Com Funciona anonym.legal

Detecció de PII basada en regex i determinista que ofereix resultats 100% reproduïbles. Mateix input, mateix output—cada vegada. Sense IA, sense endevinalles, només coincidència de patrons transparent.

How Does PII Detection Work?

PII detection identifies personal data in text using pattern matching and machine learning. anonym.legal uses a hybrid approach:

  1. 1
    Pattern Matching: Regex patterns detect structured data (SSNs, credit cards, IBANs) with checksum validation.
  2. 2
    Named Entity Recognition: NER models identify names, locations, and organizations in 48 languages.
  3. 3
    Context 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.

Per què Regex, No IA?

El Nostre Enfocament

  • Resultats 100% reproduïbles
  • Totalment auditable per a compliment
  • No es requereix dades d'entrenament
  • Decisions transparents
  • Rendiment ràpid i previsible
  • Sense deriva del model amb el temps

Enfocaments IA/ML

  • Els resultats varien entre execucions
  • Decisions de caixa negra
  • Requereix dades d'entrenament
  • Difícil d'auditar
  • Costos computacionals més alts
  • Deriva del model amb el temps

El Procés de 10 Passos

Del input a l'output, aquí teniu exactament què passa amb el vostre document

1

Text d'Entrada

Envieu el vostre document a través de la interfície web, API o complement d'Office

2

Detecció de Llengua

El sistema identifica la llengua del document per a un processament òptim

3

Tokenització

El text es divideix en tokens per a la coincidència de patrons

4

Coincidència de Patrons

Els patrons regex escanejen més de 50 tipus d'entitats

5

Anàlisi de Context

El text circumdant millora l'exactitud de la detecció

6

Puntuació de Confiança

Cada detecció rep una puntuació de confiança

7

Classificació d'Entitats

Els elements detectats es classifiquen per tipus

8

Revisar Resultats

Vegeu totes les deteccions amb posicions i puntuacions

9

Aplicar Anonimització

Trieu el vostre mètode: Substituir, Redactar, Hash, Encriptar o Màscara

10

Document d'Output

Descarregueu el vostre document anonimitzat

Disponible només en plans Pro i Business

Servidor MCP: Integració d'IA Centrada en la Privacitat

Com flueixen les vostres dades a través del Servidor MCP per mantenir les eines d'IA segures

1

Sol·licitud de l'Eina d'IA

La vostra eina d'IA (Cursor, Claude) envia una sol·licitud que conté PII

2

El Servidor MCP Intercepta

El servidor analitza i detecta totes les entitats PII

3

Anonimització

La PII es reemplaça amb tokens o es redacta

Safe data only
4

Processament d'IA

L'IA rep i processa només dades anonimitzades

5

Retorn de Resposta

La resposta de l'IA torna a través del Servidor MCP

6
Optional

De-tokenització

Opcional: Valors originals restaurats per a l'usuari

Exemple del Món Real

Abans (amb PII)
Processar pagament per John Doe, correu electrònic john@example.com, targeta 4532-1111-2222-3333

El que veu l'IA

Després (anonimitzat)
Processar pagament per PII_PERSON_001, correu electrònic PII_EMAIL_001, targeta PII_CREDIT_CARD_001

El que obtens de tornada

L'IA mai veu la vostra veritable PII
Reversible amb el mode de tokenització
Mateix cost de tokens que l'aplicació web
Funciona amb múltiples eines d'IA
Seguretat de nivell empresarial

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.

Veure-ho en Acció

Proveu la nostra detecció de PII i anonimització de manera gratuïta amb 200 tokens per cicle.