Gemessen am 21. Oktober 2026 · promptShield 1.4.1 · Presidio 2.2.364
Microsoft Presidio im Vergleich mit promptShield
Neu gemessen an 48 erfundenen Dokumenten in 8 Sprachen; in jedem Dokument ist jede personenbezogene Angabe Wort für Wort gekennzeichnet. Beide Tools lesen denselben extrahierten Text, und gezählt wird jedes sensible Wort, das lesbar stehen bleibt. Dokumente, Labels, Bewertungsskript und sämtliche Rohergebnisse sind veröffentlicht, damit Sie jede Zahl nachprüfen können.
Zum Namen: Presidio ist bei Microsoft entstanden und inzwischen ein unabhängiges, von der Community geführtes Projekt in der Organisation Data Privacy Stack. Die MIT-Lizenz gilt weiter, und Microsoft hat den Übergang unterstützt. Im Titel steht trotzdem „Microsoft Presidio“, weil die meisten genau danach suchen. Zur Übergangsmitteilung des Projekts
Kurzfassung
Presidio 2.2.364 (Standardinstallation, große spaCy-Modelle)
1.327
von 4.489 sensiblen Wörtern lesbar geblieben · 70 % erkannt
promptShield 1.4.1
92
von 4.489 sensiblen Wörtern lesbar geblieben · 98 % erkannt
promptShield markierte außerdem weniger Stellen, die gar keine personenbezogenen Daten sind: 1,9 Fehlmarkierungen pro Dokument, die ein Prüfer wieder entfernen muss, gegenüber 9,8 bei Presidio. Von den 48 Dokumenten enthielten 24 nach der Bearbeitung kein einziges lesbares sensibles Wort mehr, bei Presidio waren es 0. Mit den kleinen spaCy-Modellen, die die meisten Schnellstart-Anleitungen installieren, ließ Presidio 1.583 Wörter lesbar stehen.
Die Erkennung von promptShield, Version für Version
Die erste Fassung dieser Seite hat promptShield 1.0.14 gemessen. Wir haben 7 Versionen, von dieser bis zur heutigen, mit denselben Dokumenten getestet: jede aus ihrem eigenen Quellcode gebaut und über ihre eigene Schaltfläche „Erkennen“ gestartet. Da Polnisch erst mit Version 1.4.0 hinzukam, berücksichtigen diese Diagramme nur die sieben Sprachen, die alle Versionen unterstützen.
Zahlen anzeigen
| Version | Datum | Erkannt | Lesbar gebliebene Wörter | Fehlmarkierungen pro Dokument | Dokumente ohne lesbare Reste |
|---|---|---|---|---|---|
| promptShield 1.0.14 | 16. Juni 2026 | 74,3 % | 999 | 4,5 | 0 / 42 |
| promptShield 1.1.3 | 6. Aug. 2026 | 74,3 % | 999 | 4,5 | 0 / 42 |
| promptShield 1.2.0 | 22. Aug. 2026 | 74,6 % | 987 | 4,5 | 0 / 42 |
| promptShield 1.2.5 | 28. Sept. 2026 | 76,5 % | 915 | 4,5 | 0 / 42 |
| promptShield 1.3.4 | 5. Okt. 2026 | 98,1 % | 73 | 2,0 | 22 / 42 |
| promptShield 1.3.8 | 15. Okt. 2026 | 98,1 % | 73 | 2,0 | 22 / 42 |
| promptShield 1.4.1 | 21. Okt. 2026 | 98,1 % | 73 | 2,0 | 22 / 42 |
| Presidio 2.2.364 | – | 71,4 % | 1.120 | 10,3 | 0 / 42 |
Bis Ende September erkannte promptShield etwa so viel wie Presidio, nur mit weniger Fehlmarkierungen: 74 % der sensiblen Wörter in Version 1.0.14, bei 4,5 Fehlmarkierungen pro Dokument. Der Sprung danach geht auf vier Überarbeitungsrunden der Erkennung zwischen dem 30. September und dem 2. Oktober zurück, jeweils gemessen an Dokumenten, die die Engine nie gesehen hatte. Ins Visier genommen wurden Identifikationsnummern, Adressen, Telefonnummern und in Großbuchstaben geschriebene Namen, und zugleich gingen die Fehlmarkierungen zurück. Seitdem sind die Werte für die sieben Sprachen stabil, und die Arbeit galt dem Polnischen: promptShield 1.4.1 erkennt 97 % der sensiblen Wörter in den polnischen Dokumenten, Presidio 64 %.
