Прозорци за защита на данните
Експертни статии за сигурността на AI, съответствието с GDPR, защитата на данни в здравеопазването и най-добрите практики за анонимизация на PII.
Всички статии
Japan My Number: Verhoeff и APPI
63% от универсалните инструменти не успяват да засекат My Number в японски документи. My Number използва алгоритъма Verhoeff - най-сложната контролна сума на национален идентификатор в Азия.
HDPA Гърция: Засичане на АФМ и АМКА
Гръцкият АФМ се открива с едва 52% точност от универсалните инструменти. HDPA издаде 89 решения през 2024 г. - ръст от 162% спрямо 2022 г. Туристическият и морският сектор са изложени на специфичен риск.
NAIH Унгария: TAJ-szam и Adoazonositо Jel
Точността на NER за унгарски е 67% срещу средните 82% за ЕС - оценка на NAIH за 2024 г. Пропуски при разпознаването на TAJ-szam с претеглена контролна сума и adoazonositо jel.
Чешко родно число: Кодиране на пол и GDPR
Чешкото rodne cislo кодира пола чрез 50-отместване в кода на месеца - което го прави специална категория данни по член 9 на GDPR. 67% от чешките фирми използват германски инструменти.
Дания CPR: Валидиране по модул 11 за GDPR
67% от NLP инструментите пропускат валидирането на датски CPR номер по модул 11. 14 от правоприлагащите действия на Datatilsynet в здравеопазването през 2024 г. Вторично използване на здравни данни.
IMY Швеция: Personnummer и проверки по Luhn
IMY установи, че 45% от общите инструменти пропускат шведския personnummer. Samordningsnummer (с отместване 60) се пропуска от повечето реализации. 79% от шведите упражняват правата си по GDPR.
ANSPDCP Румъния: Разпознаване и проверка на CNP
ANSPDCP установи, че 78% от инструментите не разпознават румънския CNP с правилно валидиране. CNP кодира пол, дата и окръг на раждане - с последици като специална категория данни по GDPR.
UODO Полша: PESEL, NIP и RODO
UODO установи, че 89% от използваните инструменти не разпознават правилно полския PESEL. Полша обработва 2,3 млн. клиентски записи от ЕС дневно. Валидиране на контролната цифра на PESEL и NIP.
Нидерландски AP: Глоба от 290 млн. евро и прилагане на GDPR
Нидерландският AP наложи най-голямата глоба в ЕС за трансфер на данни - 290 млн. евро срещу Uber. BSN (холандски социален номер) изисква валидиране по метода Elfproef, пропускано от 56% от инструментите.
LGPD Бразилия: CPF, CNPJ и защита на данните
LGPD обхваща 215 млн. бразилци, а ANPD започна сериозно прилагане на закона от 2024 г. CPF се разпознава само с 45% точност от инструменти, обучени на английски.
Garante Италия: Съответствие при AI и лични данни
Итальянският Garante глоби OpenAI с 15 млн. евро през декември 2024 г. и временно забрани ChatGPT през 2023 г. 63% от итальянските компании нямат политики за управление на данните при AI.
AEPD Испания: DNI, NIE и латиноамерикански идентификатори
AEPD издаде 847 санкционни решения през 2023 г. — най-много в ЕС по брой. Универсалните инструменти разпознават DNI/NIE само с 34% точност.
CNIL Франция: Технически изисквания за инструменти за лични данни
CNIL обработи 16 433 жалби през 2023 г. (+43%). 63% от предписанията на CNIL посочват неадекватна анонимизация при AI. NIR/Френският SSN се пропуска от 78% от универсалните инструменти.
Разпознаване на лични данни на немски за съответствие с DSGVO
BfDI отчете 27 829 уведомления за нарушения през 2024 г. — абсолютен рекорд за Германия. 65% от германските компании използват инструменти с недостатъчна поддръжка на немски PII.
UK GDPR след Brexit: Технически различия
Законът DPDI от 2025 г. въвежда 14 отклонения от EU GDPR. Решението за адекватност ЕС–Великобритания се преразглежда през 2026 г. Глобата от 1,2 млн. лири срещу LastPass утвърди криптирането като правно изискване.
Японска PPC и APPI: Съответствие при обучение на AI модели с лични данни
Японската PPC прилага APPI върху 2,4 млн. японски предприятия. Индивидуалният номер (My Number) от 12 цифри изисква валидиране по алгоритъма на Верхоф.
OPC Канада: От PIPEDA към Законопроект C-27
Канадският OPC прилага PIPEDA, докато парламентът обработва Закона за ИИ и данните от Законопроект C-27. Канада запазва адекватността по GDPR на ЕС при прегледа за 2026 г.
Индия DPDPA 2023: Глобално въздействие върху поверителността
Индийският DPDPA обхваща 1,4 млрд. души, а Бордът за защита на данните стана оперативен през 2025 г. Глоби до ₹250 crore (≈€27 млн.). Засичане на Aadhaar за 1,36 млрд. жители.
ANPD Бразилия: Прилагане на LGPD 2024
Бразилският регулатор ANPD издаде първите си крупни глоби през 2024 г. LGPD обхваща 215 млн. бразилци — повече от Германия, Франция и Великобритания взети заедно.
CCPA/CPRA 2025: Калифорнийски закон за поверителност на ИИ
CPPA издаде глоби над $100 млн. през 2024 г. CPRA обхваща 40 млн. калифорнийци и се прилага глобално за повечето бизнеси. 19 категории чувствителни данни, автоматизирани решения.
HIPAA OCR: 725 пробива, 275 млн. досиета
HHS OCR отчете 725 пробива по HIPAA през 2024 г., засегнали 275 млн. досиета — най-много за всички времена. Средна цена на пробив в здравеопазването: $10,22 млн.
FTC США: Прилагане на Раздел 5 за поверителност на ИИ
FTC издаде 19 принудителни мерки в областта на ИИ през 2024 г. Глоба от $875 млн. за Amazon Alexa. 25 активни закона за поверителност в щатите. Архитектурата с нулево знание директно адресира изискванията на FTC.
