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「送出給 AI 之前先遮蔽敏感資料，一鍵還原回真實內容。100% 瀏覽器端運算，資料不會離開你的裝置。」
免責聲明：本工具提供的是技術上的遮蔽／還原能力，用於降低資料外洩風險；不構成法律建議，也不保證單獨使用即符合《個人資料保護法》或其他法規要求。個資是否合規處理，仍取決於使用者／所屬機構整體的資料蒐集、處理與利用流程。
提醒：「EduShield」這個名字也被幾個功能完全不同的產品使用（Arduino 教學擴充板、國外的學校安全防護服務、教室手機管理方案等），這裡的 EduShield 是專為台灣教育場域設計的個資去識別化工具，跟上述產品沒有關聯。
開發者： OA (oas114) ｜ 贊助支持本專案（Ko-fi）
✨ 前往互動式體驗手冊 ✨ 強烈建議您先透過互動式體驗手冊實際操作，了解 EduShield 的運作方式。
你把學生的期末評語、輔導紀錄、獎懲說明貼進 ChatGPT 幫忙潤飾文字時，有把握知道這些資料接下來會被怎麼處理嗎？
多數人其實沒有——而且答案會因為你用的是哪一家 AI、哪個方案而不同。
EduShield 讓你不用去猜：先把敏感資訊遮蔽成代碼再送出，原始內容從頭到尾都沒有離開過你的電腦——遮蔽 → 送出 → 還原，全程在瀏覽器內完成。
EduShield 是單一靜態 HTML 檔案。沒有後端、沒有資料庫、沒有 API 伺服器。所有運算——正則比對、代碼替換、還原、與 AI 互動——都在您本機瀏覽器的記憶體中執行。
EduShield 針對行動裝置提供完整的響應式版面。使用者可在手機或平板上順暢操作，具備自動捲動、自動調整高度的輸入區塊、以及最佳化的觸控介面，同時桌面版仍維持鎖定的 100vh 版面。
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 資料持久性 | 零。所有資料在關閉或重新整理頁面時即銷毀，不寫入硬碟、不上傳雲端。 |
| 憑證需求 | 無須任何 API 金鑰或帳號。 |
| 網路需求 | 完全選用，可在離線環境下完整運作（地端 AI／Ollama 僅連線至 http://localhost:11434 本機迴環位址）。若裝置連得到網際網路，開啟頁面時會嘗試從 CDN 載入版面樣式（Tailwind CSS，不含任何您輸入的資料），失敗則自動改用本機 style.css，詳見下方部署模式。 |
| 啟動安全 | 所有輸入欄位在頁面載入時會自動清空，避免瀏覽器自動填入功能洩漏前次工作階段的資料。 |
您不需要看得懂程式碼，也不必只憑我們的說法就相信這個工具真的不會外洩資料。EduShield 是單一 HTML 檔案，沒有需要安裝的相依套件；除了首次載入版面樣式（Tailwind CSS，會嘗試連線 CDN，失敗則自動改用本機備援，不含任何您輸入的資料）之外，沒有任何與您的文件內容相關的背景連線——把整份 EduShield.html 原始碼複製起來，貼給您平常在用的任何一個 AI（ChatGPT、Claude 等），直接問它：「這個網頁會不會把使用者輸入的資料傳送到任何伺服器？」讓 AI 幫您親自核實，而不是單方面聽信開發者的宣稱。工具內的「教育隱私保護指南」也有相同提醒。
第一層 — 靜態正則快速比對
內建 REGEX_RULES 陣列涵蓋 20 種以上的個資類型，可即時比對：
- 身分證字號、居留證號、日期（民國與西元）、手機與市話、電子郵件、地址、學號、成績、班級排名、獎懲紀錄、職稱與角色、公文文號、廠商名稱、預算金額等。
在地化備註：預設規則針對台灣的資料格式調校。歡迎貢獻其他國家格式（如美國 SSN、歐盟 GDPR 相關欄位、英國 NI 號碼等）的正則規則——詳見下方在地化與貢獻。
第二層 — 地端 LLM 語意掃描（選用）
整合執行於您自己機器上的 Ollama，資料不會離開您的裝置。
- 通道一（實體擷取）：偵測靜態正則無法涵蓋的內容，例如非正式的人名、沒有正式登記字號的商家名稱、內部專案代號等。
- 通道二（風險評估）：針對以自然語言描述的敏感敘述進行語意風險偵測（例如家暴情境、自傷傾向、輔導紀錄），即使未逐字使用硬阻斷關鍵字也能偵測。
姓名辨識的實務限制：地端小模型對人名這類自由格式、高度依賴上下文的實體，判讀準確度仍不夠穩定，不建議把姓名遮蔽完全依賴這一層。若文件中有固定、常出現的姓名（例如班級名冊、固定聯絡人），建議直接加入「自訂詞庫」（工具列可管理）以確保每次都穩定遮蔽。
建議模型：qwen2.5:3b，在較舊硬體與低記憶體機器上仍能順暢執行。
