Adfærd under usikkerhed

Når du bygger privatlivsinfrastruktur, er tavs tvetydighed farligt. Pseudonymize.io mislykkes lukket og opretholder strenge nyttelastkontrakter.

Hvad hvis der ikke registreres noget?

API'en returnerer din nyttelast fuldstændig uændret med en '200 OK'-status og en tom 'entities'-array.

Hvad hvis kun nogle værdier detekteres?

API'et transformerer de detekterede enheder med pseudonymer og returnerer resten af ​​teksten/JSON nøjagtigt, som den var.

Hvad hvis input er forkert udformet JSON?

API'en dropper straks nyttelasten og returnerer en "400 Bad Request".

Hvad hvis behandlingen overskrider dine kreditgrænser?

API'en dropper straks nyttelasten og returnerer '402 Payment Required'.

Hvad hvis ML-detektoren er usikker?

Navngivne Entity Recognition (NER) modeller bruger sandsynlighedstærskler.

• Som standard bruger vi en streng konfidensgrænse (typisk 0,85+) for at undgå at ødelægge ikke-følsom tekst (falske positive).
• Vi prioriterer at bevare integriteten af ​​dine prompter/data.
• Vigtigt: Dette betyder, at et meget tvetydigt ord (f.eks. "Maj gik til Paris." hvor "maj" kunne være en måned eller en person) kan resultere i en falsk negativ (navnet er ikke redigeret). Du skal tage højde for dette i stærkt regulerede miljøer.