Neue Entity-Erkennung ohne Training — SMILEconceal
Personenbezogene Daten erkennen, ohne ein Modell zu trainieren? Mit SMILEconceal geht das jetzt.
Das Problem
Klassische Datenschutz-Engines kennen nur das, worauf sie trainiert wurden. Neue Kategorien — ein Firmenname, ein Geldbetrag, ein branchenspezifisches Feld — bedeuteten bisher: Trainingsdaten sammeln, annotieren, Modell trainieren, testen. Das dauert Tage, manchmal Wochen.
Die Lösung: Beschreiben statt trainieren
Die neue ML Engine in SMILEconceal dreht das Prinzip um. Sie beschreiben einfach, was erkannt werden soll — den Rest erledigt die Engine selbst.
Neue PII-Kategorien sind in Minuten einsatzbereit. Kein Annotieren, kein Training, kein ML-Expertenwissen nötig.
Drei Betriebsmodi — flexibel einsetzbar
- Dynamisch + klassisch kombiniert: Die neue Engine erkennt, die bewährte Pipeline fängt auf, was durchrutscht — maximale Abdeckung
- Nur dynamisch: Schlanker Betrieb, ideal für spezialisierte Anwendungsfälle
- Nur klassisch: Bewährte Pipeline, volle Abwärtskompatibilität
Bestehende Integrationen funktionieren unverändert weiter — der gewählte Modus wird automatisch erkannt.
Offline-fähig und On-Premises-ready
Das Erkennungsmodell wird beim Build vorgeladen. SMILEconceal läuft vollständig ohne Internetverbindung — perfekt für Air-Gapped-Umgebungen und sensible Infrastrukturen.
Präzision nach Maß
Über einen konfigurierbaren Schwellenwert steuern Sie stufenlos die Balance zwischen Erkennungsrate und Präzision — von breit gefächerter Erkennung bis hin zu hochpräziser Filterung.
Auf einen Blick
- Neue Datenkategorien in Minuten statt Tagen konfigurierbar
- Kein Training, kein ML-Expertenwissen nötig
- Vollständig offline-fähig
- Drei flexible Betriebsmodi
- Bestehende Integrationen bleiben unberührt
SMILEconceal schützt sensible Daten bei der Migration und im laufenden Betrieb — DSGVO-konform und plattformübergreifend.