Machine-Learning-Anonymisierung
Nutzen Sie maschinelles Lernen für intelligente Dokumentenanonimisierung. ML-Algorithmen lernen kontinuierlich und verbessern die Erkennung personenbezogener Daten.
KI-Erkennung im IFG-Workflow
Schritt 1
Dokument erfassen
PDF aus IFG-Vorgang wird auf Entitäten analysiert.
Schritt 2
Vorschläge erzeugen
KI markiert Namen, IDs und sensible Passagen.
Schritt 3
Menschliche Prüfung
Befugte Mitarbeitende validieren jeden Vorschlag.
Schritt 4
Protokoll und Export
Entscheidungen werden für Nachweis und Freigabe protokolliert.
FAQ – KI-Erkennung
Ersetzt KI den Prüfer?
Nein. Die KI schlägt vor; die Organisation entscheidet final.
Werden unsere Daten zum Training genutzt?
Kontaktieren Sie uns zu Verarbeitung und Aufbewahrung; Standard ist EU-Hosting.
Funktioniert es mit Scans?
Ja, mit OCR; native PDFs sind schneller.
Natural Language Processing
Advanced NLP algorithms understand context and detect sensitive information even in complex sentence structures.
Pattern Recognition
Recognize patterns across formats: ID numbers, email addresses, phone numbers, and more.
Continuous Learning
The system continuously learns from new data and automatically improves accuracy over time.
How Machine Learning Anonymization Works
Training on Document Data
Our ML models are trained on large datasets of documents, optimized for personal data, identification numbers, and government documents.
Contextual Analysis
Unlike simple pattern matching, our ML technology understands context. It distinguishes between real personal data and examples or test data.
Adaptive Improvement
The system adapts to new document types and formats. Feedback loops ensure continuous improvement in accuracy.