Visit Anonymizer.ru — Anonymizer.Ru — первый русский анонимайзер для безопасного серфинга.

Global traffic rank

• 223 161

• Daily visitors

  166

• Daily pageviews

  497

USER RATINGS

Website is generally safe

Visitor Gender

Male: 78.7%

Female: 21.3%

Hosted with the same provider

• alvas.ru
• mangaproject.ru
• mnl.ru
• forum.mytischi.ru
• bartoun.ru

Websites to check

• vmestedeshevle.ru
• ultimate-rihanna. com
• molbiol.ru
• fichesdelecture.com
• progressive.org

Recently Analyzed

• negocio.com.es
• science.cancerresearchuk.org
• icymic.com
• eurodiplom.com
• haydigencler.com

Anonymizer.ru: visit the most interesting Anonymizer pages, well-liked by male users from India, or check the rest of anonymizer.ru data below. Anonymizer.ru is a relatively well-visited web project, safe and generally suitable for all ages. We found that Russian is the preferred language on Anonymizer pages. Their most used social media is Facebook with about 84% of all user votes and reposts.

Anonymizer.ru uses Apache HTTP Server.

Visit anonymizer.ru

Category:	Proxy/Anonymizer
Language:	Russian
Last check	23 days ago

anonymizer.ru most visited pages

• Anonymizer.Ru — первый русский анонимайзер для безопасного серфинга

  Новости Работает наш сервис быстрых и качественных прокси-серверов с русским IP-адресами для скачивания файлов с сайтов «только для пользователей из России». Регистрируйтесь, пользуйтесь — http://ww…

• Анонимайзер Одноклассники (прокси для доступа к Одноклассники.ру)

  Ваши системные администраторы заблокировали доступ к сайту Odnoklassniki.

  ru? Есть несколько причин, по которым они могли так поступить: Сайт Одноклассники.ру потребляет довольно много трафика, и это м…

• Anonymizer.Ru — Мастер регистрации

  Третий шаг Введите пароль и подтвердите его повторным вводом. Совместно с Вашим логином он будет использоваться для авторизации в нашей системе. Если у Вас есть плохая привы…

Social media reactions

SERVER network INFO

DOMAIN

Registrar:	RU-CENTER-RU
Registrant:	Private Person
Updated:	January 01, 1970
Expires:	September 16, 2023
Created:	September 15, 2002

anonymizer.ru is built with

Server:	Apache HTTP Server
Programming language:	PHP

WHOIS DATA

Анонимизация данных пользователей в Google Analytics с помощью функции Anonymizer

Anonymizer power-up доступен для всех пользователей Stape Europe. Его основная цель — удаление или анонимизация данных пользователя из Google Analytics 4 и Universal Analytics.

Чтобы включить Anonymizer, войдите в свою учетную запись EU stape.io, откройте контейнер sGTM и нажмите кнопку Power-Ups. Когда вы откроете настройки конфигурации Anonymizer, там будет список параметров Google Analytics и Universal Analytics, которые Anonymizer может удалить или анонимизировать. Выберите, хотите ли вы оставить параметр как есть, удалить или анонимизировать его.

После настройки Anonymizer необходимо обновить URL сервера тегов для Google Analytics на тот, который заканчивается на /anonymize. Например, если URL сервера тегов по умолчанию — sgtm.site.com, то URL с анонимайзером будет выглядеть как sgtm.site.com/anonymize

Когда запросы GA проходят через URL сервера тегов, включающий /anonymize, мы автоматически удаляем или анонимизируем выбранные параметры. 

Параметры, которые обрабатывает Anonymizer:Скопировать ссылку на этот раздел

Для большинства параметров у вас будет два варианта: оставить как есть или удалить. Для двух параметров (IP и ID клиента) вы увидите опции анонимизации и строгой анонимизации.

IP

Anonymize — удаляет последний октет.

Anonymize Strictly — удаляет последние два октета.

Client ID. Работает только при использовании JavaScript Managed client identification.

