anonym.legal कैसे काम करता है

निश्चित, regex-आधारित PII पहचान जो 100% पुनरुत्पादक परिणाम प्रदान करती है। वही इनपुट, वही आउटपुट—हर बार। कोई AI नहीं, कोई अनुमान नहीं, केवल पारदर्शी पैटर्न मिलान।

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.

क्यों Regex, AI नहीं?

हमारा दृष्टिकोण

  • 100% पुनरुत्पादक परिणाम
  • अनुपालन के लिए पूरी तरह से ऑडिट करने योग्य
  • कोई प्रशिक्षण डेटा आवश्यक नहीं
  • पारदर्शी निर्णय लेना
  • तेज, पूर्वानुमानित प्रदर्शन
  • समय के साथ कोई मॉडल ड्रिफ्ट नहीं

AI/ML दृष्टिकोण

  • परिणाम रन के बीच भिन्न होते हैं
  • ब्लैक बॉक्स निर्णय लेना
  • प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है
  • ऑडिट करना कठिन
  • उच्च कंप्यूट लागत
  • समय के साथ मॉडल ड्रिफ्ट

10-चरणीय प्रक्रिया

इनपुट से आउटपुट तक, यहाँ आपके दस्तावेज़ के साथ क्या होता है

1

इनपुट टेक्स्ट

अपने दस्तावेज़ को वेब इंटरफ़ेस, API, या ऑफिस ऐड-इन के माध्यम से सबमिट करें

2

भाषा पहचान

सिस्टम दस्तावेज़ की भाषा को अनुकूल प्रसंस्करण के लिए पहचानता है

3

टोकनाइजेशन

पैटर्न मिलान के लिए टेक्स्ट को टोकनों में तोड़ा जाता है

4

पैटर्न मिलान

Regex पैटर्न 285+ एंटिटी प्रकारों के लिए स्कैन करते हैं

5

संदर्भ विश्लेषण

आसपास का टेक्स्ट पहचान सटीकता में सुधार करता है

6

विश्वास स्कोरिंग

प्रत्येक पहचान को एक विश्वास स्कोर प्राप्त होता है

7

एंटिटी वर्गीकरण

पहचाने गए आइटमों को प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है

8

परिणामों की समीक्षा करें

स्थिति और स्कोर के साथ सभी पहचान देखें

9

एनोनिमाइजेशन लागू करें

अपनी विधि चुनें: प्रतिस्थापित करें, रेडेक्ट करें, हैश करें, एन्क्रिप्ट करें, या मास्क करें

10

आउटपुट दस्तावेज़

अपने एनोनिमाइज्ड दस्तावेज़ को डाउनलोड करें

केवल प्रो और व्यवसाय योजनाओं पर उपलब्ध

MCP सर्वर: गोपनीयता-प्रथम AI एकीकरण

कैसे आपका डेटा MCP सर्वर के माध्यम से प्रवाहित होता है ताकि AI उपकरण सुरक्षित रहें

1

AI उपकरण अनुरोध

आपका AI उपकरण (Cursor, Claude) PII वाले अनुरोध को भेजता है

2

MCP सर्वर इंटरसेप्ट करता है

सर्वर सभी PII एंटिटी का विश्लेषण और पहचान करता है

3

एनोनिमाइजेशन

PII को टोकनों के साथ प्रतिस्थापित किया जाता है या रेडेक्ट किया जाता है

Safe data only
4

AI प्रसंस्करण

AI केवल एनोनिमाइज्ड डेटा प्राप्त और संसाधित करता है

5

प्रतिक्रिया लौटाना

AI प्रतिक्रिया MCP सर्वर के माध्यम से वापस आती है

6
Optional

डी-टोकनाइजेशन

वैकल्पिक: उपयोगकर्ता के लिए मूल मान पुनर्स्थापित किया जाता है

वास्तविक-विश्व उदाहरण

पहले (PII के साथ)
जॉन डो के लिए भुगतान प्रक्रिया, ईमेल john@example.com, कार्ड 4532-1111-2222-3333

AI क्या देखता है

बाद में (एनोनिमाइज्ड)
PII_PERSON_001 के लिए भुगतान प्रक्रिया, ईमेल PII_EMAIL_001, कार्ड PII_CREDIT_CARD_001

आपको क्या वापस मिलता है

AI कभी आपके असली PII को नहीं देखता
टोकनाइजेशन मोड के साथ उलटने योग्य
वेब ऐप के समान टोकन लागत
कई AI उपकरणों के साथ काम करता है
उद्यम-ग्रेड सुरक्षा

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.

इसे क्रियान्वित होते देखें

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