Funktionsvergleich
| Funktion | promptShield | Presidio |
|---|---|---|
Mehrsprachiger Regex-Erkenner (60+ Typen) Presidio: standardmäßig primär EN | ◦ | |
Mehrsprachiges Entity-Modell (Davlan) Presidio: erfordert individuellen HuggingFace-Entity-Erkenner | ◦ | |
Optionale LLM-Schicht für kontextbezogene PII | ||
Prüfsummenvalidierung US NPI / ABA / DEA Presidio: NPI und MBI enthalten, ABA/DEA teilweise | ◦ | |
Prüfsummenvalidierung AU TFN / ABN / ACN / Medicare | ||
Prüfsummenvalidierung BR CPF / CNPJ | ||
Prüfsummenvalidierung CH AHV | ||
Prüfsummenvalidierung MX CLABE | ||
Prüfsummenvalidierung NL BSN / RSIN | ||
Validierung französische NIR (Sozialversicherung) | ||
Filter für Gerichtsstands-Boilerplate „unterliegt dem Recht von X“ → X nicht markiert | ||
Zusammenführung von PERSON-Spans innerhalb der Seite „Pierre Dubois“ behalten, bloßes „Pierre“ verworfen | ||
Filter für generische Abteilungen (ORG) | ||
Filter für Funktionsbezeichnungen (PERSON) | ||
Fertige Desktop-Anwendung mit Prüfungs-GUI | ||
Umkehrbare Tokenisierung (Codieren / Decodieren) Presidio: separate Anonymizer-Schicht | ◦ | |
100 % Offline-Verarbeitung (keine Cloud-Abhängigkeit) | ||
Individuelle Erkenner über API | ||
Python-Bibliothek für individuelle Integration | ||
Azure AI Language-Integration |
✓ = standardmäßig enthalten · ◦ = über individuelle Konfiguration verfügbar · ✗ = nicht vorhanden
Rauschkategorien, die Presidio (Standardinstallation) ausgibt und promptShield unterdrückt
URLs in Vertragsfußzeilen
Link zur Datenschutzerklärung, Support-Seiten-URL, generischer juristischer Kontakt. ~8–10 Spans pro Vertrag, von denen so gut wie keiner PII ist, das der Prüfer schwärzen möchte.
UrlRecognizerEinzelne Länder-/Städtenennungen in Gerichtsstands-Prosa
„unterliegt dem Recht Frankreichs“, „Geschäftssitz in Paris“, „in Deutschland eingetragenes Unternehmen“. In einem französischen Finanzbericht gibt Presidio 73 LOCATION-Spans aus; fast alle sind Vertrags-Beiwerk.
filter_jurisdiction_boilerplate + filter_standalone_countryPERSON-Fragmente
Derselbe Name erscheint als drei separate Spans: „Pierre“, „Dubois“, „Pierre Dubois“. Bei einem italienischen Vertrag gibt Presidio 26 PERSON-Spans aus: dieselben Namen, wiederholt und in Vorname, Nachname und vollständigen Namen zerlegt.
filter_span_coalescenceGenerische Abteilungsnamen, die als ORG getaggt werden
„Marketing“, „Vorstand“, „Direction Générale“, „Board of Directors“, „Comitato di Direzione“. Das sind keine Organisationen, die der Prüfer schwärzen möchte.
filter_generic_org (Sperrliste mit 90 Einträgen × 7 Sprachen)Funktionsbezeichnungen, die als PERSON getaggt werden
„CEO“, „Directeur“, „Geschäftsführer“ am Zeilenanfang großgeschrieben, vom Entity-Modell manchmal fälschlich als PERSON getaggt.
filter_role_titlesWann Sie stattdessen Presidio wählen sollten
Presidio ist die richtige Wahl, wenn:
- Sie eine individuelle, Python-basierte DLP-Pipeline aufbauen und Kontrolle auf Bibliotheksebene möchten.
- Sie Cloud-Dienste (Azure AI Language, AWS Comprehend) unter einer einzigen PII-Abstraktion integrieren müssen.
- Sie Ihre eigenen Erkenner für proprietäre Entity-Typen feinabstimmen möchten.
- Sie Textströme (keine begrenzten Dokumente) verarbeiten und eine dienstförmige Bibliothek benötigen.