HDPA Гърция: GDPR в туризма и корабоплаването
Гръцкият орган HDPA издаде 89 решения за прилагане на закона през 2024 г. - ръст от 34 решения през 2022 г. Туризмът представлява 38% от случаите. Идентификаторите AFM и AMKA изискват специална обработка.
NAIH Унгария: AI управление и правила за DPA
NAIH изисква DPIA за всички AI системи, обработващи лични данни. Точността на NER за унгарски е 67% — значително под средното за ЕС от 82%.
CNPD Португалия: GDPR + LGPD и нуждите от PII
Португалският CNPD свързва ЕС GDPR и бразилския LGPD за над 215 млн. португалски говорещи. Глоба от 2,5 млн. евро за неадекватна анонимизация на пациентски данни.
ANSPDCP Румъния: BPO GDPR и риск с CNP
Секторът BPO в Румъния обработва 2,3 млн. записи на клиенти от ЕС дневно. ANSPDCP е наложила глоби за 1,8 млн. евро за периода 2022–2024 г. 78% от инструментите пропускат румънския CNP при правилна валидация.
ÚOOÚ Чехия: GDPR за производствения сектор
Чешкият ÚOOÚ е издал 58 решения за прилагане на GDPR през 2024 г.; производственият сектор представлява 34% от нарушенията. 67% от чешките компании използват германски инструменти, в които липсва чешка поддръжка.
APD Белгия: IAB, финанси и NIS2
Белгийската APD е издала основополагащото решение за съгласие на IAB Europe, засягащо цифровата рекламна индустрия за 220 милиарда евро. 82 решения за прилагане през 2024 г.
DSB Австрия: Schrems и трансфери на данни
Австрийската DSB е домашният надзорен орган на NOYB (422 жалби, разгледани 2022–2024 г.). Решението за Google Analytics, риска от Schrems III и 78% от случаите на DSB, насочени към трансфери.
Datatilsynet: GDPR за здравни данни в Дания
Datatilsynet в Дания е издал 31 решения по GDPR през 2024 г.; 14 от тях са свързани със здравни информационни системи. CPR номерът изисква валидация по модул 11, която 67% от NLP инструментите пропускат.
IMY Швеция: Скандинавски стандарт за GDPR и анонимизиране
Шведският IMY публикува най-изчерпателното ръководство за анонимизиране в ЕС, цитирано от 12 други органа за защита на данни. 79% от шведските граждани упражняват права по GDPR ежегодно.
UODO Полша: Повече глоби по GDPR от Франция
Полското UODO обработи 8 234 жалби през 2023 г. и наложи 47 глоби. 89% от инструментите за лични данни не успяват да разпознаят правилно полски идентификатори PESEL.
Ирландска DPC: 80% от мегаглобите по GDPR в ЕС
530 млн. евро за TikTok, 310 млн. евро за LinkedIn, 251 млн. евро за Meta -- всички от ирландската DPC. Ето защо Ирландия е домакин на европейските централи на Big Tech и какво означава прилагането от DPC за SaaS.
Нидерландски AP: Глоба от 290 млн. евро за Uber и трансфери на данни
Нидерландският AP наложи най-голямата индивидуална глоба за трансфер на данни в ЕС -- 290 млн. евро срещу Uber през 2024 г. Ето какво изисква съответствието при трансгранични трансфери.
AEPD Испания: Правила за AI и ПВЗД при обработка на лични данни
AEPD издаде 847 наказателни решения през 2023 г. -- най-много в ЕС по брой -- и изисква ПВЗД за всички AI системи, обработващи лични данни.
Garante Италия: Ръководство за съответствие на AI и лични данни
Италианският Garante глоби OpenAI с 15 млн. евро през декември 2024 г. и временно забрани ChatGPT през 2023 г. Ето какво изисква най-активният регулатор на AI в ЕС.
ICO Великобритания: GDPR разлики след Brexit
ICO глоби LastPass с £1,2 млн. за недостатъчно криптиране през декември 2025 г. Решението установява, че криптирането от страна на клиента е законово изискване.
CNIL Франция: Техническо съответствие с GDPR
CNIL е обработила 16 433 жалби през 2023 г. и е наложила над 150 млн. евро глоби от 2019 г. Насоките й за AI изискват документирана анонимизация за данни за обучение.
BfDI Германия: Ръководство за съответствие с GDPR
Германия е подала 27 829 уведомления за нарушения на GDPR през 2024 г. — повече от всяка друга държава членка на ЕС. Ето какво означава акцентът на BfDI върху правоприлагането за технически инструменти за лични данни.
Лични данни между платформи: Mac, Linux и Windows
Служителите по поверителност на Mac, правният отдел на Windows, инженерите на данни на Linux — всички обработват едни и същи данни с различни инструменти. Ето защо платформено-независимото засичане е от ключово значение.
Дистанционна работа и GDPR: Непоследователност на платформите
Офисните екипи използват пълнофункционален настолен софтуер. Дистанционните работници използват уеб приложения с потенциално различни настройки. Задълженията по GDPR не се променят в зависимост от местоположението.
GDPR одит: Фрагментираните инструменти за лични данни се провалят
Одиторът ви пита за контроли за засичане на лични данни. 'Използваме пет различни инструмента' не е отговорът, който очаква. Ето защо последователността между платформите е от ключово значение.
GDPR, CCPA и PDPA в един инструмент
Служителите в ЕС подлежат на GDPR, тези в Калифорния обработват данни по CCPA, а служителите в АПАК попадат под PDPA. Три юрисдикции, един разпределен екип.
Защита на лични данни в множество приложения: Word, Chrome и AI
Клиентските данни преминават от браузъра към Word и после към Claude. Всяко превключване между контексти е потенциална точка на изтичане.
Фрагментацията на инструменти за лични данни проваля одитите за съответствие
Четири различни инструмента за четири различни работни процеса означава четири различни набора от покритие на обекти и четири различни одитни следи.
AI асистентите за програмиране изтичат производствени лични данни
Тестови фиксатури с реални клиентски записи. Лог файлове с производствени данни за отстраняване на грешки. GitHub откри 39 милиона изтекли тайни през 2024 г.
Лични данни в корпоративни wiki: клиентски данни в Confluence
Екипите за поддръжка документират процеси със снимки на клиентски акаунти. За 3 години това са хиляди нарушения на принципа за минимизиране на данните по GDPR в базата ви от знания.
