本公开的实施例涉及用于防止敏感数据在线公开的机器学习模型。系统和方法使用将机器学习模型与内容编辑工具一起使用来防止或减轻敏感数据的无意公开和传播。通过将经训练机器学习模型应用于经由界面的输入字段接收的一组非结构化文本数据，可以标识与私人信息相关联的实体。通过标识实体之间的连接来计算针对文本数据的隐私得分，实体之间的连接根据累积隐私风险对隐私得分做出贡献，隐私得分指示私人信息的潜在暴露。界面被更新为包括将输入字段内的一组非结构化文本数据的目标部分与输入字段内的一组非结构化文本数据的其他部分区分开的指示符，其中对目标部分的修改改变由隐私得分指示的私人信息的潜在暴露。