大功能,全面数据保护

PII 检测

检测 320+ 实体类型,覆盖 70+ 国家。317 个自定义正则表达式识别器处理结构化数据(身份证、税号、护照),而 spaCy、Stanza 和 XLM-RoBERTa NLP 检测姓名、地点和组织。所有模型均在我们位于德国的服务器上运行——数据绝不发送给第三方。

  • 320+ 实体类型,70+ 国家
  • 317 个正则表达式识别器 + NLP 检测
  • 结合上下文分析的置信评分
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匿名化方法

从 7 种验证过的匿名化方法中选择:替换、编辑、哈希(SHA-256)、加密(AES-256-GCM)或遮蔽,以满足您的合规要求。

  • 用虚假数据替换
  • 完全编辑
  • 使用 SHA-256 哈希
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可逆加密

唯一可逆的匿名化方法。使用 AES-256-GCM 加密 PII,并随时使用您的密钥恢复原始数据。

  • AES-256-GCM 加密
  • 完整数据恢复
  • 您的密钥,您的控制
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多语言支持

全面支持 48 种语言,具备智能 NLP 处理。包括对阿拉伯语、希伯来语、波斯语和乌尔都语的 RTL 支持。

  • 支持 48 种语言
  • 4 种 RTL 语言(阿拉伯语、希伯来语、波斯语、乌尔都语)
  • 语言自动检测
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MCP 服务器

原生 Claude 桌面集成加上 HTTP 支持 Cursor 和 VS Code。10 种隐私工具,包括批量分析和图像编辑。

  • 10 种隐私工具(文本、批量、图像)
  • 并行批量分析 1-100 个文本
  • 图像 OCR 检测和编辑
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桌面应用

在使用云驱动的实体检测时,将文档保存在设备上。仅提取的文本会被发送进行分析。

  • 文档保存在设备上
  • 军用级保险库加密
  • 加密的本地历史记录
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Office 插件

直接在 Microsoft Word、Excel 和 PowerPoint 中匿名化文档。原生集成,保留格式——在您习惯的环境中工作。

  • 支持 Word、Excel 和 PowerPoint
  • 实时 PII 检测
  • 一键匿名化
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Chrome 扩展

在发送给 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Perplexity 和 Abacus.ai 之前自动匿名化 PII。实时保护,支持可逆加密。

  • ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Perplexity、Abacus.ai
  • 发送前即时拦截
  • 自动去匿名化响应
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Nextcloud App

直接在 Nextcloud 中检测和匿名化个人信息。侧边栏集成、右键文件操作以及全部 7 种匿名化方法,无需离开文件管理器。

  • 原生 Nextcloud 28–31 集成
  • 右键文件匿名化
  • 带实时预览的侧边栏面板
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云存储加载项

直接在 Microsoft 365、Google Drive、Dropbox 和 Nextcloud 中对文件进行匿名化处理。浏览、分析并将结果保存回云端。

  • Microsoft 365 OneDrive 和 SharePoint
  • Google Drive、Dropbox 和 Nextcloud
  • 将匿名化文件保存回云端
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API 集成

为开发者提供 RESTful API,将 PII 检测和匿名化集成到任何应用程序或工作流程中。提供完整文档。

  • RESTful 端点
  • JWT 认证
  • 速率限制
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批量处理

使用我们的批量处理功能一次处理多个文档。企业计划支持每批最多 100 个文档。

  • 多文档上传
  • 并行处理
  • 进度跟踪
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零知识安全

您的密码绝不离开您的设备。我们使用密码学证明来验证您,而无需查看您的密码——这是保护您账户的最安全方式。

  • 密码从不传输
  • 24 字恢复短语
  • Argon2id + XChaCha20-Poly1305
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图像编辑

检测并编辑扫描文档、照片和截图中的 PII。支持 38 种语言的 OCR。

  • 38 种 OCR 语言
  • 基于 Tesseract 的检测
  • 边界框编辑
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为什么选择 cloak.business?

正则表达式优先架构:结构化数据完全确定性,姓名和地点使用透明的 NLP 结合置信评分

我们的方法:正则表达式 + NLP

  • 结构化数据:100% 可重现(317 个正则表达式识别器)
  • 姓名和地点:NLP 结合置信评分
  • 每次检测都可追溯到特定模式或模型
  • 48 种语言,跨 3 个 NLP 引擎
  • 快速,CPU 专用性能

仅 AI 解决方案

  • 所有检测都是概率性的
  • 无法解释为何某些内容被标记
  • 需要自定义训练数据集
  • 模型漂移降低准确性
  • 需要 GPU,成本更高

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