Лични данни в изследванията: снимки на екрана и GDPR
Академичните публикации редовно включват pandas DataFrame и R резултати, показващи реални пациентски записи като примери за методология. Ето защо това е нарушение на GDPR.
OCR и засичане на лични данни в ръкописни формуляри
Средноголяма болница обработва 50 000 ръкописни приемни формуляри годишно. Ръчното заличаване на лични данни при такъв обем изисква 0,5 щатна длъжност.
Снимки на екрана с лични данни: течове в корпоративни инструменти
Slack, Teams, Jira и имейлът редовно получават снимки на екрана, съдържащи лични данни на клиенти. Това нарушение на контрола на достъпа заобикаля всеки DLP инструмент.
GDPR и сканирани документи: OCR за лични данни
Правото на заличаване по GDPR важи за лични данни 'независимо от формата'. PDF файловете на базата на изображения от хартиени архиви не са изключени.
GDPR в журналите на приложенията: Съответствие на JSON PII
Журналите на приложенията съдържат имейл адреси на клиенти, IP адреси и номера на сметки, чието управление се изисква от член 5(1)(д) от GDPR.
Електронно разкриване с множество формати: Пропуск в съответствието
Производствата за електронно разкриване и DSAR по GDPR обхващат PDF, Word, Excel и JSON. Използването на различни инструменти за всеки формат създава пропуски в последователността, излагайки организациите на регулаторен риск.
PII в свободен текст на CSV: Отвъд изтриването на колони
CSV файловете от проучвания съдържат PII не само в структурирани колони, но и в отговори на свободен текст. Стандартното изтриване на колони пропуска PII, нарушаващ изискванията за анонимност по GDPR.
Анонимизиране на JSON логове по GDPR: Запазете отстраняването на грешки
Приложните журнали тихо натрупват имейли на потребители, IP адреси и номера на сметки. Ето как да споделяте журнали с трети страни, изпълнители и платформи за наблюдение, без да нарушавате GDPR.
Excel PII: Анонимизиране на стотици колони
Excel е сред най-наситените с PII типове документи в бизнес операциите. Ето защо стандартният текстов анализ се проваля при таблици и каква роля играе контекстът на колоните.
Фрагментация на формати при инструменти за PII
Един отговор по DSAR може да обхваща договори в Word, фактури в PDF, списъци с клиенти в Excel и CSV експорти. Използването на различни инструменти за всеки формат създава пропуски в съответствието.
Капанът при редактиране на PDF: Данните са разкрити
Файловете на DOJ по делото Epstein, делото Manafort и изтичанията от NSA споделят един и същ пропуск: козметично редактиране, при което основният текст остава извлекаем.
Маркиране на лични данни срещу обучение за съответствие
62% от служителите, използващи ИИ инструменти за клиентски данни, понякога забравят да премахнат личните данни. Ето защо автоматичното маркиране премахва зависимостта от съответствието от паметта.
Минимизация на данните по GDPR: API в реално време
Член 5(1)(c) от GDPR изисква събиране само на необходимите данни. Интеграцията с API в реално време предотвратява свръхсъбирането на етапа на изпращане на формуляра - преди данните да влязат в базата.
Защо бинарното засичане на лични данни не отговаря на изискванията за съответствие
Маркерите открито/не е открито са недостатъчни за контекстите на съответствие, изискващи човешка преценка. Ето защо оценяването на доверие трансформира анонимизирането на лични данни.
HHS 2025: ИИ клиничните бележки се нуждаят от защита на PHI
ИИ системите за транскрипция могат неволно да поставят PHI на Пациент А в записа на Пациент Б. Ето защо засичането на PHI в реално време преди записване в ЕЗД е правилният контрол.
Превенцията на лични данни в реално време спестява 2,2 млн. долара
IBM установи разлика от 2,2 млн. долара в разходите между превенцията и засичането. Ето математиката, която прави прехващането на лични данни в реално време задължително за екипите по сигурност.
GDPR чл. 32: Наблюдение на ИИ инструменти за излагане на лични данни
Екипите по корпоративно съответствие се нуждаят от количествени доказателства за контролите за лични данни при ИИ инструменти. Мрежовият DLP пропуска ИИ взаимодействията в браузъра.
Защита от изтичане на лични данни чрез ИИ в реално време
Когато служител въведе клиентско име в ChatGPT, данните напускат организационния контрол мигновено. Последващият DLP не може да върне нещата назад.
Собственото хостване на PII инструменти не преминава одити за съответствие
spaCy 3.4.4 произвежда различни NER резултати от spaCy 3.5.1. Финансова институция открива, че 3% от документите са анонимизирани по различен начин в staging спрямо производство.
Presidio: 3-седмична настройка срещу управляван PII
Microsoft Presidio има хиляди звезди в GitHub и стотици отворени проблеми. Сложността на настройката, интеграционните разходи с PySpark и зависимостите на Python правят го труден за производствена употреба.
От 6 седмици до 3 дни: настройка на управляван PII API
Екипите за здравен SaaS прекарват 6 седмици в производствено разгръщане на собствено хостван Presidio, преди да преминат към управляван API. Управляваният API заменя разгръщането.
Presidio пропуска 220+ обекти по GDPR
Presidio се доставя с около 40 стандартни разпознаватели на обекти, фокусирани върху американски идентификатори. Европейските организации се нуждаят от IBAN, Codice Fiscale и много повече.
Безплатното разпознаване на PII данни струва 13 000 EUR годишно
Собственото хостване на Presidio изисква 40-80 часа начална настройка и 5-10 часа месечна поддръжка. При ставка от 100 EUR на час за инженери, това е 13 200+ EUR.
Проблемът с точността от 22,7% при Presidio
Бенчмарк от 2024 г. установи, че разпознавателят на лични имена в Presidio постига 22,7% точност при бизнес документи -- което означава, че 77,3% от засечените резултати са фалшиви положителни.
Обучение за поверителност: от седмици до часове
Въвеждането в работа с инструменти за поверителност обикновено отнема 2-4 седмици, а процентът на грешки при конфигурация в първата седмица е 22%. Споделяемите предварителни настройки намаляват обучението до 1 ден.
