🛡️ Blindata

Blindaje para tus datos — Compliance Toolkit para Data Analysts, Data Scientists y ML Engineers en Chile

Blindata es una librería Python que detecta datos personales chilenos en tus DataFrames y los enmascara, para que puedas trabajar con datasets respetando la Ley 21.719 de Protección de Datos Personales.

from blindata import Blindata

bd = Blindata()
bd.scan(df).mostrar()
df_seguro = bd.proteger(df)

  Columna              Tipo detectado             Sensibilidad    Tasa
  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
  rut_paciente         RUT (Rol Único Tributario) 🔴 Personal      100%
  email                Correo electrónico         🟡 Contacto      100%
  telefono             Teléfono celular chileno   🟡 Contacto      100%
  edad                 —                          🟢 Sin riesgo

  ⚠️  Se detectaron 3 columna(s) con datos personales.

¿Por qué Blindata?

La Ley 21.719 entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026. Aplica a toda organización que trate datos personales de residentes en Chile. Multas de hasta 20.000 UTM.

Las herramientas existentes (Microsoft Presidio, DataFog, pii-anonymizer) están diseñadas para inglés y GDPR/HIPAA. No reconocen RUT, FONASA, AFP, ISAPRE ni Clave Única.

Blindata llena ese vacío. Blindaje para tus datos.

Marco regulatorio que cubre Blindata

• Ley 21.719 — Protección de Datos Personales (vigente diciembre 2026). Clasificación, reportes APDP, DPIA.
• Ley 21.663 — Marco de Ciberseguridad (vigente marzo 2025). Complementaria para operadores de importancia vital y sus proveedores.
• Ley 20.584 — Derechos del Paciente. Protección de datos clínicos y de salud.

Community (este paquete, gratis)

✅ Validador RUT con algoritmo Módulo 11 (algoritmo oficial SII). ✅ 3 detectores regex: RUT, email, teléfono celular chileno. ✅ Enmascaramiento (12.345.678-5 → **.***.678-5). ✅ Sanitización contra CSV injection (formula injection).

Pro (blindata.cl)

🔒 12 tipos de PII chileno: agrega nombres de personas, datos de salud, comunas/direcciones, patentes vehiculares, AFP/previsional, ISAPRE, datos bancarios, Clave Única e identificadores SII/tributarios. 🔒 Clasificación legal sectorial (Ley 21.719, Ley 21.663, Ley 20.584) con elevación de riesgo por sector (salud, banca, gobierno, educación, retail). 🔒 Pseudonimización y anonimización con múltiples métodos según nivel de sensibilidad. 🔒 Reporte PDF de cumplimiento APDP (Art. 14 quinquies). 🔒 Dashboard web con historial, multi-usuario e integraciones.

Planes

Community es gratis para siempre. No es un trial. Sin tarjeta de crédito.

Instalación

pip install blindata

Requiere Python 3.10+.

Uso

import pandas as pd
from blindata import Blindata

df = pd.read_csv("mi_dataset.csv")

bd = Blindata()
resultado = bd.scan(df)
resultado.mostrar()

# Enmascarar columnas detectadas
df_seguro = bd.proteger(df)
df_seguro.to_csv("dataset_seguro.csv", index=False)

Roadmap

Contribuir

Ver CONTRIBUTING.md. Para vulnerabilidades de seguridad, ver SECURITY.md.

Licencia

MIT. El paquete propietario blindata-pro (closed source) tiene licencia comercial y se distribuye solo con el SaaS.

Autora

Daniela Inostroza — Noesis SpA blindata.cl

Una línea de código entre tu análisis y una multa.