Obsługiwane podmioty
Pseudonymize.io wykorzystuje kombinację modeli ML, dopasowywania wzorców i dokładnych walidatorów do wykrywania wrażliwych danych. Nie wszystkie wykrywanie obiektów jest równoważne; zrozumienie podstawowego detektora pomaga przewidzieć niezawodność.
Matryca możliwości
| Jednostka | Przykład | Detektor | Deterministyczny | Odwracalne |
|---|---|---|---|---|
| [email protected] | wzór | tak | tak/nie | |
| Telefon | +49 151 2345678 | wzór/biblioteka | tak | tak/nie |
| Osoba | Alicja Rossi | ML (NER) | tak | tak/nie |
| Lokalizacja | Monachium | ML (NER) | tak | tak/nie |
| Organizacja | Firma Acme | ML (NER) | tak | tak/nie |
| Adres IP | 192.168.1.1 | wzór | tak | tak/nie |
| IBAN | DE89370400440532013000 | walidator | tak | tak/nie |
| Karta płatnicza | 4532... | walidator (Luhn) | tak | tak/nie |
Typy detektorów
- Wzorzec: Niezwykle niezawodne implementacje Regex. Oczekuj niemal 100% precyzji i przywoływania prawidłowo sformatowanych ciągów (takich jak adresy IP).
- Walidator: Regex, po którym następuje algorytmiczna kontrola walidacyjna (np. algorytm Luhna dla kart kredytowych, sumy kontrolne dla numerów IBAN). Zapobiega fałszywym alarmom w przypadku losowych 16-cyfrowych liczb.
- ML (NER): Modele przetwarzania języka naturalnego (rozpoznawanie jednostek nazwanych). W dużym stopniu zależny od kontekstu. Precyzja i zapamiętywanie zwykle wahają się pomiędzy 85% - 95%. Jeśli nazwa jest całkowicie izolowana, bez otaczającego ją kontekstu gramatycznego, należy spodziewać się fałszywych negatywów.
Elementy niestandardowe
Jeśli Twoja aplikacja używa zastrzeżonych identyfikatorów (takich jak wewnętrzne identyfikatory zgłoszeń pomocy technicznej TK-XXXX), możesz przekazać niestandardowe wzorce Regex w ładunku API w obszarze custom_entities (dostępne w wersji 1.2).