Mengapa Regex, + NLP?
Pendekatan Kami
- Hasil yang boleh diulang 100%
- Sepenuhnya boleh diaudit untuk pematuhan
- Tiada data latihan diperlukan
- Keputusan yang telus
- Prestasi yang cepat dan boleh diramal
- Tiada perubahan model dari semasa ke semasa
Pendekatan AI/ML
- Hasil berbeza antara larian
- Keputusan kotak hitam
- Memerlukan data latihan
- Sukar untuk diaudit
- Kos pengiraan yang lebih tinggi
- Perubahan model dari semasa ke semasa
Proses 10 Langkah
Dari input ke output, inilah yang berlaku kepada dokumen anda
Input Teks
Hantar dokumen anda melalui antara muka web, API, atau Tambahan Office
Pengesanan Bahasa
Sistem mengenal pasti bahasa dokumen untuk pemprosesan yang optimum
Tokenisasi
Teks dipecahkan kepada token untuk pemadanan corak
Pemadanan Corak
Corak regex mengimbas untuk 320+ jenis entiti
Analisis Konteks
Teks sekeliling meningkatkan ketepatan pengesanan
Skor Keyakinan
Setiap pengesanan menerima skor keyakinan
Klasifikasi Entiti
Item yang dikesan dikategorikan mengikut jenis
Semak Hasil
Lihat semua pengesanan dengan kedudukan dan skor
Terapkan Pengaburan
Pilih kaedah anda: Gantikan, Redak, Hash, Enkripsi, atau Mask
Dokumen Output
Muat turun dokumen yang telah dianonimkan
Pelayan MCP: Integrasi AI Berfokus Privasi
Bagaimana data anda mengalir melalui Pelayan MCP untuk menjaga keselamatan alat AI
Pelayan MCP bertindak sebagai pelindung privasi, menyekat permintaan dari alat AI, mengaburkan PII, memproses data yang selamat melalui AI, dan secara pilihan memulihkan nilai asal.
Permintaan Alat AI
Alat AI anda (Cursor, Claude) menghantar permintaan yang mengandungi PII
Pelayan MCP Menyekat
Pelayan menganalisis dan mengesan semua entiti PII
Pengaburan
PII digantikan dengan token atau disunting
Pemprosesan AI
AI menerima dan memproses hanya data yang telah dianonimkan
Kembalikan Respons
Respons AI kembali melalui Pelayan MCP
De-tokenisasi
Pilihan: Nilai asal dipulihkan untuk pengguna