یہ anonym.legal کیسے کام کرتا ہے

متعین، ریگیکس پر مبنی PII پتہ لگانا جو 100% قابلِ تکرار نتائج فراہم کرتا ہے۔ ایک ہی ان پٹ، ایک ہی آؤٹ پٹ—ہر بار۔ کوئی AI نہیں، کوئی اندازہ نہیں، صرف شفاف پیٹرن میچنگ۔

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.

کیوں ریگیکس، AI نہیں؟

ہمارا طریقہ

  • 100% قابلِ تکرار نتائج
  • تعمیل کے لیے مکمل طور پر آڈٹ کیا جا سکتا ہے
  • کوئی تربیتی ڈیٹا درکار نہیں
  • شفاف فیصلہ سازی
  • تیز، قابلِ پیش گوئی کارکردگی
  • وقت کے ساتھ ماڈل میں تبدیلی نہیں

AI/ML کے طریقے

  • نتائج چلانے کے درمیان مختلف ہوتے ہیں
  • بلیک باکس فیصلہ سازی
  • تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہے
  • آڈٹ کرنا مشکل
  • زیادہ کمپیوٹ لاگت
  • وقت کے ساتھ ماڈل میں تبدیلی

10 مراحل کا عمل

ان پٹ سے آؤٹ پٹ تک، آپ کے دستاویز کے ساتھ بالکل کیا ہوتا ہے

1

ان پٹ ٹیکسٹ

اپنے دستاویز کو ویب انٹرفیس، API، یا آفس ایڈ-ان کے ذریعے جمع کریں

2

زبان کی شناخت

نظام دستاویز کی زبان کو بہتر پروسیسنگ کے لیے شناخت کرتا ہے

3

ٹوکینائزیشن

متن کو پیٹرن میچنگ کے لیے ٹوکنز میں تقسیم کیا جاتا ہے

4

پیٹرن میچنگ

ریگیکس پیٹرن 285+ ادارتی اقسام کے لیے اسکین کرتے ہیں

5

سیاق و سباق کا تجزیہ

محیطی متن پتہ لگانے کی درستگی کو بہتر بناتا ہے

6

اعتماد کی درجہ بندی

ہر پتہ لگانے کو ایک اعتماد کا اسکور ملتا ہے

7

ادارہ کی درجہ بندی

پتہ لگائے گئے آئٹمز کو قسم کے لحاظ سے درجہ بند کیا جاتا ہے

8

نتائج کا جائزہ لیں

تمام پتہ لگانے کو مقامات اور اسکور کے ساتھ دیکھیں

9

گمنامی کا اطلاق کریں

اپنے طریقہ کار کا انتخاب کریں: تبدیل کریں، سرخ کریں، ہیش کریں، انکرپٹ کریں، یا ماسک کریں

10

آؤٹ پٹ دستاویز

اپنی گمنام دستاویز ڈاؤن لوڈ کریں

صرف پرو اور بزنس منصوبوں پر دستیاب

MCP سرور: رازداری-پہلا AI انضمام

آپ کا ڈیٹا MCP سرور کے ذریعے کیسے بہتا ہے تاکہ AI کے ٹولز محفوظ رہیں

1

AI ٹول کی درخواست

آپ کا AI ٹول (Cursor، Claude) ایک درخواست بھیجتا ہے جس میں PII شامل ہے

2

MCP سرور روکتا ہے

سرور تمام PII اداروں کا تجزیہ اور پتہ لگاتا ہے

3

گمنامی

PII کو ٹوکنز کے ساتھ تبدیل کیا جاتا ہے یا سرخ کیا جاتا ہے

Safe data only
4

AI پروسیسنگ

AI صرف گمنام ڈیٹا وصول کرتا ہے اور پروسیس کرتا ہے

5

جواب کی واپسی

AI کا جواب MCP سرور کے ذریعے واپس آتا ہے

6
Optional

ڈی ٹوکنائزیشن

اختیاری: صارف کے لیے اصل قیمتیں بحال کی جاتی ہیں

حقیقی دنیا کی مثال

پہلے (PII کے ساتھ)
جان ڈو کے لیے ادائیگی کا عمل کریں، ای میل john@example.com، کارڈ 4532-1111-2222-3333

AI کیا دیکھتا ہے

بعد میں (گمنام)
PII_PERSON_001 کے لیے ادائیگی کا عمل کریں، ای میل PII_EMAIL_001، کارڈ PII_CREDIT_CARD_001

آپ کو کیا واپس ملتا ہے

AI کبھی آپ کا حقیقی PII نہیں دیکھتا
ٹوکنائزیشن موڈ کے ساتھ قابل واپسی
ویب ایپ کے ساتھ ایک جیسے ٹوکن کی قیمتیں
متعدد AI ٹولز کے ساتھ کام کرتا ہے
انٹرپرائز گریڈ کی سیکیورٹی

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.

یہ عمل میں دیکھیں

ہماری PII پتہ لگانے اور گمنامی کی کوشش کریں مفت میں 200 ٹوکنز فی سائیکل کے ساتھ۔

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.