anonym.legal

Kuinka anonym.legal toimii

Deterministinen, regex-pohjainen PII-tunnistus, joka tuottaa 100 % toistettavia tuloksia. Sama syöte, sama tulos—joka kerta. Ei AI:ta, ei arvailua, vain läpinäkyvää kaavojen vertailua.

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.

Miksi Regex, ei AI?

Meidän lähestymistapamme

  • 100 % toistettavat tulokset
  • Täysin auditoitavissa oleva vaatimustenmukaisuus
  • Ei koulutusdataa vaadita
  • Läpinäkyvä päätöksenteko
  • Nopea, ennustettava suorituskyky
  • Ei mallin siirtymistä ajan myötä

AI/ML-lähestymistavat

  • Tulokset vaihtelevat suoritusten välillä
  • Musta laatikko -päätöksenteko
  • Vaatii koulutusdataa
  • Vaikea auditoida
  • Korkeammat laskentakustannukset
  • Mallin siirtyminen ajan myötä

10-vaiheinen prosessi

Syötteestä tulokseen, tässä on tarkalleen mitä tapahtuu asiakirjallesi

1

Syöte

Lähetä asiakirjasi verkkoliittymän, API:n tai Office-lisäosan kautta

2

Kielentunnistus

Järjestelmä tunnistaa asiakirjan kielen optimaalista käsittelyä varten

3

Tokenisointi

Teksti jaetaan tokeneiksi kaavojen vertailua varten

4

Kaavojen vertailu

Regex-kaavat skannaavat yli 50 entiteettityyppiä

5

Kontekstianalyysi

Ympäröivä teksti parantaa tunnistustarkkuutta

6

Luottamuspisteytys

Jokainen tunnistus saa luottamuspisteen

7

Entiteettiluokittelu

Tunnistetut kohteet luokitellaan tyypin mukaan

8

Tulosten tarkistus

Näe kaikki tunnistukset sijainteineen ja pisteineen

9

Sovella anonymisointia

Valitse menetelmäsi: Korvata, Poistaa, Hash, Salata tai Peittää

10

Tulostusasiakirja

Lataa anonymisoitu asiakirjasi

Saatavilla vain Pro- ja Business-suunnitelmissa

MCP-palvelin: Tietosuojaan keskittyvä AI-integraatio

Kuinka tietosi kulkevat MCP-palvelimen läpi pitääkseen AI-työkalut turvallisina

1

AI-työkalun pyyntö

AI-työkalusi (Cursor, Claude) lähettää pyynnön, joka sisältää PII:t

2

MCP-palvelin keskeyttää

Palvelin analysoi ja tunnistaa kaikki PII-entiteetit

3

Anonymisointi

PII korvataan tokeneilla tai poistetaan

Safe data only
4

AI-käsittely

AI vastaanottaa ja käsittelee vain anonymisoituja tietoja

5

Vastauksen palautus

AI-vastaus tulee takaisin MCP-palvelimen kautta

6
Optional

De-tokenisointi

Valinnainen: Alkuperäiset arvot palautetaan käyttäjälle

Reaalimaailman esimerkki

Ennen (PII:n kanssa)
Käsittele maksua John Doelle, sähköposti john@example.com, kortti 4532-1111-2222-3333

Mitä AI näkee

Jälkeen (anonymisoitu)
Käsittele maksua PII_PERSON_001, sähköposti PII_EMAIL_001, kortti PII_CREDIT_CARD_001

Mitä saat takaisin

AI ei koskaan näe todellista PII:täsi
Käännettävissä tokenisointitilassa
Samat tokenikustannukset kuin verkkosovelluksessa
Toimii useiden AI-työkalujen kanssa
Yritystason turvallisuus

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.

Näe se toiminnassa

Kokeile PII-tunnistustamme ja anonymisointiamme ilmaiseksi 200 tokenilla per sykli.