탐지 작동 방식
패턴 매칭
각 엔티티 유형에 대해 정교하게 제작된 정규 표현식 패턴을 사용하여 모든 문서에서 일관되고 예측 가능한 결과를 보장합니다.
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.
신뢰도 점수
각 탐지에는 패턴 강도와 맥락에 기반한 신뢰도 점수(0-1)가 포함되어 결과를 필터링하는 데 도움을 줍니다.
맥락 인식
주변 텍스트 맥락이 탐지 정확도를 향상시켜 잘못된 긍정 결과를 줄이고 엣지 케이스를 포착합니다.
지원되는 엔티티 유형
카테고리 전반에 걸친 개인 정보 유형의 포괄적인 범위
개인 식별자
- 사람 이름
- 이메일 주소
- 전화번호
- 생년월일
- 나이
- 성별
- 국적
재무 정보
- 신용카드 번호
- IBAN
- BIC/SWIFT
- 은행 계좌 번호
- 세금 ID
- 부가세 번호
정부 ID
- 사회보장번호(SSN)
- 국가 ID 번호
- 여권 번호
- 운전 면허증
- 건강 보험 ID
위치 데이터
- 도로 주소
- 도시
- 우편번호
- 국가
- GPS 좌표
디지털 식별자
- IP 주소 (v4/v6)
- MAC 주소
- URL
- 도메인 이름
- 사용자 ID
조직 데이터
- 회사 이름
- 조직 ID
- 등록 번호
- 부서 이름
시간 데이터
- 날짜
- 시간
- 날짜 범위
- 타임스탬프
국제 형식
- 독일 ID (Personalausweis)
- 영국 국민 보험
- 스페인 DNI/NIE
- 이탈리아 Codice Fiscale
- 그리고 20개 이상의 국가별 형식
사용자 정의 엔티티 지원
사용자 정의 패턴을 탐지해야 합니까? 정규 표현식 패턴으로 자체 엔티티 유형을 생성하거나 AI 지원 패턴 생성기를 사용하세요.
수동 패턴 생성
내부 직원 ID, 프로젝트 코드 또는 사용자 정의 참조 번호와 같은 독점 식별자를 위한 정규 표현식 패턴을 정의합니다.
AI 패턴 생성기
탐지하고자 하는 내용을 간단한 언어로 설명하면, 우리의 AI가 최적화된 정규 표현식 패턴을 생성해 드립니다.