Warum Regex, nicht KI?
Für die Einhaltung von Vorschriften benötigen Sie Ergebnisse, die Sie erklären und reproduzieren können. Unser deterministischer Ansatz liefert genau das – keine Black Boxes, keine Überraschungen.
Detaillierter Vergleich
| Aspect | Regex-basiert (Wir) | KI/ML-basiert |
|---|---|---|
| Reproduzierbarkeit | 100% identische Ergebnisse | Ergebnisse können variieren |
| Auditierbarkeit | Vollständig erklärbar | Black Box |
| Trainingsdaten | Nicht erforderlich | Große Datensätze benötigt |
| Modellabdrift | Keine – Muster sind festgelegt | Verschlechtert sich im Laufe der Zeit |
| Leistung | Schnell, vorhersehbar | Variabel, GPU-abhängig |
| Rechenkosten | Niedrig (nur CPU) | Hoch (GPU oft benötigt) |
| Regulatorische Einhaltung | Einfach nachzuweisen | Schwierig zu beweisen |
Wie Mustererkennung funktioniert
Jeder Entitätstyp hat sorgfältig gestaltete Regex-Muster, die spezifische Formate erkennen.
E-Mail-Adressen
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Erkennt das Standard-E-Mail-Format: lokal-part@domain.tld
Kreditkartennummern
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bErkennt Visa, Mastercard, Amex und andere Kartenformate mit Luhn-Validierung
Deutsche IBAN
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Erkennt das deutsche IBAN-Format mit optionalen Leerzeichen
Für die Einhaltung entwickelt
Wenn Prüfer fragen "Warum wurde dies erkannt?" benötigen Sie eine klare Antwort. Unser regex-basierter Ansatz bietet genau das.
- GDPR Artikel 25: Datenschutz durch Technikgestaltung mit erklärbarer Verarbeitung
- ISO 27001: Dokumentierte, wiederholbare Prozesse
- Audit Trail: Jede Erkennung kann auf ein spezifisches Muster zurückverfolgt werden
Beispiel-Auditantwort
Betrieben von Open Source
Basierend auf branchenführenden Open-Source-Technologien, die von Tausenden von Organisationen weltweit vertraut werden.
Microsoft Presidio
Enterprise-Grade PII-Erkennungs- und Anonymisierungs-Engine, entwickelt von Microsoft, die eine genaue Identifizierung sensibler Daten in mehreren Sprachen bietet.
github.com/microsoft/presidiospaCy & Stanza
Modernste Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Erkennung benannter Entitäten, die 27+ Sprachen mit hoher Genauigkeit unterstützen.
Hugging Face Transformers
Modernste Transformer-Modelle für verbesserte Entitätserkennung in Arabisch, Hindi und Türkisch.
huggingface.co/transformersReact & Next.js
Modernes Web-Framework, das schnelle, zugängliche Benutzeroberflächen mit serverseitigem Rendering für optimale Leistung bietet.
nextjs.orgTauri
Leichtgewichtiges Desktop-Anwendungs-Framework, das sichere, native Anwendungen für Windows, macOS und Linux ermöglicht.
tauri.appPostgreSQL
Robuste, ACID-konforme relationale Datenbank, die Datenintegrität und zuverlässige Transaktionsverarbeitung gewährleistet.
postgresql.orgAlle Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. Siehe unsere Nutzungsbedingungen für vollständige Attribution.
Erleben Sie deterministische Erkennung
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