Sensitive Data Masker 是一款专为保护用户隐私而设计的智能敏感数据脱敏工具，基于 Microsoft Presidio 引擎构建，结合 SQLite 数据库与 LRU 缓存机制，实现高效、安全的 PII（个人身份信息）自动识别与脱敏处理。该工具无需依赖外部 API，所有数据处理均在本地完成，确保敏感信息不会泄露至第三方服务。其核心优势在于既能实时拦截并替换原始消息中的敏感内容，又能在后续任务执行前通过本地映射表还原真实数据，兼顾安全性与功能性。Sensitive Data Masker 深度集成 OpenClaw 网关系统，可无缝对接飞书、Telegram 等多种通信渠道，为 AI 对话场景提供端到端的隐私保护解决方案。
核心功能特点
- 基于 Microsoft Presidio 的智能化检测能力，支持自然语言与规则双重识别
- 采用 SQLite + LRU 缓存混合存储架构，实现毫秒级响应与高并发处理能力
- 内置7天临时映射表机制，支持本地安全恢复原始敏感数据
- 全自动过期清理与 LRU 缓存淘汰策略，保障存储资源高效利用
- 完全本地化运行，不调用任何外部 API，符合企业级数据合规要求
- 深度集成 OpenClaw Hook 机制，可在消息接收阶段自动触发脱敏流程
适用场景
Sensitive Data Masker 特别适用于需要处理含敏感信息的用户输入并与大语言模型（LLM）交互的应用场景。例如，在一个企业客服机器人系统中，用户可能主动发送包含密码、API密钥或邮箱地址的消息以寻求帮助。若直接将这些原始数据送入 LLM，将带来严重的数据泄露风险。通过部署 Sensitive Data Masker，系统可在消息转发至 LLM 前自动将其中的敏感字段替换为通用占位符（如 [PASSWORD:xxx]），从而有效规避隐私暴露。与此同时，当 LLM 生成回复后，如需执行涉及原始数据的实际操作（如登录验证、配置更新等），工具会依据本地映射表将脱敏内容还原回真实值，确保业务流程正常运转。这种‘脱敏-处理-还原’闭环机制，使得系统在保持功能完整性的同时，实现了最高级别的数据安全保障。此外，由于全程本地化处理且无网络请求，该方案尤其适合对数据主权和传输安全有严格要求的金融、医疗及政府信息化项目。