Kako radi anonym.legal

Deterministička, regex-temeljena PII detekcija koja pruža 100% reproducibilne rezultate. Isti ulaz, isti izlaz—svaki put. Bez AI, bez nagađanja, samo transparentno prepoznavanje obrazaca.

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.

Zašto Regex, a ne AI?

Naš pristup

  • 100% reproducibilni rezultati
  • Potpuno auditable za usklađenost
  • Nema potrebnih podataka za obuku
  • Transparentno donošenje odluka
  • Brza, predvidljiva izvedba
  • Nema pomaka modela tijekom vremena

AI/ML pristupi

  • Rezultati variraju između izvođenja
  • Crna kutija donošenja odluka
  • Potrebni podaci za obuku
  • Teško za audiranje
  • Viši troškovi obrade
  • Pomak modela tijekom vremena

Proces od 10 koraka

Od ulaza do izlaza, evo što se točno događa s vašim dokumentom

1

Ulazni tekst

Pošaljite svoj dokument putem web sučelja, API-ja ili Office dodatka

2

Detekcija jezika

Sustav identificira jezik dokumenta za optimalnu obradu

3

Tokenizacija

Tekst se razbija na tokene za prepoznavanje obrazaca

4

Prepoznavanje obrazaca

Regex obrasci skeniraju za 285+ tipova entiteta

5

Analiza konteksta

Okolni tekst poboljšava točnost detekcije

6

Ocjenjivanje povjerenja

Svaka detekcija dobiva ocjenu povjerenja

7

Klasifikacija entiteta

Detektirani predmeti se kategoriziraju prema vrsti

8

Pregled rezultata

Pogledajte sve detekcije s pozicijama i ocjenama

9

Primjena anonimizacije

Odaberite svoju metodu: Zamjena, Redakcija, Hash, Šifriranje ili Maskiranje

10

Izlazni dokument

Preuzmite svoj anonimni dokument

Dostupno samo na Pro i Business planovima

MCP Server: Integracija AI-a s fokusom na privatnost

Kako vaši podaci prolaze kroz MCP Server kako bi se alati AI-a zaštitili

1

Zahtjev alata AI

Vaš alat AI (Cursor, Claude) šalje zahtjev koji sadrži PII

2

MCP Server presreće

Server analizira i detektira sve PII entitete

3

Anonimizacija

PII se zamjenjuje tokenima ili se redigira

Safe data only
4

Obrada AI-a

AI prima i obrađuje samo anonimizirane podatke

5

Vraćanje odgovora

Odgovor AI-a se vraća kroz MCP Server

6
Optional

De-tokenizacija

Opcionalno: Izvorne vrijednosti vraćene korisniku

Primjer iz stvarnog svijeta

Prije (s PII)
Obradite uplatu za John Doe, email john@example.com, kartica 4532-1111-2222-3333

Što AI vidi

Poslije (anonimizirano)
Obradite uplatu za PII_PERSON_001, email PII_EMAIL_001, kartica PII_CREDIT_CARD_001

Što vi dobivate natrag

AI nikada ne vidi vaše stvarne PII
Reverzibilno s načinom tokenizacije
Isti troškovi tokena kao web aplikacija
Radi s više AI alata
Sigurnost na razini poduzeća

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.

Pogledajte u akciji

Isprobajte našu PII detekciju i anonimizaciju besplatno s 200 tokena po ciklusu.