OpenObscure: Открытый локальный брандмауэр конфиденциальности для ИИ-агентов
Что делает OpenObscure
OpenObscure — это открытый межсетевой экран для защиты приватности ИИ-агентов, работающий на устройстве и располагающийся между вашим ИИ-агентом и провайдером языковой модели. В отличие от инструментов, которые скрывают персональные данные, заменяя их заполнителями (что нарушает логику языковых моделей), OpenObscure использует FF1 Format-Preserving Encryption (AES-256) для шифрования персональных данных перед отправкой запроса с вашего устройства. Языковая модель получает реалистично выглядящий шифротекст с тем же форматом, но с поддельными значениями. При получении ответа значения автоматически расшифровываются до того, как их увидит ваш агент. Для интеграции достаточно изменить base_url на локальный прокси.
Ключевые особенности
- Обнаружение PII: Использует ансамбль regex + CRF + TinyBERT NER с полнотой 99,7% для более чем 15 типов персональных данных
- FF1/AES-256 FPE: Ключи хранятся в системном хранилище ключей, ничего не передаётся
- Когнитивный межсетевой экран: Сканирует каждый ответ языковой модели на предмет техник убеждения по 7 категориям с использованием словаря из 250 фраз + каскада TinyBERT, что соответствует требованиям Статьи 5 Закона ЕС об ИИ о запрещённых манипуляциях
- Обработка изображений: Сокрытие лиц (SCRFD + BlazeFace), очистка текста с OCR, фильтр NSFW
- Обработка голоса: Распознавание ключевых слов в транскриптах для триггерных фраз с персональными данными
- Поддержка платформ: Ядро на Rust, работает как sidecar Gateway на macOS/Linux/Windows или встраивается в iOS/Android через UniFFI Swift/Kotlin bindings
- Автоматическое определение аппаратного уровня: Режимы Full/Standard/Lite в зависимости от возможностей устройства
Технические детали
Проект лицензирован под MIT/Apache-2.0, не собирает телеметрию и не зависит от облачных сервисов. Разработан с помощью ИИ-ассистента Claude. Репозиторий доступен по адресу https://github.com/openobscure/openobscure, демо — https://youtu.be/wVy_6CIHT7A, а сайт — https://openobscure.ai.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Repowise: Предвычисленный контекст кодовой базы для Claude Code сокращает использование токенов и время выполнения задач вдвое
Repowise индексирует вашу кодовую базу в четыре слоя (граф зависимостей, сигналы git, вики-документация, ADR) и предоставляет восемь MCP-инструментов для Claude Code, сокращая археологию по 30 файлам до 5 MCP-вызовов и 2 минут.
Гипура: планировщик вывода LLM с учетом уровня хранения для Apple Silicon
Hypura — это планировщик вывода на Rust, который распределяет тензоры модели по уровням GPU, оперативной памяти и NVMe для запуска моделей, превышающих объем физической памяти на компьютерах Apple Silicon Mac. Это позволяет запускать модель Mixtral 8x7B объемом 31 ГБ на Mac Mini с 32 ГБ памяти со скоростью 2,2 токена/с и модель Llama 70B объемом 40 ГБ со скоростью 0,3 токена/с, тогда как стандартный llama.cpp завершается сбоем.
Холисто Сид: Локальная структура LLM с постоянной идентичностью и консенсусной консолидацией памяти
Holisto Seed — это фреймворк реляционной индивидуации, который предоставляет LLM-агентам постоянную идентичность, биографическую память и коэволюционные отношения с пользователями. Он работает полностью локально с системой версионирования на основе Git и включает согласованный цикл сна для консолидации памяти.
Я вырезал стандартную память Markdown в OpenClaw и создал API-слой на Node.js/Postgres
Разработчик отключил плагин памяти OpenClaw и построил типизированный бэкенд на Node.js/Express + PostgreSQL. Дрейф контекста снизился до нуля.