LOCAL DATA MASKING
在把客户名单、订单、日志或测试数据交给同事、外包方和 AI 工具前，先按列删除或替换敏感值。所有解析和转换都在当前浏览器完成。
支持引号内换行、逗号、Tab 和分号分隔。
粘贴或上传 CSV/TSV，先确认列规则，再生成脱敏副本。
打星号和稳定假名主要降低日常暴露，不必然阻止重新识别。真正匿名化要评估剩余字段、外部数据源、稀有组合和使用目的。
手机号、邮箱和短 ID 的候选空间有限，公开 SHA-256 很容易被字典反查。工具使用随机盐并按列计算；盐值仍应单独保管，不能和公开数据一起发送。
最可靠的最小化不是把所有列换个写法，而是彻底删除接收方不需要的字段。再对确有用途的列做遮盖或稳定假名，并抽查重复值是否保持一致。
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USE & REVIEW
不会。分隔符识别、表格解析、字段建议、SHA-256、预览和新 CSV 生成都在当前浏览器完成。页面不会代为保存源数据、盐值或结果；下载文件仍可能包含业务信息，应按原权限管理。
遮盖通常把部分或全部字符隐藏，主要降低日常查看风险；假名化让同一人获得稳定替代值，便于关联记录，但掌握映射或其他字段时仍可能识别；匿名化要求个人无法被合理重新识别，必须评估整份数据和外部信息，不能由单个按钮自动保证。
邮箱、手机号和短 ID 的候选范围有限，直接 SHA-256 可以被字典批量反查。工具把随机盐、列号和原值一起计算；同一盐值下相同原值保持一致。盐若与数据一起公开，保护会减弱；需要跨批次一致时应在受控位置单独保存。
接收方完全不需要该字段时优先删除整列，这是最直接的数据最小化。必须保留列结构但不需要区分记录时使用固定遮盖；还要关联同一用户的多行记录时才考虑稳定假名或带盐哈希，并检查其他列能否组合识别。
不能。建议只根据字段名和前 30 行的常见邮箱、电话、IP 模式判断。缩写、内部字段名、多语言姓名、订单号与账号容易混淆，必须逐列确认。不要因为某列没有被自动标记就认定它不敏感。
以 =、+、-、@ 开头的文本被 Excel 等表格软件打开时可能被当作公式。输出默认在这类值前加入单引号，降低公式注入风险。若目标系统严格要求原始字符，应先用测试文件确认再关闭，并避免直接打开来源不明的数据。