Kaip veikia anonym.legal

Deterministinė, regex pagrindu veikianti PII detekcija, kuri suteikia 100% atkartojamus rezultatus. Tas pats įvestis, tas pats išvestis—kiekvieną kartą. Jokios AI, jokio spėjimo, tik skaidrus modelių atitikimas.

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.

Kodėl Regex, o ne AI?

Mūsų požiūris

  • 100% atkartojami rezultatai
  • Visiškai audituojami atitikties tikslais
  • Nereikia mokymo duomenų
  • Skaidrus sprendimų priėmimas
  • Greitas, prognozuojamas našumas
  • Nėra modelio nuokrypio laikui bėgant

AI/ML požiūriai

  • Rezultatai skiriasi tarp vykdymų
  • Juodosios dėžės sprendimų priėmimas
  • Reikalingi mokymo duomenys
  • Sunku audituoti
  • Aukštesnės skaičiavimo išlaidos
  • Modelio nuokrypis laikui bėgant

10 žingsnių procesas

Nuo įvesties iki išvesties, štai kas vyksta su jūsų dokumentu

1

Įvesties tekstas

Pateikite savo dokumentą per interneto sąsają, API arba Office Add-in

2

Kalbos aptikimas

Sistema nustato dokumento kalbą optimaliam apdorojimui

3

Tokenizacija

Tekstas padalijamas į tokenus modelių atitikimui

4

Modelių atitikimas

Regex modeliai tikrina 285+ subjektų tipų

5

Konteksto analizė

Aplinkinis tekstas pagerina detekcijos tikslumą

6

Pasitikėjimo balai

Kiekviena detekcija gauna pasitikėjimo balą

7

Subjektų klasifikacija

Aptikti elementai klasifikuojami pagal tipą

8

Peržiūrėti rezultatus

Peržiūrėkite visus aptikimus su pozicijomis ir balais

9

Taikyti anonimizavimą

Pasirinkite savo metodą: Pakeisti, Redaguoti, Hash, Šifruoti arba Maskuoti

10

Išvesties dokumentas

Atsisiųskite savo anonimizuotą dokumentą

Prieinama tik Pro ir Business planuose

MCP serveris: Privatumo pirmas AI integracija

Kaip jūsų duomenys teka per MCP serverį, kad būtų saugūs AI įrankiai

1

AI įrankio užklausa

Jūsų AI įrankis (Cursor, Claude) siunčia užklausą, kurioje yra PII

2

MCP serveris perima

Serveris analizuoja ir aptinka visus PII subjektus

3

Anonimizavimas

PII yra pakeičiama tokenais arba redaguojama

Safe data only
4

AI apdorojimas

AI gauna ir apdoroja tik anonimizuotus duomenis

5

Atsakymo grąžinimas

AI atsakymas grįžta per MCP serverį

6
Optional

De-tokenizacija

Pasirinktinai: originalios vertės atkuriamos vartotojui

Realių pavyzdžių

Prieš (su PII)
Apdorokite mokėjimą už John Doe, el. paštas john@example.com, kortelė 4532-1111-2222-3333

Ką AI mato

Po (anonimizuota)
Apdorokite mokėjimą už PII_PERSON_001, el. paštas PII_EMAIL_001, kortelė PII_CREDIT_CARD_001

Ką jūs gaunate atgal

AI niekada nemato jūsų tikro PII
Atkuriama su tokenizacijos režimu
Tokie pat tokenų kaštai kaip internetinėje programoje
Veikia su keliais AI įrankiais
Įmonių lygio saugumas

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.

Pamatykite tai veikiant

Išbandykite mūsų PII detekciją ir anonimizavimą nemokamai su 200 tokenų per ciklą.