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ShieldPDF 墨隱・歷代版本導覽中心 公務、教育與特教情境專屬・100% 瀏覽器純本機隱私去識別化體系
🛡️ 全版本發布總覽與技術演進全紀錄

從底層物理真抹除,到純本機神經網路 OCR
守護公務公文與特教個資的最高防線

傳統黑框只是在畫面上蓋色塊,文字底層依然能被複製或被 AI 提取。墨隱 (ShieldPDF) 堅持 100% 純本機沙盒運算, 文件零上傳、免裝軟體。從 v1.0 奠定 WebAssembly 物理真抹除架構,到 v5.0 首創純前端神經網路雙引擎 OCR, 再到 v6.0 深度實裝 Mark-and-Sweep 垃圾回收與三態真實審計,為機敏公務、學生 IEP 與心理衡鑑提供最嚴謹、不可逆的隱私屏障。

當前最新旗艦發布 🌟 V6.0 深度資安版
公文與文件隱私安全 🔒 100% 純本機零外傳
掃描與圖片辨識能力 🧠 PP-OCR 離線雙引擎
舊圖殘留與 AI 逆向防護 🧹 Mark-and-Sweep 物理粉碎

📊 各版本功能規格演進對照矩陣

橫向對比歷代版本核心技術指標,清楚了解各階段的架構升級與安全等級。

技術項目 / 功能特性 V1.0 (原創) V2.0 (特教) V3.0 (扁平化) V4.0 (拼圖) V5.0 (雙OCR) V6.0 (最新旗艦)
底層物理向量真抹除
改寫 Content Stream
✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 強化支援
舊圖片物件垃圾回收 (GC)
消滅未引用的舊 XObject
✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 (留舊圖) ✔ Mark-and-Sweep
根目錄 XMP Metadata 清除
物理剔除根節點 XML 流
△ 僅清 Info △ 僅清 Info △ 僅清 Info △ 僅清 Info △ 僅清 Info ✔ Info + XMP + PieceInfo
離線神經網路 OCR 雙引擎
PP-OCR + Tesseract
✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✔ 支援 ✔ SIMD 防死鎖優化
反向審計檢驗報告真實度
驗證抹除成效
✘ 無 ✘ 無 △ 基礎文字比對 △ 基礎文字比對 △ 靜態字串 PASS ✔ 三態真實實測盤點
人工責任終檢簽核分離
法律邊界保障
✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 △ 程式自動標記 ✔ 嚴格手動簽核
拼圖效應 (Mosaic Effect) 診斷
間接識別特徵警示
✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援
多格式圖片直接載入 (JPG/PNG)
免預先手動轉 PDF
✘ 僅限 PDF ✘ 僅限 PDF ✘ 僅限 PDF ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援
全頁光柵化 (Raster Flattening)
純影像無文字層輸出
✘ 無 ✘ 無 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 支援 ✔ 失敗嚴格拋錯中止
公文印章/職章特徵偵測
紅色色相隔離
✘ 無 ✘ 無 ✘ 無 △ 初版過濾 ✔ 4層前處理 ✔ 4層前處理

🛡️ 重大資安攻防紀錄:從 AI 逆向提取到 V6 的 Mark-and-Sweep 物理淨化

在研發歷程中,我們曾以一份由外部 AI 逆向分析的抹除成果報告(包含使用者提供的 recovered_pdf_evidence.zip)進行嚴格驗證。 結果發現:雖然畫面上看起來已被黑框遮蔽,但以 Python 腳本或 AI 工具直接掃描 PDF 內部二進位結構時,未被引用的舊圖片物件(例如 Object 4)仍然完好無損地殘留在檔案尾端!

⚠️ 發現舊物件殘留漏洞
一般工具在對圖片進行抹除時,只是在畫布上覆蓋了一張打黑框的新圖片(Object 46)。然而原始未遮蔽的整頁高解析圖(Object 4)並沒有被實體刪除,攻擊者使用解包工具即可繞過黑框直接取出!
🧹 啟動 Mark-and-Sweep 垃圾回收
在 V6.0 中,我們正式啟動了 MuPDF 核心垃圾回收引擎:compress,garbage=compact,clean,sanitize。 系統會主動遍歷全文件有效引用鏈,將所有孤立、未被任何頁面引用的舊 XObject 圖片實體粉碎拋棄,檔案體積減半且絕無殘留!
🔍 引入三態真實反向審計
打破業界「無條件顯示 PASS」的盲目信任。V6.0 實裝「通過(PASSED)/ 警告(WARNING)/ 無法檢驗(ERROR_UNCHECKED)」三態審計, 真實計數 PDF 內部圖片物件,並誠實綁定實際抹除字串,不灌水、不預設。

