本地识别 PDF 中的姓名、邮箱、电话和地址，审核后添加黑色视觉遮盖；底层文字可能仍可搜索或复制。
拖放 PDF 或点击打开
支持最大 100MB 的 PDF 文件
使用 OpenAI 开源的 15 亿参数 privacy-filter NER 模型识别 8 类个人信息；所有候选都需要人工审核。
浏览器 Cache Storage 中没有模型时需要下载；缓存仍保留时可以复用，缓存被清除或回收后需要重新下载。
检测在浏览器内通过 WebGPU 运行（不支持时 WASM 兜底）。PDF 文件和识别结果都不离开你的设备。
一次扫描覆盖人名、地址、邮箱、电话、URL、日期、账号、密钥 8 类隐私信息，识别效果远超传统正则。
面板顶部用复选框一键切换需要识别的 PII 类型，选择会自动记住，下次访问无需重新设置。
拖动阈值滑块（0.50–0.99）调整 AI 严格程度，阈值越高误报越少。
拖拽或点击上传需要扫描的 PDF 文件。
浏览器未缓存时会下载约 900 MB 的 privacy-filter 模型；扫描耗时取决于设备、浏览器和文档大小。
按类型筛选并审核候选，再添加黑色视觉遮盖；底层 PDF 内容不保证被删除。
可以。OnePDFs 免费使用，无需账号，也不会额外添加 OnePDFs 品牌水印；水印工具只添加你主动设置的水印。
文件保留在你的设备上，所有处理都在浏览器本地完成，无需上传到我们的 PDF 处理服务。 浏览器副本可能保留在本站 IndexedDB 中，直到你清除站点数据或浏览器自动回收。
采用 OpenAI 开源的 privacy-filter 模型——一个 15 亿参数的 NER（命名实体识别）模型，可识别 8 类隐私信息：人名、地址、邮箱、电话、URL、日期、账号、密钥。
准确度会随语言、文档排版和数据类型变化。请逐项审核候选，并用有代表性的文档评估效果；置信度阈值可在漏检和误报之间调整。
约 900 MB（q4 量化）。浏览器 Cache Storage 中没有模型时需要下载；缓存仍保留时可以复用，缓存被清除或回收后需要重新下载。
不会。整个检测流程都在浏览器中运行（WebGPU 优先，WASM 回退），PDF 和检测结果都不离开您的设备。
完全可控。扫描完成后可一键关闭某类隐私、提高置信度阈值，或单独移除某条结果。在您点击「应用脱敏」前，PDF 不会被修改。
不会。应用只会添加黑色视觉遮盖，底层 PDF 文字仍可能被搜索、复制或提取。敏感资料应使用真正移除底层内容的脱敏流程，并在另一阅读器中验证导出文件。