उस पाठ को पास करें जहां से आप व्यक्तिगत जानकारी निकालना चाहते हैं।
डेटा गोपनीयता अनुपालन: संगठन प्राइवेसी प्रोटेक्शन डिटेक्टर API का उपयोग डेटा गोपनीयता नियमों जैसे GDPR, HIPAA, या CCPA के अनुपालन के लिए कर सकते हैं, जिससे संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी को स्वचालित रूप से पहचानना और संपादित करना संभव होता है।
ग्राहक डेटा प्रबंधन: व्यवसाय जो ग्राहक डेटा एकत्र और संग्रहीत करते हैं, वे API का उपयोग संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए कर सकते हैं, डेटा उल्लंघनों के जोखिम को कम करते हुए ग्राहक की गोपनीयता सुनिश्चित करते हैं।
कर्मचारी रिकॉर्ड प्रबंधन: HR विभाग API का उपयोग कर्मचारी रिकॉर्ड से संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी को संपादित करने के लिए कर सकते हैं, इस प्रकार उस जानकारी को सुरक्षित और गोपनीय रखने में मदद मिलती है।
डेटा एनालिटिक्स: डेटा विश्लेषक API का उपयोग स्वचालित रूप से संवेदनशील जानकारी को संपादित करके डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए कर सकते हैं, जिससे बिना गोपनीय जानकारी को उजागर किए बड़े डेटासेट के साथ काम करना संभव होता है।
सोशल मीडिया निगरानी: सोशल मीडिया निगरानी और मार्केटिंग कंपनियां API का उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट से संवेदनशील जानकारी को स्वचालित रूप से संपादित करने के लिए कर सकती हैं, जिससे निगरानी और विश्लेषण प्रक्रिया के दौरान गोपनीय जानकारी सुरक्षित रहे।
API कॉल की संख्या के अलावा कोई अन्य सीमा नहीं है।
{"text ": "Jane Doe's social security number is 555-55-5555 and her phone number is 555-555-5555 and she lives in 123 Main Street, Los Angeles, CA.", "result ": {"Entities": [{"Score": 0.9999914765357971, "Type": "NAME", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 8}, {"Score": 0.9999666213989258, "Type": "SSN", "BeginOffset": 37, "EndOffset": 48}, {"Score": 0.9999793767929077, "Type": "PHONE", "BeginOffset": 73, "EndOffset": 85}, {"Score": 0.9999966025352478, "Type": "ADDRESS", "BeginOffset": 103, "EndOffset": 136}], "ResponseMetadata": {"RequestId": "238cb704-3c6f-4002-94c3-b487963c2e6b", "HTTPStatusCode": 200, "HTTPHeaders": {"x-amzn-requestid": "238cb704-3c6f-4002-94c3-b487963c2e6b", "content-type": "application/x-amz-json-1.1", "content-length": "317", "date": "Wed, 24 Jul 2024 19:11:58 GMT"}, "RetryAttempts": 0}}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/4742/privacy+protection+detector+api/5856/get+data?text=Jane Doe's social security number is 555-55-5555 and her phone number is 555-555-5555 and she lives in 123 Main Street, Los Angeles, CA.' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
गोपनीयता सुरक्षा पहचानकर्ता एपीआई संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी जैसे नाम, पते, फोन नंबर और ईमेल पतों को पाठ डेटा से पहचानता और हटाता है ताकि गोपनीयता और गोपनीयता नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित किया जा सके
एपीआई नामों, पते, फोन नंबरों, ईमेल पते और अन्य संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी को पाठ डेटा में पहचान और संपादित कर सकता है
एपीआई उन्नत एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके पाठ का विश्लेषण करता है और संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी से मेल खाने वाले पैटर्न को सही ढंग से पहचानता है
एपीआई मुख्य रूप से संवेदनशील जानकारी के सामान्य प्रकारों पर केंद्रित है लेकिन अनुकूलन विकल्प उपलब्ध हो सकते हैं अधिक विवरण के लिए दस्तावेज़ देखें या समर्थन से संपर्क करें
आपकी सदस्यता योजना के आधार पर उपयोग सीमा लागू हो सकती है दर सीमाओं और कोटा के बारे में जानकारी के लिए API दस्तावेज़ या मूल्य निर्धारण पृष्ठ की जाँच करें
एपीआई एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें मूल पाठ और एक परिणाम ऑब्जेक्ट शामिल होता है जो पहचाने गए तत्वों जैसे नाम, पते, फोन नंबर और सामाजिक सुरक्षा नंबर को उनके संबंधित विश्वास स्कोर और ऑफ़सेट के साथ दर्शाता है
उत्तर में प्रमुख क्षेत्र "text" (मूल इनपुट), "Entities" (पाई गई संवेदनशील जानकारी का एक ऐरे) और "ResponseMetadata" (जैसे RequestId और HTTP स्थिति जैसी जानकारी प्रदान करना) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा को एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में व्यवस्थित किया गया है जिसमें दो मुख्य अनुभाग हैं: मूल पाठ और एक परिणाम ऑब्जेक्ट जो पहचानी गई संस्थाओं की सूची देता है प्रत्येक के साथ विशेषताएँ जैसे प्रकार स्कोर और पाठ में स्थिति
एंडपॉइंट के लिए प्राथमिक पैरामीटर "टेक्स्ट" इनपुट है जिसमें वह टेक्स्ट डेटा होना चाहिए जिससे संवेदनशील जानकारी का पता लगाना और उसे छिपाना है
उपयोगकर्ता "Entities" ऐरे का विश्लेषण करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं ताकि मूल पाठ से संवेदनशील जानकारी की पहचान और संपादन किया जा सके और गोपनीयता नियमों का अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके
प्रमुख उपयोग के मामले डेटा गोपनीयता अनुपालन ग्राहक डेटा प्रबंधन कर्मचारी रिकॉर्ड प्रबंधन डेटा विश्लेषण और सामाजिक मीडिया निगरानी शामिल हैं जहां संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा की आवश्यकता होती है
डेटा की सटीकता उन्नत एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग तकनीकों के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो पैटर्न और पाठ के संदर्भ के आधार पर संवेदनशील जानकारी के पहचान में लगातार सुधार करती हैं
मानक डेटा पैटर्न में नामों, पते, फोन नंबरों और सामाजिक सुरक्षा नंबरों के पहचानने योग्य प्रारूप शामिल हैं जिन्हें एपीआई पहचानने और प्रभावी ढंग से निष्कर्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
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