Presidio ist Open Source unter MIT-Lizenz, promptShield ein kommerzielles Produkt. Nehmen Sie das Werkzeug, das zur Aufgabe passt.
Wann Sie promptShield wählen sollten
- Sie anonymisieren begrenzte PDF-/DOCX-/XLSX-Dokumente auf dem Desktop.
- Sie benötigen länderspezifische Prüfsummen von Haus aus (TFN, CPF, NPI, IBAN usw.), ohne sie selbst schreiben zu müssen.
- Sie möchten einen fertigen GUI-Workflow (Prüfen, Schwärzen, Tokenisieren, Exportieren) statt einer Bibliothek zum Integrieren.
- Ihre Kunden können aus Compliance-Gründen keine Dokumente an einen Cloud-Dienst senden.
Reproduzieren Sie es selbst
Jede Zahl auf dieser Seite stammt aus den Dateien im öffentlichen Repository: den 48 Dokumenten samt Labels, den Rohausgaben beider Tools und dem Bewertungsskript. Keine Zahl beruht auf einem Durchlauf, den Sie nicht selbst überprüfen können.
git clone https://github.com/promptshield-Inc/pii-detection-benchmarks
cd pii-detection-benchmarks
pip install -r requirements.txt
python presidio_run.py lg
python score.pyDer erste Python-Befehl lässt Presidio erneut über den veröffentlichten Text laufen, der zweite bewertet jedes Ergebnis im Ordner anhand der Labels. Für keinen der beiden müssen Sie promptShield installieren.
Häufig gestellte Fragen
Gehört Microsoft Presidio noch zu Microsoft?
Nein. Presidio ist bei Microsoft entstanden und hat den Wechsel zu einer unabhängigen, von der Community getragenen Steuerung abgeschlossen: Gepflegt wird es von Mitwirkenden und Freiwilligen in der Organisation Data Privacy Stack, und kein Unternehmen besitzt oder betreibt es. Microsoft hat den Übergang unterstützt. Die Lizenz ist MIT geblieben und der Code derselbe, sodass nichts an diesem Benchmark davon abhängt, wer das Repository hält. Ältere Links auf die Dokumentation unter microsoft.github.io können ins Leere führen; sie liegt jetzt unter presidio.dataprivacystack.org.
Ist Microsoft Presidio kostenlos?
Ja. Presidio steht unter MIT-Lizenz, ohne Gebühr und unabhängig vom Volumen. Der Aufwand liegt in der Entwicklungszeit, nicht im Preis: Presidio liefert Bausteine für die Erkennung, keinen fertigen Arbeitsablauf. Ein produktiver Einsatz bedeutet deshalb, das Auslesen der Dokumente, eine Oberfläche für die Prüfung und die von Ihrer Aufbewahrungsrichtlinie geforderte Speicherung selbst zu bauen. Ob das günstiger ist als eine Lizenz, hängt davon ab, wie viel davon bei Ihnen bereits steht.
Muss man Entwickler sein, um Microsoft Presidio zu nutzen?
In der Praxis ja. Presidio ist eine Python-Bibliothek, die über Code oder über einen selbst betriebenen Dienst angesprochen wird; eine Desktop-Anwendung oder eine Oberfläche für Endanwender gehört nicht zum Projekt. Das ist eine Entwurfsentscheidung und keine Lücke: Das Werkzeug soll in eine Kette passen, die jemand anderes zusammensetzt. Wenn die Dokumente von Juristen, Analysten oder Compliance-Fachleuten bearbeitet werden und nicht von Entwicklern, muss vor Presidio erst etwas gebaut werden, bevor es bei ihnen ankommt.
Ist Microsoft Presidio ein DLP-Werkzeug?
Für sich genommen nicht. Presidio erkennt und anonymisiert personenbezogene Daten in Inhalten, die man ihm übergibt. Es ist ein Baustein der Data Loss Prevention, aber ohne alles, was ein DLP-Produkt sonst mitbringt: kein Richtlinienmodul, keine Durchsetzung auf Geräten oder im Netz, keine Alarme, keine Prüfspur. Viele Teams setzen es als Erkennungsschicht in einem DLP-Aufbau ein, den sie selbst errichten. Als fertiges DLP-Produkt gekauft ist es keines.
Wer sind die wichtigsten Wettbewerber von Microsoft Presidio?
