ScrubGuard

ScrubGuard - 确定性 PII 与密钥擦除工具 + 可逆大模型分词器

亚毫秒级、零依赖的 PII 与密钥脱敏，并提供数学校验和验证（Luhn 信用卡校验、ISO 7064 Mod-97 IBAN 校验、SSA 美国 SSN 规则）和可逆大模型分词。

在将提示词发送给 OpenAI、Anthropic 或日志之前，剥除敏感数据，并自动在大模型的响应中还原 [EMAIL_1] / [CREDIT_CARD_1] 占位符。

• 在线 API 与 Playground： https://scrubguard-api.scrubguard.workers.dev
• GitHub 仓库： https://github.com/scrubguard-dev/scrubguard
• 支持： [email protected]

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功能

• 数学校验和验证： 使用 Luhn（信用卡）、ISO 7064 Mod-97（IBAN）以及 SSA 区域号／组号／序列号验证（美国 SSN），减少将订单 ID 和随机数字误判为敏感信息的情况。
• 密钥与 API 密钥检测： 擦除泄漏的 OpenAI (sk-proj-...)、Anthropic (sk-ant-...)、Stripe (sk_live_...、sk_test_...、whsec_...)、AWS (AKIA...)、GitHub PAT (ghp_...、github_pat_...)、Slack、Google API、JWT 和 PEM 私钥。
• 可逆大模型分词： 将 PII 替换为一致的占位符（[EMAIL_1]、[US_SSN_1]），并返回 vault 映射，以便通过 rehydrateText 或 POST /v1/rehydrate 还原大模型输出。
• 深度 JSON 清理器： 递归擦除字符串和敏感键（password、secret、api_key、ssn），最多深入 32 层，且不会破坏 JSON 架构。
• 线性时间正则表达式引擎： 使用互斥字符类和有界重复，避免灾难性回溯（ReDoS）。

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快速开始（托管边缘 API）

1. 在将提示词发送给大模型之前，先进行擦除与分词（POST /v1/scrub）

curl -X POST https://scrubguard-api.scrubguard.workers.dev/v1/scrub \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Refund customer [email protected] on card 4532 0151 1283 0366 (SSN 412-55-9821)",
    "mode": "tokenize"
  }'

响应：

{
  "output": "Refund customer [EMAIL_1] on card [CREDIT_CARD_1] (SSN [US_SSN_1])",
  "findings_count": 3,
  "findings_by_type": {
    "CREDIT_CARD": 1,
    "US_SSN": 1,
    "EMAIL": 1
  },
  "vault": {
    "[CREDIT_CARD_1]": "4532 0151 1283 0366",
    "[US_SSN_1]": "412-55-9821",
    "[EMAIL_1]": "[email protected]"
  }
}

2. 还原大模型输出（POST /v1/rehydrate）

curl -X POST https://scrubguard-api.scrubguard.workers.dev/v1/rehydrate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Processed refund for [EMAIL_1] ending in [CREDIT_CARD_1].",
    "vault": {
      "[CREDIT_CARD_1]": "4532 0151 1283 0366",
      "[EMAIL_1]": "[email protected]"
    }
  }'

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Node.js / Edge SDK（ScrubGuardClient）

import { ScrubGuardClient } from 'scrubguard-mcp'; // npm install scrubguard-mcp

const guard = new ScrubGuardClient({
  apiKey: process.env.SCRUBGUARD_API_KEY, // Optional: uses hosted Pro Edge API (100k req/mo)
});

// 1. Scrub user prompt
const { output: safePrompt, vault } = await guard.scrub(
  'Email [email protected] with key AKIAIOSFODNN7EXAMPLE'
);

// 2. Send `safePrompt` to OpenAI / Anthropic...
const llmResponse = `Sent confirmation to ${safePrompt.match(/\[EMAIL_\d+\]/)[0]}.`;

// 3. Restore original values
const { output: finalReply } = await guard.rehydrate(llmResponse, vault);

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Claude Desktop 与 Cursor 的模型上下文协议（MCP）服务

ScrubGuard 默认在本地运行，不会发起网络请求。将其添加到 claude_desktop_config.json 或 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "scrubguard": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "scrubguard-mcp"]
    }
  }
}

若要使用可选的托管 Pro API，或从本地克隆运行：

{
  "mcpServers": {
    "scrubguard": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/scrubguard/mcp/index.js"],
      "env": {
        "SCRUBGUARD_API_KEY": "sg_live_optional_pro_key"
      }
    }
  }
}

向 AI 助手提供三个 MCP 工具：

• scrub_text：擦除文本中的 PII 与密钥，或对其进行可逆分词。
• rehydrate_text：使用 vault 映射还原 [TOKEN_1] 占位符。
• scrub_json：递归清理嵌套 JSON 对象和日志。

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支持与联系

如有疑问、错误报告或更高用量的方案需求，请联系：[email protected]