Jak funguje anonym.legal

Deterministická detekce PII na základě regulárních výrazů, která poskytuje 100% reprodukovatelné výsledky. Stejný vstup, stejný výstup - pokaždé. Žádná AI, žádné hádání, jen transparentní shoda vzorů.

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.

Proč regulární výrazy, ne AI?

Náš přístup

  • 100% reprodukovatelné výsledky
  • Úplně auditovatelné pro shodu
  • Žádná tréninková data nejsou potřebná
  • Transparentní rozhodování
  • Rychlý, předvídatelný výkon
  • Žádný modelový drift v průběhu času

Přístupy AI/ML

  • Výsledky se liší mezi běhy
  • Černá skříňka rozhodování
  • Vyžaduje tréninková data
  • Těžké na audit
  • Vyšší náklady na výpočet
  • Modelový drift v průběhu času

10-krokový proces

Od vstupu po výstup, zde je přesně to, co se stane s vaším dokumentem

1

Vstupní text

Odešlete svůj dokument prostřednictvím webového rozhraní, API nebo Office Add-in

2

Detekce jazyka

Systém identifikuje jazyk dokumentu pro optimální zpracování

3

Tokenizace

Text je rozdělen na tokeny pro shodu vzorů

4

Shoda vzorů

Regulární výrazy skenují více než 50 typů entit

5

Analýza kontextu

Okolní text zlepšuje přesnost detekce

6

Hodnocení důvěry

Každá detekce obdrží skóre důvěry

7

Klasifikace entit

Detekované položky jsou kategorizovány podle typu

8

Zkontrolovat výsledky

Zobrazte všechny detekce s pozicemi a skóre

9

Použití anonymizace

Vyberte svou metodu: Nahradit, Redigovat, Hash, Šifrovat nebo Maskovat

10

Výstupní dokument

Stáhněte si svůj anonymizovaný dokument

Dostupné pouze v plánech Pro a Business

MCP Server: Integrace AI zaměřená na ochranu soukromí

Jak vaše data procházejí MCP Serverem, aby udržela AI nástroje v bezpečí

1

Požadavek AI nástroje

Váš AI nástroj (Cursor, Claude) odešle požadavek obsahující PII

2

MCP Server zachycuje

Server analyzuje a detekuje všechny PII entity

3

Anonymizace

PII je nahrazeno tokeny nebo redigováno

Safe data only
4

Zpracování AI

AI přijímá a zpracovává pouze anonymizovaná data

5

Vrátit odpověď

Odpověď AI se vrací přes MCP Server

6
Optional

De-tokenizace

Volitelně: Původní hodnoty obnoveny pro uživatele

Příklad ze skutečného světa

Před (s PII)
Zpracovat platbu pro Johna Doea, e-mail john@example.com, karta 4532-1111-2222-3333

Co AI vidí

Po (anonymizováno)
Zpracovat platbu pro PII_PERSON_001, e-mail PII_EMAIL_001, karta PII_CREDIT_CARD_001

Co dostanete zpět

AI nikdy nevidí vaše skutečné PII
Obnovitelné s režimem tokenizace
Stejné náklady na tokeny jako webová aplikace
Funguje s více AI nástroji
Bezpečnost na úrovni podniku

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.

Podívejte se na to v akci

Vyzkoušejte naši detekci PII a anonymizaci zdarma s 200 tokeny na cyklus.