仕組み
すべてデバイス上で完結する3つのステップです：
- OCR: アプリに同梱されているオープンソースのテキスト認識エンジンTesseractを使用して、スクリーンショット内のテキストを読み取ります。精度を高めるために画像は最初に2倍に拡大され、認識されたすべての単語が画像上のボックスとして保持されます。
- パターンチェック: 認識されたテキストを、メールアドレス、電話番号、社会保障番号、カード番号（Luhnチェックサムで検証されるため、ランダムな16桁の数字はフラグ立てされません）、AWSキー、GitHubトークン、Slackトークン、Stripeキー、ログイントークン、パスワードを含むURL、IPアドレス、api_key = ...などのラベル付き秘密情報、および生成されたと思われる長い高エントロピー文字列のパターンと照合します。
- 顔検出: デバイス上の小型顔検出器が顔を探します。これはボックスを描画するだけであり、個人を特定したり、顔を認識したりすることはありません。
そして、最も重要なステップである確認が行われます。すべての検出結果は、チェックボックス（デフォルトでチェック済み）と簡潔な説明と共にリスト表示されます。レビューリストを確認し、「すべての結果を確認しました」にチェックを入れるまで、「ダウンロード」と「コピー」は無効なままです。塗りつぶし済みのPNGは、ページ上の画像に塗りつぶしの黒いボックスまたはぼかしを焼き付けて作成されます。元の画像が変更されることはありません。
検出対象
- メールアドレス、電話番号（米国および国際形式）、IPアドレス。
- XXX-XX-XXXX形式の米国社会保障番号（不可能なエリア番号は除外されます）。
- Luhnチェックサムを通過するカード番号（13桁から19桁）。
- AWSアクセスキー、GitHubトークン、Slackトークン、Stripeライブキー、JSON Web Token。
- ユーザー名とパスワードが含まれるURL。
- ラベルの隣に書かれた秘密情報、および生成されたと思われる長い高エントロピー文字列。
- 顔（ボックスとして表示）、これにより各顔を残すかどうかを決定できます。
見逃す可能性があるもの
リスクを軽減しますが、完全な保証はありません。共有前に必ず確認してください。スキャンで見逃す可能性があるものは以下の通りです：
- 手書き文字、極小のテキスト、装飾的または歪んだフォント、斜めのテキスト。
- 斜めの角度の顔、一部が隠れた顔、小さな顔。
- 行や列にまたがって分割された秘密情報、または他のウィンドウに一部隠れた情報。
- OCRが1文字でも誤読した秘密情報（0をOと読み取ると、キーパターンが崩れます）。
- 英語以外の言語：OCRモデルは英語専用です。
- テキストや顔ではない情報：手紙に書かれた住所、反射、バッジに手書きされた名前。
ユーザーによる確認こそが本当の保護になります。スキャンは、問題がある可能性が高い場所を指し示すアシスタントです。スキャンが見逃した箇所を見つけた場合は、塗りつぶしボックスを描画して手動で追加してください。
コピー・ダウンロード前の必須確認
多くの塗りつぶしツールは、先にぼかしを入れて後で確認させます。Screenshot Scrubberはその逆です。レビュー画面を表示し、「すべての結果を確認しました」にチェックを入れるまで、「ダウンロード」と「コピー」ボタンは無効なままです。この制限があるのは、スキャンには誤りの可能性があるためです。静かに塗りつぶすツールはユーザーに過信を教えますが、確認を求めるツールはチェックする習慣を教えます。
秘密情報がすでに漏洩した場合
誰かがその秘密情報を目にした可能性がある場合、スクリーンショットを塗りつぶすだけでは不十分です。情報を更新してください。APIキーやトークンを失効させて新しく作成し、パスワードを変更し、銀行にカードの再発行を依頼してください。AWSキーの場合は、AWSコンソールで予期しない使用がないか確認してください。GitHubトークンの場合は、作成していない新しいキーやウェブフックがないか確認してください。共有された秘密情報はコピーされたものと考えてください。
組み込みテスト：公開された検出率
アプリ内の組み込みテストを実行を押してください。秘密情報（メール、電話、カード、AWSキー、GitHubトークン、Stripeキー、Slackトークン、社会保障番号、パスワードURL、IPアドレス）を埋め込んだ合成スクリーンショットに加え、クリーンな画像と類似画像（短いキー断片、不適切なLuhnカード、7桁の数字）を生成し、全パイプラインを実行して検出率をアプリ内に表示します。テストスイートでは、埋め込まれた秘密情報の検出率90%以上、クリーンな画像での誤検出ゼロ、類似画像での誤検出ゼロを検証します。ポイントとバッジで慎重な習慣が報われます：初回スキャン、初回クリーン共有、慎重なレビューアー、および7日間連続利用など。
スクリーンショットがデバイス外に出ることはありません
OCR、パターンチェック、顔検出はすべてブラウザ内で実行されます。ページのセキュリティポリシーにより、外部サーバーへのすべての接続がブロックされています。アカウント、分析、記録、クッキーはありません。組み込みのオフライン証明パネルでは、ページが行うすべてのネットワークリクエストのライブログが表示され、完全なオフラインセッションをシミュレートでき、デバイスに保存されている内容を正確に表示し、ボタン一つですべて削除できます。アプリは初回訪問後のオフラインで動作します。スクリーンショットは保存されません。タブを閉じると破棄されます。
その他のプライベートなデバイス内ツール：Little Handsは赤ちゃんのサイン言語を、FingerspellはASLアルファベットを、Tone Trainerは中国語の声調を教えます。すべて同様の「データがデバイス外に出ない」設計です。
これは自宅学習用ツールであり、教師、セラピスト、または安全装置ではありません。すべてがデバイス上で動作し、ビデオ、オーディオ、画像がどこかに送信されることはありません。フィードバックは自動的に行われ、誤っている可能性があります。本格的な指導については、リソースページにリンクされているプライバシーおよびセキュリティの専門家から学んでください。