क्यों Regex, AI नहीं?
नियामक अनुपालन के लिए, आपको ऐसे परिणामों की आवश्यकता है जिन्हें आप समझा सकें और पुनरुत्पादित कर सकें। हमारा निश्चित दृष्टिकोण बिल्कुल यही प्रदान करता है—कोई ब्लैक बॉक्स नहीं, कोई आश्चर्य नहीं।
विस्तृत तुलना
We use the best tool for each job: deterministic regex patterns for structured data, and proven ML models for names and entities. Built on Microsoft Presidio.
| Entity Type | Detection Method | Examples |
|---|---|---|
| संरचित डेटा | Regex पैटर्न | ईमेल, SSN, क्रेडिट कार्ड, IBAN, फोन नंबर |
| नाम और संगठन | ML मॉडल (spaCy, Stanza) | व्यक्ति के नाम, कंपनी के नाम, स्थान |
| 48 भाषाएँ | XLM-RoBERTa | क्रॉस-लिंग्वल एंटिटी पहचान |
| पुनरुत्पादकता | 100% पुनरुत्पादनीय | एक सा इनपुट = हर बार एक सा आउटपुट |
| नाम पहचान | उच्च सटीकता ML | विश्वसनीयता स्कोर के साथ सिद्ध NLP मॉडल |
| ऑडिट करने की क्षमता | +पूर्ण रूप से ऑडिट करने योग्य | हर एंटिटी के लिए स्थिति, प्रकार, विश्वास स्तर |
पैटर्न मिलान कैसे काम करता है
प्रत्येक एंटिटी प्रकार के पास विशेष प्रारूपों से मेल खाने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किए गए regex पैटर्न होते हैं।
ईमेल पते
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}मानक ईमेल प्रारूप से मेल खाता है: local-part@domain.tld
क्रेडिट कार्ड नंबर
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bVisa, Mastercard, Amex, और अन्य कार्ड प्रारूपों से मेल खाता है जिसमें Luhn मान्यता होती है
जर्मन IBAN
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}वैकल्पिक स्थानों के साथ जर्मन IBAN प्रारूप से मेल खाता है
अनुपालन के लिए निर्मित
जब ऑडिटर्स पूछते हैं "यह क्यों पहचाना गया?" तो आपको एक स्पष्ट उत्तर की आवश्यकता होती है। हमारा regex-आधारित दृष्टिकोण बिल्कुल यही प्रदान करता है।
- GDPR अनुच्छेद 25: समझने योग्य प्रसंस्करण के साथ डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता
- ISO 27001: प्रलेखित, दोहराने योग्य प्रक्रियाएँ
- ऑडिट ट्रेल: प्रत्येक पहचान को एक विशिष्ट पैटर्न से जोड़ा जा सकता है
उदाहरण ऑडिट प्रतिक्रिया
निर्धारित पहचान का अनुभव करें
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