anonym.legal

By · Last updated 2026-03-10

العودة إلى المدونةالامتثال لـ GDPR

إخفاء هوية الوثائق مفتوح المصدر: LibreOffice

كيف تستخدم مؤسسات القطاع العام LibreOffice مع امتداد anonym.legal لإخفاء هوية الوثائق بما يتوافق مع GDPR.

March 10, 20269 دقيقة قراءة
LibreOffice extensiongovernment anonymizationpublic sector GDPRopen source complianceuniversity data protection

تفويض LibreOffice في القطاع العام

عبر الاتحاد الأوروبي، تُلزم الوكالات الحكومية بشكل متزايد بالبرمجيات مفتوحة المصدر. إيطاليا وفرنسا وألمانيا وإسبانيا لديها سياسات رسمية تُفضّل البدائل مفتوحة المصدر. تُروّج استراتيجية البرمجيات مفتوحة المصدر للمفوضية الأوروبية 2020-2023 صراحةً لتبنّيها. أعلنت ولاية شليسفيغ-هولشتاين الألمانية عن ترحيل 25,000 حاسوب حكومي إلى LibreOffice في 2024. نشرت الدرك الوطني الفرنسي (Gendarmerie) نظام GendBuntu (Ubuntu مع LibreOffice) على أكثر من 77,000 محطة عمل.

تحتاج هذه المؤسسات لإخفاء هوية وثائقها بما يتوافق مع GDPR — لكن معظم أدوات تشطيب البيانات الشخصية تدعم Microsoft Office فقط.

يسد امتداد LibreOffice من anonym.legal هذه الفجوة: الكشف عن 285+ نوع كيان متاح مباشرةً في Writer وCalc وImpress على Windows وmacOS وLinux.

لماذا يهم المصدر المفتوح لحماية البيانات

لا قيد على مورّد

Microsoft Office يتطلب ترخيصاً مستمراً (اشتراكات Microsoft 365). LibreOffice مجانية. للوكالات الحكومية ذات آلاف أجهزة سطح المكتب، يمثل ذلك وفورات ميزانية كبيرة — لكن القرار غالباً يتجاوز التكلفة.

توفر البرمجيات مفتوحة المصدر الشفافية: الكود المصدري قابل للتدقيق. للوكالات التي تعالج بيانات المواطنين، القدرة على فحص الأدوات المستخدمة متطلب حوكمة لا مجرد تفضيل.

سيادة البيانات

الوكالات الحكومية التي تتعامل مع بيانات المواطنين تواجه متطلبات صارمة لإقامة البيانات. تعمل البنية التحتية لـanonym.legal على خوادم Hetzner في ألمانيا — لا تغادر البيانات نطاق الاتحاد الأوروبي. مقترنةً بـLibreOffice (بلا تبعيات سحابية لـMicrosoft)، يبقى سير عمل الوثائق بأكمله ضمن بيئات محكومة.

المادة 25 من GDPR: حماية البيانات بالتصميم

تُلزم المادة 25 من GDPR بحماية البيانات بالتصميم والإعداد الافتراضي. استخدام أدوات إخفاء هوية البيانات الشخصية المُدمَجة مباشرةً في سير عمل تحرير الوثائق — بدلاً من عمليات النسخ واللصق الخارجية — تطبيق أقوى لمبدأ "بالتصميم". خطوة إخفاء الهوية جزء من دورة حياة الوثيقة، لا إضافة لاحقة.

حالات استخدام من الواقع

ردود DSAR الحكومية

عندما يُقدّم المواطنون طلبات الوصول لموضوع البيانات (DSARs)، يجب على الوكالات تقديم نسخ من جميع البيانات الشخصية المحتفظ بها — لكن يجب تشطيب بيانات شخصية الأطراف الثالثة (مواطنون آخرون وأسماء موظفين وضباط الحالات).

باستخدام امتداد LibreOffice:

  1. افتح وثيقة الرد في Writer
  2. انقر على تحليل لاكتشاف جميع البيانات الشخصية
  3. راجع في نافذة المعاينة — اقبل كيانات الأطراف الثالثة، ارفض بيانات مقدّم الطلب
  4. طبّق إخفاء الهوية
  5. صدّر وأرسل

nافذة المعاينة حاسمة هنا: تتطلب DSARs تشطيباً انتقائياً (إزالة أسماء الموظفين، الإبقاء على بيانات مقدّم الطلب)، لا إخفاء هوية شامل.

بيانات بحوث الجامعات

مؤسسات البحث التي تعالج بيانات المشاركين في الدراسات يجب أن تُخفي هويتهم قبل النشر أو تبادل البيانات. سير العمل النموذجي:

  1. بيانات مجمّعة في جداول بيانات (Calc) بأسماء المشاركين ومعرّفاتهم وبيانات الاتصال
  2. نصوص مقابلات في Writer مع اقتباسات المشاركين التي تحتوي تفاصيل تعريفية
  3. شرائح عرض تقديمي (Impress) للمؤتمرات مع بيانات دراسات حالة

يتعامل امتداد LibreOffice مع أنواع الوثائق الثلاثة بمحرك الكشف ذاته. الإعدادات المسبقة تضمن إخفاء هوية متسقاً عبر مجموعة البيانات البحثية بأكملها.

