Update app.py

app.py

@@ -35,6 +35,7 @@ NAME_ENTITY_EXCEPTIONS = set([
     '법적', '군의', '사회적', '심리적', '행정적', '의료적', '법률적',
     '개인정보', '본인', '해당', '현재', '아래', '위치', '소속'
 ])
+
 REGEX_KEYWORDS_TO_MASK = set([
     '이메일', '전화번호', '연락처', '주소', '센터', '카드번호', '주민등록번호', 'IP', 'IP주소'
 ])
@@ -96,27 +97,6 @@ def mask_department(text):
     text = re.sub(r"([가-힣]{2,20}학과)", lambda m: to_chosung(m.group(1)[:-2]) + "학과", text)
     return text
 
-def mask_sensitive_numbers(text):
-    # 일반 전화번호: 000-0000-0000
-    text = re.sub(r"(\d{2,3})-(\d{3,4})-(\d{4})", r"\1-****-\3", text)
-    # 주민등록번호
-    text = re.sub(r"(\d{6})[-](\d)\d{6}", r"*******-\2*****", text)
-    # 카드 번호
-    text = re.sub(r"(\d{4})[- ]?(\d{4})[- ]?(\d{4})[- ]?(\d{4})", r"\1-****-****-\4", text)
-    # 번지/동/호
-    text = re.sub(r"(\d{1,3})번지", r"***번지", text)
-    text = re.sub(r"(\d{1,3})동", r"***동", text)
-    text = re.sub(r"(\d{1,4})호", r"****호", text)
-    # 이메일
-    text = re.sub(r"[\w\.-]+@[\w\.-]+", r"******@****", text)
-    # IP 주소
-    text = re.sub(r"(\d{1,3})\.(\d{1,3})\.(\d{1,3})\.(\d{1,3})", r"\1.\2.*.*", text)
-    
-    # ✅ 여기서 짝수 세트만 마스킹
-    text = mask_even_numbered_numeric_sets(text)
-
-    return text
-    
 def sanitize_sensitive_info(text, keyword_string, replace_word):
     text = mask_school_names(text)
     text = mask_department(text)
@@ -130,7 +110,16 @@ def sanitize_sensitive_info(text, keyword_string, replace_word):
         pattern = rf"\b{re.escape(kw)}\b"
         text = re.sub(pattern, replace_word, text, flags=re.IGNORECASE)
 
-    text = mask_sensitive_numbers(text)
+    text = re.sub(r"(\d{3})-(\d{4})-(\d{4})", r"\1-****-\3", text)
+    text = re.sub(r"(\d{4})년 (\d{1,2})월 (\d{1,2})일", r"19**년 \2월 *일", text)
+    text = re.sub(r"(\d{1,3})번지", r"***번지", text)
+    text = re.sub(r"(\d{1,3})동", r"***동", text)
+    text = re.sub(r"(\d{1,4})호", r"****호", text)
+    text = re.sub(r"[\w\.-]+@[\w\.-]+", r"******@****", text)
+    text = re.sub(r"(\d{6})[-](\d)\d{6}", r"*******-\2*****", text)
+    text = re.sub(r"([가-힣]+(대로|로|길))\s?(\d+)(호|번길|가)?", r"\1 ***", text)
+    text = re.sub(r"(\d{4})[- ]?(\d{4})[- ]?(\d{4})[- ]?(\d{4})",
+                  lambda m: f"{m.group(1)}-****-****-{m.group(4)}", text)
     return text
 
 def final_name_remask_exact_only(text, mapping_dict):
@@ -179,16 +168,17 @@ def apply_masking(text, keywords, replace_word):
 
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("""
-🛡️ **반드웨어 문서 목적 매칭기**  
-이름 + 민간정보 + 후역 목적을 캐치하여 목적에 따라 확장 및 매칭을 수행합니다.
+🛡️ **민감정보 마스킹 [땡땡이 마스킹]**  
+이름 + 민감정보 + 초/중/고 마스킹기 (초성 기반)  
+⚠️ *완벽하지 않을 수 있습니다. 반드시 직접 최종 점검하세요.*
 """)
-    input_text = gr.Textbox(lines=15, label="📅 원본 텍스트")
-    keyword_input = gr.Textbox(lines=1, label="기관 키워드", value="기업명, 구청명")
-    replace_input = gr.Textbox(lines=1, label="치환 문자", value="우리기관")
-    run_button = gr.Button("🚀 매칭 실행")
-    masked_output = gr.Textbox(lines=15, label="🔐 매칭된 텍스트")
-    mapping_output = gr.Textbox(lines=10, label="🏷️ 이름 태그 매칭", interactive=False)
+    input_text = gr.Textbox(lines=15, label="📥 원본 텍스트 입력")
+    keyword_input = gr.Textbox(lines=1, label="기관 키워드 (쉼표로 구분)", value="굿네이버스, good neighbors, gn, 사회복지법인 굿네이버스")
+    replace_input = gr.Textbox(lines=1, label="치환할 텍스트", value="우리기관")
+    run_button = gr.Button("🚀 마스킹 실행")
+    masked_output = gr.Textbox(lines=15, label="🔐 마스킹된 텍스트")
+    mapping_output = gr.Textbox(lines=10, label="🏷️ 이름 태그 매핑", interactive=False)
 
     run_button.click(fn=apply_masking, inputs=[input_text, keyword_input, replace_input], outputs=[masked_output, mapping_output])
 
-demo.launch()
+demo.launch()