PII-Erkennung
Der Menüpunkt Erkennung (PII) bündelt zwei Registerkarten: „Wörterlisten“ (/system/pii/wordlists) und „Lernvorschläge“ (/system/pii/review-queue). Beide wirken installationsweit auf alle Mandanten.
Wörterlisten-Übersicht
Abschnitt betitelt „Wörterlisten-Übersicht“Die PII-Erkennung (automatisches Auffinden personenbezogener Daten) stützt sich je Sprache auf Wörterlisten — z. B. Vornamen, Straßen-Suffixe, Anreden, Grußformeln. Ausgeliefert werden Datei-Standards; Ihre Änderungen werden als DB-Override darübergelegt.
Die Tabelle zeigt je Sprache: Sprache, Quelle, Einträge, Aktualisiert, Aktionen. Die Quelle-Badges bedeuten:
| Badge | Bedeutung |
|---|---|
| Nur Datei | Es gilt der ausgelieferte Standard; keine Anpassungen. |
| DB + Datei | Ihre Anpassungen überlagern den Standard. |
| Nur DB | Die Liste existiert nur als Anpassung (kein Datei-Standard). |
Aktionen je Zeile: Bearbeiten (öffnet den Editor), JSON herunterladen, JSON hochladen und Auf Default zurücksetzen (entfernt die Anpassung; zweistufig mit Bestätigung).
Wörterlisten-Editor
Abschnitt betitelt „Wörterlisten-Editor“Bearbeiten öffnet den Editor (/system/pii/wordlists/{sprache}):
Oben die Aktionsleiste: Validieren (Trockenlauf ohne Speichern), Speichern (aktiv, sobald Änderungen vorliegen — ein Badge „Ungespeicherte Änderungen“ erinnert daran) und Neu laden (verwirft Änderungen nach Rückfrage). Änderungen greifen beim Speichern sofort für alle Mandanten (Hot-Reload, kein Neustart nötig).
Der Inhalt ist in Sektionen gegliedert (linke Navigation mit Eintragszählern):
| Sektion | Inhalt |
|---|---|
| Personennamen | Vor-/Nachnamen-Listen und NameExclusions (Wörter, die nie als Namensteil erkannt werden). |
| Adressen | Straßen-Suffixe, Städte (Stand-alone-Ortserkennung), Adress-Vokabular. |
| Anreden | Wort-Sequenzen wie „Sehr geehrter Herr“, die als zusammenhängende Anrede erkannt werden. |
| Grußformeln | Formeln, die einen Signaturblock einleiten („mit freundlichen Grüßen“). |
| E-Mail-Header | Header-Schlüsselwörter („From:“, „Von:”, „To:“) für die Erkennung in E-Mail-Ausdrucken. |
| Postprocessing | Nachbearbeitungs-Vokabular der Erkennungsläufe. |
| Detektor-Vokabulare | Vokabulare der Namens-/Betrags-/ID-Detektoren; Einträge überschreiben den eingebauten Standard additiv. |
| Institutionen & Firmen | Marker und Grenzen der Firmen-/Behörden-Erkennung. |
| Erweitert | Custom-Regex-Patterns und Key-Value-Regeln (siehe unten). |
Jede Einzelliste bietet ein Eingabefeld („Neuer Eintrag, Enter zum Hinzufügen“), einen Filter, einen Sortier-Umschalter (A→Z/Eingabereihenfolge) und das Entfernen per Klick auf das × eines Eintrags. Die Registerkarte JSON zeigt den Rohinhalt nur lesend an; die Registerkarte Diff (bei vorhandener Anpassung) stellt Hinzugefügtes und Entferntes gegenüber dem Standard dar.
Beispiel — regionale Vornamen ergänzen: Ein Mandantenstamm mit vielen türkischen Namen? Öffnen Sie die Sektion Personennamen → Liste FirstNames, tippen Sie die Namen ein (Enter fügt hinzu) und klicken Sie Speichern — ab dem nächsten Erkennungslauf werden die Namen installationsweit gefunden.
Custom-Regex-Patterns
Abschnitt betitelt „Custom-Regex-Patterns“In der Sektion Erweitert definieren Sie eigene reguläre Ausdrücke, die die PII-Erkennung zusätzlich anwenden soll — z. B. für Personalnummern oder interne Aktenzeichen. Je Pattern: Name, Regex (mit Live-Syntaxprüfung), Score (0–1, Vorgabe 0,80 — die Konfidenz der Treffer), Kategorie und Sprachen (leer = alle).
Beispiel: Aktenzeichen der Form AZ-2026/0815 erkennen: Name Aktenzeichen, Regex \bAZ-\d{4}/\d{4}\b, Kategorie CaseNumber, Sprachen de.
Key-Value-Regeln
Abschnitt betitelt „Key-Value-Regeln“Ebenfalls unter Erweitert: Key-Value-Regeln erkennen beschriftete Werte in Formularen („Kundennummer: 12345“). Je Regel: Label, Kategorie, Wert-Regex, Richtung (right/left/above/below — wo der Wert relativ zum Label steht), Label-Synonyme, Soft-Trenner (z. B. „=“, „ist”), sowie Grenzwerte für Token-Anzahl und räumlichen Abstand.
Lernvorschläge (Review-Queue)
Abschnitt betitelt „Lernvorschläge (Review-Queue)“Die Registerkarte Lernvorschläge sammelt Ortsnamen, die in Erkennungsläufen auftauchten, aber noch in keiner Wörterliste stehen:
- Erfasst werden ausschließlich nicht-personenbezogene geografische Begriffe — keine Namen, keine Mandanten-Identität (nur die Anzahl der Mandanten, bei denen der Begriff vorkam).
- Filter nach Status (Offen/Freigegeben/Abgelehnt) und Sprache.
- Freigeben übernimmt den Begriff in die globale Städte-Wortliste der Sprache (wirkt für alle Mandanten); Ablehnen parkt ihn dauerhaft. Bei entschiedenen Einträgen wird der Name des Prüfers angezeigt.