Perché Regex, Non IA?

Per la conformità normativa, hai bisogno di risultati che puoi spiegare e riprodurre. Il nostro approccio deterministico fornisce esattamente questo—niente black box, nessuna sorpresa.

Confronto Dettagliato

Aspect	Basato su Regex (Noi)	Basato su IA/ML
Riproducibilità	Risultati identici al 100%	I risultati possono variare
Auditabilità	Completamente spiegabile	Black box
Dati di Addestramento	Non richiesti	Necessari grandi dataset
Drift del Modello	Nessuno—i pattern sono fissi	Degrada nel tempo
Prestazioni	Veloci, prevedibili	Variabili, dipendenti dalla GPU
Costo di Calcolo	Basso (solo CPU)	Alto (spesso necessaria GPU)
Conformità Normativa	Facile da dimostrare	Difficile da provare

Come Funziona la Corrispondenza dei Pattern

Ogni tipo di entità ha pattern regex accuratamente progettati che corrispondono a formati specifici.

Indirizzi Email

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

Corrisponde al formato standard delle email: local-part@domain.tld

Numeri di Carta di Credito

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

Corrisponde ai formati di Visa, Mastercard, Amex e altre carte con validazione Luhn

IBAN Tedesco

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

Corrisponde al formato IBAN tedesco con spazi opzionali

Progettato per la Conformità

Quando gli auditor chiedono "perché è stato rilevato questo?" hai bisogno di una risposta chiara. Il nostro approccio basato su regex fornisce esattamente questo.

GDPR Articolo 25: Privacy by design con elaborazione spiegabile
ISO 27001: Processi documentati e ripetibili
Audit Trail: Ogni rilevamento può essere tracciato a un pattern specifico

Esempio di Risposta all'Audit

D: Perché "john.smith@company.com" è stato segnalato?

R: Corrisponde al pattern email in posizione 45-68 con affidabilità 0.95. Pattern: validazione del formato standard delle email.

Sviluppato con Open Source

Costruito su tecnologie open-source leader del settore fidate da migliaia di organizzazioni in tutto il mondo.

Microsoft Presidio

Motore di rilevamento e anonimizzazione PII di livello enterprise sviluppato da Microsoft, che fornisce identificazione accurata dei dati sensibili in più lingue.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Librerie di elaborazione del linguaggio naturale all'avanguardia per il riconoscimento delle entità nominate, supportando oltre 27 lingue con alta precisione.

spacy.io stanza

Hugging Face Transformers

Modelli transformer all'avanguardia per un riconoscimento migliorato delle entità nelle lingue araba, hindi e turca.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Framework web moderno che fornisce interfacce utente veloci e accessibili con rendering lato server per prestazioni ottimali.

nextjs.org

Tauri

Framework per applicazioni desktop leggero che consente applicazioni native sicure per Windows, macOS e Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Database relazionale robusto e conforme agli standard ACID che garantisce l'integrità dei dati e un'elaborazione delle transazioni affidabile.

postgresql.org

Tutti i marchi sono di proprietà dei rispettivi proprietari. Vedi i nostri Termini di Servizio per attribuzione completa.

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