چگونه anonym.legal کار می‌کند

شناسایی PII مبتنی بر regex که نتایج 100% قابل تکرار را ارائه می‌دهد. ورودی یکسان، خروجی یکسان—هر بار. بدون هوش مصنوعی، بدون حدس، فقط تطبیق الگوهای شفاف.

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.

چرا Regex، نه AI؟

رویکرد ما

  • نتایج 100% قابل تکرار
  • کاملاً قابل حسابرسی برای انطباق
  • بدون نیاز به داده‌های آموزشی
  • تصمیم‌گیری شفاف
  • عملکرد سریع و قابل پیش‌بینی
  • عدم انحراف مدل در طول زمان

رویکردهای AI/ML

  • نتایج در بین اجراها متفاوت است
  • تصمیم‌گیری جعبه سیاه
  • نیاز به داده‌های آموزشی دارد
  • حسابرسی دشوار
  • هزینه‌های محاسباتی بالاتر
  • انحراف مدل در طول زمان

فرآیند 10 مرحله‌ای

از ورودی تا خروجی، اینجا دقیقاً چه اتفاقی برای سند شما می‌افتد

1

متن ورودی

سند خود را از طریق رابط وب، API یا افزونه Office ارسال کنید

2

شناسایی زبان

سیستم زبان سند را برای پردازش بهینه شناسایی می‌کند

3

توکن‌سازی

متن به توکن‌ها برای تطبیق الگو شکسته می‌شود

4

تطبیق الگو

الگوهای regex برای بیش از 50 نوع موجودیت اسکن می‌شوند

5

تحلیل زمینه

متن اطراف دقت شناسایی را بهبود می‌بخشد

6

امتیاز اعتماد

هر شناسایی یک امتیاز اعتماد دریافت می‌کند

7

طبقه‌بندی موجودیت

موارد شناسایی شده بر اساس نوع دسته‌بندی می‌شوند

8

بررسی نتایج

تمام شناسایی‌ها با موقعیت‌ها و امتیازها را مشاهده کنید

9

اعمال حذف هویت

روش خود را انتخاب کنید: جایگزینی، حذف، هش، رمزگذاری یا پوشش

10

سند خروجی

سند ناشناس شده خود را دانلود کنید

فقط در طرح‌های Pro و Business در دسترس است

سرور MCP: ادغام AI با اولویت حریم خصوصی

چگونه داده‌های شما از طریق سرور MCP جریان می‌یابد تا ابزارهای AI را ایمن نگه دارد

1

درخواست ابزار AI

ابزار AI شما (Cursor، Claude) درخواستی حاوی PII ارسال می‌کند

2

سرور MCP قطع می‌کند

سرور تمام موجودیت‌های PII را تحلیل و شناسایی می‌کند

3

حذف هویت

PII با توکن‌ها جایگزین یا حذف می‌شود

Safe data only
4

پردازش AI

AI فقط داده‌های ناشناس شده را دریافت و پردازش می‌کند

5

بازگشت پاسخ

پاسخ AI از طریق سرور MCP بازمی‌گردد

6
Optional

دوباره توکن‌سازی

اختیاری: مقادیر اصلی برای کاربر بازگردانده می‌شود

مثال واقعی

قبل (با PII)
پرداخت برای جان دو، ایمیل john@example.com، کارت 4532-1111-2222-3333 را پردازش کنید

آنچه AI می‌بیند

بعد (ناشناس شده)
پرداخت برای PII_PERSON_001، ایمیل PII_EMAIL_001، کارت PII_CREDIT_CARD_001 را پردازش کنید

آنچه شما دریافت می‌کنید

AI هرگز PII واقعی شما را نمی‌بیند
قابل بازگشت با حالت توکن‌سازی
هزینه‌های توکن مشابه با برنامه وب
با چندین ابزار AI کار می‌کند
امنیت در سطح سازمانی

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.

آن را در عمل ببینید

شناسایی و حذف هویت PII ما را به صورت رایگان با 200 توکن در هر چرخه امتحان کنید.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.