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:
- 1Pattern Matching: Regex patterns detect structured data (SSNs, credit cards, IBANs) with checksum validation.
- 2Named Entity Recognition: NER models identify names, locations, and organizations in 48 languages.
- 3Context 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
טקסט קלט
שלח את המסמך שלך דרך ממשק אינטרנט, API, או תוסף Office
זיהוי שפה
המערכת מזהה את שפת המסמך לצורך עיבוד אופטימלי
טוקניזציה
הטקסט מפורק לטוקנים לצורך התאמת תבניות
התאמת תבניות
תבניות רגקס סורקות עבור 285+ סוגי ישויות
ניתוח הקשר
טקסט מסביב משפר את דיוק הזיהוי
דירוג ביטחון
כל זיהוי מקבל דירוג ביטחון
סיווג ישויות
פריטים מזוהים מסווגים לפי סוג
סקירת תוצאות
ראה את כל הזיהויים עם מיקומים ודירוגים
החל אנונימיזציה
בחר את השיטה שלך: החלף, מחק, האש, הצפן, או מסך
מסמך פלט
הורד את המסמך המאנונם שלך
שרת MCP: אינטגרציית AI ממוקדת פרטיות
איך הנתונים שלך זורמים דרך שרת MCP כדי לשמור על כלים של AI בטוחים
בקשת כלי AI
כלי ה-AI שלך (Cursor, Claude) שולח בקשה המכילה PII
שרת MCP חוסם
השרת מנתח ומזהה את כל ישויות ה-PII
אנונימיזציה
PII מוחלף בטוקנים או נמחק
עיבוד AI
AI מקבל ומעבד רק נתונים מאנונימיים
החזרת תגובה
תגובה של AI חוזרת דרך שרת MCP
דטוקניזציה
אופציונלי: ערכים מקוריים מוחזרים למשתמש
דוגמה מעשית
עיבוד תשלום עבור John Doe, דוא"ל john@example.com, כרטיס 4532-1111-2222-3333מה ש-AI רואה
עיבוד תשלום עבור PII_PERSON_001, דוא"ל PII_EMAIL_001, כרטיס PII_CREDIT_CARD_001מה שאתה מקבל חזרה
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.