01Case study · Prywatność

Projekt własny: oprogramowanie, które sami zbudowaliśmy i utrzymujemy.

Paste Shield

Usuwa imiona, maile, klucze i hasła z tekstu, zanim wkleisz go do ChatGPT. Wszystko liczy się w Twojej przeglądarce, na modelu językowym (LLM) uruchomionym na karcie graficznej, którą już masz. Żaden fragment tekstu nie trafia na żaden serwer.

Otwórz demo na żywoZamów bezpłatny audyt
Paste Shield: usuwanie danych osobowych z tekstu w przeglądarceDemo na żywo
02Wyzwanie

Każda wklejka do ChatGPT to potencjalny wyciek

Wklejasz fragment maila, loga czy konfiguracji do modelu i łatwo zostawiasz w nim imiona, adresy, numery kont, klucze API i hasła. Narzędzia, które czyszczą tekst na serwerze, tylko przenoszą wyciek w inne miejsce. Zbudowaliśmy więc filtr, który usuwa te dane, zanim opuszczą kartę przeglądarki: bez instalacji, bez konta, bez wysyłania treści do zewnętrznego API.

03Jak to działa

Trzy warstwy detekcji, wszystkie na urządzeniu

LLM (WebGPU)

Dane bez stałego formatu: imiona, maile, adresy, telefony, daty, numery kont. Rozumie kontekst zdania, liczy w Web Workerze (@huggingface/transformers), WASM jako fallback.

Sieć regexów

Dane strukturalne: klucze API, tokeny, JWT, klucze prywatne, IBAN, karty, hasła. Liczy natychmiast, jeszcze zanim model się załaduje, bo wyciek klucza jest katastrofalny.

Twoja lista zawsze-ukryj

Słowa, które tylko Ty znasz jako wrażliwe: nazwy klientów, kryptonimy projektów. Model nie może ich odgadnąć.

Trafienia z wszystkich trzech warstw scalają się w jedną listę, bez limitu pewności: pominięcie jest wyciekiem, więc nad-redakcja jest bezpieczną stroną błędu. Model działa w trybie fail-closed: błąd ładowania blokuje kopiowanie, dopóki nie przeładujesz modelu.

04Prywatność

Zero zapytań, nie deklaracja, tylko architektura

0

zapytań sieciowych z Twoim tekstem: treść nigdy nie opuszcza Twojej przeglądarki, więc na serwerze nie ma czego wykraść.

~2,6k

linii kodu: cały kod mieści się w jednym audycie bezpieczeństwa.

fail-closed

błąd ładowania modelu blokuje kopiowanie: nawet awaria nie wypuści tekstu bez ochrony.

Nagłówki izolacji cross-origin (COOP/COEP/CORP) wymagane dla runtime'u modelu są ustawione w next.config.ts i vercel.json. Aplikacja nie wysyła żadnej telemetrii ani analityki.

Sprawdź te liczby sam w demo
05Stack

Każdy wybór ma powód

Framework
Next.js 16 (App Router) + React 19
Renderowanie po stronie klienta, zero zapytań serwerowych do wysłania
LLM
@huggingface/transformers v4, ONNX Runtime
WebGPU z fallbackiem na WASM, runtime self-hosted w public/ort
Detekcja strukturalna
Regexy w Web Workerze
Nie blokuje głównego wątku, działa zanim model skończy się ładować
Offline
Service worker
Cache'uje powłokę aplikacji i wagi modelu po pierwszym pobraniu
06Kontakt

Masz uciążliwy problem? Opisz go, resztę zakoduję.

Jedno zdanie wystarczy, żeby zacząć. Napisz, co Cię uwiera. Wracam w 48 godzin z odpowiedzią, czy da się to zrobić, i ze stałą ceną.

Bez zobowiązań: opisanie problemu nic nie kosztuje
Bezpłatny audyt na start: raport zostaje u Ciebie
Stała cena ustalona z góry albo nie zaczynamy: bez niespodzianek na fakturze
Ograniczona liczba projektów naraz, każdy z pełną uwagą: przy pilnym terminie odezwij się wcześniej
Odpowiadamy w ciągu 48 godzin
Napisz bezpośrednio
contact@tenzanlogic.com