Como Funciona a anonym.legal

Detecção de PII determinística baseada em regex que fornece resultados 100% reproduzíveis. Mesmo input, mesmo output—todas as vezes. Sem IA, sem adivinhações, apenas correspondência de padrões transparente.

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.

Por Que Regex, Não IA?

Nossa Abordagem

  • Resultados 100% reproduzíveis
  • Totalmente auditável para conformidade
  • Nenhum dado de treinamento necessário
  • Decisões transparentes
  • Desempenho rápido e previsível
  • Nenhuma deriva de modelo ao longo do tempo

Abordagens de IA/ML

  • Resultados variam entre execuções
  • Decisões em caixa-preta
  • Requer dados de treinamento
  • Difícil de auditar
  • Custos de computação mais altos
  • Deriva de modelo ao longo do tempo

O Processo em 10 Etapas

Do input ao output, aqui está exatamente o que acontece com seu documento

1

Texto de Entrada

Envie seu documento via interface web, API ou Add-in do Office

2

Detecção de Idioma

O sistema identifica o idioma do documento para processamento ideal

3

Tokenização

O texto é dividido em tokens para correspondência de padrões

4

Correspondência de Padrões

Padrões regex escaneiam mais de 50 tipos de entidades

5

Análise de Contexto

Texto circundante melhora a precisão da detecção

6

Pontuação de Confiança

Cada detecção recebe uma pontuação de confiança

7

Classificação de Entidades

Itens detectados são categorizados por tipo

8

Revisar Resultados

Veja todas as detecções com posições e pontuações

9

Aplicar Anonimização

Escolha seu método: Substituir, Redigir, Hash, Criptografar ou Mascarar

10

Documento de Saída

Baixe seu documento anonimizado

Disponível apenas nos planos Pro e Business

Servidor MCP: Integração de IA Focada em Privacidade

Como seus dados fluem através do Servidor MCP para manter as ferramentas de IA seguras

1

Solicitação da Ferramenta de IA

Sua ferramenta de IA (Cursor, Claude) envia uma solicitação contendo PII

2

Servidor MCP Intercepta

Servidor analisa e detecta todas as entidades de PII

3

Anonimização

PII é substituído por tokens ou redigido

Safe data only
4

Processamento de IA

IA recebe e processa apenas dados anonimizados

5

Retorno da Resposta

Resposta da IA retorna através do Servidor MCP

6
Optional

Des-tokenização

Opcional: Valores originais restaurados para o usuário

Exemplo do Mundo Real

Antes (com PII)
Processar pagamento para John Doe, email john@example.com, cartão 4532-1111-2222-3333

O que a IA vê

Depois (anonimizado)
Processar pagamento para PII_PERSON_001, email PII_EMAIL_001, cartão PII_CREDIT_CARD_001

O que você recebe de volta

A IA nunca vê sua PII real
Reversível com modo de tokenização
Mesmos custos de token que a aplicação web
Funciona com várias ferramentas de IA
Segurança de nível empresarial

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.

Veja em Ação

Experimente nossa detecção e anonimização de PII gratuitamente com 200 tokens por ciclo.