MSP: Стандартизирайте анонимизирането
MSP и консултанти по съответствие, обслужващи множество клиентски организации, не могат ръчно да преконфигурират ПЛИ инструменти за всеки клиент в мащаб.
Отклонение в конфигурацията: Скрит GDPR риск
Анализатор A заменя имена с псевдоними. Анализатор B ги заличава. Вашият GDPR одит открива и двата метода в един и същи набор от данни. Отклонението в конфигурацията - когато членовете на екипа.
Възпроизводима поверителност: ML настройки
Анонимизирането на обучителните данни за ML трябва да бъде последователно и възпроизводимо. Ако учените по данни A и B прилагат различни типове обекти, обучителните набори от данни са непоследователни.
Поверителност по множество рамки с един инструмент
Екипите по съответствие, управляващи GDPR, HIPAA и CCPA, трябва да прилагат различни стандарти за анонимизиране в зависимост от контекста на документа.
Настройките за анонимизиране прекратяват непоследователността
Когато 8 паралегали независимо конфигурират анонимизиране на ПЛИ, непоследователността е неизбежна. GDPR одиторите търсят систематично, последователно прилагане.
HIPAA MRN засичане без докторска степен по regex
Форматът на MRN на всяка болница е различен. Memorial използва MRN:XXXXXXX, St. Mary's използва PT-YYYYY, University Hospital използва UHN-XXXXXXXXXX.
Правна ПЛИ: Засичане на привилегии
Референтни номера на дела, номера за регистрация в адвокатската колегия, номера на съдебни преписки и идентификатори на клиентски досиета са правно чувствителни идентификатори, които стандартните ПЛИ инструменти пропускат.
GDPR и AI за поддръжка: Персонализирани идентификатори
AI за поддръжка получава клиентски съобщения с имена, имейли И ID на поръчки. Стандартните PII инструменти премахват имейл адресите, но оставят ID на поръчките непокрити.
Европейски национални идентификатори, пропуснати от вашия PII инструмент
Германският Steueridentifikationsnummer, френският Numero fiscal, италианският Codice Fiscale, испанският NIF/NIE -- инструментите, фокусирани върху САЩ, разпознават SSN, но пропускат повечето европейски формати.
Отвъд SSN: Анонимизация на вътрешни идентификатори
Всяка организация има вътрешни идентификатори -- ID на служители, номера на сметки, ID на поръчки -- които са лично идентифицируеми в контекст, но се пропускат от стандартните инструменти.
HIPAA: Разпознаване на болнично-специфични MRN формати
Правилото HIPAA Safe Harbor изисква премахване на номерата на медицинските записи, но MRN форматите не са стандартизирани. Epic, Cerner и Meditech използват различни формати.
GDPR тръбопровод: Анонимизация преди съхранение
Тагването на колони в dbt не е GDPR съответствие. Необработените клиентски данни попадат в Snowflake хранилището без маскиране, преди да се приложат политиките за маркиране.
FOIA: Редакция от седмици до часове с AI
Федералното правителство е похарчило около 500 млн. долара за обработка на FOIA заявки през 2024 г., предимно за ръчна редакция. ARPA-H изрично е търсила AI софтуер за редакция.
Анонимизация на данни за ML обучение съгласно GDPR
GDPR ограничава използването на лични данни за ML обучение извън първоначалната им цел. Екипите, разчитащи на Python скриптове, създават пропуски в съответствието.
PII детекцията намалява разходите за е-дискавъри
Адвокатски PII заличаване при е-дискавъри струва 1–2 долара на страница. Съдебно дело с 50 000 документа генерира 375 000+ долара само за заличаване.
HIPAA Safe Harbor деидентификация в мащаб
HIPAA Safe Harbor изисква премахване на 18 специфични категории PHI идентификатори. Академичните медицински центрове се нуждаят от деидентификация в мащаб, но съществуващите инструменти.
GDPR DSAR в мащаб: 200 заявки месечно
GDPR членове 15 DSAR нарастват с 40–60% годишно. Организациите получават стотици месечно. Пакетното заличаване на лични данни позволява обработка на DSAR с 10 пъти по-голяма скорост.
FOIA: 80% по-бързо с пакетно заличаване
Федералните агенции на САЩ са получили 1,5 милиона FOIA заявки за FY2024 при средна цена от 482 долара на заявка. Пакетното заличаване на лични данни намалява времето за обработка от.
Прозрачното ценообразуване изгражда доверие в софтуера за поверителност
67% от B2B купувачите предпочитат доставчици с прозрачно ценообразуване. 43% са елиминирали доставчици, изисквали контакт с отдел продажби за информация за цените.
Ръководство за GDPR анонимизиране за freelance специалисти
Freelancers и независими изпълнители по данни са изправени пред пропаст в съответствието: абонаментното ценообразуване, създадено за корпорации, не се мащабира до 3 клиентски набора данни на.
Защита на лични данни от корпоративно ниво при стартиращ бюджет
Корпоративните инструменти за анонимизиране на данни започват от 800 евро/месец. Решенията с отворен код изискват Python умения. Пропастта оставя милиони МСП, самостоятелни специалисти и.
GDPR за НПО: Безплатни инструменти за поверителност
НПО и хуманитарни организации са изправени пред същите задължения по GDPR като търговските предприятия, но работят с нулеви технологични бюджети.
Presidio срещу anonym.legal: Изграждане или покупка
Microsoft Presidio е технически безплатен, но струва 40-80 инженерни часа за правилно внедряване. anonym.legal доставя същата ML точност като управляван SaaS.
Анонимизиране на лични данни за стартъпи: Ценообразуване
Корпоративни инструменти за лични данни като Informatica и BigID са ценообразувани за компании от Fortune 500 с шестцифрени годишни лицензионни такси. 99% от бизнесите в ЕС са МСП.
ISO 27001 и корпоративните въпросници за сигурност
FedRAMP оторизацията отнема 12-24 месеца за американски федерални договори. За ЕС и британски правителствени органи ISO 27001 е общоприетият еквивалент.
ISO 27001 при държавни обществени поръчки за SaaS
Оторизацията по FedRAMP отнема 12-24 месеца за американски федерални договори. За ЕС и британски правителствени органи ISO 27001 е общоприетият еквивалент.