Anonymize — используйте хэш IP+UserAgent и добавьте год+месяц.

Anonymize Strictly — используйте хэш IP+UserAgent и добавьте метку времени, crc32_hash(IP+UA).timestamp.

Имя параметра	Описание	GA4 параметр	Anonymize
IP	User IP	IP Address	Anonymize — удаляет последний октет. Anonymize Strictly — удаляет последние два октета.
Client ID	Google Analytics Client ID, _ga, _ga_*, FPLC, FPID cookies	cid, _ga, _ga_*, FPLC, FPID	Anonymize — используйте хэш IP+UserAgent и добавьте год+месяц. Anonymize Strictly — используйте хэш IP+UserAgent и добавьте метку времени, crc32_hash(IP+UA). timestamp.
User ID	User ID, Google Developer ID, Firebase ID	uid, gdid, _fid	—
Session ID	Session ID, New Session ID	sid, _nsi	—
Query parameters	Remove query paramaters from Document Location	dl	—
Referer	Document Referrer Header, Document Referrer Parameter	referer header, dr	—

Системная информацияСкопировать ссылку на этот раздел

User Agent	Document User-Agent header, Sec-Ch-Ua header, Sec-Sh-Ua-Platform header, Sec-Ch-Ua-Mobile header, User-Agent Parameter	user-agent header, sec-ch-ua header, sec-ch-ua-platform header, sec-ch-ua-mobile header, ua	—
User Country	Geographical ID, Current country for the user	geoid, _uc	—
Browser plugins	Java Enabled, Flash Version	je, fl	—
Screen Info	Browser screen resolution, Viewport size	sr, vp	—
Screen Colors	Specifies the screen color depth	sd	—
User Language	Browser active locale	ul	—

User Agent Parsed (Разбор агента пользователя)Скопировать ссылку на этот раздел

User Agent Architecture		uaa	—
User Agent Bitness		uab	—
User Agent Full Version List		uafvl	—
User Agent Mobile		uamb	—
User Agent Model		uam	—
User Agent Platform		uap	—
User Agent Platform Version		uapv	—
User Agent WOW64		uaw	—

Ads Campaign Attribution (Атрибуция рекламных кампаний)Скопировать ссылку на этот раздел

Campaign Medium		cm	—
Campaign Source		cs	—
Campaign Name		cn	—
Campaign Content		cc	—
Campaign ID		ci	—
Campaign Term		ck	—
Campaign Creative Format		ccf	—
Campaign Marketing Tactic		cmt	—
Google Ads ID		gclid	—
Google Display Ads ID		dclid	—

django-anonymizer · PyPI

Загрузки: http://pypi. python.org/pypi/django-anonymizer

Intro

Это приложение поможет вам анонимизировать данные в базе данных, используемой для разработки Django. проект.

При разработке общепринятой практикой является использование базы данных, которая очень похожа на содержание к реальным данным. Проблема в том, что это может привести к копированию конфиденциальные данные клиентов на машинах для разработки. Это приложение Django помогает предоставление простого и настраиваемого способа анонимизации данных в ваших моделях.

Основной метод состоит в том, чтобы просмотреть все модели, которые вы укажете, и сгенерировать поддельные данные для всех указанных полей. Самоанализ моделей даст анонимайзер, который попытается предоставить разумные поддельные данные для каждого поля, оставляя вас настраивать для ваших нужд.

Обратите внимание, что предоставленные методы могут не дать полного анонимность. Даже если вы анонимизируете имена и другие данные своих клиентов, вполне может быть достаточно данных, чтобы идентифицировать их. Отношения между записями в база данных не изменяется, чтобы сохранить характерную структуру данных в вашем приложении, но это может привести к утечке информации. что может быть неприемлемо для ваших данных. Это приложение должно быть хорошо достаточно для более простых политик, таких как «удалить все настоящие телефонные номера из база данных’.

Альтернативный подход к проблеме реалистичных объемов тестовых данных для development/tests заключается в заполнении базы данных с нуля — см. django-poseur, django-mockups, django-eadred и django-autofixture. Недостаток этот метод заключается в том, что структура данных — с точки зрения связанных моделей — может быть нереальным.

