چرا مبتنی بر Regex؟
برای تطابق مقرراتی، به نتایجی نیاز دارید که قابل توضیح و تکرار باشند. رویکرد مبتنی بر regex ما شناسایی دادههای ساختاریافته را کاملاً قطعی نگه میدارد، در حالی که NLP نامها و مکانها را با امتیاز اطمینان شفاف مدیریت میکند.
مقایسه دقیق
| مبتنی بر Regex (ما) | مبتنی بر AI/ML | |
|---|---|---|
| قابلیت تکرار | دادههای ساختاریافته: ۱۰۰٪ یکسان. نامها: با امتیاز اطمینان | همه نتایج بین اجراها متفاوت است |
| قابلیت ممیزی | هر شناسایی قابل ردیابی به الگو یا مدل NLP | جعبه سیاه — تصمیمات قابل توضیح نیستند |
| داده آموزشی | Regex: ندارد. NLP: مدلهای از پیش آموزشدیده | نیاز به مجموعه دادههای آموزشی اختصاصی |
| انحراف مدل | Regex: ندارد. NLP: مدلهای نسخهبندیشده و پایدار | در طول زمان به طور غیرقابل پیشبینی کاهش مییابد |
| عملکرد | سریع، فقط CPU | متغیر، وابسته به GPU |
| هزینه پردازش | کم (فقط CPU) | زیاد (اغلب نیاز به GPU) |
| تطابق مقرراتی | آسان — الگوها و امتیازهای اطمینان قابل ممیزی با نظارت انسانی | اثبات به نهادهای نظارتی دشوار است |
نحوه کار تطبیق الگو
هر نوع موجودیت دارای الگوهای regex دقیقی است که فرمتهای خاص را شناسایی میکند.
آدرسهای ایمیل
شناسایی فرمت استاندارد ایمیل: local-part@domain.tld
شماره کارت اعتباری
شناسایی فرمتهای Visa، Mastercard، Amex و سایر کارتها با اعتبارسنجی Luhn
IBAN آلمانی
شناسایی فرمت IBAN آلمان با فاصلههای اختیاری
طراحیشده برای تطابق
وقتی ممیزان میپرسند «چرا این مورد شناسایی شد؟» باید پاسخی شفاف داشته باشید. شناساییهای regex به الگوی مشخصی قابل ردیابی هستند. شناساییهای NLP شامل نام مدل و امتیاز اطمینان است. بازبینی انسانی تضمین میکند تیمهای تطابق بتوانند پیش از ناشناسسازی شناساییها را اصلاح کنند.
- ماده ۲۵ GDPR: حریم خصوصی با طراحی و پردازش قابل توضیح
- ISO 27001: فرآیندهای مستندسازی و تکرارپذیر
- ردیابی ممیزی: هر شناسایی به الگوی مشخص قابل پیگیری است
نمونه پاسخ ممیزی
س: چرا «john.smith@company.com» پرچمگذاری شد؟
ج: تطبیق با الگوی ایمیل در موقعیت ۴۵-۶۸ با اطمینان ۰.۹۵. الگو: اعتبارسنجی فرمت استاندارد ایمیل.