DORA, управление на ИКТ доставчици и ISO 27001
DORA влезе в сила в ЕС от януари 2025 г. Финансовите институции трябва да преглеждат ключовите ИКТ доставчици ежегодно. ISO 27001 съкращава часовете за преглед с до 1200 часа годишно.
ISO 27001 и HIPAA BAA за здравеопазване
Споразуменията за бизнес партньори по HIPAA изискват 'задоволителни гаранции' за подходящи защитни мерки. ISO 27001 се съотнася директно с HIPAA 164.
ISO 27001: Стойност за съответствие надолу по веригата на доставки
Малките доставчици прекарват 40-80 часа на корпоративен въпросник без ISO 27001. Корпоративните възможности се губят не защото инструментите са несигурни, а заради документацията.
ISO 27001 скъсява корпоративните цикли на продажби
Глобална компания за финансови услуги намали времето за попълване на въпросници с 52%, след като доставчиците стандартизираха ISO 27001. 77% от корпоративните екипи по обществени поръчки го изискват.
Ръст на исканията DSAR: Пакетна обработка за спазване на GDPR
Ирландският DPC глоби LinkedIn с 310 млн. евро, а Meta -- с 251 млн. евро през 2024 г. Нарастващата осведоменост за прилагането на закона от страна на надзорните органи рязко увеличава броя на исканията DSAR.
Контролен списък за DPO: Доставчици по Член 28 от GDPR
Член 35 от GDPR изисква DPIA за обработка с висок риск. Сертификацията по ISO 27001 намалява времето за попълване на въпросници за сигурност с 73%.
Анонимизиране срещу псевдонимизиране: залог от 20 милиона евро
GDPR третира анонимизираните и псевдонимизираните данни по коренно различен начин. Истинската анонимизация напълно изключва данните от обхвата на GDPR. Псевдонимизацията не го прави.
EDPB 2025: Насоки за псевдонимизацията
Насоките 01/2025 на EDPB поясниха, че псевдонимизираните данни остават лични данни по смисъла на GDPR -- само истинската анонимизация излиза извън обхвата на регламента.
GDPR парадоксът: Законен ли е вашият инструмент за анонимизиране?
Глобата на нидерландския надзорен орган срещу Uber от 290 милиона евро (2024 г.) бе наложена именно заради прехвърляне на данни за европейски шофьори към сървъри в САЩ. Повечето инструменти за анонимизиране с база в САЩ обработват данни по същия начин.
Нарушава ли вашият инструмент за анонимизация GDPR?
Глобата от 530 милиона евро на ирландския DPC срещу TikTok за прехвърляне на данни на потребители от ЕИП в Китай установи ясен прецедент: използването на инструмент извън EU за обработка на EU лични данни може да представлява нарушение на GDPR.
Право на изтриване по GDPR: Действия на EDPB за 2025 г.
Координираната рамка за правоприлагане на EDPB за 2025 г. разследва съответствието с правото на изтриване в 32 надзорни органа. Девет надзорни органа са открили официални разследвания.
MiCA и GDPR: Разпознаване на PII в крипто портфейли
Регламентът MiCA на EU третира адресите на криптовалутни портфейли като финансови идентификатори. GDPR се прилага към адреси на портфейли, свързани с физически лица.
Глобално PII съответствие: GDPR, LGPD и DPDP
Бразилският CPF, индийският Aadhaar и американският SSN имат фундаментално различни формати и логика за валидиране. LGPD и индийският DPDP Act добавят CPF и Aadhaar към списъка на защитените идентификатори.
Вътрешните служебни идентификатори са също PII
Всяка голяма организация има proprietary вътрешни идентификатори, които свързват анонимизираните записи с реални хора. 34% от глобите по GDPR включват недостатъчни технически мерки.
Разпознаване на MRN без код за HIPAA
Медицинските номера на записи са специфични за болницата -- всяка здравна система използва различен формат. HIPAA Safe Harbor изисква премахването им. Ето как да го направите без писане на код.
Пропастта в EU идентификаторите: Steuer-ID, NIR, Personnummer
Инструментите за PII, създадени в САЩ, са проектирани около американски идентификатори. Немският Steuer-ID, френският NIR, шведският Personnummer и норвежкият Fodselsnummer остават напълно невидими за тях.
18 HIPAA идентификатора, пропускани от вашия инструмент
HIPAA изброява 18 PHI идентификатора. Повечето инструменти за анонимизация разпознават може би 6 от тях. Номерата на медицинските досиета варират по институции и нямат стандартен US формат.
Глобални лични данни: SSN, CPF, Aadhaar и още
GDPR се прилага за германски Steuer-ID, френски NIR, шведски Personnummer и над 260 вида идентификатори, за които повечето инструменти никога не са чували.
Обратимо криптиране за повторен контакт с изследвани лица
Не можете да се свържете с Patient_001 за последващо посещение. IRB вече изискват документирани протоколи за повторна идентификация — доказвайки, че МОЖЕТЕ да идентифицирате отново при.
Картографиране на токени за AI работни процеси по GDPR
Когато имената на клиентите са анонимизирани преди AI обработката, отговорът на AI съдържа анонимизирани токени. Крайният отговор трябва да съдържа реалните имена — не.
Анонимни HR анкети с обратима анонимизация на лични данни
Анонимните анкети насърчават честно докладване на тормоз и нарушения на etика. Когато се появи сериозно твърдение, HR трябва да разследва — но.
Обратимо криптиране при финансови одити
Решение на SDNY от февруари 2026 г. установи, че документи, обработени от AI, губят адвокатска привилегия, ако не са анонимизирани преди обработката.
Обратимо криптиране при правно разкриване на документи
Редактирахте документите. Съдията нареди да предадете оригиналите. Какво следва? Глобите по GDPR достигнаха 1,2 млрд. EUR през 2024 г. — рекордна година.
Обратима деидентификация за клинични изследвания
Когато проучване открие неочакван биомаркерен риск при 47 от 5 000 участници, изследователите трябва да се свържат с реалните пациенти. Само 23% от инструментите за анонимизация предлагат истинска обратимост.
