National Design Studio (NDS) ha presentado Rampart, un sistema de filtrado de información personal identificable (PII) de primera generación diseñado para ejecutarse localmente en el dispositivo del usuario. Esta herramienta busca garantizar que los datos sensibles, como números de seguridad social, direcciones y nombres, no se transmitan a servidores remotos, abordando las limitaciones de seguridad y privacidad de los modelos de lenguaje en la nube.
A diferencia de soluciones como el OpenAI Privacy Filter, que requiere descargar binarios de aproximadamente 2,8 GB, Rampart opera en el navegador mediante una combinación de reglas deterministas basadas en expresiones regulares y el modelo de lenguaje MiniLM. El sistema analiza el texto en tiempo real, entre la escritura y el envío del mensaje, redactando automáticamente la información personal antes de que llegue al servidor. Esto elimina la dependencia de la verificación externa de la privacidad del proveedor de IA y reduce significativamente el consumo de ancho de banda.
Rampart ha sido entrenado con el conjunto de datos OpenPII de 1,5 millones de entradas y soporta siete idiomas: inglés, español, francés, alemán, italiano, portugués y neerlandés. Actualmente se encuentra en fase alfa y está disponible para descarga en HuggingFace y a través de una librería NPM. La organización destaca que esta solución es la primera línea de defensa en un enfoque más amplio de gestión de datos personales en experiencias de chat con IA.