如何使用 Amazon Bedrock Data Automation 进行 PII 脱敏？
通过设计自定义蓝图（blueprint）定义需要脱敏的 PII 字段，结合 AWS Step Functions 和 AWS Lambda 构建无服务器批量管道，BDA 会返回字段内容、置信度和边界框坐标。
Build a serverless PII redaction pipeline with Amazon Bedrock Data Automation
（翻译）使用 Amazon Bedrock Data Automation 构建无服务器 PII 脱敏流水线
资讯摘要
Learn how to automate end-to-end PII detection and redaction from scanned documents at scale using Amazon Bedrock Data Automation with a custom blueprint, AWS Step Functions, and AWS Lambda. A custom blueprint redacts sensitive fields with field-level precision, and a token matching quality check ra
AI 摘要
本文介绍如何使用 Amazon Bedrock Data Automation（BDA）构建无服务器 PII 脱敏流水线，实现从扫描文档中大规模自动检测和脱敏个人身份信息。通过自定义蓝图、AWS Step Functions 和 AWS Lambda 批量处理，并结合 token 匹配质量检查提升召回率。
AI 问答
如何提高 PII 检测的召回率？
在首次检测后，引入第二遍检测：使用 BDA 标准输出获取每个词的边界框，通过 token 匹配将检测到的 PII 值与标准输出中匹配的词语合并，捕获重复出现的 PII 实例。
蓝图设计需要考虑哪些问题？
需回答四个范围问题：什么是敏感信息、什么不是敏感信息、敏感信息在页面上的位置、以及如何移除它；然后通过自然语言指令和显式或推断的推理类型来定义字段。
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