Proč regulární výrazy, + NLP?
Pro regulativní shodu potřebujete výsledky, které můžete vysvětlit a reprodukovat. Náš deterministický přístup poskytuje přesně to - žádné černé skříňky, žádná překvapení.
Podrobná srovnání
| Na základě regulárních výrazů (Nás) | Na základě AI/ML | |
|---|---|---|
| Reprodukovatelnost | 100% identické výsledky | Výsledky se mohou lišit |
| Auditovatelnost | Úplně vysvětlitelné | Černá skříňka |
| Tréninková data | Není potřeba | Potřebná velká datová sada |
| Modelový drift | Žádný - vzory jsou pevné | Zhoršuje se v průběhu času |
| Výkon | Rychlý, předvídatelný | Proměnlivý, závislý na GPU |
| Náklady na výpočet | Nízké (pouze CPU) | Vysoké (často potřebný GPU) |
| Regulativní shoda | Snadné prokázání | Těžké prokázat |
Jak funguje shoda vzorů
Každý typ entity má pečlivě vytvořené regulární výrazy, které odpovídají specifickým formátům.
E-mailové adresy
Odpovídá standardnímu formátu e-mailu: místní-část@doména.tld
Čísla kreditních karet
Odpovídá formátům Visa, Mastercard, Amex a dalších karet s validací Luhn
Německý IBAN
Odpovídá německému formátu IBAN s volitelnými mezerami
Vytvořeno pro shodu
Když auditoři se ptají "proč bylo toto detekováno?" potřebujete jasnou odpověď. Náš přístup na základě regulárních výrazů poskytuje přesně to.
- GDPR článek 25: Ochrana soukromí od začátku s vysvětlitelným zpracováním
- ISO 27001: Dokumentované, opakovatelné procesy
- Auditní stopa: Každá detekce může být sledována k určitému vzoru
Příklad auditní odpovědi
Otázka: Proč byla "john.smith@company.com" označena?
Odpověď: Odpovídalo vzoru e-mailu na pozici 45-68 s důvěrou 0.95. Vzor: validace standardního formátu e-mailu.