Hvorfor Regex, + NLP?
For regulatorisk samsvar trenger du resultater du kan forklare og reprodusere. Vår deterministiske tilnærming gir akkurat det—ingen black boxes, ingen overraskelser.
Detaljert Sammenligning
| Regex-Basert (Oss) | AI/ML-Basert | |
|---|---|---|
| Reproduserbarhet | 100% identiske resultater | Resultater kan variere |
| Revisjonsmulighet | Fullt forklarlig | Black box |
| Treningsdata | Ikke nødvendig | Store datasett nødvendig |
| Modelldrift | Ingen—mønstre er faste | Forringes over tid |
| Ytelse | Rask, forutsigbar | Variabel, GPU-avhengig |
| Databehandlingskostnad | Lav (kun CPU) | Høy (GPU ofte nødvendig) |
| Regulatorisk Samsvar | Enkelt å demonstrere | Vanskelig å bevise |
Hvordan Mønstermatching Fungerer
Hver enhetstype har nøye utformede regex-mønstre som matcher spesifikke formater.
E-postadresser
Matcher standard e-postformat: lokal-del@domene.tld
Kredittkortnumre
Matcher Visa, Mastercard, Amex og andre kortformater med Luhn-validering
Tysk IBAN
Matcher tysk IBAN-format med valgfrie mellomrom
Bygget for Samsvar
Når revisorer spør "hvorfor ble dette oppdaget?" trenger du et klart svar. Vår regex-baserte tilnærming gir akkurat det.
- GDPR Artikkel 25: Personvern ved design med forklarlig behandling
- ISO 27001: Dokumenterte, repeterbare prosesser
- Revisjonsspor: Hver deteksjon kan spores til et spesifikt mønster
Eksempel på Revisjonsrespons
Q: Hvorfor ble "john.smith@company.com" flagget?
A: Matchet e-postmønster på posisjon 45-68 med konfidens 0.95. Mønster: standard e-postformat validering.