Regex-First: Waarom Het Belangrijk Is
Onze Aanpak: Regex + NLP
- 317 regex-herkenners: 100% reproduceerbaar voor gestructureerde data
- NLP voor namen & locaties met betrouwbaarheidscores
- Volledig controleerbaar — elke detectie is herleidbaar tot een patroon of model
- Transparant: u weet altijd wat is gematcht en waarom
- Snelle, voorspelbare prestaties
- 48 talen via 3 NLP-engines
AI-Only Benaderingen
- Alle detecties zijn probabilistisch
- Kan niet uitleggen waarom iets is gemarkeerd
- Vereist grote trainingsdatasets
- Moeilijk te controleren voor compliance
- Hogere rekencapaciteit nodig (GPU vereist)
- Modeldrift vermindert nauwkeurigheid in de tijd
Het 10-Stappenproces
Van invoer tot uitvoer: dit gebeurt er met uw document
Tekstinvoer
Dien uw document in via de webinterface, API of Office Add-in
Taalherkenning
Systeem identificeert de documenttaal voor optimale verwerking
Tokenisatie
Tekst wordt opgedeeld in tokens voor patroonherkenning
Patroonherkenning
317 regex-herkenners en NLP-modellen scannen op 320+ entiteitstypen in 70+ landen
Contextanalyse
Omringende tekst verhoogt de detectienauwkeurigheid
Betrouwbaarheidsscore
Elke detectie krijgt een betrouwbaarheids-score (0.0–1.0) voor menselijke beoordeling
Entiteitsclassificatie
Gedetecteerde items worden gecategoriseerd op type
Menselijke Controle
Controleer alle detecties, corrigeer fout-positieven en keur goed vóór anonimisering
Anonimisering Toepassen
Kies uw methode: Vervangen, Redigeren, Hasheren, Versleutelen of Maskeren
Uitvoerdocument
Download uw geanonimiseerde document
MCP Server: Privacy-First AI Integratie
Hoe uw data door de MCP Server stroomt om AI-tools veilig te houden
De MCP Server fungeert als privacy-shield, onderschept verzoeken van AI-tools, anonimiseert PII, verwerkt veilige data via AI en herstelt desgewenst originele waarden.
AI Tool Verzoek
Uw AI-tool (Cursor, Claude) stuurt een verzoek met PII
MCP Server Onderschept
Server analyseert en detecteert alle PII-entiteiten
Anonimisering
PII wordt vervangen door tokens of geredigeerd
AI Verwerking
AI ontvangt en verwerkt alleen geanonimiseerde data
Antwoord Terug
AI-antwoord komt terug via MCP Server
Detokenisatie
Optioneel: Originele waarden worden hersteld voor de gebruiker
Veelgestelde Vragen
Gebruikt cloak.business AI voor detectie?
Nee. Detectie gebruikt deterministische regex-patronen en NLP-modellen (spaCy, Stanza). Dit garandeert 100% reproduceerbare resultaten — dezelfde invoer levert altijd dezelfde uitvoer op, in tegenstelling tot probabilistische AI-methoden.
Waarom regex-patronen in plaats van AI?
Regex-patronen zijn controleerbaar, reproduceerbaar en compliant. U kunt precies zien wat elk patroon matcht. AI-gebaseerde detectie is niet-deterministisch — resultaten kunnen per run verschillen, wat compliancedocumentatie lastig maakt.
Hoe nauwkeurig is de detectie?
Met 317 aangepaste patroonherkenners inclusief checksumvalidatie (Luhn, IBAN, SSN) behaalt cloak.business aanzienlijk hogere nauwkeurigheid dan generieke NER-modellen, vooral voor gestructureerde identificatie zoals creditcards, belasting-ID's en nationale ID-nummers.
Welke talen worden ondersteund?
48 talen worden ondersteund met speciale NLP-modellen voor named entity recognition. Patroon-gebaseerde detectie (regex) werkt in alle talen omdat het karakterpatronen herkent, ongeacht de taal.
Kan ik eigen entiteitspatronen toevoegen?
Ja. De API ondersteunt aangepaste herkenner-definities zodat u patronen kunt toevoegen voor eigen identificatie, interne referentienummers of domeinspecifieke dataformaten.