Ferramenta de Mascaramento e Restauração de Dados Pessoais Anonimize antes da IA, restaure com um clique depois
Passo 1: cole o texto original com dados pessoais
Dica: executar novamente a detecção automática reinicia o resultado de mascaramento e a tabela de correspondência atuais. Faça a marcação manual somente após a detecção.
O que é a Ferramenta de Mascaramento e Restauração de Dados Pessoais?
Cada vez mais pessoas colam conteúdo de trabalho no ChatGPT, Gemini ou Claude para obter ajuda, mas esse conteúdo frequentemente contém dados pessoais reais, como o e-mail de um cliente, número de telefone, número de identidade ou de cartão de crédito. Colar esse conteúdo significa, na prática, entregar esses dados a um servidor de terceiros. Esta ferramenta detecta automaticamente formatos comuns de dados sensíveis diretamente no seu navegador, substitui cada um por um código como [MASK_1] e [MASK_2] e gera uma tabela de correspondência "valor original ↔ código", para que você possa colar o texto mascarado com segurança em qualquer ferramenta de IA. Depois que a IA responder (os códigos geralmente são citados sem alterações), cole essa resposta aqui e use a mesma tabela para restaurar os dados reais com um clique. Esse é o valor central desta ferramenta: uma IA pode ajudar a mascarar um texto, mas sem a tabela de correspondência ela não consegue restaurá-lo estruturalmente — algo que a IA sozinha nunca conseguirá fazer.
Formatos de detecção suportados
- Endereços de e-mail: formato de e-mail padrão.
- Números de telefone: formatos internacionais e locais comuns.
- Números de cartão de crédito: 13-19 dígitos com separadores opcionais, validados com o algoritmo de Luhn para reduzir falsos positivos.
- Números de identidade / passaporte: formato SSN dos EUA, formato de identidade de Taiwan e formatos comuns de passaporte com letras e números.
- Endereços IP: IPv4 e IPv6.
- Conta bancária / IBAN: formato internacional de número de conta bancária.
- Marcação manual: dados não estruturados como nomes não podem ser detectados de forma confiável apenas com regex, então você pode selecionar o texto e adicioná-lo manualmente.
Caso de uso típico
Por exemplo, antes de colar um e-mail de atendimento ao cliente em uma IA para revisão, mascare primeiro o nome, e-mail e telefone do cliente. Ou antes de pedir a uma IA para reformatar uma tabela com dados de funcionários, anonimize-a primeiro. Enquanto os códigos permanecerem na resposta da IA, você pode restaurá-los para valores reais com a tabela de correspondência — a IA sempre verá apenas os códigos, nunca os dados pessoais reais.
Perguntas frequentes (FAQ)
P1: A tabela de correspondência é enviada aos seus servidores?
Não. Esta ferramenta funciona 100% no seu navegador (Chrome, Firefox, Safari, etc.) — a detecção, o mascaramento e a restauração ocorrem localmente. Não temos nenhum servidor backend recebendo seu texto. A tabela de correspondência existe apenas na memória da aba atual; ela desaparece ao atualizar ou fechar a aba, então baixe-a se quiser mantê-la.
P2: Por que não dar a tabela de correspondência diretamente à IA para que ela mesma restaure?
Se você também colar a tabela de correspondência na IA, ela verá simultaneamente os códigos e os valores reais, o que anula completamente o propósito da anonimização para proteger dados pessoais. A etapa de restauração foi deliberadamente projetada para funcionar totalmente offline no seu dispositivo, garantindo que dados sensíveis reais nunca passem por nenhum servidor de IA de terceiros.
P3: A detecção baseada em regex pode deixar passar ou detectar algo erroneamente?
Sim — essa é uma limitação conhecida da detecção baseada em padrões. Dados não estruturados como nomes ou endereços não podem ser identificados de forma confiável apenas pelo formato. Recomendamos revisar o texto mascarado uma vez após a detecção; se algo foi omitido, use "Marcar texto selecionado como sensível" para adicioná-lo manualmente.
P4: O que são PII e anonimização?
Informação de Identificação Pessoal (PII) refere-se a qualquer dado capaz de identificar uma pessoa específica, como nome, número de identidade ou dados de contato. A anonimização substitui esses dados por códigos ou pseudônimos para reduzir o risco de exposição. Consulte a Wikipédia: Personal data para mais informações.
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