تشطيب وثائق المحاكم

المحاكم التي تنشر قراراتها يجب أن تُشطّب أسماء الأطراف وعناوينهم والمعلومات التعريفية. يدعم امتداد LibreOffice:

  • الاستبدال: أسماء الأطراف إلى PERSON_1 وPERSON_2 (مع الحفاظ على الاتساق المرجعي داخل الوثيقة)
  • التشطيب: إزالة كاملة للعناوين وتفاصيل الاتصال
  • الإخفاء: إخفاء جزئي للتواريخ أو أرقام الحالات حيث يجب الحفاظ على السياق

الحفاظ على التنسيق في Writer يضمن بقاء تنسيق وثائق المحاكم — الرؤوس والتذييلات والفقرات المرقمة والمسافات البادئة — سليماً بعد التشطيب.

التوزيع في بيئات القطاع العام

التثبيت الفردي

للفرق الصغيرة أو المستخدمين الأفراد:

  1. نزّل .oxt من anonym.legal/api/download/libreoffice
  2. انقر نقراً مزدوجاً للتثبيت
  3. أعد تشغيل LibreOffice

التوزيع المركزي

لأقسام IT التي تدير محطات عمل متعددة:

  • وزّع ملف .oxt عبر مشاركة الشبكة أو SCCM أو Ansible أو ما شابه
  • تقبل LibreOffice تثبيت الامتدادات بصمت عبر سطر الأوامر
  • يمكن توحيد الإعدادات المسبقة عبر المؤسسة عبر حسابات anonym.legal المشتركة

المصادقة

يدعم الامتداد المصادقة بالمعرفة الصفرية — تُشتقّ كلمات المرور محلياً باستخدام Argon2id ولا تُنقل قط. للمؤسسات التي تتطلب تكامل SSO، يوفر تطبيق الويب نقطة وصول بديلة بقدرات الكشف ذاتها.

تخطيط الامتثال

المتطلبكيفية الوفاء به
GDPR المادة 5(1)(ج) — تقليل البياناتالبيانات الشخصية المكتشفة فقط تُعدَّل؛ النص غير الشخصي لا يتغير
GDPR المادة 25 — حماية البيانات بالتصميمإخفاء الهوية مُدمَج في سير عمل تحرير الوثائق
GDPR المادة 32 — أمان المعالجةتشفير AES-256-GCM ومصادقة ZK وبنية تحتية معتمدة ISO 27001
GDPR المادة 26 — نطاق إخفاء الهويةالاستبدال/التشطيب/الإخفاء يُخرج البيانات من نطاق GDPR
GDPR المادة 4(5) — إخفاء هوية جزئيطريقة التشفير توفر إخفاء هوية جزئياً قابلاً للعكس
BDSG القسم 22 — الفئات الخاصةكشف نوع الكيان يغطي بيانات الصحة والبيومترية والعرقية

البدء للقطاع العام

  1. نزّل الامتداد — مجاني، بلا ترخيص
  2. أنشئ حساب anonym.legal — الطبقة المجانية تشمل 200 رمز/شهر
  3. راجع التوثيق الكامل — التثبيت والميزات واستكشاف الأخطاء

للمؤسسات التي تتطلب أحجاماً أعلى، تبدأ الخطط المدفوعة من 3 يورو/شهر لـ1,000 رمز.

المصادر:

  • استراتيجية البرمجيات مفتوحة المصدر للمفوضية الأوروبية 2020-2023
  • ولاية شليسفيغ-هولشتاين، ألمانيا — ترحيل 25,000 حاسوب حكومي إلى LibreOffice (إعلان 2024)
  • الدرك الوطني الفرنسي — أكثر من 77,000 محطة عمل GendBuntu (Ubuntu/LibreOffice) بحلول 2019
  • مواد GDPR 4(5) و25 و32 والمادة 26 — الإطار القانوني للامتثال
  • BDSG القسم 22 — قانون حماية البيانات الفيدرالي الألماني للفئات الخاصة

مقالات ذات صلة

الامتثال لـ GDPR

Japan My Number: Verhoeff & APPI

63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.

الامتثال لـ GDPR

HDPA Greece: AFM & AMKA Detection

Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.

الامتثال لـ GDPR

NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel

Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.

هل أنت مستعد لحماية بياناتك؟

ابدأ بإخفاء المعلومات الشخصية مع أكثر من 285 نوع كيان عبر 48 لغة.

ابدأ تجربة مجانيةعرض الميزات

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.