Почему регулярные выражения, а не ИИ?

Для соблюдения нормативных требований вам нужны результаты, которые вы можете объяснить и воспроизвести. Наш детерминированный подход предоставляет именно это — никаких черных ящиков, никаких сюрпризов.

Подробное сравнение

Aspect
На основе регулярных выражений (Мы)
На основе ИИ/МЛ
Воспроизводимость
100% идентичные результаты
Результаты могут варьироваться
Аудит
Полностью объяснимо
Черный ящик
Обучающие данные
Не требуется
Требуются большие наборы данных
Дрейф модели
Отсутствует — шаблоны фиксированы
Ухудшается со временем
Производительность
Быстрая, предсказуемая
Переменная, зависит от GPU
Вычислительные затраты
Низкие (только CPU)
Высокие (часто требуется GPU)
Соблюдение нормативных требований
Легко продемонстрировать
Сложно доказать

Как работает сопоставление шаблонов

Каждый тип сущности имеет тщательно разработанные шаблоны регулярных выражений, которые соответствуют определенным форматам.

Адреса электронной почты

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

Соответствует стандартному формату электронной почты: local-part@domain.tld

Номера кредитных карт

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

Соответствует форматам Visa, Mastercard, Amex и другим картам с проверкой Luhn

Немецкий 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}

Соответствует формату немецкого IBAN с необязательными пробелами

Создано для соблюдения требований

Когда аудиторы спрашивают "почему это было обнаружено?", вам нужен четкий ответ. Наш подход на основе регулярных выражений предоставляет именно это.

  • GDPR Статья 25: Конфиденциальность по дизайну с объяснимой обработкой
  • ISO 27001: Документированные, повторяемые процессы
  • Аудиторский след: Каждое обнаружение можно отследить до конкретного шаблона

Пример ответа на аудит

В: Почему "john.smith@company.com" был отмечен?
О: Соответствовал шаблону электронной почты на позиции 45-68 с уверенностью 0.95. Шаблон: проверка стандартного формата электронной почты.

Работает на открытом исходном коде

Создано на основе передовых технологий с открытым исходным кодом, которым доверяют тысячи организаций по всему миру.

Microsoft Presidio

Двигатель обнаружения и анонимизации PII корпоративного уровня, разработанный Microsoft, обеспечивающий точную идентификацию конфиденциальных данных на нескольких языках.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Современные библиотеки обработки естественного языка для распознавания именованных сущностей, поддерживающие более 27 языков с высокой точностью.

Hugging Face Transformers

Современные модели трансформеров для улучшенного распознавания сущностей на арабском, хинди и турецком языках.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Современный веб-фреймворк, обеспечивающий быстрые, доступные пользовательские интерфейсы с серверной отрисовкой для оптимальной производительности.

nextjs.org

Tauri

Легкий фреймворк для настольных приложений, позволяющий создавать безопасные, нативные приложения для Windows, macOS и Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Надежная реляционная база данных, соответствующая стандартам ACID, обеспечивающая целостность данных и надежную обработку транзакций.

postgresql.org

Все товарные знаки являются собственностью их соответствующих владельцев. Смотрите наши Условия обслуживания для полной атрибуции.

Испытайте детерминированное обнаружение

Попробуйте наше обнаружение PII на основе регулярных выражений бесплатно с 300 токенами в месяц.