Tại Sao Dùng Regex, Không Phải AI?
Để tuân thủ quy định, bạn cần kết quả mà bạn có thể giải thích và tái tạo. Cách tiếp cận có tính xác định của chúng tôi mang lại chính xác điều đó—không hộp đen, không bất ngờ.
So Sánh Chi Tiết
We use the best tool for each job: deterministic regex patterns for structured data, and proven ML models for names and entities. Built on Microsoft Presidio.
| Entity Type | Detection Method | Examples |
|---|---|---|
| Dữ Liệu Có Cấu Trúc | Mẫu Regex | Email, SSN, thẻ tín dụng, IBAN, số điện thoại |
| Tên & Tổ Chức | Mô Hình ML (spaCy, Stanza) | Tên người, tên công ty, địa điểm |
| 48 Ngôn Ngữ | XLM-RoBERTa | Nhận diện thực thể đa ngôn ngữ |
| Có Thể Tái Tạo | 100% Có Thể Tái Tạo | Đầu vào giống nhau = đầu ra giống nhau, mỗi lần |
| Phát Hiện Tên | Độ Chính Xác Cao ML | Mô hình NLP đã được chứng minh với điểm số độ tin cậy |
| Có Thể Kiểm Toán | +Hoàn Toàn Có Thể Kiểm Toán | Vị trí, loại, độ tin cậy cho mỗi thực thể |
Cách Khớp Mẫu Hoạt Động
Mỗi loại thực thể có các mẫu regex được thiết kế cẩn thận để khớp với các định dạng cụ thể.
Địa Chỉ Email
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Khớp với định dạng email tiêu chuẩn: local-part@domain.tld
Số Thẻ Tín Dụng
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bKhớp với Visa, Mastercard, Amex và các định dạng thẻ khác với xác thực Luhn
IBAN Đức
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Khớp với định dạng IBAN Đức với khoảng trắng tùy chọn
Xây Dựng Để Tuân Thủ
Khi các kiểm toán viên hỏi "tại sao điều này được phát hiện?" bạn cần một câu trả lời rõ ràng. Cách tiếp cận dựa trên regex của chúng tôi cung cấp chính xác điều đó.
- GDPR Điều 25: Quyền riêng tư theo thiết kế với xử lý có thể giải thích
- ISO 27001: Các quy trình được tài liệu hóa, có thể lặp lại
- Dấu Vết Kiểm Toán: Mỗi phát hiện có thể được truy nguyên đến một mẫu cụ thể
Ví Dụ Phản Hồi Kiểm Toán
Trải Nghiệm Phát Hiện Có Tính Xác Định
Thử phát hiện PII dựa trên regex của chúng tôi miễn phí với 200 token mỗi chu kỳ.