ChatGPT съвместим с HIPAA чрез браузърна защита
77% от служителите споделят чувствителна работна информация с AI инструменти поне веднъж седмично. Прихващането на PII в браузъра в реално време намалява инцидентите с изтичане с 94%.
Краде ли данните ви вашият AI инструмент за поверителност?
67% от AI Chrome разширенията събират потребителски данни. При инцидентите от декември 2025 г. 900 хил. потребители бяха компрометирани от разширения, представящи се за инструменти за поверителност.
3,8 дневни PII излагания в екипи за поддръжка
Всеки агент за поддръжка, използващ ChatGPT, прави средно 3,8 поставяния на чувствителни данни на ден. За екип от 100 души това са 380 инцидента с излагане по GDPR дневно.
GDPR и ChatGPT: JIT анонимизация за поддръжка
Италианският Garante глоби OpenAI с 15 млн. евро през декември 2024 г. 63% от италианските компании нямат съвместими с GDPR политики за използване на AI. Одит на ЕС от 2024 г. установи, че 63% от потребителските записи в ChatGPT идват от акаунти без корпоративна защита.
След инцидента с 900 хил. потребители на разширение
През януари 2026 г. две злонамерени Chrome разширения, инсталирани от 900 000+ потребители, изпращаха пълните разговори в ChatGPT и DeepSeek на всеки 30 минути.
Защо Политиките Не Спират Изтичането на Лични Данни от ChatGPT
77% от корпоративните потребители на AI копират и поставят данни в запитвания към чатботове. Почти 40% от качените файлове съдържат лични данни или данни за платежни карти. Предложена актуализация на правилото за сигурност по HIPAA.
Суверенитет на Данните: Защо Облачните PII Инструменти Се Провалят
Страните със закони за защита на данните нараснаха от 76 на 120+ между 2011 и 2025 г. Немският SGB V ограничава здравните данни до системи под германски контрол.
Поверителност с Въздушна Бариера: Анонимизиране Офлайн
Средите FedRAMP и ITAR имат едно общо - облакът не е вариант. Обратима псевдонимизация по GDPR Чл. 4(5) за класифицирани работни процеси.
Търговски Под: Офлайн Анонимизиране
Търговските подове не могат да използват облачен SaaS за регулаторни подавания. Официалното становище 512 на ABA изисква предотвратяване на случайно разкриване при електронно разкриване.
Партидна Обработка на 50 000 Клинични Записки Локално
Решение на SDNY от февруари 2026 г. установи, че документи, обработени от AI, губят адвокатска тайна, ако не са анонимизирани преди обработката.
Анонимизиране на Електронни Таблици за GDPR и CCPA
Формулите в Excel препращат към клетки с имена на клиенти. Обобщените таблици кешират чувствителни данни. 67% от правителствените организации изискват среди без достъп до интернет.
FOIA Натрупване: Автоматизирано Правителствено Редактиране
Заявките по FOIA в САЩ достигнаха 1,5 милиона за 2024 финансова година - ръст от 25%. Натрупаните заявки нараснаха с 33% до 267 056 чакащи. Правителството изразходва 723 милиона долара за обработка.
Правна редакция: запазване на форматирането
73% от правните специалисти съобщават за повредено форматиране при използване на инструменти за редакция на трети страни (Bloomberg Law 2024). Редакцията на документите на DOJ Epstein разкри скрит текстов слой.
Excel и GDPR: Рисковете при данни в таблици
Заявките за право на достъп по GDPR са нараснали с 180% от 2021 до 2024 г. (EDPB). Средната обработка на DSAR отнема 12 часа ръчно. HR отделите, управляващи хиляди записи в Excel, не могат да се справят с обема.
Корпоративен AI: Достъп за разработчици без риск
Банките забраниха ChatGPT. Разработчиците им го използваха от вкъщи. 27,4% от цялото съдържание, подавано в корпоративни AI чатботове, съдържа чувствителни данни (Zscaler).
Cursor и Claude без изтичане на код
Cursor зарежда .env файлове в AI контекста по подразбиране. Финансова фирма загуби 12 милиона долара, след като фирмени алгоритми за търговия бяха изпратени до AI асистент.
AI политиката без технически контроли се проваля
77% от служителите споделят чувствителни работни данни с AI инструменти, въпреки забраняващи политики. Изпълнител на правителствен договор постави данни на кандидати за помощ при наводнения на FEMA в ChatGPT.
Данъкът от фалшиви позитиви при PII инструментите
GitHub issue #1071 на Presidio документира систематични фалшиви позитиви. Проучване от 2024 г. установи 22,7% точност в многоезични корпоративни набори от данни.
LLM инструментите пропускат 50% от клиничния PHI
Проучване от 2025 г. установи, че LLM инструментите пропускат над 50% от клиничния PHI в многоезични документи. 34,8% от всички входни данни в ChatGPT съдържат чувствителна информация.
Арабски и иврит PII: Западните инструменти се провалят
GDPR не свършва на Босфора. Арабски и иврит PII в работните процеси на ЕС фирмите е системно незащитен. XLM-RoBERTa с крос-лингвална детекция и специфични за региона типове субекти са единственият надежден подход.
IDE срещу браузър: AI сигурност за разработчици
Разработчиците използват AI в две среди: IDE (Cursor, VS Code) и браузър (Claude.ai, ChatGPT). Всяка изисква различни контроли.
83% от AI разширенията никога не са одитирани
83% от разширенията за Chrome с широки разрешения никога не са преминавали проверка за сигурност (USENIX 2025). 45% от служителите в предприятия използват неодобрени разширения.
39 млн. изтичания от GitHub: Риск от AI кодиране
67% от разработчиците са изложили случайно тайни в код (GitGuardian 2025). 39 милиона тайни са изтекли в GitHub през 2024 г., ръст от 25% на годишна база.
KYC при мащаб: Разходи от фалшиви положителни резултати
Дигитална банка, обработваща 5 000 KYC заявления дневно в 15 държави от ЕС, откри, че стъпката за засичане на PII създава забавяне от 2 дни.
Обяснима редакция: Одити по HIPAA
Методът Expert Determination по HIPAA изисква документирана методология. Електронното разкриване в правни производства изисква основания за всяка редакция. 34% от DPO докладват за недостатъчни инструменти за документиране на съответствието с автоматизирана анонимизация.
