anonym.legal

Ինչպես է աշխատում anonym.legal-ը

Որոշիչ, regex-հիմնված PII հայտնաբերում, որը ապահովում է 100% վերարտադրելի արդյունքներ: Նույն մուտք, նույն ելք՝ ամեն անգամ: Ոչ AI, ոչ ենթադրություններ, պարզապես թափանցիկ ձևաչափերի համեմատություն:

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.

Ինչու Regex, ոչ AI?

Մեր մոտեցումը

  • 100% վերարտադրելի արդյունքներ
  • Ամբողջովին աուդիտելի համապատասխանության համար
  • Չի պահանջում ուսուցման տվյալներ
  • Թափանցիկ որոշում կայացում
  • Արագ, կանխատեսելի կատարողականություն
  • Ժամանակի ընթացքում մոդելի շեղում չկա

AI/ML մոտեցումներ

  • Արդյունքները տատանվում են վազքներում
  • Սև արկղի որոշում կայացում
  • Պահանջում է ուսուցման տվյալներ
  • Դժվար է աուդիտել
  • Բարձր հաշվարկային ծախսեր
  • Ժամանակի ընթացքում մոդելի շեղում

10-քայլյա գործընթաց

Մուտքից ելքի, ահա թե ինչ է տեղի ունենում ձեր փաստաթղթի հետ

1

Մուտքային տեքստ

Ուղարկեք ձեր փաստաթուղթը վեբ ինտերֆեյսի, API-ի կամ Office հավելվածի միջոցով

2

Լեզվի հայտնաբերում

Համակարգը պարզում է փաստաթղթի լեզուն՝ օպտիմալ մշակման համար

3

Տոկենիզացում

Տեքստը բաժանվում է տոքենների՝ ձևաչափերի համեմատության համար

4

Ձևաչափերի համեմատություն

Regex ձևաչափերը սկանավորում են 285+ էության տեսակներ

5

Համատեքստի վերլուծություն

Շրջապատող տեքստը բարելավում է հայտնաբերման ճշգրտությունը

6

Հավատարմության գնահատում

Յուրաքանչյուր հայտնաբերում ստանում է հավատարմության գնահատական

7

Էության դասակարգում

Հայտնաբերված իրերը դասակարգվում են ըստ տեսակի

8

Արժեքների վերանայում

Տեսեք բոլոր հայտնաբերումները դիրքերով և գնահատականներով

9

Կիրառել անոնիմացում

Ընտրեք ձեր մեթոդը՝ փոխարինել, մաքրել, հեշավորել, Encrypt կամ Mask

10

Ելքային փաստաթուղթ

Բեռնեք ձեր անոնիմացված փաստաթուղթը

Հասանելի է միայն Pro և Business ծրագրերում

MCP Server: Անվտանգության առաջնահերթ AI ինտեգրում

Ինչպես են ձեր տվյալները հոսում MCP Server-ի միջոցով՝ AI գործիքները անվտանգ պահելու համար

1

AI գործիքի հարցում

Ձեր AI գործիքը (Cursor, Claude) ուղարկում է PII պարունակող հարցում

2

MCP Server-ը խափանում է

Server analyzes and detects all PII entities

3

Անոնիմացում

PII-ն փոխարինվում է տոքեններով կամ մաքրվում

Safe data only
4

AI մշակումը

AI-ն ստանում և մշակել միայն անոնիմացված տվյալներ

5

Պատասխան վերադարձ

AI պատասխանն վերադարձվում է MCP Server-ի միջոցով

6
Optional

Դե-տոքենիզացում

Ընտրովի: Սկզբնական արժեքները վերականգնվում են օգտվողի համար

Իրական աշխարհում օրինակ

Մինչ (PII-ով)
Վճարեք John Doe-ի համար, էլ. հասցե john@example.com, քարտ 4532-1111-2222-3333

Ինչ է տեսնում AI-ն

Հետո (անոնիմացված)
Վճարեք PII_PERSON_001-ի համար, էլ. հասցե PII_EMAIL_001, քարտ PII_CREDIT_CARD_001

Ինչ եք ստանում

AI-ն երբեք չի տեսնում ձեր իրական PII-ն
Վերադարձելի է տոքենիզացման ռեժիմով
Նույն տոքենային ծախսերը, ինչ վեբ հավելվածում
Աշխատում է մի քանի AI գործիքների հետ
Ձեռնարկության մակարդակի անվտանգություն

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.

Տեսեք գործողության մեջ

Փորձեք մեր PII հայտնաբերումն ու անոնիմացումը անվճար 200 տոքենով յուրաքանչյուր ցիկլում: