anonym.legal

Kako deluje anonym.legal

Deterministično, regex-podprto zaznavanje PII, ki prinaša 100% ponovljive rezultate. Enak vhod, enak izhod—vsakič. Brez AI, brez ugibanja, le pregledno ujemanje vzorcev.

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.

Zakaj Regex, ne AI?

Naš pristop

  • 100% ponovljivi rezultati
  • Popolnoma auditable za skladnost
  • Brez potrebnih podatkov za usposabljanje
  • Pregledno odločanje
  • Hitro, predvidljivo delovanje
  • Brez odstopanja modela skozi čas

AI/ML pristopi

  • Rezultati se razlikujejo med izvajanji
  • Črna škatla odločanja
  • Zahteva podatke za usposabljanje
  • Težko je auditable
  • Višji stroški obdelave
  • Odstopanje modela skozi čas

10-stopenjski proces

Od vhoda do izhoda, tukaj je natančno, kaj se zgodi z vašim dokumentom

1

Vhodno besedilo

Predložite svoj dokument prek spletnega vmesnika, API-ja ali Office dodatka

2

Zaznavanje jezika

Sistem identificira jezik dokumenta za optimalno obdelavo

3

Tokenizacija

Besedilo je razdeljeno na tokene za ujemanje vzorcev

4

Ujemanje vzorcev

Regex vzorci pregledujejo več kot 50 tipov entitet

5

Analiza konteksta

Obkrožajoče besedilo izboljša natančnost zaznavanja

6

Ocena zaupanja

Vsaka zaznava prejme oceno zaupanja

7

Klasifikacija entitet

Zaznani elementi so razvrščeni po tipu

8

Pregled rezultatov

Oglejte si vse zaznave s pozicijami in ocenami

9

Uporabi anonimizacijo

Izberite svojo metodo: Zamenjaj, Zaseni, Hash, Šifriraj ali Maskiraj

10

Izhodni dokument

Prenesite svoj anonimizirani dokument

Na voljo le v Pro in poslovnih načrtih

MCP strežnik: Integracija AI s poudarkom na zasebnosti

Kako vaši podatki tečejo skozi MCP strežnik, da ohranijo varne AI orodja

1

Zahteva AI orodja

Vaše AI orodje (Cursor, Claude) pošlje zahtevo, ki vsebuje PII

2

MCP strežnik prestreza

Strežnik analizira in zazna vse PII entitete

3

Anonimizacija

PII se nadomesti s tokeni ali zaseni

Safe data only
4

Obdelava AI

AI prejme in obdeluje le anonimizirane podatke

5

Vrnitev odgovora

Odgovor AI se vrne skozi MCP strežnik

6
Optional

De-tokenizacija

Neobvezno: Izvirne vrednosti se obnovijo za uporabnika

Primer iz resničnega sveta

Pred (s PII)
Obdelajte plačilo za John Doe, e-pošta john@example.com, kartica 4532-1111-2222-3333

Kaj AI vidi

Po (anonimizirano)
Obdelajte plačilo za PII_PERSON_001, e-pošta PII_EMAIL_001, kartica PII_CREDIT_CARD_001

Kaj dobite nazaj

AI nikoli ne vidi vaših pravih PII
Obrnljivo z načinom tokenizacije
Enaki stroški tokenov kot spletna aplikacija
Deluje z več AI orodji
Varnost na ravni podjetja

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.

Oglejte si v akciji

Preizkusite naše zaznavanje PII in anonimizacijo brezplačno s 200 tokeni na cikel.