Hoe anonym.legal Werk
Deterministiese, regex-gebaseerde PII-detectie wat 100% herhaalbare resultate lewer. Dieselfde invoer, dieselfde uitvoer—elke keer. Geen KI, geen raaiwerk nie, net deursigtige patroonvergelyking.
How Does PII Detection Work?
PII detection identifies personal data in text using pattern matching and machine learning. anonym.legal uses a hybrid approach:
- 1Pattern Matching: Regex patterns detect structured data (SSNs, credit cards, IBANs) with checksum validation.
- 2Named Entity Recognition: NER models identify names, locations, and organizations in 48 languages.
- 3Context Scoring: Each detection is scored based on surrounding context to minimize false positives.
This hybrid approach detects 285+ entity types while maintaining deterministic, reproducible results — essential for compliance and legal discovery.
Waarom Regex, Nie KI nie?
Ons Benadering
- 100% herhaalbare resultate
- Volledig auditeerbaar vir nakoming
- Geen opleidingsdata benodig nie
- Deursigtige besluitneming
- Vinige, voorspelbare prestasie
- Geen modelafwyking oor tyd nie
KI/ML Benaderings
- Resultate verskil tussen uitvoerings
- Swart boks besluitneming
- Benodig opleidingsdata
- Moeilik om te auditeer
- Hoër rekenaar koste
- Modelafwyking oor tyd
Die 10-Stap Proses
Van invoer tot uitvoer, hier is presies wat met jou dokument gebeur
Invoer Tekst
Dien jou dokument in via webkoppelvlak, API, of Office Add-in
Taal Detectie
Stelsel identifiseer die dokumenttaal vir optimale verwerking
Tokenisering
Tekst word in tokens gebroke vir patroonvergelyking
Patroonvergelyking
Regex patrone skandeer vir 285+ entiteit tipes
Konteksanalise
Omringende teks verbeter detectie akkuraatheid
Vertroue Puntetoekenning
Elke detectie ontvang 'n vertroue punt
Entiteit Klassifikasie
Gediagnoseerde items word volgens tipe gekategoriseer
Hersien Resultate
Sien al die detecties met posisies en punte
Pas Anonimisering Toe
Kies jou metode: Vervang, Swartmaak, Hash, Enkripteer, of Masker
Uitvoer Dokument
Laai jou geanonimiseerde dokument af
MCP Bediening: Privaatheid-Eerste KI Integrasie
Hoe jou data deur die MCP Bediening vloei om KI gereedskap veilig te hou
KI Gereedskap Versoek
Jou KI gereedskap (Cursor, Claude) stuur 'n versoek wat PII bevat
MCP Bediening Onderbreek
Bediening analiseer en detecteer alle PII entiteite
Anonimisering
PII word vervang met tokens of swartgemaak
KI Verwerking
KI ontvang en verwerk slegs geanonimiseerde data
Antwoord Terugkeer
KI antwoord kom terug deur MCP Bediening
De-tokenisering
Opsioneel: Oorspronklike waardes herstel vir gebruiker
Werklike Voorbeeld
Verwerk betaling vir John Doe, e-pos john@example.com, kaart 4532-1111-2222-3333Wat KI sien
Verwerk betaling vir PII_PERSON_001, e-pos PII_EMAIL_001, kaart PII_CREDIT_CARD_001Wat jy terugkry
Frequently Asked Questions
Why use regex instead of AI for PII detection?
Regex-based detection is deterministic and reproducible. The same input always produces the same output. AI/ML models can be unpredictable and may miss or falsely flag data. For compliance, reproducibility matters.
How accurate is the detection?
Our hybrid approach combines regex patterns with Named Entity Recognition (NER) for high accuracy. All patterns include checksum validation where applicable (credit cards, IBANs, SSNs). False positives are minimized through context-aware scoring.
What happens to my data during processing?
Text is sent to our EU-hosted servers (Hetzner, Germany) over TLS 1.3 for analysis. We don't store your data after processing. With Zero-Knowledge auth, we can't even identify which user made the request.
Can I add custom entity types?
Yes! You can create custom recognizers with your own regex patterns and context words. Custom entities support the same operators (replace, mask, hash, encrypt, redact) as built-in types.
How does reversible encryption work?
The Encrypt operator uses AES-256-GCM encryption with your key. Only you can decrypt. This allows re-identification for audits or legal discovery while keeping data protected in transit and storage.
Sien Dit in Aksie
Probeer ons PII-detectie en anonymisering gratis met 200 tokens per siklus.