De ce Regex, + NLP?
Pentru conformitate reglementară, aveți nevoie de rezultate pe care le puteți explica și reproduce. Abordarea noastră deterministă oferă exact asta—fără cutii negre, fără surprize.
Comparare Detaliată
| Bazat pe Regex (Noi) | Bazat pe AI/ML | |
|---|---|---|
| Reproducibilitate | Rezultate 100% identice | Rezultatele pot varia |
| Auditabilitate | Complet explicabil | Cutie neagră |
| Date de Antrenament | Nu este necesar | Seturi mari de date necesare |
| Drift al Modelului | Niciunul—modelele sunt fixe | Se degradează în timp |
| Performanță | Rapid, predictibil | Variabil, dependent de GPU |
| Cost de Calcul | Scăzut (doar CPU) | Ridicat (GPU adesea necesar) |
| Conformitate Reglementară | Ușor de demonstrat | Dificil de dovedit |
Cum Funcționează Potrivirea Modelului
Fiecare tip de entitate are modele regex atent concepute care se potrivesc formatelor specifice.
Adrese de Email
Se potrivește cu formatul standard de email: local-part@domain.tld
Numere de Card de Credit
Se potrivește cu formatele Visa, Mastercard, Amex și alte formate de card cu validare Luhn
IBAN German
Se potrivește cu formatul IBAN german cu spații opționale
Construit pentru Conformitate
Când auditorii întreabă "de ce a fost detectat acest lucru?" aveți nevoie de un răspuns clar. Abordarea noastră bazată pe regex oferă exact asta.
- Articolul 25 GDPR: Confidențialitate prin design cu procesare explicabilă
- ISO 27001: Procese documentate, repetabile
- Cale de Audit: Fiecare detectare poate fi urmărită până la un model specific
Exemplu de Răspuns la Audit
Î: De ce a fost marcat "john.smith@company.com"?
R: S-a potrivit cu modelul de email la poziția 45-68 cu încredere 0.95. Model: validare a formatului standard de email.