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}|...)\bCorresponde 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
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/presidiospaCy & 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/transformersReact & Next.js
Framework web moderno que fornece interfaces de usuário rápidas e acessíveis com renderização do lado do servidor para desempenho ideal.
nextjs.orgTauri
Framework de aplicativo de desktop leve que permite aplicativos nativos seguros para Windows, macOS e Linux.
tauri.appPostgreSQL
Banco de dados relacional robusto e compatível com ACID, garantindo integridade de dados e processamento confiável de transações.
postgresql.orgTodas as marcas registradas são propriedade de seus respectivos proprietários. Veja nossos Termos de Serviço para atribuição completa.
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