Por Que Regex, Não IA?

Para conformidade regulatória, você precisa de resultados que possa explicar e reproduzir. Nossa abordagem determinística oferece exatamente isso—sem caixas pretas, sem surpresas.

Comparação Detalhada

Aspect
Baseado em Regex (Nós)
Baseado em IA/ML
Reproduzibilidade
Resultados 100% idênticos
Resultados podem variar
Auditabilidade
Totalmente explicável
Caixa-preta
Dados de Treinamento
Não necessário
Grandes conjuntos de dados necessários
Deriva de Modelo
Nenhuma—padrões são fixos
Degrada ao longo do tempo
Desempenho
Rápido, previsível
Variável, dependente de GPU
Custo Computacional
Baixo (apenas CPU)
Alto (GPU frequentemente necessária)
Conformidade Regulamentar
Fácil de demonstrar
Difícil de provar

Como Funciona a Correspondência de Padrões

Cada tipo de entidade possui padrões regex cuidadosamente elaborados que correspondem a formatos específicos.

Endereços de Email

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

Corresponde ao formato padrão de email: parte-local@domínio.tld

Números de Cartão de Crédito

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

Corresponde a formatos de Visa, Mastercard, Amex e outros cartões com validação de Luhn

IBAN Alemão

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

Corresponde ao formato de IBAN alemão com espaços opcionais

Construído para Conformidade

Quando os auditores perguntam "por que isso foi detectado?" você precisa de uma resposta clara. Nossa abordagem baseada em regex fornece exatamente isso.

  • Artigo 25 do GDPR: Privacidade por design com processamento explicável
  • ISO 27001: Processos documentados e repetíveis
  • Rastro de Auditoria: Cada detecção pode ser rastreada até um padrão específico

Exemplo de Resposta de Auditoria

P: Por que "john.smith@company.com" foi sinalizado?
R: Correspondeu ao padrão de email na posição 45-68 com confiança 0.95. Padrão: validação de formato de email padrão.

Impulsionado por Código Aberto

Construído com tecnologias de código aberto líderes do setor, confiáveis por milhares de organizações em todo o mundo.

Microsoft Presidio

Motor de detecção e anonimização de PII de nível empresarial desenvolvido pela Microsoft, proporcionando identificação precisa de dados sensíveis em vários idiomas.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Bibliotecas de processamento de linguagem natural de última geração para reconhecimento de entidades nomeadas, suportando mais de 27 idiomas com alta precisão.

Hugging Face Transformers

Modelos de transformadores de ponta para reconhecimento aprimorado de entidades em árabe, hindi e turco.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Framework web moderno que fornece interfaces de usuário rápidas e acessíveis com renderização do lado do servidor para desempenho ideal.

nextjs.org

Tauri

Framework de aplicativo de desktop leve que permite aplicativos nativos seguros para Windows, macOS e Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Banco de dados relacional robusto e compatível com ACID, garantindo integridade de dados e processamento confiável de transações.

postgresql.org

Todas as marcas registradas são propriedade de seus respectivos proprietários. Veja nossos Termos de Serviço para atribuição completa.

Experimente a Detecção Determinística

Experimente nossa detecção de PII baseada em regex gratuitamente com 300 tokens por mês.