anonym.legal

Како функционира anonym.legal

Детерминистичка, regex-базирана PII детекција која дава 100% репродуктивни резултати. Исти влез, ист излез—секој пат. Нема AI, нема погодување, само транспарентно совпаѓање на образци.

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.

Зошто Regex, а не AI?

Нашиот Пристап

  • 100% репродуктивни резултати
  • Целосно проверливи за усогласеност
  • Не се потребни податоци за обука
  • Транспарентно донесување одлуки
  • Брза, предвидлива перформанса
  • Нема одстапување на моделот со текот на времето

AI/ML Пристапи

  • Резултатите варираат помеѓу извршувањата
  • Црна кутија за донесување одлуки
  • Потребни се податоци за обука
  • Тешко за проверка
  • Поголеми трошоци за обработка
  • Одстапување на моделот со текот на времето

Процес од 10 чекори

Од влез до излез, еве што точно се случува со вашиот документ

1

Влезен Текст

Испратете го вашиот документ преку веб интерфејс, API или Office Add-in

2

Детекција на Јазик

Системот го идентификува јазикот на документот за оптимално обработување

3

Токенизација

Текстот се дели на токени за совпаѓање на образци

4

Совпаѓање на Образци

Regex образците скенираат за 285+ типови ентитети

5

Анализа на Контекст

Околниот текст ја подобрува точноста на детекцијата

6

Оценка на Доверба

Секое откритие добива оценка на доверба

7

Класификација на Ентитети

Откриените предмети се категоризираат по тип

8

Преглед на Резултати

Видете ги сите откритија со позиции и оценки

9

Применете Анонимизација

Изберете ја вашата метода: Замени, Црни, Хаш, Шифрирај или Маскирај

10

Излезен Документ

Преземете го вашиот анонимен документ

Достапно само на Pro и Бизнис планови

MCP Сервер: Интеграција на AI со Приватност на Прво Место

Како вашите податоци течат преку MCP Серверот за да ги задржат AI алатките безбедни

1

Барање од AI Алатка

Вашата AI алатка (Cursor, Claude) испраќа барање содржејќи PII

2

MCP Серверот Пресретнува

Серверот анализира и открива сите PII ентитети

3

Анонимизација

PII се заменува со токени или се црни

Safe data only
4

AI Обработка

AI прима и обработува само анонимизирани податоци

5

Враќање на Одговор

AI одговорот се враќа преку MCP Серверот

6
Optional

Де-токенизација

Опционално: Оригиналните вредности се враќаат на корисникот

Пример од Реалниот Свет

Пред (со PII)
Обработете плаќање за John Doe, е-пошта john@example.com, картичка 4532-1111-2222-3333

Што AI гледа

По (анонимен)
Обработете плаќање за PII_PERSON_001, е-пошта PII_EMAIL_001, картичка PII_CREDIT_CARD_001

Што добивате назад

AI никогаш не ги гледа вашите реални PII
Обратливо со режим на токенизација
Исти трошоци за токени како веб апликација
Работи со повеќе AI алатки
Безбедност на ниво на претпријатие

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.

Видете го во акција

Пробајте ја нашата PII детекција и анонимизација бесплатно со 200 токени по циклус.