faberia-riservatezza-it

Rilevatore locale dei dati personali italiani usato dalla Riservatezza di Faberia: trova nomi e cognomi, aziende, email, telefoni, indirizzi, codice fiscale, partita IVA, IBAN, targhe e documenti nei testi, prima che una richiesta parta verso un'AI cloud. Gira sul computer con transformers.js e ONNX Runtime: il testo non lascia mai il computer.

Da dove viene

È rizzo-pii-0.3B di Simone Rizzo — Rizzo AI Academy (MIT, base mmBERT/ModernBERT, 22 etichette), revisione d4f989333bcda1fcb188785a12937b0f52b52580, convertito in ONNX senza modifiche ai pesi. Il merito del modello è degli autori originali; questa copia esiste solo per poterlo usare dentro Faberia.

Conversione verificata

Conversione e prove: scripts/faberia/riservatezza/converti_rizzo.py nel repository di Faberia. Il modello ONNX è stato confrontato con l'originale PyTorch su testi italiani di prova:

Variante	Etichette uguali all'originale	Esito
fp32 (onnx/model.onnx + onnx/model.onnx_data, 1,2 GB)	100% (differenza massima dei logit 0,00025)	pubblicata
int8	98,4%	scartata (sbagliava casi limite)

I pesi stanno in un file a parte (model.onnx_data, «external data» di ONNX): sono gli stessi byte del modello verificato, ma ONNX Runtime li legge dal disco invece di tenerne due copie in memoria (circa 3 GB → meno di 1 GB).

Esito completo in verifica.json. Faberia usa i file solo se le loro impronte SHA-256 coincidono con quelle scritte nel proprio codice:

onnx/model.onnx       ccb9cf4dfe109ac5202993943d17e1fa45ba55ae890ae775cdb9e1866f8f3b58
onnx/model.onnx_data  dc7dbe401863292ebf1e7e396fd438424891b83fc6f2b877247b2550a7418b24

Uso con transformers.js

import { pipeline } from "@huggingface/transformers";
const rileva = await pipeline("token-classification", "MORPHEUS-MDC/faberia-riservatezza-it", { dtype: "fp32", use_external_data_format: true });
await rileva("Il signor Mario Rossi, CF RSSMRA80A01H501U, abita in via Roma 12.", { aggregation_strategy: "simple" });

Limiti

Come ogni rilevatore automatico può non trovare tutto: Faberia lo affianca a un elenco di nomi, regole fisse, un secondo modello e un secondo controllo prima dell'invio. Non usarlo come unica garanzia per dati sensibili.

Licenza e citazione

MIT — © 2026 Simone Rizzo, Rizzo AI Academy (modello originale); conversione © 2026 Studio De Carlo. Vedi LICENSE.

@software{rizzo_pii_2026,
  author  = {Simone Rizzo},
  title   = {rizzo-pii: local reversible PII anonymization for Italian legal text},
  year    = {2026},
  url     = {https://huggingface.co/rizzoaiacademy/rizzo-pii-0.3B}
}