Hvorfor Regex, + NLP?
For at overholde reguleringer har du brug for resultater, du kan forklare og reproducere. Vores deterministiske tilgang leverer netop det—ingen black boxes, ingen overraskelser.
Detaljeret Sammenligning
| Regex-Baseret (Os) | AI/ML-Baseret | |
|---|---|---|
| Reproducerbarhed | 100% identiske resultater | Resultater kan variere |
| Revidérbarhed | Fuldstændig forklarlig | Black box |
| Træningsdata | Ikke krævet | Store datasæt nødvendige |
| Modelafvigelse | Ingen—mønstre er faste | Forringes over tid |
| Ydeevne | Hurtig, forudsigelig | Variabel, GPU-afhængig |
| Beregning Omkostninger | Lav (kun CPU) | Høj (GPU ofte nødvendig) |
| Regulatorisk Overholdelse | Let at demonstrere | Svært at bevise |
Hvordan Mønstergenkendelse Fungerer
Hver enhedstype har omhyggeligt udformede regex-mønstre, der matcher specifikke formater.
E-mail Adresser
Matcher standard e-mail format: local-part@domain.tld
Kreditkortnumre
Matcher Visa, Mastercard, Amex, og andre kortformater med Luhn-validering
Tysk IBAN
Matcher tysk IBAN format med valgfri mellemrum
Bygget til Overholdelse
Når revisorer spørger "hvorfor blev dette detekteret?" har du brug for et klart svar. Vores regex-baserede tilgang giver netop det.
- GDPR Artikel 25: Privatliv ved design med forklarlig behandling
- ISO 27001: Dokumenterede, gentagelige processer
- Revisionsspor: Hver detektion kan spores til et specifikt mønster
Eksempel Revisionssvar
Q: Hvorfor blev "john.smith@company.com" flagget?
A: Matched e-mail mønster på position 45-68 med tillid 0.95. Mønster: standard e-mail format validering.