Использование

Краткий обзор (дополнительную информацию см. в документах или на ).

• Установите с помощью setup.py или pip/easy_install.

• Добавьте «анонимайзер» в настройки INSTALLED_APPS.

• Создайте несколько файлов-заглушек для ваших анонимайзеров:

   ./manage.py create_anonymizers app_name1 [app_name2...] 

  Это создаст файл anonymizers.py в каждом из указанных вами приложений. (Он не будет перезаписывать существующие файлы).

• Редактировать сгенерированные файлы anonymizers.py, корректируя или удаляя как необходимо, используя функции модуля anonymizer.replacers или пользовательские функции.

• Запустить анонимайзеры:

   ./manage.py anonymize_data app_name1 [app_name2...] 

  Это РАЗРУШИТЕЛЬНО ОБНОВИТ все ваши данные. Убедитесь, что вы делаете это только на копия вашей базы данных, используйте на свой страх и риск, yada yada.

• Примечание: ваша база данных может фактически не удалять измененные данные с диска при обновлении полей. Для Postgresql вам нужно будет VACUUM FULL, чтобы удалить эти данные.

  И даже в этом случае ваша операционная система может не удалить данные из диск. Надлежащее избавление от этих следов остается в качестве упражнения для читатель 🙂

Испытания

Чтобы запустить набор тестов, выполните следующие действия в папке, содержащей этот README:

 ./manage.py тест анонимайзеров 

или:

 ./manage.py тестовые анонимайзеры.тесты 

Версия 0.5.1

• Добавлена ​​совместимость с Unicode для файлов anonymizer.py

• Теперь с универсальными колесами

• Добавлен новый сопровождающий

Версия 0.5

Версия 0.4

• Изменено «Anonymizer.attributes», чтобы требовалось перечисление каждого поля. Это справиться с общей проблемой безопасности при обновлении модели, но Анонимайзер не обновляется.

  Поля, которые не должны быть анонимными, должны указывать специальное значение «ПРОПУСТИТЬ». как «заменитель».

• Атрибуты теперь должны быть списком кортежей, а не словарем.

Версия 0.3

Версия 0.2

• Изменен формат атрибутов со словаря на список из двух кортежей (с обратной совместимостью — предыдущий формат устарел).

• Исправлена ​​небольшая ошибка, из-за которой имена/имена пользователей/адреса электронной почты иногда не генерировались в соответствующие наборы из-за того, что поля с unique=True не установлены (надежно) перед другими полями.

• Добавлены документы.

Версия 0.1.2

Версия 0.1.1

Версия 0.1

Первоначальный выпуск

Home — Microsoft Presidio

Анонимайзер Presidio — это модуль на основе Python. для анонимизации обнаруженных текстовых объектов PII с желаемыми значениями. Анонимайзер Presidio поддерживает как анонимизацию, так и деанонимизацию. путем применения различных операторов. Операторы — это встроенные классы для работы с текстом. который можно легко расширить.

Пакет Presidio-Anonymizer содержит Анонимайзера и Деанонимайзера .

• Анонимайзеры используются для замены текста объекта PII с некоторым другим значением, применяя определенный оператор (например, заменить, маскировать, отредактировать, зашифровать)
• Деанонимайзеры используются для отмены операции анонимизации. (например, для расшифровки зашифрованного текста).

Установка

Использование pip

Примечание

Рассмотрите возможность установки пакетов Python Presidio в виртуальной среде, такой как venv или conda.

Чтобы установить Presidio Anonymizer, выполните:

 pip установить presidio-анонимайзер
 

Использование Docker

Примечание

Для этого необходимо установить Docker. Скачайте Докер.

 # Скачать образ с Dockerhub
докер вытащить mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer
# Запускаем контейнер с портом по умолчанию
docker run -d -p 5001:3000 mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest
 

Из источника

Сначала клонируйте репозиторий Presidio.