每一筆被遮蔽的資料都會以唯一代碼（{{TYPE_N}}）儲存在記憶體內的 sessionVault 中。當外部 AI 處理完遮蔽後的文字，EduShield 會透過三重容錯比對演算法還原原始資料：
- 完全比對
- 空白容錯比對（處理 AI 在代碼前後誤增空白的情況）
- 括號容錯比對（處理
【TYPE_N】、[TYPE_N]、(TYPE_N)等變形）
HARD_BLOCK_KEYWORDS 陣列內建 36 個極度敏感詞彙（涉及兒少保護、性別暴力、特殊教育身分、心理健康紀錄等）。一旦偵測到：
- UI 最上方會出現紅色警示橫幅
- 複製按鈕會被鎖定，避免資料被不慎外流
- 使用者必須明確確認並解鎖才能繼續操作
| 模式 | 適用情境 | 所需檔案 |
|---|---|---|
| 線上 Sandbox | 快速功能評估——切勿用於真實資料 | 無需下載（透過 GitHub Pages 於瀏覽器執行） |
| 離線單檔模式（推薦） | 日常處理真實文件 | 僅需 EduShield.html |
| 無網／內網環境 | 公務機、封閉內網等場域 | EduShield.html ＋ style.css（需放在同一資料夾） |
🔗 線上 Sandbox：https://oas114.github.io/EduShield/EduShield.html
Warning
線上版本僅供評估使用。任何真實個資或機密紀錄，請務必使用離線單檔模式。
1. 貼上與遮蔽
貼上文件 → 系統自動偵測並將個資替換為代碼（如 {{PERSON_1}}）
2. 送交 AI 處理
點擊「複製已遮蔽資料」→ 貼到 ChatGPT／Claude → 由 AI 安全地處理
3. 一鍵還原
將 AI 回覆貼回 → 點擊「執行還原」→ 所有代碼還原為原始資料
EduShield 預設的 REGEX_RULES 引擎針對台灣的身分識別碼與資料格式最佳化。我們深知世界各地的個資型態差異極大。
誠摯歡迎全球開發者提交 Pull Request：
- 新增您所在國家個資格式的正則規則（美國 SSN、日本 My Number、韓國 주민번호、歐盟 GDPR 相關欄位等）
- 貢獻您所屬領域專屬的
HARD_BLOCK_KEYWORDS（醫療、法律、社工等） - 將介面或文件翻譯成更多語言
若要新增自訂偵測規則，請開啟 EduShield.html，搜尋 REGEX_RULES，新增一筆：
{ type: "TAG_NAME", regex: /your-regex/g, name: "顯示名稱", example: "比對範例" }若要新增硬阻斷關鍵字，搜尋 HARD_BLOCK_KEYWORDS 並在陣列中加入字串即可。
| 文件 | 說明 |
|---|---|
| 📖 docs/EduShield_README.md | 完整技術參考手冊——模組、API、資料結構、開發者指南（繁體中文） |
| 📖 docs/EduShield_README.en.md | 完整技術參考手冊（英文） |
| 🧪 docs/EduShield_Test_Scenarios.md | 12 個涵蓋各項核心功能的實機測試情境（繁體中文） |
若您需要的不是台灣教育場域專用規則，而是面向個人或企業、支援美國／歐盟（GDPR）／英國地區規則切換的英文版工具，歡迎試用姊妹專案 MaskFirst。
- 沿用與 EduShield 相同的零信任、單檔案、遮蔽 → AI → 還原引擎
- 內建可切換的地區規則庫（美國／歐盟／英國 ＋ 永遠啟用的全域底層），避免不同國家格式互相誤判
- 提供 Personal（個人）／Business（企業）身分模式，各自對應獨立的硬阻斷詞庫
- 全英文介面，並附上可直接複製使用的地端 AI 提示詞範本
✨ 前往 MaskFirst 互動式體驗手冊 ｜ 技術文件：MaskFirst_README.zh-TW.md
EduShield 是公益性質的開源專案，規劃中的後續開發方向包含：
- 多領域擴展：與各領域貢獻者合作，建立各領域專屬的
REGEX_RULES與HARD_BLOCK_KEYWORDS規則庫，讓教育以外的領域（如 MedShield、LawShield）也能快速部署專屬的防護盾。 - 持續維護：擴充並持續更新台灣專屬的個資規則庫。
- AI 整合研究：提升地端 LLM（Ollama）語意偵測的準確度。
跨產品線的後續規劃（如稽核日誌、企業版功能等）以姊妹專案 MaskFirst 的規劃為主。
- 授權條款：MIT License
- 開發者：OA (oas114)
- 贊助支持：至 Ko-fi 請作者喝杯咖啡
- 聯絡方式：oasgrow [at] gmail.com——歡迎合作洽詢、機構詢問與功能回饋