📜 歷代詳細演進時程與版本歷程

一步一腳印,記錄每一個版本為了公務與特教個資安全所做的技術突破。

V6.0 深度資安與反滲透淨化旗艦版 2026.10.25 旗艦發布

里程碑:徹底攻克 AI 物件提取漏洞,建立七維度真實反向審計與單執行緒穩定 OCR 體系。

  • Mark-and-Sweep 垃圾回收:消除舊 XObject 圖片孤立物件,阻斷 recovered_pdf_evidence.zip 逆向提取問題。
  • 中繼資料徹底淨化:自 PDF 根目錄拔除 XMP XML Metadata 串流與 PieceInfo。
  • 七維度三態真實審計:採用 通過 / 警告 / 無法檢驗,實測底層圖片物件計數與實際抹除標的。
  • OCR 穩定防護:Wasm SIMD 單執行緒消弭動態張量互鎖當機,新增「✕ 中止辨識」實體按鈕與 25 秒防卡死熔斷。
  • 記憶體脫鉤錯誤修復:修正 Web Worker 傳遞引起的 Detached ArrayBuffer 例外。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v6.pages.dev/
V5.0 雙引擎本機離線 OCR 版 2026.10.24 創新突破

里程碑:打破純向量 PDF 限制,實現純前端瀏覽器端深度學習光學字元辨識。

  • PP-OCR 深度學習神經網路:在瀏覽器端使用 WebAssembly + ONNX Runtime 運行,完全離線不依賴公有雲 API。
  • 4 道影像預處理管線:Sauvola 自適應局部二值化、自動旋轉去傾斜 (Deskew) 與辨識信心度熱力圖。
  • 公印與職章特徵隔離:紅色色相空間過濾,精準抓取印鑑章遮蔽區域。
  • 離線模型本機快取:IndexedDB 本機儲存,初次載入後斷網離線亦可辨識。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v5.pages.dev/
V4.0 拼圖效應診斷與多格式影像版 2026.10.23
  • 拼圖效應 (Mosaic Effect) 診斷:即時掃描間接特徵組合(偏鄉學校 + 日期 + 罕病),防止二次洩密。
  • 多格式影像支援:支援 JPG、PNG、WebP、BMP 直接開啟並打包為標準 PDF。
  • 表格結構化拓撲優化:去除干擾格線,提升複雜特教評量表格解析能力。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v4.pages.dev/
V3.0 代碼混淆與全頁光柵扁平化版 2026.10.23
  • 全頁光柵化 (Raster Flattening):產出純影像無文字層之 PDF,實現底層 0 向量字元殘留。
  • 官方 Cloudflare KV 隱私防偽計數器:捨棄不安全的第三方外掛,實現自建安全計數並支援 20 種視覺風格。
  • 深度 JavaScript 代碼混淆:控制流平坦化與字串 Base64 加密,避免演算法外洩。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v3.pages.dev/
V2.0 特教與公務 KVP 智慧快篩版 2026.10.21
  • 五大情境智慧實體辨識 (NER):涵蓋學生學習、心理衡鑑、醫療公文、家庭聯絡、鑑輔會決議。
  • 鍵值配對 (KVP) 結構萃取:自動定位姓名、身分證字號、聯絡電話、出生日期等欄位。
  • 姓名共指消歧與可點擊藥丸標籤:標籤可自由點擊快速刪除或保留。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v2.pages.dev/
V1.0 原創核心奠基版 2026.10.21
  • MuPDF C/WebAssembly 原創物理真抹除架構:從 PDF Content Streams 中實體抹除字元與幾何繪圖指令。
  • 100% 瀏覽器純本機沙盒運算:文件零上傳、零資料外洩。
  • 線上部署網址:https://lkoj-shieldpdf-v1.pages.dev/

❓ 常見問題與版本推薦指南

解答常見疑問,協助公務與特教夥伴做出最適切的選擇。

📌 我該使用哪一個版本?
強烈推薦直接使用 V6.0 深度資安旗艦版! V6.0 包含了 V1 至 V5 的所有功能(包含離線神經網路 OCR、拼圖診斷、多圖片格式、全頁扁平化),並具備獨家 Mark-and-Sweep 垃圾回收與三態真實反向審計,是處理公務公文、學生 IEP、心理衡鑑等機敏文件的最高安全標準。
🔒 文件處理會被傳送到第三方雲端嗎?
絕不會。 全系列工具皆運行於瀏覽器的 WebAssembly / Web Worker 沙盒環境中。所有 PDF 解析、影像處理、神經網路 OCR、物理抹除與檔案輸出,全部在您的本機電腦記憶體完成。即使拔掉網路線,系統依然能正常運作。
✂️ 什麼是「物理真抹除」,與一般「黑框覆蓋」差在哪?
一般軟體(如 Acrobat 標記、Word 插入黑色長方形)只是在可視畫布頂層疊加一個黑色幾何形狀,其底層文字字元、字形結構與坐標依然完好存在,只要複製文字或使用文字選取工具即可看光。本系統的「物理真抹除」是直接重寫 PDF 內容串流,將目標文字指令徹底粉碎拔除。
🧹 為什麼 V6.0 要特別做「舊圖片物件垃圾回收」?
當處理掃描檔或含有圖片的 PDF 時,若只是在圖片上覆蓋遮蔽並換成新圖,傳統 PDF 規範仍可能把未遮蔽的舊圖片保留在內部物件表中(如 Object 4)。有心人士使用 Python 或 AI 腳本直接提取內部物件,就能還原未被遮蔽的原圖。V6.0 透過 Mark-and-Sweep 徹底粉碎舊物件,杜絕此資安隱患。
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