पूर्ण डेटा सुरक्षा के लिए शक्तिशाली विशेषताएँ

आपके दस्तावेज़ों में व्यक्तिगत जानकारी का पता लगाने, विश्लेषण करने और अनामिकरण करने के लिए आपको जो कुछ भी चाहिए, वह एंटरप्राइज-ग्रेड सुरक्षा के साथ।

PII पहचान

50+ इकाई प्रकारों का पता लगाएँ जिनमें नाम, ईमेल, फोन नंबर, क्रेडिट कार्ड, SSN, IBAN, IP पते, और कई अन्य श्रेणियाँ शामिल हैं।

  • 50+ इकाई प्रकार
  • पैटर्न-आधारित पहचान
  • विश्वास स्कोरिंग
  • कस्टम इकाई समर्थन

अनामिकरण विधियाँ

5 सिद्ध अनामिकरण विधियों में से चुनें: प्रतिस्थापित करें, हटाएँ, हैश (SHA-256), एन्क्रिप्ट (AES-256-GCM), या आपके अनुपालन आवश्यकताओं के अनुसार मास्क करें।

  • नकली डेटा के साथ प्रतिस्थापित करें
  • पूर्ण रूप से हटाएँ
  • SHA-256 के साथ हैश करें
  • AES-256-GCM के साथ एन्क्रिप्ट करें
  • आंशिक रूप से मास्क करें

बहुभाषी समर्थन

15 भाषाओं का पूर्ण समर्थन जिनमें अंग्रेज़ी, जर्मन, स्पेनिश, फ्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, डच, पोलिश, रूसी, जापानी, चीनी, कोरियाई, अरबी, हिंदी, और तुर्की शामिल हैं।

  • 15 भाषाएँ
  • RTL समर्थन (अरबी)
  • भाषा स्वचालित पहचान
  • मिश्रित-भाषा दस्तावेज़

वर्ड ऐड-इन

हमारे मूल ऐड-इन के साथ Microsoft Word में सीधे दस्तावेज़ों का अनामिकरण करें। कॉपी-पेस्ट की आवश्यकता नहीं—जहाँ आप पहले से हैं वहाँ काम करें।

  • स्थानीय वर्ड एकीकरण
  • वास्तविक समय में पहचान
  • एक-क्लिक अनामिकरण
  • फॉर्मेट संरक्षण

API एकीकरण

डेवलपर्स के लिए RESTful API जो किसी भी एप्लिकेशन या कार्यप्रवाह में PII पहचान और अनामिकरण को एकीकृत करता है। पूर्ण दस्तावेज़ उपलब्ध है।

  • RESTful एंडपॉइंट्स
  • JWT प्रमाणीकरण
  • रेट लिमिटिंग
  • व्यापक दस्तावेज़

बैच प्रोसेसिंग

हमारी बैच प्रोसेसिंग विशेषता के साथ एक बार में कई दस्तावेज़ों को प्रोसेस करें। एंटरप्राइज योजनाएँ प्रति बैच 100 दस्तावेज़ों का समर्थन करती हैं।

  • मल्टी-डॉक्यूमेंट अपलोड
  • समानांतर प्रोसेसिंग
  • प्रगति ट्रैकिंग
  • बुल्क डाउनलोड

क्यों चुनें anonym.legal?

नियामक अनुपालन के लिए आप जिस पर भरोसा कर सकते हैं, वह निश्चित, ऑडिट योग्य परिणाम

हमारा दृष्टिकोण: Regex-आधारित

  • 100% पुनरुत्पादनीय परिणाम
  • अनुपालन के लिए पूरी तरह से ऑडिट योग्य
  • कोई प्रशिक्षण डेटा आवश्यक नहीं
  • पारदर्शी पैटर्न मिलान
  • तेज़, पूर्वानुमानित प्रदर्शन

AI/ML-आधारित समाधान

  • ⚠️परिणाम रन के बीच भिन्न होते हैं
  • ⚠️ब्लैक बॉक्स निर्णय लेना
  • ⚠️प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता
  • ⚠️समय के साथ मॉडल ड्रिफ्ट
  • ⚠️उच्च कंप्यूट लागत

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