Waarom Regex, Geen AI?
Voor naleving van regelgeving heeft u resultaten nodig die u kunt uitleggen en reproduceren. Onze deterministische aanpak levert precies dat—geen black boxes, geen verrassingen.
Gedetailleerde Vergelijking
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 |
|---|---|---|
| Gestructureerde Gegevens | Regex Patronen | E-mails, BSN's, creditcards, IBAN's, telefoonnummers |
| Namen & Organisaties | ML Modellen (spaCy, Stanza) | Persoonlijke namen, bedrijfsnamen, locaties |
| 48 Talen | XLM-RoBERTa | Cross-linguale entiteitsherkenning |
| Reproduceerbaarheid | 100% Reproduceerbaar | Zelfde invoer = zelfde uitvoer, elke keer |
| Naamdetectie | Hoge Nauwkeurigheid ML | Bewezen NLP-modellen met betrouwbaarheidscores |
| Controleerbaarheid | +Volledig Controleerbaar | Positie, type, vertrouwen voor elke entiteit |
Hoe Patroonmatching Werkt
Elk entiteitstype heeft zorgvuldig samengestelde regex-patronen die specifieke formaten matchen.
E-mailadressen
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Matcht standaard e-mailformaat: local-part@domain.tld
Creditcardnummers
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bMatcht Visa, Mastercard, Amex en andere kaartformaten met Luhn-validatie
Duitse IBAN
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Matcht Duits IBAN-formaat met optionele spaties
Gebouwd voor Naleving
Wanneer auditors vragen "waarom is dit gedetecteerd?" heeft u een duidelijk antwoord nodig. Onze regex-gebaseerde aanpak biedt precies dat.
- GDPR Artikel 25: Privacy by design met verklaarbare verwerking
- ISO 27001: Gedocumenteerde, herhaalbare processen
- Audit Trail: Elke detectie kan worden herleid tot een specifiek patroon
Voorbeeld Auditreactie
Ervaar Deterministische Detectie
Probeer onze regex-gebaseerde PII-detectie gratis met 200 tokens per cyclus.