क्यों Regex, + NLP?
हमारा दृष्टिकोण
- 100% पुनरुत्पादक परिणाम
- अनुपालन के लिए पूरी तरह से ऑडिट करने योग्य
- कोई प्रशिक्षण डेटा आवश्यक नहीं
- पारदर्शी निर्णय लेना
- तेज, पूर्वानुमानित प्रदर्शन
- समय के साथ कोई मॉडल ड्रिफ्ट नहीं
AI/ML दृष्टिकोण
- परिणाम रन के बीच भिन्न होते हैं
- ब्लैक बॉक्स निर्णय लेना
- प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है
- ऑडिट करना कठिन
- उच्च कंप्यूट लागत
- समय के साथ मॉडल ड्रिफ्ट
10-चरणीय प्रक्रिया
इनपुट से आउटपुट तक, यहाँ आपके दस्तावेज़ के साथ क्या होता है
इनपुट टेक्स्ट
अपने दस्तावेज़ को वेब इंटरफ़ेस, API, या ऑफिस ऐड-इन के माध्यम से सबमिट करें
भाषा पहचान
सिस्टम दस्तावेज़ की भाषा को अनुकूल प्रसंस्करण के लिए पहचानता है
टोकनाइजेशन
पैटर्न मिलान के लिए टेक्स्ट को टोकनों में तोड़ा जाता है
पैटर्न मिलान
Regex पैटर्न 320+ एंटिटी प्रकारों के लिए स्कैन करते हैं
संदर्भ विश्लेषण
आसपास का टेक्स्ट पहचान सटीकता में सुधार करता है
विश्वास स्कोरिंग
प्रत्येक पहचान को एक विश्वास स्कोर प्राप्त होता है
एंटिटी वर्गीकरण
पहचाने गए आइटमों को प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है
परिणामों की समीक्षा करें
स्थिति और स्कोर के साथ सभी पहचान देखें
एनोनिमाइजेशन लागू करें
अपनी विधि चुनें: प्रतिस्थापित करें, रेडेक्ट करें, हैश करें, एन्क्रिप्ट करें, या मास्क करें
आउटपुट दस्तावेज़
अपने एनोनिमाइज्ड दस्तावेज़ को डाउनलोड करें
MCP सर्वर: गोपनीयता-प्रथम AI एकीकरण
कैसे आपका डेटा MCP सर्वर के माध्यम से प्रवाहित होता है ताकि AI उपकरण सुरक्षित रहें
MCP सर्वर एक गोपनीयता ढाल के रूप में कार्य करता है, AI उपकरणों से अनुरोधों को इंटरसेप्ट करता है, PII को एनोनिमाइज करता है, AI के माध्यम से सुरक्षित डेटा को संसाधित करता है, और वैकल्पिक रूप से मूल मानों को पुनर्स्थापित करता है।
AI उपकरण अनुरोध
आपका AI उपकरण (Cursor, Claude) PII वाले अनुरोध को भेजता है
MCP सर्वर इंटरसेप्ट करता है
सर्वर सभी PII एंटिटी का विश्लेषण और पहचान करता है
एनोनिमाइजेशन
PII को टोकनों के साथ प्रतिस्थापित किया जाता है या रेडेक्ट किया जाता है
AI प्रसंस्करण
AI केवल एनोनिमाइज्ड डेटा प्राप्त और संसाधित करता है
प्रतिक्रिया लौटाना
AI प्रतिक्रिया MCP सर्वर के माध्यम से वापस आती है
डी-टोकनाइजेशन
वैकल्पिक: उपयोगकर्ता के लिए मूल मान पुनर्स्थापित किया जाता है