Kodėl Regex, o + NLP?
Reguliavimo atitikties tikslais jums reikia rezultatų, kuriuos galite paaiškinti ir atkartoti. Mūsų deterministinis požiūris suteikia būtent tai—jokios juodosios dėžės, jokių staigmenų.
Išsami palyginimas
| Regex pagrindu (Mūsų) | AI/ML pagrindu | |
|---|---|---|
| Atkartojamumas | 100% identiški rezultatai | Rezultatai gali skirtis |
| Audituojamumas | Visiškai paaiškinamas | Juodoji dėžė |
| Mokymo duomenys | Nereikalingi | Reikalingi dideli duomenų rinkiniai |
| Modelio nuokrypis | Nėra—modeliai yra fiksuoti | Blogėja laikui bėgant |
| Našumas | Greitas, prognozuojamas | Kintamas, priklauso nuo GPU |
| Skaičiavimo kaina | Maža (tik CPU) | Aukšta (dažnai reikalingas GPU) |
| Reguliavimo atitiktis | Lengva įrodyti | Sunku įrodyti |
Kaip veikia modelių atitikimas
Kiekvienas subjektų tipas turi kruopščiai sukurtus regex modelius, kurie atitinka specifinius formatus.
El. pašto adresai
Atitinka standartinį el. pašto formatą: local-part@domain.tld
Kredito kortelių numeriai
Atitinka Visa, Mastercard, Amex ir kitų kortelių formatus su Luhn validacija
Vokietijos IBAN
Atitinka Vokietijos IBAN formatą su neprivalomais tarpais
Sukurtas atitikties tikslais
Kai auditoriai klausia "kodėl tai buvo aptikta?" jums reikia aiškaus atsakymo. Mūsų regex pagrindu veikiantis požiūris suteikia būtent tai.
- GDPR 25 straipsnis: Privatumas pagal dizainą su paaiškinamu apdorojimu
- ISO 27001: Dokumentuoti, pakartojami procesai
- Audito takas: Kiekviena detekcija gali būti atsekama iki konkretaus modelio
Pavyzdys audito atsakymo
K: Kodėl "john.smith@company.com" buvo pažymėtas?
A: Atitiko el. pašto modelį pozicijoje 45-68 su pasitikėjimu 0.95. Modelis: standartinio el. pašto formato validacija.