Nola Funtzionatzen Du anonym.legal

Deterministikoa, regex oinarritutako PII detekzioa 100% erreproduzitzeko emaitzak ematen dituena. Sarrera bera, irteera bera—beti. Ez AI, ez irudikapenik, soilik patroi gardenak.

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.

Zergatik Regex, Ez AI?

Gure Hurbilketa

  • 100% erreproduzitzeko emaitzak
  • Osorik auditatzen da betetzeko
  • Ez da prestakuntza daturik behar
  • Erabaki gardenak
  • Azkar, aurreikusteko errendimendua
  • Ez da modeloen aldaketa denboran

AI/ML Hurbilketak

  • Emaitzak aldatu egiten dira exekuzioen artean
  • Kutxa beltz erabakiak
  • Prestakuntza datuak behar ditu
  • Auditatzea zaila da
  • Kostu handiak
  • Modeloen aldaketa denboran

10 Pausoko Prozesua

Sarreratik irteerara, hemen zehazki zer gertatzen den zure dokumentuan

1

Sarrera Testua

Bidali zure dokumentua web interfazearen, APIaren edo Office Add-in bidez

2

Hizkuntza Detekzioa

Sistema dokumentuaren hizkuntza identifikatzen du prozesamendu optimoa lortzeko

3

Tokenizazioa

Testua tokenetan apurtzen da patroiak matchatzeko

4

Patroiak Matchatzea

Regex patroiak 285+ entitate mota bilatzen dituzte

5

Testuinguru Analisia

Inguru testuak detekzio zehaztasuna hobetzen du

6

Konfiantza Puntuak

Detekzio bakoitzak konfiantza puntu bat jasotzen du

7

Entitate Klasifikazioa

Detektatutako elementuak mota baten arabera kategoriza daitezke

8

Emaitzak Aztertu

Ikusi detekzio guztiak posizio eta puntuazioekin

9

Anonimizazioa Aplikatu

Hautatu zure metodoa: Ordezkatu, Ezabatu, Hash, Enkriptatu, edo Maskaratu

10

Irteera Dokumentua

Deskargatu zure anonimizatutako dokumentua

Pro eta Negozio planetan bakarrik eskuragarri

MCP Zerbitzaria: Pribatutasun-Lehen AI Integrazioa

Nola iragazten den zure datua MCP Zerbitzaritik AI tresnak seguru mantentzeko

1

AI Tresna Eskaera

Zure AI tresna (Cursor, Claude) PII duten eskaera bat bidaltzen du

2

MCP Zerbitzaria Iragazten

Zerbitzariak PII entitate guztiak aztertzen eta detektatzen ditu

3

Anonimizazioa

PII tokenekin ordezkatzen da edo ezabatzen da

Safe data only
4

AI Prozesamendua

AIk soilik anonimizatutako datuak jasotzen eta prozesatzen ditu

5

Erantzun Itzultzea

AI erantzuna MCP Zerbitzariaren bidez itzultzen da

6
Optional

De-tokenizazioa

Aukerakoa: Balio originalak erabiltzailearentzat berreskuratzen dira

Errealitateko Adibidea

Aurretik (PII-rekin)
John Doe-ren ordainketa prozesatu, email john@example.com, txartela 4532-1111-2222-3333

AIk ikusten duena

Ondoren (anonimizatua)
PII_PERSON_001-ren ordainketa prozesatu, email PII_EMAIL_001, txartela PII_CREDIT_CARD_001

Zuretzat itzultzen dena

AIk ez du inoiz zure benetako PII ikusten
Tokenizazio moduan itzuli daiteke
Web aplikazioarekin berdinak diren token kostuak
AI tresna anitzekin funtzionatzen du
Enpresako segurtasuna

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.

Ikusi Ekintzan

Probatu gure PII detekzioa eta anonimizazioa doan 200 token ziklo bakoitzeko.