anonym.legal

Kako funkcioniše anonym.legal

Deterministička, regex-zasnovana PII detekcija koja pruža 100% reproduktivne rezultate. Isti ulaz, isti izlaz—svaki put. Bez AI, bez nagađanja, samo transparentno prepoznavanje obrazaca.

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.

Zašto Regex, a ne AI?

Naš pristup

  • 100% reproduktivni rezultati
  • Potpuno auditable za usklađenost
  • Nema potrebnih podataka za obuku
  • Transparentno donošenje odluka
  • Brza, predvidiva performansa
  • Nema driftanja modela tokom vremena

AI/ML pristupi

  • Rezultati variraju između izvršavanja
  • Crna kutija donošenja odluka
  • Zahteva podatke za obuku
  • Teško je auditable
  • Viši troškovi obrade
  • Driftanje modela tokom vremena

Proces u 10 koraka

Od ulaza do izlaza, evo šta se tačno dešava sa vašim dokumentom

1

Ulazni tekst

Pošaljite svoj dokument putem web interfejsa, API-a ili Office dodatka

2

Detekcija jezika

Sistem identifikuje jezik dokumenta za optimalnu obradu

3

Tokenizacija

Tekst se deli na tokene za prepoznavanje obrazaca

4

Prepoznavanje obrazaca

Regex obrasci skeniraju za 285+ tipova entiteta

5

Analiza konteksta

Okolni tekst poboljšava tačnost detekcije

6

Ocena poverenja

Svaka detekcija dobija ocenu poverenja

7

Klasifikacija entiteta

Detektovani predmeti se kategorizuju po tipu

8

Pregled rezultata

Pogledajte sve detekcije sa pozicijama i ocenama

9

Primena anonimizacije

Izaberite svoju metodu: Zamena, Redigovanje, Hash, Enkripcija ili Maskiranje

10

Izlazni dokument

Preuzmite svoj anonimizovani dokument

Dostupno samo na Pro i Business planovima

MCP Server: Integracija AI sa fokusom na privatnost

Kako vaši podaci prolaze kroz MCP Server da bi se AI alati čuvali

1

Zahtev AI alata

Vaš AI alat (Cursor, Claude) šalje zahtev koji sadrži PII

2

MCP Server presreće

Server analizira i detektuje sve PII entitete

3

Anonimizacija

PII se zamenjuje tokenima ili rediguje

Safe data only
4

AI obrada

AI prima i obrađuje samo anonimizovane podatke

5

Vraćanje odgovora

AI odgovor se vraća kroz MCP Server

6
Optional

De-tokenizacija

Opcionalno: Originalne vrednosti vraćene korisniku

Primer iz stvarnog sveta

Pre (sa PII)
Obradite uplatu za John Doe, email john@example.com, kartica 4532-1111-2222-3333

Šta AI vidi

Posle (anonimizovano)
Obradite uplatu za PII_PERSON_001, email PII_EMAIL_001, kartica PII_CREDIT_CARD_001

Šta dobijate nazad

AI nikada ne vidi vaš pravi PII
Reverzibilno sa načinom tokenizacije
Isti troškovi tokena kao web aplikacija
Radi sa više AI alata
Bezbednost na nivou preduzeća

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.

Pogledajte u akciji

Isprobajte našu PII detekciju i anonimizaciju besplatno sa 200 tokena po ciklusu.