为什么选择正则表达式，而不是AI？
为了满足监管合规性，您需要可以解释和重现的结果。我们的确定性方法正是提供这一点——没有黑箱，没有惊喜。
详细比较
| 基于正则表达式（我们） | 基于AI/ML | |
|---|---|---|
| 可重复性 | 100%相同的结果 | 结果可能变化 |
| 可审计性 | 完全可解释 | 黑箱 |
| 训练数据 | 不需要 | 需要大型数据集 |
| 模型漂移 | 无——模式是固定的 | 随时间退化 |
| 性能 | 快速、可预测 | 可变，依赖GPU |
| 计算成本 | 低（仅CPU） | 高（通常需要GPU） |
| 监管合规性 | 易于演示 | 难以证明 |
模式匹配的工作原理
每种实体类型都有精心设计的正则表达式模式，匹配特定格式。
电子邮件地址
匹配标准电子邮件格式：local-part@domain.tld
信用卡号码
匹配Visa、万事达、美国运通及其他卡格式，并进行Luhn验证
德国IBAN
匹配带可选空格的德国IBAN格式
为合规性而构建
当审计员问“为什么会检测到这个？”时，您需要一个明确的答案。我们的基于正则表达式的方法正好提供这一点。
- GDPR第25条：隐私设计，具有可解释的处理
- ISO 27001：文档化、可重复的流程
- 审计轨迹：每个检测都可以追溯到特定模式
示例审计响应
问：为什么“john.smith@company.com”被标记？
答：在位置45-68匹配电子邮件模式，置信度0.95。模式：标准电子邮件格式验证。