Comment fonctionne la détection
Correspondance de motifs
Utilise des motifs regex soigneusement élaborés pour chaque type d'entité, garantissant des résultats cohérents et prévisibles dans tous les documents.
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.
Évaluation de la confiance
Chaque détection inclut un score de confiance (0-1) basé sur la force du motif et le contexte, vous aidant à filtrer les résultats.
Conscience du contexte
Le contexte textuel environnant améliore la précision de la détection, réduisant les faux positifs tout en capturant les cas particuliers.
Types d'entités pris en charge
Couverture complète des types d'informations personnelles à travers les catégories
Identifiants personnels
- Noms de personnes
- Adresses e-mail
- Numéros de téléphone
- Date de naissance
- Âge
- Genre
- Nationalité
Informations financières
- Numéros de carte de crédit
- IBAN
- BIC/SWIFT
- Numéros de compte bancaire
- Identifiants fiscaux
- Numéros de TVA
Identifiants gouvernementaux
- Numéros de sécurité sociale (SSN)
- Numéros d'identification nationale
- Numéros de passeport
- Permis de conduire
- Identifiants d'assurance maladie
Données de localisation
- Adresses
- Villes
- Codes postaux
- Pays
- Coordonnées GPS
Identifiants numériques
- Adresses IP (v4/v6)
- Adresses MAC
- URLs
- Noms de domaine
- Identifiants d'utilisateur
Données d'organisation
- Noms d'entreprise
- Identifiants d'organisation
- Numéros d'enregistrement
- Noms de départements
Données temporelles
- Dates
- Heures
- Plages de dates
- Horodatages
Formats internationaux
- ID allemand (Personalausweis)
- Assurance nationale britannique
- DNI/NIE espagnol
- Codice Fiscale italien
- Et plus de 20 formats spécifiques à des pays
Support des entités personnalisées
Besoin de détecter des motifs personnalisés ? Créez vos propres types d'entités avec des motifs regex ou utilisez notre générateur de motifs assisté par IA.
Création de motifs manuels
Définissez des motifs regex pour des identifiants propriétaires comme les identifiants d'employés internes, les codes de projet ou les numéros de référence personnalisés.
Générateur de motifs IA
Décrivez ce que vous souhaitez détecter en langage simple, et notre IA génère des motifs regex optimisés pour vous.