Инструкции см. здесь.

Затем соберите контейнер президио-анонимайзера:

 cd президио-анонимайзер
сборка докера. -t presidio/президио-анонимайзер
 

Начало работы

Python

Простой пример:

 из presidio_anonymizer import AnonymizerEngine
из presidio_anonymizer.entities импортировать RecognizerResult, OperatorConfig
# Инициализировать движок:
двигатель = AnonymizerEngine()
# Вызвать функцию анонимизации с текстом,
# результаты анализатора (возможно исходящие от пресидио-анализатора) и
# Операторы для получения результата анонимизации:
результат = engine.anonymize(
    text="Меня зовут Бонд, Джеймс Бонд",
    Analyzer_results=[
        RecognizerResult(entity_type="PERSON", начало=11, конец=15, оценка=0,8),
        RecognizerResult(entity_type="PERSON", начало=17, конец=27, оценка=0,8),
    ],
    operator={"PERSON": OperatorConfig("replace", {"new_value": "BIP"})},
)
печать (результат)
 

В этом примере используются выходные данные AnonymizerEngine содержащий зашифрованный объект PII, и расшифровывает его обратно в исходный текст:

 из presidio_anonymizer import DeanonymizeEngine
из presidio_anonymizer. entities импортировать OperatorResult, OperatorConfig
# Инициализировать движок:
двигатель = DeanonymizeEngine ()
# Вызвать функцию деанонимизации с текстом, результатами анонимайзера и
# Операторы для определения типа деанонимизации.
результат = engine.deanonymize(
    text="Меня зовут S184CMt9Drj7QaKQ21JTrpYzghnboTF9pn/neN8JME0=",
    сущности=[
        ОператорРезультат(начало=11, конец=55, entity_type="PERSON"),
    ],
    operator={"DEFAULT": OperatorConfig("decrypt", {"key": "WmZq4t7w!z%C&F)J"})},
)
печать (результат)
 

В качестве HTTP-сервера

Вы можете запустить presidio anonymizer в качестве http-сервера, используя либо среду выполнения Python, либо контейнер Docker.

Использование докер-контейнера

 cd presidio-anonymizer
docker run -p 5001:3000 presidio-анонимайзер
 

Использование среды выполнения Python

Примечание

Для этого необходимо клонировать репозиторий Presidio Github.

 cd президио-анонимайзер
приложение Python. py
Анонимизировать:
curl -XPOST http://localhost:3000/anonymize -H "Тип содержимого: приложение/json" -d @payload
пример полезной нагрузки:
{
"text": "привет, мир, меня зовут Джейн Доу. Мой номер: 034453334",
"анонимайзеры": {
    "НОМЕР ТЕЛЕФОНА": {
        "тип": "маска",
        "masking_char": "*",
        "chars_to_mask": 4,
        "от_конца": правда
    }
},
"анализатор_результаты": [
    {
        "старт": 24,
        "конец": 32,
        "балл": 0,8,
        "entity_type": "ИМЯ"
    },
    {
        "старт": 24,
        "конец": 28,
        "балл": 0,8,
        "entity_type": "FIRST_NAME"
    },
    {
        "старт": 29,
        "конец": 32,
        "балл": 0,6,
        "entity_type": "LAST_NAME"
    },
    {
        "старт": 48,
        "конец": 57,
        "оценка": 0,95,
        "entity_type": "НОМЕР_ТЕЛЕФОНА"
    }
]}
Деанонимизировать:
curl -XPOST http://localhost:3000/deanonymize -H "Тип содержимого: приложение/json" -d @payload
пример полезной нагрузки:
{
"text": "Меня зовут S184CMt9Drj7QaKQ21JTrpYzghnboTF9pn/neN8JME0=",
"деанонимайзеры": {
    "ЧЕЛОВЕК": {
        "тип": "расшифровать",
        "key": "WmZq4t7w!z%C&F)J"
    }
},
"анонимайзер_результаты": [
    {
        "старт": 11,
        "конец": 55,
        "entity_type": "ЧЕЛОВЕК"
    }
]}
 

