À propos du projet

Data Mask Studio (DMS) est une application de bureau open source, locale-first, pour Windows 10/11, qui fournit des flux de travail de préparation, d'anonymisation et de masquage déterministe de données. Construite avec Python 3.12+ et PySide6, elle traite les fichiers CSV individuellement ou par lots à l'aide de profils enregistrés, et peut restaurer les données masquées à partir de fichiers CSV ainsi que des codes trouvés dans des fichiers HTML locaux et des tableaux de bord. Les capacités clés incluent la préservation, le masquage ou l'exclusion sélectifs de colonnes ; la normalisation des valeurs ; le renommage des en-têtes de sortie ; la composition de colonnes ; et la détection assistée de colonnes. Le masquage est déterministe et lié à un coffre local chiffré (SQLite avec AES-256-GCM), où les clés locales sont protégées par Windows DPAPI. Le coffre permet une restauration contrôlée des valeurs d'origine à partir des jetons générés, qui n'exposent pas directement les données d'origine. Les fonctionnalités supplémentaires incluent des sauvegardes portables protégées par mot de passe, l'audit d'intégrité, des outils de diagnostic et de maintenance, le traitement en flux pour les fichiers volumineux, et un fonctionnement entièrement local sans télémétrie. La série 1.0.x maintient la compatibilité des jetons avec le schéma 3 et prend en charge la migration transactionnelle des anciens coffres. L'application est distribuée sous GPL-3.0-only en tant qu'installateur Windows par utilisateur ou package portable. Elle cible actuellement Windows uniquement en raison de sa dépendance à DPAPI, et les exécutables ne sont pas encore signés numériquement. Il n'y a ni synchronisation, ni mise à jour automatique, ni récupération de clé à distance.