Kuidas anonym.legal töötab

Deterministlik, regex-põhine PII tuvastamine, mis tagab 100% korduvad tulemused. Sama sisend, sama väljund—igal korral. Ei mingit AI-d, ei mingit oletamist, vaid läbipaistev mustri sobitamine.

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.

Miks Regex, mitte AI?

Meie lähenemine

  • 100% korduvad tulemused
  • Täielikult auditeeritav vastavuse jaoks
  • Ei ole vajalik koolitusandmeid
  • Läbipaistev otsuste tegemine
  • Kiire, ettearvatav jõudlus
  • Ei mudeleid aja jooksul

AI/ML lähenemised

  • Tulemused varieeruvad jooksude vahel
  • Must kast otsuste tegemine
  • Nõuab koolitusandmeid
  • Raske auditeerida
  • Kõrgem arvutusmaksumus
  • Mudelite nihkumine aja jooksul

10-sammuline protsess

Sisendist väljundini, siin on täpselt see, mis teie dokumendiga juhtub

1

Sisendtekst

Esitage oma dokument veebiliidese, API või Office lisandmooduli kaudu

2

Keele tuvastamine

Süsteem tuvastab dokumendi keele optimaalseks töötlemiseks

3

Tokeniseerimine

Tekst jagatakse tokeniteks mustri sobitamiseks

4

Mustri sobitamine

Regex mustrid skaneerivad 285+ üksuse tüüpi

5

Konteksti analüüs

Ümbritsev tekst parandab tuvastamise täpsust

6

Usaldusväärsuse hindamine

Iga tuvastamine saab usaldusväärsuse skoori

7

Üksuse klassifitseerimine

Tuvastatud esemed klassifitseeritakse tüübi järgi

8

Tulemuste ülevaatus

Vaadake kõiki tuvastamisi koos positsioonide ja skooridega

9

Rakenda anonüümitus

Valige oma meetod: Asenda, Redigeeri, Hash, Krüpteeri või Maskeeri

10

Väljunddokument

Laadige alla oma anonüümitud dokument

Saadaval ainult Pro ja Business plaanides

MCP Server: Privaatsus-esimene AI integreerimine

Kuidas teie andmed voolavad MCP Serveri kaudu, et hoida AI tööriistad turvalisena

1

AI tööriista päring

Teie AI tööriist (Cursor, Claude) saadab päringu, mis sisaldab PII-d

2

MCP Server peatab

Server analüüsib ja tuvastab kõik PII üksused

3

Anonüümitus

PII asendatakse tokenitega või redigeeritakse

Safe data only
4

AI töötlemine

AI saab ja töötleb ainult anonüümseid andmeid

5

Vastuse tagastamine

AI vastus tuleb tagasi MCP Serveri kaudu

6
Optional

De-tokeniseerimine

Valikuline: Algväärtused taastatakse kasutajale

Reaalmaailma näide

Enne (PII-ga)
Tehke makse John Doe eest, e-post john@example.com, kaart 4532-1111-2222-3333

Mida AI näeb

Pärast (anonüümitud)
Tehke makse PII_PERSON_001 eest, e-post PII_EMAIL_001, kaart PII_CREDIT_CARD_001

Mida te tagasi saate

AI ei näe kunagi teie tegelikku PII-d
Tagasivõetav tokeniseerimise režiimiga
Samad tokeni kulud kui veebirakendusel
Toimib mitme AI tööriistaga
Ettevõtte tasemel turvalisus

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.

Vaadake seda tegevuses

Proovige meie PII tuvastamist ja anonüümitust tasuta 200 tokeniga iga tsükli kohta.