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
Каскадный граф: Интерактивная карта энергетических ограничений ИИ и узких мест в цепочке поставок
Каскадный граф — это направленный граф знаний физической экономики, отображающий 405 узлов (драйверы, узкие места, географии, тикеры), соединённых 597 обоснованными рёбрами, чтобы проследить, как структурное давление каскадно распространяется от ограничений энергии и физики до инвестируемых активов.
Сервер MCP подключает Claude к инвентарю вин CellarTracker
Разработчик создал MCP-сервер, который напрямую подключает Claude к аккаунтам CellarTracker, позволяя задавать вопросы о винном инвентаре, дегустационных заметках, истории покупок и оптимальных сроках употребления без ручного экспорта CSV.
Экранбокс: Открытый код виртуальных рабочих столов для ИИ-агентов, полностью созданных голосом
Screenbox предоставляет изолированные Linux-рабочие столы в Docker для AI-агентов, решая конфликты при параллельном запуске нескольких агентов. Проект был полностью создан с помощью голосовых команд в Claude Code, и создатель не видел ни одной строки кода.
Mozilla Thunderbolt: Клиент с открытым исходным кодом для корпоративного ИИ, предназначенный для самостоятельного размещения инфраструктуры.
Mozilla анонсировала Thunderbolt, клиент с открытым исходным кодом под лицензией MPL 2.0, предназначенный для организаций, которые хотят развернуть собственную инфраструктуру ИИ с возможностью выбора моделей, интеграции корпоративных данных и кроссплатформенными нативными приложениями.