{"id":279388,"date":"2026-05-07T19:17:37","date_gmt":"2026-05-07T17:17:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ifun.de\/?p=279388"},"modified":"2026-05-07T19:17:37","modified_gmt":"2026-05-07T17:17:37","slug":"hidemydata-bringt-openais-datenschutzmodell-auf-den-mac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ifun.de\/hidemydata-bringt-openais-datenschutzmodell-auf-den-mac-279388\/","title":{"rendered":"HideMyData bringt OpenAIs Datenschutzmodell auf den Mac"},"content":{"rendered":"

Mit Privacy Filter<\/a> hat das KI-Unternehmen OpenAI vor wenigen Tagen ein eigenes Modell zur Erkennung personenbezogener Daten ver\u00f6ffentlicht. Kurz darauf taucht nun bereits eine erste Mac-Anwendung auf, die die Technik direkt in eine lokale Desktop-App integriert.<\/p>\n

\"Hidemydata<\/a><\/p>\n

Die Open-Source-Anwendung HideMyData<\/a> soll Dokumente automatisch nach sensiblen Informationen durchsuchen und diese dauerhaft unkenntlich machen.<\/p>\n

Der Entwickler beschreibt die Anwendung als Werkzeug f\u00fcr Nutzer, die regelm\u00e4\u00dfig mit vertraulichen Unterlagen arbeiten. Dazu z\u00e4hlen etwa Vertr\u00e4ge, eingesannte Dokumente oder PDF-Dateien mit Adressen, Telefonnummern und Kontodaten. Statt die Inhalte manuell markieren zu m\u00fcssen, \u00fcbernimmt die Applikation die Analyse automatisch.<\/p>\n

Lokale Verarbeitung ohne Cloud<\/h2>\n

Die Anwendung setzt auf das k\u00fcrzlich von OpenAI freigegebene \u201ePrivacy Filter\u201c-Modell mit 1,5 Milliarden Parametern. Dieses wurde speziell daf\u00fcr entwickelt, personenbezogene Daten in Texten zu erkennen. Anders als klassische KI-Chatbots erzeugt das Modell keine Antworten, sondern klassifiziert Inhalte. Dadurch kann es beispielsweise Namen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen oder Kontonummern erkennen und markieren.<\/p>\n

Der gesamte Vorgang l\u00e4uft lokal auf dem Mac. Die Dokumente verlassen das Ger\u00e4t laut Entwickler nicht. Das eigentliche Programm f\u00e4llt mit rund 13 Megabyte vergleichsweise klein aus. Allerdings belegt das zur Nutzung ben\u00f6tigte KI-Modell etwa 1,5 Gigabyte Speicherplatz. Dieses wird beim ersten Start automatisch geladen.<\/p>\n

Dauerhafte Schw\u00e4rzung statt \u00dcberdeckung<\/h2>\n

Interessant ist vor allem die Art der Schw\u00e4rzung<\/a>. Laut Entwickler werden sensible Inhalte nicht lediglich mit schwarzen Balken \u00fcberdeckt. Stattdessen ver\u00e4ndert die Anwendung die eigentlichen Bilddaten dauerhaft. Dadurch sollen sich die verdeckten Inhalte sp\u00e4ter weder markieren noch kopieren lassen.<\/p>\n

Zus\u00e4tzlich lassen sich erkannte Bereiche manuell anpassen. Nutzer k\u00f6nnen Markierungen entfernen, neue hinzuf\u00fcgen oder zwischen Unsch\u00e4rfe und klassischer Schw\u00e4rzung wechseln. Die Anwendung wird kostenlos und als Open Source \u00fcber GitHub angeboten<\/a>. Das Projekt zeigt, wie schnell sich das von OpenAI ver\u00f6ffentlichte Datenschutzmodell in praktische Werkzeuge integrieren l\u00e4sst. Simple Alternativen sind Redacted und Black Out<\/a>. <\/p>\n

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