Dlaczego wyrażenia regularne, a nie AI?
Nasze podejście
- 100% powtarzalne wyniki
- W pełni audytowalne dla zgodności
- Brak wymaganych danych treningowych
- Przejrzyste podejmowanie decyzji
- Szybka, przewidywalna wydajność
- Brak dryfu modelu w czasie
Podejścia AI/ML
- Wyniki różnią się między uruchomieniami
- Decyzje w czarnej skrzynce
- Wymaga danych treningowych
- Trudne do audytowania
- Wyższe koszty obliczeniowe
- Dryf modelu w czasie
Proces 10 kroków
Od wejścia do wyjścia, oto co dokładnie dzieje się z Twoim dokumentem
Tekst wejściowy
Prześlij swój dokument za pośrednictwem interfejsu internetowego, API lub dodatku do Office
Wykrywanie języka
System identyfikuje język dokumentu dla optymalnego przetwarzania
Tokenizacja
Tekst jest dzielony na tokeny do dopasowywania wzorców
Dopasowywanie wzorców
Wzorce regex skanują 320+ typów encji
Analiza kontekstu
Otaczający tekst poprawia dokładność wykrywania
Ocena pewności
Każde wykrycie otrzymuje ocenę pewności
Klasyfikacja encji
Wykryte elementy są klasyfikowane według typu
Przegląd wyników
Zobacz wszystkie wykrycia z pozycjami i ocenami
Zastosuj anonimizację
Wybierz swoją metodę: Zastąp, Zredaguj, Haszuj, Szyfruj lub Zamaskuj
Dokument wyjściowy
Pobierz swój zanonimizowany dokument
Serwer MCP: Integracja AI z priorytetem na prywatność
Jak Twoje dane przepływają przez serwer MCP, aby utrzymać narzędzia AI w bezpieczeństwie
Serwer MCP działa jako tarcza prywatności, przechwytując żądania z narzędzi AI, anonimizując PII, przetwarzając bezpieczne dane przez AI i opcjonalnie przywracając oryginalne wartości.
Żądanie narzędzia AI
Twoje narzędzie AI (Cursor, Claude) wysyła żądanie zawierające PII
Serwer MCP przechwytuje
Serwer analizuje i wykrywa wszystkie encje PII
Anonimizacja
PII jest zastępowane tokenami lub redagowane
Przetwarzanie AI
AI otrzymuje i przetwarza tylko zanonimizowane dane
Zwrócenie odpowiedzi
Odpowiedź AI wraca przez serwer MCP
De-tokenizacja
Opcjonalnie: Oryginalne wartości przywracane dla użytkownika