Чому Regex, + NLP?
Наш підхід
- 100% відтворювані результати
- Повністю підлягає аудиту для відповідності
- Не потрібні навчальні дані
- Прозоре прийняття рішень
- Швидка, передбачувана продуктивність
- Відсутність зміщення моделі з часом
Підходи ШІ/МШ
- Результати змінюються між запусками
- Чорна скринька прийняття рішень
- Потребує навчальних даних
- Складно підлягає аудиту
- Вищі витрати на обчислення
- Зміщення моделі з часом
10-етапний процес
Від входу до виходу, ось що точно відбувається з вашим документом
Вхідний текст
Надішліть свій документ через веб-інтерфейс, API або Office Add-in
Виявлення мови
Система визначає мову документа для оптимальної обробки
Токенізація
Текст розбивається на токени для співпадіння шаблонів
Співпадіння шаблонів
Шаблони regex сканують понад 50 типів сутностей
Аналіз контексту
Навколишній текст підвищує точність виявлення
Оцінка впевненості
Кожне виявлення отримує оцінку впевненості
Класифікація сутностей
Виявлені елементи класифікуються за типом
Перегляд результатів
Перегляньте всі виявлення з позиціями та оцінками
Застосування анонімізації
Виберіть свій метод: Замінити, Закрити, Хешувати, Шифрувати або Маскувати
Вихідний документ
Завантажте свій анонімізований документ
MCP Server: Інтеграція ШІ з акцентом на конфіденційність
Як ваші дані проходять через MCP Server, щоб забезпечити безпеку інструментів ШІ
MCP Server виступає як щит конфіденційності, перехоплюючи запити від інструментів ШІ, анонімізуючи PII, обробляючи безпечні дані через ШІ та за бажанням відновлюючи оригінальні значення.
Запит інструмента ШІ
Ваш інструмент ШІ (Cursor, Claude) надсилає запит, що містить PII
MCP Server перехоплює
Сервер аналізує та виявляє всі сутності PII
Анонімізація
PII замінюється токенами або закривається
Обробка ШІ
ШІ отримує та обробляє лише анонімізовані дані
Повернення відповіді
Відповідь ШІ повертається через MCP Server
Детокенізація
За бажанням: оригінальні значення відновлюються для користувача