Das hängt davon ab, welchen Teil Sie ersetzen. Als Erkennungsbibliothek sind die nächsten Vergleiche die Cloud-Dienste für personenbezogene Daten (Azure AI Language, Google Cloud DLP, AWS Comprehend), die Presidio sogar aufrufen kann, statt gegen sie anzutreten. Als Weg, Dokumente tatsächlich geschwärzt zu bekommen, besteht das Vergleichsfeld aus fertigen Werkzeugen wie promptShield, Adobe Acrobat und den Schwärzungsdiensten in der Cloud, wo zwischen Lizenzkosten und der Entwicklungsarbeit abgewogen wird, die Sie sonst selbst leisten.
Ist promptShield quelloffen wie Presidio?
Nein. Presidio ist eine quelloffene Bibliothek unter MIT-Lizenz, promptShield ist ein kommerzielles Produkt. Das ist ein echter Unterschied, den man klar sagen sollte. Öffentlich ist das, worauf es für das Vertrauen in diese Seite ankommt: der Prüfaufbau, die Testdokumente und die Rohergebnisse sind veröffentlicht, und der Presidio-Teil des Skripts läuft eigenständig, ohne installiertes promptShield. Sie müssen diese Zahlen nicht glauben.
Steckt Presidio in promptShield drin?
Nein. Die Erkennung ist unsere eigene, und die Entscheidung war architektonisch, kein Urteil über Presidios Qualität: promptShield verarbeitet abgeschlossene Dokumente auf einem Gerät, das womöglich gar kein Netz hat, während Presidio als Bibliothek für Textströme in einer Server-Kette gedacht ist. Die Schicht, die entscheidet, was ein Prüfer verwerfen würde, trägt den größten Teil der Arbeit, und sie musste unsere sein.
Kann man beide zusammen einsetzen?
Sie sitzen an verschiedenen Stellen und lassen sich sauber kombinieren. Presidio passt gut für das Prüfen großer Mengen innerhalb Ihrer eigenen Systeme, wo sich eine Bibliothek in eine Kette einfügt. promptShield passt zu der kleineren Menge von Dokumenten, bei denen ein Mensch das Gefundene prüfen und für das Ergebnis einstehen muss, bevor die Datei irgendwohin geht. Breite Automatik in der Kette, sorgfältige, menschlich geprüfte Behandlung für die Dokumente, die etwas kosten können.
Einschränkungen und Vorbehalte
- Nur Standardinstallation. Presidio lief mit seinen eingebauten Erkennern und einem spaCy-Modell pro Sprache, ohne eigene Erkenner und ohne Konfidenzschwelle. Für Polnisch haben wir lediglich die Zuordnung der Entity-Labels ergänzt, die Presidio braucht, um die Ergebnisse der polnischen spaCy-Modelle zu verarbeiten; ohne sie findet Presidio überhaupt keine polnischen Namen. Eine gezielt konfigurierte Installation mit eigenen Erkennern und einem Transformer-Modell würde besser abschneiden.
- Erfundene Dokumente. Die 48 Dokumente sind realistisch, aber fiktiv: Verträge, Rechnungen, Kontoauszüge, Arztbriefe, Schreiben der Personalabteilung und anwaltliche Korrespondenz, als saubere, digital erzeugte PDFs. Scans, OCR-Fehler und unübersichtliche Layouts misst dieser Test nicht.
- Wer die Labels erstellt hat. Dokumente und Labels wurden von KI-Agenten nach einer veröffentlichten Annotationsrichtlinie erstellt, je einer pro Sprache und ohne Zugriff auf den Erkennungscode von promptShield; jedes Label wurde per Skript mit dem extrahierten Text abgeglichen. Kein menschlicher Annotator hat sie gegengelesen. Die Labels sind öffentlich: Wenn Sie ein falsches finden, geben Sie uns Bescheid, und wir veröffentlichen die Korrektur.
- Alte Versionen, heute ausgeführt. Jede frühere Version wurde aus ihrem eigenen Quellcode gebaut und auf demselben Rechner ausgeführt, mit den heutigen Modelldateien. Engines, die die installierte App in dieser Version nicht laden konnte (sie brauchten PyTorch, das die App nicht mitliefert), waren auch hier deaktiviert; so lief jede Version mit den Engines, die ihre Nutzer tatsächlich hatten. Version 1.2.8 fehlt aus genau diesem Grund: Ein Build-Fehler hinderte die installierte App daran, die neueren Engines zu laden, sodass ihr Quellcode ein zu günstiges Bild davon vermitteln würde, was bei ihren Nutzern ankam.
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