¿Por Qué Regex, No IA?

Para el cumplimiento regulatorio, necesita resultados que pueda explicar y reproducir. Nuestro enfoque determinista ofrece exactamente eso—sin cajas negras, sin sorpresas.

Comparación Detallada

Aspect	Basado en Regex (Nosotros)	Basado en IA/ML
Reproducibilidad	Resultados 100% idénticos	Los resultados pueden variar
Auditabilidad	Totalmente explicable	Caja negra
Datos de Entrenamiento	No requerido	Se necesitan grandes conjuntos de datos
Deriva del Modelo	Ninguna—los patrones son fijos	Se degrada con el tiempo
Rendimiento	Rápido, predecible	Variable, dependiente de GPU
Costo de Computación	Bajo (solo CPU)	Alto (a menudo se necesita GPU)
Cumplimiento Regulatorio	Fácil de demostrar	Difícil de probar

Cómo Funciona la Coincidencia de Patrones

Cada tipo de entidad tiene patrones de regex cuidadosamente elaborados que coinciden con formatos específicos.

Direcciones de Correo Electrónico

[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}

Coincide con el formato estándar de correo electrónico: local-part@domain.tld

Números de Tarjeta de Crédito

\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\b

Coincide con Visa, Mastercard, Amex y otros formatos de tarjetas con validación de Luhn

IBAN Alemán

DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}

Coincide con el formato de IBAN alemán con espacios opcionales

Construido para el Cumplimiento

Cuando los auditores preguntan "¿por qué se detectó esto?" necesita una respuesta clara. Nuestro enfoque basado en regex proporciona exactamente eso.

Artículo 25 del GDPR: Privacidad por diseño con procesamiento explicable
ISO 27001: Procesos documentados y repetibles
Registro de Auditoría: Cada detección puede ser rastreada a un patrón específico

Ejemplo de Respuesta de Auditoría

P: ¿Por qué se marcó "john.smith@company.com"?

R: Coincidió con el patrón de correo electrónico en la posición 45-68 con confianza 0.95. Patrón: validación del formato estándar de correo electrónico.

Impulsado por Código Abierto

Construido sobre tecnologías de código abierto líderes en la industria confiadas por miles de organizaciones en todo el mundo.

Microsoft Presidio

Motor de detección y anonimización de PII de grado empresarial desarrollado por Microsoft, proporcionando identificación precisa de datos sensibles en múltiples idiomas.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural de última generación para el reconocimiento de entidades nombradas, que admiten más de 27 idiomas con alta precisión.

spacy.io stanza

Hugging Face Transformers

Modelos de transformadores de vanguardia para un mejor reconocimiento de entidades en árabe, hindi y turco.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Marco web moderno que proporciona interfaces de usuario rápidas y accesibles con renderizado del lado del servidor para un rendimiento óptimo.

nextjs.org

Tauri

Marco de aplicación de escritorio ligero que permite aplicaciones nativas seguras para Windows, macOS y Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Base de datos relacional robusta y compatible con ACID que garantiza la integridad de los datos y un procesamiento de transacciones confiable.

postgresql.org

Todas las marcas registradas son propiedad de sus respectivos propietarios. Vea nuestros Términos de Servicio para la atribución completa.

Experimente la Detección Determinista

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