anonym.legal

Як працює anonym.legal

Детерміноване, засноване на regex виявлення PII, яке забезпечує 100% відтворювані результати. Один і той же вхід, один і той же вихід — щоразу. Без ШІ, без здогадок, лише прозоре співпадіння шаблонів.

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.

Чому Regex, а не ШІ?

Наш підхід

  • 100% відтворювані результати
  • Повністю підлягає аудиту для відповідності
  • Не потрібні навчальні дані
  • Прозоре прийняття рішень
  • Швидка, передбачувана продуктивність
  • Відсутність зміщення моделі з часом

Підходи ШІ/МШ

  • Результати змінюються між запусками
  • Чорна скринька прийняття рішень
  • Потребує навчальних даних
  • Складно підлягає аудиту
  • Вищі витрати на обчислення
  • Зміщення моделі з часом

10-етапний процес

Від входу до виходу, ось що точно відбувається з вашим документом

1

Вхідний текст

Надішліть свій документ через веб-інтерфейс, API або Office Add-in

2

Виявлення мови

Система визначає мову документа для оптимальної обробки

3

Токенізація

Текст розбивається на токени для співпадіння шаблонів

4

Співпадіння шаблонів

Шаблони regex сканують понад 50 типів сутностей

5

Аналіз контексту

Навколишній текст підвищує точність виявлення

6

Оцінка впевненості

Кожне виявлення отримує оцінку впевненості

7

Класифікація сутностей

Виявлені елементи класифікуються за типом

8

Перегляд результатів

Перегляньте всі виявлення з позиціями та оцінками

9

Застосування анонімізації

Виберіть свій метод: Замінити, Закрити, Хешувати, Шифрувати або Маскувати

10

Вихідний документ

Завантажте свій анонімізований документ

Доступно лише в планах Pro та Business

MCP Server: Інтеграція ШІ з акцентом на конфіденційність

Як ваші дані проходять через MCP Server, щоб забезпечити безпеку інструментів ШІ

1

Запит інструмента ШІ

Ваш інструмент ШІ (Cursor, Claude) надсилає запит, що містить PII

2

MCP Server перехоплює

Сервер аналізує та виявляє всі сутності PII

3

Анонімізація

PII замінюється токенами або закривається

Safe data only
4

Обробка ШІ

ШІ отримує та обробляє лише анонімізовані дані

5

Повернення відповіді

Відповідь ШІ повертається через MCP Server

6
Optional

Детокенізація

За бажанням: оригінальні значення відновлюються для користувача

Приклад з реального життя

До (з PII)
Обробити платіж для John Doe, електронна пошта john@example.com, картка 4532-1111-2222-3333

Що бачить ШІ

Після (анонімізовано)
Обробити платіж для PII_PERSON_001, електронна пошта PII_EMAIL_001, картка PII_CREDIT_CARD_001

Що ви отримуєте назад

ШІ ніколи не бачить ваші реальні PII
Зворотний процес з режимом токенізації
Ті ж витрати на токени, що й у веб-додатку
Працює з кількома інструментами ШІ
Безпека корпоративного рівня

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.

Перегляньте це в дії

Спробуйте наше виявлення PII та анонімізацію безкоштовно з 200 токенами за цикл.