How Does PII Detection Work?
PII detection identifies personal data in text using pattern matching and machine learning. anonym.legal uses a hybrid approach:
- 1Pattern Matching: Regex patterns detect structured data (SSNs, credit cards, IBANs) with checksum validation.
- 2Named Entity Recognition: NER models identify names, locations, and organizations in 48 languages.
- 3Context 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.
왜 AI가 아닌 정규 표현식인가요?
우리의 접근 방식
- 100% 재현 가능한 결과
- 준수를 위한 완전한 감사 가능
- 훈련 데이터 불필요
- 투명한 의사 결정
- 빠르고 예측 가능한 성능
- 시간에 따른 모델 드리프트 없음
AI/ML 접근 방식
- 실행 간 결과가 다름
- 블랙 박스 의사 결정
- 훈련 데이터 필요
- 감사하기 어려움
- 높은 컴퓨팅 비용
- 시간에 따른 모델 드리프트
10단계 프로세스
입력에서 출력까지, 문서에 어떤 일이 일어나는지 정확히 알아보세요
입력 텍스트
웹 인터페이스, API 또는 Office 추가 기능을 통해 문서를 제출하세요
언어 감지
시스템이 최적의 처리를 위해 문서 언어를 식별합니다
토큰화
텍스트가 패턴 매칭을 위해 토큰으로 분해됩니다
패턴 매칭
정규 표현식 패턴이 50개 이상의 엔티티 유형을 스캔합니다
맥락 분석
주변 텍스트가 탐지 정확도를 향상시킵니다
신뢰도 점수
각 탐지 항목에 신뢰도 점수가 부여됩니다
엔티티 분류
탐지된 항목이 유형별로 분류됩니다
결과 검토
모든 탐지 결과와 위치 및 점수를 확인하세요
익명화 적용
방법 선택: 교체, 삭제, 해시, 암호화 또는 마스킹
출력 문서
익명화된 문서를 다운로드하세요
MCP 서버: 프라이버시 우선 AI 통합
AI 도구를 안전하게 유지하기 위해 데이터가 MCP 서버를 통해 흐르는 방식
AI 도구 요청
귀하의 AI 도구 (Cursor, Claude)가 PII를 포함하는 요청을 보냅니다
MCP 서버가 가로챕니다
서버가 모든 PII 엔티티를 분석하고 탐지합니다
익명화
PII가 토큰으로 교체되거나 삭제됩니다
AI 처리
AI는 익명화된 데이터만 수신하고 처리합니다
응답 반환
AI 응답이 MCP 서버를 통해 돌아옵니다
디토큰화
선택적: 원래 값이 사용자에게 복원됩니다
실제 예시
John Doe의 결제를 처리합니다, 이메일 john@example.com, 카드 4532-1111-2222-3333AI가 보는 것
PII_PERSON_001의 결제를 처리합니다, 이메일 PII_EMAIL_001, 카드 PII_CREDIT_CARD_001사용자가 받는 것
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.