anonym.legal

By · Last updated 2026-04-13

Назад към блогаТехнически

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.

April 13, 20269 мин. четене
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Правилото за Въздушната Бариера

Някои мрежи нямат интернет. Не по политика - по дизайн.

SCIF (Съоръжение за чувствителна класифицирана информация) е стая с клетка на Фарадей. Никакъв безжичен сигнал не влиза или излиза. ITAR (Международни разпоредби за трафик на оръжие) забранява изпращането на обхваното техническо съдържание до неодобрени страни. Доставчиците на облачни услуги не са изчистени по ITAR. За тези групи "облачен SaaS" не е риск за управление.

За тези обекти облачните инструменти не работят. Изцяло.

Инструмент, нуждаещ се от активна мрежова връзка, не може да работи тук. Инструмент, извикващ лицензиращ сървър, е блокиран. Инструмент, изпращащ файлове до облачен API за детекция, не може да функционира в SCIF. Това не са крайни случаи. Те са ежедневни ограничения за отбранителните екипи.

Случаят с ITAR

Научен специалист в отбранителна фирма има досиета на персонала под ITAR. Трябва да премахне имена и ИД преди споделяне на файловете. Нейната мрежа е с въздушна бариера.

Няма облачно решение. Единственият път е инструмент, работещ на локалното устройство. Трябва да съхранява моделите си локално. Трябва да произвежда чист изход без външни извиквания.

Десктоп приложението, базирано на Tauri 2.0, прави точно това. След инсталацията не се правят мрежови извиквания по време на изпълнение. Моделите spaCy NER и regex шаблоните работят на локалния процесор. Изходът остава на устройството, докато потребителят го не го експортира.

Защо Обратимостта е Важна

Класифицираната работа често изисква обратима псевдонимизация. Екипите заместват реалните имена с кодове. Запазват записите използваеми. Защитават реалните самоличности.

Млен 4(5) от GDPR определя псевдонимизацията като формална мярка за поверителност. Намалява риска. Псевдонимизираните записи носят по-малко правни задължения - ако маркерът за справка е съхранен отделно от набора от данни.

Изследване на IAPP (2024) установи, че само 23% от инструментите поддържат истинска обратимост. Повечето правят еднопосочно маскиране или пълно заместване. Веднъж презаписан запис, той е изгубен.

Някои правителствени екипи разделят работата си по отделения. Един екип получава псевдонимизираните файлове. Те правят анализа. Втори екип пази маркера за справка. Те идентифицират повторно записите само когато законът го изисква. Това разделено проектиране е единственият безопасен подход за класифицирани работни процеси с множество екипи.

Моделът с нулево знание отива крачка по-нататък. Маркерът за справка се създава на клиентското устройство. Никога не се изпраща навън. Ако доставчикът получи съдебна призовка, не може да предаде маркера. Той никога не го е притежавал. Това удовлетворява правилата за верига на попечителство в много класифицирани среди.

Разделяне на Маркери по Насоки на EDPB

Насоки 05/2022 на EDPB гласят, че маркерът за псевдонимизация трябва да се пази отделно. Не трябва да е при същата страна, която пази псевдонимизираните записи. Или трябва да е заключен зад контроли, спиращи тази страна да чете едновременно и записите, и маркера.

Три неща заедно отговарят на това правило:

  • Маркерът се създава на клиентското устройство - никога не се изпраща навън
  • Цялата обработка се извършва локално - нищо не напуска обекта с въздушна бариера
  • Изходът и маркерът се експортират поотделно - два отделни файла, два отделни пътя

Този дизайн отговаря едновременно на правилото на EDPB и ограничението на въздушната бариера.

За пълната картина, нашият преглед на сигурността показва как локалната обработка прекъсва веригата от трети страни. Нашето ръководство за съответствие обхваща правилата за прехвърляне по GDPR. Вижте нашите ЧЗВ за помощ при настройка.

Десктоп приложението anonym.legal изпълнява цялата детекция на лични данни на локалното устройство. След инсталацията не е необходим интернет. Поддържа Windows, macOS и Linux. Пакетираните NLP модели покриват 24 езика.

Актуализирано за 2026 г.

Източници

Свързани статии

Технически

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Технически

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Технически

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Готови ли сте да защитите данните си?

Започнете анонимизация на PII с 285+ типа субекти на 48 езика.

Започнете безплатен пробен периодВижте функции

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.