איך anonym.legal פועלת

זיהוי PII דטרמיניסטי מבוסס רגקס שמספק תוצאות ב-100% שחוזרות על עצמן. אותו קלט, אותו פלט—כל פעם. ללא AI, ללא ניחושים, רק התאמת תבניות שקופה.

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.

למה רגקס, לא AI?

הגישה שלנו

  • תוצאות ב-100% שחוזרות על עצמן
  • ניתן לבדוק לחלוטין לצורך ציות
  • אין צורך בנתוני אימון
  • קבלת החלטות שקופה
  • ביצועים מהירים וצפויים
  • אין שינוי מודל עם הזמן

גישות AI/ML

  • תוצאות משתנות בין ריצות
  • קבלת החלטות בוקס שחור
  • דורש נתוני אימון
  • קשה לבדוק
  • עלויות חישוב גבוהות יותר
  • שינוי מודל עם הזמן

תהליך של 10 צעדים

מכניס לקלט לפלט, הנה מה שקורה בדיוק למסמך שלך

1

טקסט קלט

שלח את המסמך שלך דרך ממשק אינטרנט, API, או תוסף Office

2

זיהוי שפה

המערכת מזהה את שפת המסמך לצורך עיבוד אופטימלי

3

טוקניזציה

הטקסט מפורק לטוקנים לצורך התאמת תבניות

4

התאמת תבניות

תבניות רגקס סורקות עבור 285+ סוגי ישויות

5

ניתוח הקשר

טקסט מסביב משפר את דיוק הזיהוי

6

דירוג ביטחון

כל זיהוי מקבל דירוג ביטחון

7

סיווג ישויות

פריטים מזוהים מסווגים לפי סוג

8

סקירת תוצאות

ראה את כל הזיהויים עם מיקומים ודירוגים

9

החל אנונימיזציה

בחר את השיטה שלך: החלף, מחק, האש, הצפן, או מסך

10

מסמך פלט

הורד את המסמך המאנונם שלך

זמין רק בתוכניות Pro ו-Business

שרת MCP: אינטגרציית AI ממוקדת פרטיות

איך הנתונים שלך זורמים דרך שרת MCP כדי לשמור על כלים של AI בטוחים

1

בקשת כלי AI

כלי ה-AI שלך (Cursor, Claude) שולח בקשה המכילה PII

2

שרת MCP חוסם

השרת מנתח ומזהה את כל ישויות ה-PII

3

אנונימיזציה

PII מוחלף בטוקנים או נמחק

Safe data only
4

עיבוד AI

AI מקבל ומעבד רק נתונים מאנונימיים

5

החזרת תגובה

תגובה של AI חוזרת דרך שרת MCP

6
Optional

דטוקניזציה

אופציונלי: ערכים מקוריים מוחזרים למשתמש

דוגמה מעשית

לפני (עם PII)
עיבוד תשלום עבור John Doe, דוא"ל john@example.com, כרטיס 4532-1111-2222-3333

מה ש-AI רואה

אחרי (מאנונם)
עיבוד תשלום עבור PII_PERSON_001, דוא"ל PII_EMAIL_001, כרטיס PII_CREDIT_CARD_001

מה שאתה מקבל חזרה

AI אף פעם לא רואה את ה-PII האמיתי שלך
ניתן להפוך עם מצב טוקניזציה
אותם עלויות טוקן כמו יישום אינטרנט
עובד עם מספר כלים של AI
אבטחת רמת ארגון

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.

ראה את זה בפעולה

נסה את זיהוי ה-PII והאנונימיזציה שלנו חינם עם 200 טוקנים לכל מחזור.

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.