Mengapa Regex, + NLP?
Untuk kepatuhan regulasi, Anda memerlukan hasil yang dapat Anda jelaskan dan reproduksi. Pendekatan deterministik kami memberikan tepat itu—tanpa kotak hitam, tanpa kejutan.
Perbandingan Detail
| Berbasis Regex (Kami) | Berbasis AI/ML | |
|---|---|---|
| Reproduksibilitas | Hasil 100% identik | Hasil mungkin bervariasi |
| Auditabilitas | Sepenuhnya dapat dijelaskan | Kotak hitam |
| Data Pelatihan | Tidak diperlukan | Dataset besar diperlukan |
| Pergeseran Model | Tidak ada—pola tetap | Menurun seiring waktu |
| Kinerja | Cepat, dapat diprediksi | Bervariasi, tergantung GPU |
| Biaya Komputasi | Rendah (hanya CPU) | Tinggi (sering memerlukan GPU) |
| Kepatuhan Regulasi | Mudah untuk ditunjukkan | Sulit untuk dibuktikan |
Cara Kerja Pencocokan Pola
Setiap jenis entitas memiliki pola regex yang dirancang dengan cermat yang cocok dengan format tertentu.
Alamat Email
Cocok dengan format email standar: local-part@domain.tld
Nomor Kartu Kredit
Cocok dengan format Visa, Mastercard, Amex, dan format kartu lainnya dengan validasi Luhn
IBAN Jerman
Cocok dengan format IBAN Jerman dengan spasi opsional
Dibangun untuk Kepatuhan
Ketika auditor bertanya "mengapa ini terdeteksi?" Anda memerlukan jawaban yang jelas. Pendekatan berbasis regex kami memberikan tepat itu.
- GDPR Pasal 25: Privasi dengan desain yang dapat dijelaskan
- ISO 27001: Proses yang terdokumentasi dan dapat diulang
- Jejak Audit: Setiap deteksi dapat dilacak ke pola tertentu
Contoh Respon Audit
T: Mengapa "john.smith@company.com" ditandai?
J: Cocok dengan pola email di posisi 45-68 dengan kepercayaan 0.95. Pola: validasi format email standar.