Warum Regex, nicht KI?
Für die Einhaltung von Vorschriften benötigen Sie Ergebnisse, die Sie erklären und reproduzieren können. Unser deterministischer Ansatz liefert genau das – keine Black Boxes, keine Überraschungen.
Detaillierter Vergleich
| Aspect | Regex-basiert (Wir) | KI/ML-basiert |
|---|---|---|
| Reproduzierbarkeit | 100% identische Ergebnisse | Ergebnisse können variieren |
| Prüfbarkeit | Vollständig erklärbar | Black Box |
| Trainingsdaten | Nicht erforderlich | Große Datensätze benötigt |
| Modellabdrift | Keine – Muster sind fest | Verschlechtert sich im Laufe der Zeit |
| Leistung | Schnell, vorhersehbar | Variabel, GPU-abhängig |
| Rechenkosten | Niedrig (nur CPU) | Hoch (GPU oft erforderlich) |
| Regulatorische Einhaltung | Leicht nachzuweisen | Schwer zu beweisen |
Wie Mustererkennung funktioniert
Jeder Entitätstyp hat sorgfältig ausgearbeitete Regex-Muster, die spezifische Formate erkennen.
E-Mail-Adressen
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Erkennt das Standard-E-Mail-Format: lokal-part@domain.tld
Kreditkartennummern
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bErkennt Visa, Mastercard, Amex und andere Kartenformate mit Luhn-Validierung
Deutsche IBAN
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Erkennt das deutsche IBAN-Format mit optionalen Leerzeichen
Für die Einhaltung entwickelt
Wenn Prüfer fragen "Warum wurde dies erkannt?" benötigen Sie eine klare Antwort. Unser regex-basierter Ansatz bietet genau das.
- GDPR Artikel 25: Datenschutz durch Technikgestaltung mit erklärbarer Verarbeitung
- ISO 27001: Dokumentierte, wiederholbare Prozesse
- Prüfpfad: Jede Erkennung kann auf ein spezifisches Muster zurückverfolgt werden
Beispiel für eine Prüfantwort
F: Warum wurde "john.smith@company.com" markiert?
A: Entsprach dem E-Mail-Muster an Position 45-68 mit einer Vertrauensbewertung von 0.95. Muster: Validierung des Standard-E-Mail-Formats.
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