Open Source — alles bleibt auf Ihrem Gerät

Sensible Daten raus.
Aus jedem Dokument.

MaskBase findet personenbezogene Daten in Ihren PDFs, Word-Dateien, Tabellen und Fotos — komplett lokal auf Ihrem Mac. Sie prüfen jede Erkennung und exportieren saubere Kopien, die Sie bedenkenlos weitergeben können: an Freelancer, Partner, ChatGPT oder Claude.

Open Source (MIT)100 % lokale VerarbeitungKeine TelemetrieSie prüfen jede Schwärzung
Datenbereinigung

Erst schwärzen. Dann bedenkenlos teilen.

MaskBase entfernt Patientennamen, Geburtsdaten, Arztangaben und Einrichtungen, behält aber den klinischen Kontext — die geschwärzte Version bleibt für jeden Empfänger brauchbar.

Ungeschwärzt

UNSICHER

Laborbefund im Original

Laborbefund — Großes Metabolisches Panel

Patient Maria Gonzalez (Geb. 04.12.1971, Pat.-Nr. 00847293). Angeordnet von Dr. James Okafor im St. Luke's Regional Medical Center. Abnahme: 3. Feb. 2026.

Glucose: 214 mg/dL [H]

Kreatinin: 2,1 mg/dL [H]

eGFR: 34 mL/min [L]

Kalium: 5,2 mEq/L [H]

CO2: 19 mEq/L [L]

HbA1c: 9,2% [H]

Geschwärzt

SICHER

Bereit zum Teilen

Laborbefund — Großes Metabolisches Panel

Patient [PATIENT_NAME] (Geb. [GEBURTSDATUM], Pat.-Nr. [PAT_NR]). Angeordnet von [ARZT] im [EINRICHTUNG]. Abnahme: [DATUM].

Glucose: 214 mg/dL [H]

Kreatinin: 2,1 mg/dL [H]

eGFR: 34 mL/min [L]

Kalium: 5,2 mEq/L [H]

CO2: 19 mEq/L [L]

HbA1c: 9,2% [H]

Beispiel: KI zum geschwärzten Befund befragen

Klinisch verwertbares Ergebnis – ohne Patientendaten

Anfrage an das Modell

Welche Werte liegen außerhalb des Normalbereichs, und was könnte das bedeuten?

Nützliche Antwort

Fünf Werte sind auffällig: Glucose (214 mg/dL) und HbA1c (9,2 %) sind deutlich erhöht, was auf eine schlechte Blutzuckereinstellung hindeutet. Kreatinin (2,1 mg/dL) ist erhöht, der eGFR (34 mL/min) kritisch niedrig – das spricht für eine eingeschränkte Nierenfunktion. Ein niedriger CO2-Wert (19 mEq/L) in Kombination mit erhöhtem Kalium kann auf eine beginnende metabolische Azidose hinweisen. Diese Befunde erfordern eine zeitnahe ärztliche Beurteilung.

Produkt-Demo

So funktioniert es

Sehen Sie, wie MaskBase ein Dokument scannt, Sie jede Erkennung prüfen lässt und eine saubere Kopie exportiert

MaskBase — läuft lokal auf Ihrem Mac
Das Problem

Wer Dokumente teilt, teilt oft mehr als gewollt

Jedes Dokument, das Sie weitergeben — an ein KI-Tool, einen Dienstleister oder Partner — kann personenbezogene Daten preisgeben

Dokumente an KI-Tools?

Verträge, Berichte und Datensätze für ChatGPT oder Claude stecken voller Namen, Nummern und Zahlen, die Ihr Gerät nicht verlassen sollten.

Reales Risiko ohne passende Schutzmechanismen

Arbeit auslagern?

Freelancer, Agenturen und Partner brauchen den Inhalt Ihrer Dokumente — nicht die Identität Ihrer Kunden.

Reales Risiko ohne passende Schutzmechanismen

Manuelle Schwärzung?

PDFs, Tabellen und Scans von Hand zu schwärzen kostet Stunden — und ein einziger übersehener Name genügt.

Reales Risiko ohne passende Schutzmechanismen
So funktioniert's

Scannen. Prüfen. Exportieren.

In drei Schritten von sensiblen Dokumenten zu sauberen, teilbaren Kopien

01

Dokumente hinzufügen

Stapelweise & lokal

Ziehen Sie PDFs, Word-Dateien, Tabellen — sogar Fotos oder Scans von Dokumenten — in die App. OCR liest sie direkt auf dem Gerät. Nichts wird hochgeladen.

02

Erkennungen prüfen

Sie behalten die Kontrolle

Ein lokales Sprachmodell markiert Namen, Nummern und andere personenbezogene Daten in jeder Datei. Sie bestätigen jede Erkennung, korrigieren Fehltreffer und ergänzen Übersehenes.

03

Saubere Kopien exportieren

Beliebig teilen

Speichern Sie die geschwärzten Dateien, wo Sie möchten, und geben Sie sie weiter — an Freelancer, Partner oder KI-Tools. Die Originale verlassen Ihren Mac nie.

Ihre Originaldokumente verlassen Ihr Gerät zu keinem Zeitpunkt
Features

Entwickelt für Vertrauen & Kontrolle

Ein Datenschutz-Tool sollte nichts zu verbergen haben — deshalb ist MaskBase Open Source

Vertrauen

Open Source (MIT)

Der komplette Quellcode liegt auf GitHub. Jeder kann prüfen, was die App mit Ihren Daten macht — ein Datenschutz-Tool, dem Sie nicht blind vertrauen müssen.

Datenschutz

100 % lokal, keine Telemetrie

Die Erkennung läuft mit einem kleinen Sprachmodell direkt auf Ihrem Gerät. Keine Konten, keine Analytics, keine Crash-Reports — der Code enthält keinen einzigen Aufruf an fremde Server.

Kontrolle

Prüfung durch Sie

Kein Erkennungsmodell ist perfekt — deshalb ist nichts endgültig, bevor Sie es freigeben. Prüfen Sie jede Datei, entfernen Sie Fehltreffer und markieren Sie Übersehenes.

Formate

OCR für Fotos & Scans

Fotografieren Sie ein Dokument oder laden Sie ein gescanntes PDF — die OCR liest den Text direkt auf dem Gerät und findet die personenbezogenen Daten darin.

Workflow

Stapelverarbeitung

Schwärzen Sie einen ganzen Ordner in einem Durchgang: PDF, DOCX, CSV, XLSX und Bilder. Jede Datei prüfen, dann alle sauberen Kopien auf einmal exportieren.

Flexibilität

Ihr Modell, Ihre Wahl

Mitgeliefert wird ein mehrsprachiges PII-Modell (GLiNER) mit frei definierbaren Datentypen. Tauschen Sie es gegen ein beliebiges Hugging-Face-Modell — oder nutzen Sie reine Mustererkennung.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über MaskBase wissen müssen.

MaskBase

Open Source. Auf Ihrem Gerät.
Für immer kostenlos.

MaskBase ist kostenlos und MIT-lizenziert. Keine Konten, keine Lizenzschlüssel, keine Telemetrie — einfach herunterladen und loslegen.

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