Dlaczego wyrażenia regularne, a nie AI?
Dla zgodności regulacyjnej potrzebujesz wyników, które możesz wyjaśnić i powtórzyć. Nasze deterministyczne podejście dostarcza dokładnie tego - bez czarnych skrzynek, bez niespodzianek.
Szczegółowe porównanie
| Oparte na wyrażeniach regularnych (My) | Oparte na AI/ML | |
|---|---|---|
| Powtarzalność | 100% identyczne wyniki | Wyniki mogą się różnić |
| Audytowalność | W pełni wyjaśnialne | Czarna skrzynka |
| Dane treningowe | Nie wymagane | Wymagane duże zbiory danych |
| Dryf modelu | Brak - wzorce są stałe | Pogarsza się z czasem |
| Wydajność | Szybka, przewidywalna | Zmienna, zależna od GPU |
| Koszt obliczeniowy | Niski (tylko CPU) | Wysoki (często wymagany GPU) |
| Zgodność regulacyjna | Łatwe do wykazania | Trudne do udowodnienia |
Jak działa dopasowywanie wzorców
Każdy typ encji ma starannie opracowane wzorce regex, które pasują do określonych formatów.
Adresy e-mail
Pasuje do standardowego formatu e-mail: lokalna-część@domena.tld
Numery kart kredytowych
Pasuje do formatów Visa, Mastercard, Amex i innych kart z walidacją Luhn
Niemiecki IBAN
Pasuje do niemieckiego formatu IBAN z opcjonalnymi spacjami
Stworzony dla zgodności
Gdy audytorzy pytają "dlaczego to wykryto?" potrzebujesz jasnej odpowiedzi. Nasze podejście oparte na wyrażeniach regularnych dostarcza dokładnie tego.
- Artykuł 25 GDPR: Prywatność w projektowaniu z wyjaśnialnym przetwarzaniem
- ISO 27001: Udokumentowane, powtarzalne procesy
- Ślad audytu: Każde wykrycie można przypisać do konkretnego wzorca
Przykład odpowiedzi audytowej
P: Dlaczego "john.smith@company.com" został oznaczony?
O: Dopasowano wzór e-mail na pozycji 45-68 z pewnością 0.95. Wzór: walidacja standardowego formatu e-mail.