كيف يعمل الكشف
مطابقة الأنماط
يستخدم أنماط تعبيرية مصممة بعناية لكل نوع من الكيانات، مما يضمن نتائج متسقة وقابلة للتنبؤ عبر جميع الوثائق.
NLP Named Entity Recognition (Names & Locations)
spaCy (25 languages), Stanza NER (7 languages), and XLM-RoBERTa transformers (16 languages) detect unstructured PII like person names, locations, and organizations that cannot be captured by regex alone. All models run on our own servers in Germany — no data is ever sent to Meta, Google, Stanford, or any third party.
تقييم الثقة
يتضمن كل كشف درجة ثقة (0-1) بناءً على قوة النمط والسياق، مما يساعدك في تصفية النتائج.
الوعي بالسياق
تحسن سياق النص المحيط دقة الكشف، مما يقلل من الإيجابيات الكاذبة أثناء التقاط الحالات النادرة.
أنواع الكيانات المدعومة
تغطية شاملة لأنواع المعلومات الشخصية عبر الفئات
معرفات شخصية
- أسماء الأشخاص
- عناوين البريد الإلكتروني
- أرقام الهواتف
- تاريخ الميلاد
- العمر
- الجنس
- الجنسية
المعلومات المالية
- أرقام بطاقات الائتمان
- IBAN
- BIC/SWIFT
- أرقام حسابات البنك
- أرقام الضرائب
- أرقام ضريبة القيمة المضافة
معرفات حكومية
- أرقام الضمان الاجتماعي (SSN)
- أرقام الهوية الوطنية
- أرقام جوازات السفر
- رخص القيادة
- معرفات التأمين الصحي
بيانات الموقع
- عناوين الشوارع
- المدن
- الرموز البريدية
- البلدان
- إحداثيات GPS
معرفات رقمية
- عناوين IP (v4/v6)
- عناوين MAC
- عناوين URL
- أسماء النطاقات
- معرفات المستخدمين
بيانات المنظمة
- أسماء الشركات
- معرفات المنظمة
- أرقام التسجيل
- أسماء الأقسام
بيانات زمنية
- التواريخ
- الأوقات
- نطاقات التواريخ
- الطوابع الزمنية
تنسيقات دولية
- الهوية الألمانية (Personalausweis)
- التأمين الوطني في المملكة المتحدة
- DNI/NIE الإسبانية
- Codice Fiscale الإيطالية
- و 20+ تنسيقات خاصة بالبلدان الأخرى
دعم الكيانات المخصصة
هل تحتاج إلى كشف أنماط مخصصة؟ أنشئ أنواع الكيانات الخاصة بك باستخدام أنماط تعبيرية أو استخدم مولد الأنماط المدعوم بالذكاء الاصطناعي لدينا.
إنشاء نمط يدوي
حدد أنماط تعبيرية لمعرفات خاصة مثل معرفات الموظفين الداخلية، أو رموز المشاريع، أو أرقام المرجع المخصصة.
مولد الأنماط بالذكاء الاصطناعي
وصف ما تريد الكشف عنه بلغة بسيطة، وسينشئ الذكاء الاصطناعي لدينا أنماط تعبيرية محسّنة لك.