需结合ocr、api、集成框架与本地双校验四类方法协同脱敏：一用deepseek-ocr识别图像中敏感字段并掩码；二调api生成伪数据脱敏结构化表格；三通过deepsearcher实现自动化流水线；四以正则初筛+本地llm验证实现低延迟精准脱敏。
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如果您在使用DeepSeek处理文本、表格或文档时，需要自动识别并处理姓名、电话、身份证号、邮箱等敏感字段，则需结合其OCR能力、API调用机制与脱敏策略进行协同操作。以下是实现该目标的具体方法：
一、基于DeepSeek-OCR的文档级敏感信息识别与脱敏
该方法适用于PDF扫描件、手机拍照文档、网页截图等非结构化图像类输入，利用DeepSeek-OCR的语义理解能力精准定位敏感区域，再执行掩码或替换操作。
1、将原始文档（如身份证照片、合同扫描件）上传至DeepSeek-OCR服务接口或本地部署的OCR模块。
2、配置上下文感知识别模式，在请求参数中启用context_aware=True，确保模型能结合“姓名”“身份证号”等标签文字定位相邻敏感内容。
3、设置多维度匹配规则：对OCR识别出的文本流，同步运行三类校验——正则模式（如\d{17}[\dXx]匹配身份证）、语义位置（页眉/表单右栏）、邻近关键词（如“联系电话”后紧跟数字串）。
4、识别结果返回后，对命中字段执行屏蔽脱敏：电话号码保留前3位与后4位，中间用****替换；身份证号保留前6位与后4位，中间字符统一替换为X。
二、通过DeepSeek API批量处理结构化数据脱敏
该方法面向CSV、Excel或数据库导出的结构化表格数据，借助DeepSeek大模型生成高质量伪数据，实现字段级语义保真脱敏。
1、读取原始CSV文件，遍历每一行，提取待脱敏列（如“客户姓名”“手机号”“电子邮箱”）。
2、构造prompt发送至DeepSeek API，例如：“生成一个符合中文命名习惯的虚构姓名，不包含真实名人姓名，输出仅含姓名二字，无标点。”
3、调用时设置temperature=0.3以降低随机性，确保生成结果稳定可控；同时添加max_tokens=10限制输出长度，防止冗余。
4、接收响应后，将模型返回的伪数据写入新CSV对应字段，原始数据不参与传输，全程离线或加密通道处理。
三、使用DeepSearcher集成框架实现自动化脱敏流水线
该方法适合企业级部署场景，依托DeepSearcher开源工具链，实现从文档解析、敏感识别、策略执行到效果评估的一体化闭环。
1、安装DeepSearcher并初始化配置：pip install -e .，进入项目根目录执行安装命令。
2、编辑deepsearcher/config.yaml，在provide_settings.llm下指定DeepSeek为后端模型，并填入有效API密钥。
3、定义脱敏规则集：在rules/目录下新建pii_rules.yaml，声明“手机号”字段采用mask: “3-4-4”格式，“身份证号”启用hash_salt: “ds2026”加盐哈希。
4、运行脱敏任务：python -m deepsearcher.pipeline --input ./data/in.csv --output ./data/out_anonymized.csv，系统自动加载规则、调用模型、写入结果。
四、本地化正则+LLM双校验脱敏方案
该方法规避网络依赖与API调用延迟，在边缘设备或内网环境中实现低延迟高精度脱敏，兼顾规则效率与语义准确性。
1、预置高频敏感字段正则库：电话\d{3}-\d{4}-\d{4}、邮箱[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}、银行卡号\d{4}\s?\d{4}\s?\d{4}\s?\d{4}。
2、对正则初筛结果做二次验证：截取匹配项前后各20字符构成上下文片段，构造prompt提交给本地部署的DeepSeek轻量模型，提问：“该片段中的数字是否为真实手机号？请只回答是或否。”
3、仅当模型返回“是”时，才触发脱敏动作；否则保留原文，避免误伤产品编号、订单ID等非敏感数值。
4、脱敏动作执行后，在原位置插入[PHONE_MASKED]等可追溯标记，便于后续审计与还原验证。