PII в смесени езикови документи: Едноезичните инструменти се провалят
72% от предприятията в ЕС обработват документи на 3 или повече езика едновременно. Смесените езикови документи причиняват 45% по-висок процент на пропуснати PII в едноезичните NER инструменти.
Един инструмент, 45 държави: 260+ типа обекти
Бразилският CPF има контролни цифри. Индийският PAN е 10-символен буквено-цифров код. IBAN номерата в ЕС варират по държава. Глобалните платформи за електронна търговия не могат да си позволят отделни инструменти.
PII в APAC: Тайландски, индонезийски, виетнамски
Сингапурска финтех компания, обработваща 500 000 месечни чата за поддръжка на 12 езика в APAC, установи, че инструментът им само на английски пропуска PII в 60% от нeanглийските разговори.
Фалшиви позитиви в Presidio: Цената им в правото и здравеопазването
Бенчмарк от 2024 г. установи, че Microsoft Presidio е генерирал 13 536 фалшиво положителни детекции на имена сред 4 434 образца - маркирайки местоимения, имена на кораби и страни като лични имена. Ето какво струва това в правна и здравна среда.
Защита на редакциите: AI оценки в съда
Съдия попита защо 47% от документ е редактиран. Отговорът "AI го е маркирал" не е правно защитим. Ето как изглежда защитима автоматизирана редакция.
Инструменти за PII само на английски: Правна отговорност по GDPR
Прилагането на GDPR важи еднакво за пробиви на всички езици на ЕС. Когато вашият инструмент за PII, центриран върху английски, пропуска немски, французки или полски идентификатори, организацията ви носи отговорност.
Инструменти за PII само на английски: Пропастта в GDPR
Немски Steuer-ID (11 цифри с контролна сума) е структурно различен от американски SSN. Французките NIR номера имат 15 цифри. Полският PESEL и шведският Personnummer... повечето инструменти за PII ги пропускат.
ISO 27001 + ZK съкращава времето за оценка на доставчици
Проучване от 2025 г. установи, че 'липсата на призната сертификация по сигурност' е причина номер 2 CISO-те да дисквалифицират SaaS доставчиците. Ето какво дава комбинацията ISO 27001 и zero-knowledge дизайн.
ZK архитектурата съкращава търговските цикли
Корпоративните въпросници за сигурност на доставчиците средно съдържат над 100 въпроса. Zero-knowledge архитектурата отговаря категорично на най-трудните от тях - и превръща проверките в сключени сделки.
Пробивът на LastPass: Поуки за сигурността на доставчиците
LastPass е криптирал данните на потребителите си. Трезорите все пак бяха изнесени. Последваха 600 000+ записа от Okta. Инцидентите в SaaS сигурността са нараснали с 300% от 2022 до 2024 г.
Оценяване на твърдения за нулево знание след LastPass
438 милиона долара са откраднати от потребители на LastPass, след като техните 'криптирани' трезори бяха пробити. Последва глоба от 1,2 милиона лири от ICO. Ето контролния списък за оценка дали твърдението на даден доставчик реално се поддържа.
Vibe Coding и изтичане на лични данни: рискът за сигурността, за който никой не говори
Генерираният от ИИ код рядко включва обработка на лични данни. 73% от приложенията, разработени чрез vibe coding, обработват чувствителни данни без анонимизация. Ето какво трябва да знаят разработчиците.
COPPA април 2026: Какво трябва да направят EdTech платформите преди крайния срок
Актуализираното правило на COPPA влиза в сила на 22 април 2026 г. Reddit беше глобен с 14,47 млн. лири за нарушения с данни на деца. EdTech платформите са изправени пред същия риск.
LangChain CVE-2025-68664: Как личните данни изтичат през RAG тръбопровода ви
CVSS 9.3. Функциите за сериализация на LangChain излагат променливи на средата и тайни пред LLM-и, контролирани от атакуващи. Как да разпознаете и поправите изтичането на лични данни.
Сигурност на MCP сървъри 2026: 8 000 изложени, 492 без автентикация
8 000+ Model Context Protocol сървъра са публично достъпни. 492 нямат никаква автентикация. 36,7% са уязвими на SSRF. Защитете личните данни в MCP инструментите си.
Закон на ЕС за ИИ, август 2026 г.: Анонимизиране на тренировъчни данни за изпълнение на член 10
Пълното прилагане на Закона на ЕС за ИИ започва от 2 август 2026 г. Санкциите достигат до 35 млн. евро или 7% от глобалния оборот. Член 10 изисква анонимизиране на тренировъчните данни.
Постоянната анонимизация: риск от унищожаване на доказателства
34,8% от входните данни в ChatGPT съдържат чувствителни данни (Cyberhaven). Решението -- постоянната анонимизация -- създава собствен правен риск: унищожаване на доказателства. Член 4(5) от GDPR изисква обратимост.
Сметката за редакция от 80 000 долара: решението с Word добавка
При 200-400 долара на час, производство от 10 000 документа струва 26 000-80 000 долара в адвокатско работно време (RAND). Bloomberg Law 2024 установи, че автоматизацията намалява значително тези срокове.
Browser DLP: Блокиране срещу анонимизация 2026
Два подхода към browser DLP: блокирането предотвратява изпращането на лични данни до AI инструменти; анонимизацията трансформира данните преди изпращането. Обективно сравнение.
Samsung загуби изходен код за ChatGPT 3 пъти
Три отделни инженерни екипа на Samsung поставиха собствен код и поверителни данни в ChatGPT през април 2023 г. Всеки инцидент разкри различен аспект от риска.
Санкции при електронно разкриване: AI редакцията се проваля
По делото Athletics Investment Group срещу Schnitzer Steel (2024) неправилната редакция доведе до санкции при разкриване. При точност от само 22,7% AI инструментите излагат правните екипи на реална отговорност.
SaaS пробивите скочиха с 300%: нужна е ZK защита
Conduent изложи на риск 25,9 милиона записа. NHS Digital: 9 милиона пациенти. Нападателите пробиват SaaS доставчици за 9 минути. Когато вашият доставчик е самата атака.