Встроенные операторы

Тип привода	Имя оператора	Описание	Параметры
Анонимный	заменить	Замените PII желаемым значением	new_value : заменяет существующий текст заданным значением. Если новое_значение не указано или пусто, поведение по умолчанию будет следующим: например:
Анонимный	отредактировать	Полностью удалить PII из текста	Нет
Анонимный	хэш	Хэширует текст PII	hash_type : устанавливает тип хеширования. Может быть либо sha256 , либо sha512 , либо md5 . Тип хеша по умолчанию: sha256 .
Анонимный	маска	Заменить PII на заданный символ	chars_to_mask : количество символов из PII, которые необходимо заменить. masking_char : заменяемый символ. from_end : Следует ли маскировать PII с конца.
Анонимный	зашифровать	Зашифровать PII с помощью заданного ключа	ключ : криптографический ключ, используемый для шифрования.
Анонимный	пользовательский	Заменить PII на результат функции, выполненной на PII	лямбда : лямбда для выполнения на данных PII. Тип возвращаемого значения лямбда должен быть строкой.
Деанонимизация	расшифровать	Расшифровать зашифрованную личную информацию в тексте с помощью ключа шифрования	ключ : криптографический ключ, используемый для шифрования, также используется для дешифрования.

Примечание

При выполнении анонимизации, если карта анонимайзеров пуста или не указан ключ «DEFAULT», используется значение по умолчанию оператор анонимизации — «замена» для всех сущностей. Заменяющим значением будет тип объекта например:

Обработка перекрытий между сущностями

Поскольку входной текст потенциально может иметь перекрывающиеся объекты PII, существуют разные сценариев анонимизации:

• Нет перекрытия (один PII) : Когда нет перекрытия в диапазонах объектов, Presidio Anonymizer использует заданный оператор анонимизации или оператор анонимизации по умолчанию для анонимизации и замените текстовый объект PII.
• Полное перекрытие диапазонов объектов PII : Когда объекты имеют перекрывающиеся подстроки,
  будет взята PII с более высоким баллом. Среди PII с одинаковыми баллами выбор произвольный.
• Одна PII содержится в другой : Presidio Anonymizer будет использовать PII с более крупным текстом, даже если его оценка ниже.

• Частичное пересечение : Presidio Anonymizer анонимизирует каждого по отдельности и возвращает конкатенацию анонимизированного текста. Например: Для текста

   Я Джордж Вашингтон Сквер Парк.
   

  Предположим, что один объект — Джордж Вашингтон , а другой — Парк штата Вашингтон . и если мы используем анонимайзер по умолчанию, результат будет:

   Я <ЧЕЛОВЕК><МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ>.
   

Дополнительные примеры перекрывающихся сценариев PII

Текст:

 Меня зовут Иниго Монтойя. Ты убил моего отца.  Приготовься умереть. Кстати мой номер:
03-232323.
 

Результаты:

• Нет перекрытий : Предположим, что только Inigo распознается как ИМЯ:

   Меня зовут <ИМЯ> Монтойя. Ты убил моего отца. Приготовься умереть. Кстати мой номер:
  03-232323.
   

• Полное совпадение : Предположим, что номер распознан как PHONE_NUMBER с оценкой 0,7 и как SSN при балле 0,6 более высокий балл будет учитываться:

   Меня зовут Иниго Монтойя. Ты убил моего отца. Приготовься умереть. Кстати, мой номер: <
  ТЕЛЕФОН_НОМЕР>.
   

• Одна PII содержится в другой : Предположим, что Иниго распознан как FIRST_NAME и Иниго Монтойя был распознан как NAME, будет использовано большее:

   Меня зовут <ИМЯ>. Ты убил моего отца. Приготовься умереть. Кстати, мой номер: 03-232323.
   

• Частичное пересечение : Предположим, что номер 03-2323 распознан как НОМЕР ТЕЛЕФОНА, но 232323 распознан как SSN:

   Меня зовут Иниго Монтойя.