Perché Regex, Non AI?
Per la conformità normativa, hai bisogno di risultati che puoi spiegare e riprodurre. Il nostro approccio deterministico fornisce esattamente questo—niente black box, niente sorprese.
Confronto Dettagliato
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 |
|---|---|---|
| Dati Strutturati | Modelli Regex | Email, SSN, carte di credito, IBAN, numeri di telefono |
| Nomi & Organizzazioni | Modelli ML (spaCy, Stanza) | Nomi di persone, nomi di aziende, località |
| 48 Lingue | XLM-RoBERTa | Riconoscimento di entità cross-linguale |
| Riproducibilità | 100% Riproducibile | Stesso input = stesso output, ogni volta |
| Rilevamento Nomi | Alta Precisione ML | Modelli NLP provati con punteggi di confidenza |
| Auditabilità | +Completamente Auditabile | Posizione, tipo, confidenza per ogni entità |
Come Funziona la Corrispondenza dei Modelli
Ogni tipo di entità ha modelli regex accuratamente progettati che corrispondono a formati specifici.
Indirizzi Email
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Corrisponde al formato standard dell'email: local-part@domain.tld
Numeri di Carta di Credito
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bCorrisponde ai formati Visa, Mastercard, Amex e altri con validazione Luhn
IBAN Tedesco
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Corrisponde al formato IBAN tedesco con spazi opzionali
Progettato per la Conformità
Quando gli auditor chiedono "perché è stato rilevato questo?" hai bisogno di una risposta chiara. Il nostro approccio basato su regex fornisce esattamente questo.
- Articolo 25 GDPR: Privacy by design con elaborazione spiegabile
- ISO 27001: Processi documentati e ripetibili
- Audit Trail: Ogni rilevamento può essere ricondotto a un modello specifico
Esempio di Risposta all'Audit
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