HIPAA в облака: Zero-Knowledge за PHI
Споразуменията с бизнес партньори не предотвратяват нарушенията на HIPAA, когато вашият облачен AI доставчик обработва PHI в открит текст. Ето какво прави zero-knowledge архитектурата по различен начин.
Разширение за анонимизация на лични данни в LibreOffice
Ръководство стъпка по стъпка за анонимизиране на лични данни в документи на LibreOffice с помощта на разширението anonym.legal.
LibreOffice срещу Office: Редактиране на лични данни
Подробно сравнение на възможностите за анонимизация на лични данни в LibreOffice (разширение anonym.legal) спрямо Microsoft Office (Office Add-in).
Анонимизация с отворен код: LibreOffice
Как организации от публичния сектор използват LibreOffice с разширението на anonym.legal за анонимизация на документи в съответствие с GDPR.
Многоплатформена защита на лични данни: Office и LibreOffice
Как организации с комбинирана среда от Microsoft Office и LibreOffice поддържат последователна анонимизация на лични данни с anonym.
Корпоративни забрани за AI: Производителност срещу риск
27,4% от корпоративното съдържание в AI чатботове съдържа чувствителни данни - ръст от 156% спрямо предходната година. Въпреки това 71,6% от корпоративния AI достъп преминава чрез лични акаунти, заобикаляйки всички контроли. Анонимизирането е по-добро решение от забраните.
Безопасни AI разширения за поверителност през 2026 г.
През януари 2026 г. бяха открити две злонамерени Chrome разширения с над 900 000 потребители, ексфилтриращи разговори от ChatGPT и DeepSeek на всеки 30 минути.
Browser DLP за ChatGPT, Claude и Gemini
Традиционният корпоративен DLP е създаден за прехвърляне на файлове и имейл, а не за AI чатботове. Това ръководство обхваща предотвратяването на загуба на данни, вградено в браузъра, за ChatGPT.
Когато CISO отказват облачна обработка на PHI
725 пробива в здравеопазването през 2024 г. са засегнали 275 милиона досиета. При средни разходи за пробив от 10,22 млн. долара - най-високи за всяка индустрия - CISO в здравеопазването спират облачни инструменти за лични здравни данни.
Глоба от 530 млн. евро за TikTok: Суверенитет на данните по GDPR
Глобата от 530 млн. евро на TikTok по GDPR за трансфери на данни ЕС-Китай бележи нова ера в прилагането на суверенитета на данните. С над 5 млрд. евро наложени глоби по GDPR, изборът на доставчик вече е регулаторно решение.
Файловете Epstein: Маркирането не е редакция
Публикуването на файловете Epstein от DOJ през декември 2025 г. разкри критичен провал в редакцията: текст, маркиран в черно в PDF, остава четим чрез копиране и поставяне.
Адвокатска тайна и AI през 2026 г.
Федерален съд в САЩ постанови през февруари 2026 г., че комуникациите чрез AI инструменти не се ползват с адвокатска тайна.
Нулево знание срещу нулево доверие: Облачно криптиране
LastPass е криптирал данните на потребителите си -- и въпреки това са откраднати $438 милиона. Ето разликата между криптиране от страна на сървъра и истинско нулево знание.
Анонимизиране на лични данни без мрежа: Офлайн подход за отбраната
41% от корпоративните политики за сигурност забраняват облачна обработка на класифицирани документи.
Многоезично разпознаване на лични данни за GDPR
Германски Steuer-ID, френски NIR и шведски Personnummer изискват различна логика за разпознаване.
Обратимо срещу постоянно редактиране: Правилният избор
GDPR прави разграничение между анонимизиране и псевдонимизиране. Съдилищата се нуждаят от оригинали. Изследванията изискват повторна идентификация. Научете кога да използвате всеки подход.
Многоезично NER: Английски моделе се провалят при арабски
Английските NER модели постигат 85-92% точност. Арабски и китайски? Често 50-70%. Научете за техническите предизвикателства и как да изградите наистина многоезично решение.
94% от МСП са атакувани: Достъпна защита на личните данни
МСП се сблъскват със същите заплахи като корпорациите, но не могат да си позволят инструменти за $800+/месец. Ето как да получите защита на ниво Enterprise за €3/месец.
Разпознаване на PHI: Snow Labs 96% срещу GPT-4o
Не всички инструменти за деидентификация са еднакви. Бенчмарковете от ECIR 2025 показват F1 резултати от 79% до 96%. Научете защо точността е от значение и как да оценявате инструментите.
Съдилищата налагат санкции на адвокати за редактиране
Маркирането на текст в Word не е редактиране. Съдилищата налагат санкции на адвокати за технически пропуски, разкриващи привилегирована информация.
Използвайте Claude и ChatGPT без изтичане на лични данни
Ръководство за разработчици за сигурно използване на ИИ асистенти. Настройте интеграция с MCP Server за прозрачна защита на лични данни в Claude Desktop, Cursor и VS Code.
900 хил. потребители са им откраднати ИИ чатове
Два злонамерени Chrome Extension откраднаха ChatGPT разговори от над 900 000 потребители. Единият носеше значката 'Featured' на Google.
$7,42 млн.: Разходите при здравни пробиви са на челно място
Здравеопазването е индустрията с най-високи разходи при пробиви на данни за 14 поредни години. Научете защо PHI е толкова ценна и как да я защитите.
4,7 млрд. евро: Американски компании плащат 83% от глобите по GDPR
Американски компании са получили глоби по GDPR на стойност 4,7 млрд. евро — 83% от всички санкции. Научете защо трансграничните трансфери са толкова рискови и как да постигнете съответствие.
45 атаки с рансъмуер срещу адвокатски кантори през 2023 г.
2023 г. отбеляза рекорд с 45 атаки с рансъмуер срещу адвокатски кантори, компрометирайки 1,6 млн. записа. Научете защо кантората ви е основна мишена и как да защитите клиентските данни.
ИИ: Векторът за изтичане на данни номер 1
77% от служителите поставят чувствителни данни в инструменти за ИИ. GenAI вече е отговорен за 32% от всички корпоративни изтичания на данни. Научете как да защитите организацията си.
Започнете да защитавате данните си днес
285+ типа субекти, 48 езика, сигурност на ниво предприятие на стартиращи цени.
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
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.