Dlaczego regex, a nie AI?

Dla zgodności regulacyjnej potrzebujesz wyników, które możesz wyjaśnić i powtórzyć. Nasze deterministyczne podejście zapewnia dokładnie to - żadnych czarnych skrzynek, żadnych niespodzianek.

Szczegółowe porównanie

Aspect	Oparte na regex (My)	Oparte na AI/ML
Powtarzalność	100% identyczne wyniki	Wyniki mogą się różnić
Audytowalność	W pełni wyjaśnialne	Czarna skrzynka
Dane treningowe	Nie wymagane	Potrzebne duże zbiory danych
Dryf modelu	Brak - wzorce są stałe	Pogarsza się z czasem
Wydajność	Szybka, przewidywalna	Zmienna, zależna od GPU
Koszt obliczeniowy	Niski (tylko CPU)	Wysoki (często wymagany GPU)
Zgodność regulacyjna	Łatwe do wykazania	Trudne do udowodnienia

Jak działa dopasowywanie wzorców

Każdy typ encji ma starannie opracowane wzorce regex, które pasują do konkretnych formatów.

Adresy e-mail

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

Pasuje do standardowego formatu e-mail: lokalna-część@domena.tld

Numery kart kredytowych

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

Pasuje do formatów Visa, Mastercard, Amex i innych kart z walidacją Luhn

Niemiecki 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}

Pasuje do niemieckiego formatu IBAN z opcjonalnymi spacjami

Zbudowane dla zgodności

Kiedy audytorzy pytają "dlaczego to wykryto?" potrzebujesz jasnej odpowiedzi. Nasze podejście oparte na regex zapewnia dokładnie to.

Artykuł 25 GDPR: Prywatność przez projekt z wyjaśnialnym przetwarzaniem
ISO 27001: Udokumentowane, powtarzalne procesy
Ślad audytu: Każde wykrycie można prześledzić do konkretnego wzorca

Przykład odpowiedzi audytowej

P: Dlaczego "john.smith@company.com" został oznaczony?

O: Dopasowano wzór e-mail na pozycji 45-68 z pewnością 0.95. Wzór: walidacja standardowego formatu e-mail.

Zasilane przez Open Source

Zbudowane na wiodących w branży technologiach open-source zaufanych przez tysiące organizacji na całym świecie.

Microsoft Presidio

Silnik wykrywania i anonimizacji PII klasy enterprise opracowany przez Microsoft, zapewniający dokładną identyfikację danych wrażliwych w wielu językach.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Nowoczesne biblioteki przetwarzania języka naturalnego do rozpoznawania nazwanych encji, wspierające 27+ języków z wysoką dokładnością.

spacy.io stanza

Hugging Face Transformers

Nowoczesne modele transformatorowe do ulepszonego rozpoznawania encji w językach arabskim, hindi i tureckim.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Nowoczesny framework webowy zapewniający szybkie, dostępne interfejsy użytkownika z renderowaniem po stronie serwera dla optymalnej wydajności.

nextjs.org

Tauri

Lekki framework aplikacji desktopowych umożliwiający tworzenie bezpiecznych, natywnych aplikacji dla Windows, macOS i Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Solidna, zgodna z ACID relacyjna baza danych zapewniająca integralność danych i niezawodne przetwarzanie transakcji.

postgresql.org

Wszystkie znaki towarowe są własnością ich odpowiednich właścicieli. Zobacz nasze Warunki korzystania z usługi w celu pełnej atrybucji.

Doświadcz deterministycznego wykrywania

Wypróbuj nasze wykrywanie PII oparte na regex za darmo z 300 tokenami miesięcznie.

Utwórz darmowe konto Zobacz dokumentację architektury