CCPA Guardrail
CCPA 合规护栏 (ccpa-guard) v1.0.0。 在 AI 应用输入/输出链路中实时检测 CCPA/CPRA 语境下的个人信息, 按风险分级脱敏或阻断,供 Agent 主动调用。 Use when: 需要在 Agent 处理用户输入或返回结果前,实时拦截/脱敏 加州消费者个人信息;防止 SSN、信用卡、加州驾照、精确地理位置、 生物识别数据、商…
Wei Wu
@wwumit
Install
$ openclaw skills install @wwumit/ccpa-guard🛡️ CCPA Guardrail —— CCPA 合规护栏 v1.0.0
概述
ccpa-guard 是面向 AI 应用的运行时合规护栏。它在 Agent 处理用户输入、 或向用户返回输出之前,实时检测其中的个人信息,并按风险等级执行脱敏或阻断。
与"事后审计"类工具(如合规自查、文件扫描)不同,护栏解决的是事中问题: 每一次调用能不能放行、要不要脱敏、是否必须阻断。二者互补,共同覆盖 AI 应用"事前自查 + 事中防护"的合规链路。
为什么是本地护栏
护栏是低延迟、高频的运行时组件,且处理的正是最敏感的数据。因此
ccpa-guard 坚持纯本地运行:检测在本机完成,敏感数据不出机器,
无任何网络请求,无 eval / exec / 动态 import。这既满足运行时性能,
本身也是最强的 CCPA 隐私友好特性。
快速开始
# 检测并脱敏(默认动作 mask)
python3 scripts/guard.py --text "My SSN is 123-45-6789"
# 从标准输入读取(适合管道 / Agent 调用)
echo "My phone is 415-555-0123" | python3 scripts/guard.py --stdin
# 高危阻断模式:命中 high 级敏感信息则拦截,不放行
python3 scripts/guard.py --text "SSN 123-45-6789" --action block
# 结构化 JSON 输出(Agent 消费)
python3 scripts/guard.py --text "email user@example.com" --action detect --format json
# 列出可用规则包
python3 scripts/guard.py --list-profiles
Agent 调用约定
护栏设计为 Agent 主动调用的检测工具,典型接法有两处:
入口护栏(用户输入 → 模型):把用户输入交给护栏,mask 后再送入大模型,
防止个人信息流入外部模型或日志。
出口护栏(模型输出 → 用户):把模型输出交给护栏,mask 或 block 后
再返回用户,防止生成结果泄露个人信息。
护栏返回结构化裁决(--format json),关键字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
decision | pass / masked / blocked / inspect_only |
risk_level | 本次最高风险等级 high/medium/low/none |
finding_count | 命中条数(已去重) |
findings[] | 每条命中的类别、等级、位置与脱敏预览(不含原文明文) |
output | 处理后的文本;blocked 时为 null |
注意:
findings中仅提供脱敏预览(preview),不回传敏感原文, 避免护栏结果本身成为新的泄露面。
三种动作
| 动作 | 行为 | 适用 |
|---|---|---|
detect | 仅检测并报告,不改动文本 | 审计、观察、灰度 |
mask | 脱敏后放行(默认) | 大多数输入/输出防护 |
block | 命中达阈值则阻断,否则脱敏 | 高敏场景、强合规要求 |
阻断阈值由 --block-on 控制(high / medium / low),默认 high:
默认脱敏放行、仅高危阻断,兼顾可用性与安全。
检测范围(ccpa v1.0.0)
结构性模式(个人信息):
- US Social Security Number (SSN) — 全脱敏
- 美国电话号 (NANPA 格式)
- 加州驾照号码(1字母 + 7数字)
- 加州身份证号码(9位数字)
- 美国护照号码(9位数字)
- 美国银行路由号码(9位数字)
- 信用卡号(Luhn 校验)
- Email 地址
- IPv4 地址
- MAC 地址
关键词线索(CPRA 敏感个人信息 — Cal. Civ. Code § 1798.140(v)(2)):
- 受保护分类:种族、民族、残疾、医疗状况
- 精确地理位置:GPS 坐标、地理定位
- 生物识别信息:指纹、人脸识别、生物数据
- 商业信息:购买历史、交易记录、信用评分
- 互联网活动:浏览历史、搜索历史
- 就业与教育:雇佣记录、教育记录
规则与内核分离
检测内核(scripts/guard.py)不含任何行业规则;规则集中在
scripts/rules/ 下的规则包。ccpa 版使用自包含的 ccpa 规则包,
覆盖 US/加州个人数据格式与 CCPA/CPRA 敏感个人信息类别。
内核逻辑在所有版本间完全复用。
安全与约束
- 纯本地运行,无任何网络请求、遥测或回调
- 无
eval/exec/ 动态 import;规则通过显式映射加载,便于审计 - 不写入用户指定之外的文件;不修改自身代码
- 检测结果不回传敏感原文,仅提供脱敏预览
- 全部为可读 Python,无混淆、无二进制依赖
⚠️ 法律声明
免责条款
使用本 ccpa-guard 护栏前请仔细阅读以下条款:
- 非法律建议:本工具提供的检测、脱敏与拦截结果仅供参考, 不构成法律建议或合规证明,不具备法律效力。
- 无绝对保证:个人信息形态多样,基于正则与关键词的检测 无法保证 100% 识别,可能存在漏报或误报。用户不应将其作为 唯一或最终的合规保障手段。
- 按原样提供:本工具按"原样"(AS IS)提供,不作任何明示或 暗示的保证,包括适销性、特定用途适用性或检测完整性。
- 责任限制:在法律允许的最大范围内,开发者对使用或无法使用 本工具产生的任何损失不承担责任。
- 用户责任:用户对其 AI 应用的合规性负全责,重大合规决策 应咨询专业法律顾问,并结合组织制度、技术措施综合落实。
- 数据安全:本工具本地运行,处理数据留在用户设备上; 用户应自行负责数据的备份与安全。
知识产权
本工具基于 MIT 许可证开源。所引用的法律法规原文(CCPA / CPRA) 属政府公开信息,版权归原制定机关,用户应以官方发布版本为准。
使用限制
- ✅ 允许:作为 AI 应用运行时防护的辅助手段、脱敏预处理、合规体系的一环
- ❌ 禁止:作为法律证据或合规证明提交监管部门、替代专业法律咨询、 用于规避法律义务、移除本声明后分发
管辖法律
本声明受中华人民共和国法律管辖。因本工具引发的争议,应先友好协商; 协商不成的,提交开发者所在地有管辖权的法院解决。
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