왜 AI가 아닌 정규 표현식인가요?
우리의 접근 방식
- 100% 재현 가능한 결과
- 준수를 위한 완전한 감사 가능
- 훈련 데이터 불필요
- 투명한 의사 결정
- 빠르고 예측 가능한 성능
- 시간에 따른 모델 드리프트 없음
AI/ML 접근 방식
- 실행 간 결과가 다름
- 블랙 박스 의사 결정
- 훈련 데이터 필요
- 감사하기 어려움
- 더 높은 컴퓨팅 비용
- 시간에 따른 모델 드리프트
10단계 프로세스
입력에서 출력까지, 문서에서 정확히 어떤 일이 발생하는지 알아보세요
1
입력 텍스트
웹 인터페이스, API 또는 Word 추가 기능을 통해 문서를 제출하세요
2
언어 감지
시스템이 최적의 처리를 위해 문서 언어를 식별합니다
3
토큰화
텍스트가 패턴 매칭을 위해 토큰으로 분해됩니다
4
패턴 매칭
정규 표현식 패턴이 256개의 엔터티 유형을 스캔합니다
5
맥락 분석
주변 텍스트가 탐지 정확도를 향상시킵니다
6
신뢰도 점수
각 탐지 항목은 신뢰도 점수를 받습니다
7
엔터티 분류
탐지된 항목이 유형별로 분류됩니다
8
결과 검토
모든 탐지 항목과 위치 및 점수를 확인하세요
9
익명화 적용
방법 선택: 대체, 삭제, 해시, 암호화 또는 마스킹
10
출력 문서
익명화된 문서를 다운로드하세요
자주 묻는 질문
왜 anonymize.today는 PII 탐지를 위해 AI 대신 regex를 사용하나요?
Regex 기반 탐지는 100% 재현 가능한 결과를 제공합니다 — 동일한 입력은 항상 동일한 출력을 생성합니다. AI 및 머신 러닝 모델은 실행 간에 서로 다른 결과를 생성할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 모델 드리프트가 발생하고 감사하기 어려운 블랙 박스로 작동합니다. GDPR 및 ISO 27001에 따른 규제 준수를 위해 조직은 설명 가능하고 반복 가능한 프로세스가 필요하며, 이는 바로 regex 기반 패턴 매칭이 제공하는 것입니다.
PII 탐지의 정확도는 얼마나 되나요?
anonymize.today는 각 탐지에 대해 0.0에서 1.0까지의 신뢰 점수를 제공합니다. 사용자는 민감도를 조절하기 위해 최소 신뢰 임계값을 설정할 수 있습니다. 신용 카드 번호 및 SSN과 같은 패턴 기반 엔티티는 95-99%의 정확도를 달성하며, 이름 및 위치와 같은 NLP 기반 엔티티는 85-95%의 정확도를 달성합니다. 이 플랫폼은 각 엔티티 유형에 대해 신중하게 제작된 패턴을 사용하여 256개의 엔티티 유형을 지원합니다.
anonymize.today가 내 데이터를 처리하는 방식을 감사할 수 있나요?
네, anonymize.today의 모든 탐지는 일치한 정확한 패턴, 신뢰 점수 및 식별된 엔티티 유형을 보여줍니다. 분석기는 감지된 엔티티를 카테고리별 색상과 텍스트 내 위치로 강조 표시합니다. 이러한 완전한 투명성은 감사인, 준수 담당자 또는 데이터 보호 당국에 탐지 결정을 설명하는 것을 간단하게 만듭니다.
처리 중 내 데이터는 어떻게 되나요?
anonymize.today에 제출된 텍스트는 TLS 1.3 암호화된 연결을 통해 독일의 ISO 27001 인증 서버로 전송됩니다. 텍스트는 Microsoft Presidio를 사용하여 메모리 내에서 처리되며 결과는 즉시 반환됩니다. 처리 후 사용자 콘텐츠는 서버에 저장되지 않습니다. 데이터는 유럽 연합을 떠나지 않습니다.
anonymize.today는 하나의 텍스트에서 여러 언어를 어떻게 처리하나요?
anonymize.today는 문서의 기본 언어를 식별하기 위해 자동 언어 감지를 지원합니다. 다국어 텍스트의 경우, 사용자는 언어 경계를 초월하여 엔티티 유형을 결합하는 사용자 지정 프리셋을 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 spaCy, Stanza 및 Transformer 모델을 사용하여 27개의 PII 탐지 언어를 지원하며, 동일한 문서 내에서 독일 세금 ID, 프랑스 NIR 번호 또는 일본 My Number ID와 같은 국가별 엔티티를 탐지할 수 있습니다.