anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад към блогаGDPR и съответствие

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.

June 5, 20268 мин. четене
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japan My Number: APPI и проверката Verhoeff

Японската комисия за защита на личната информация (PPC) издаде 45 решения за прилагане на закона през 2024 г. Тя публикува и първите в Япония насоки за поверителност при изкуствен интелект. Проучване на PPC установи, че 63% от универсалните инструменти за NLP не успяват да засекат My Number (マイナンバー) в японски файлове. Ако вашият екип обработва данни на японски жители, тази пропаст означава директен риск по APPI.

Какво представлява My Number

Япония дава на всеки жител уникален 12-цифрен идентификатор. Това е My Number, част от Системата за индивидуален номер (マイナンバー制度). Той обхваща данъци, пенсии, здравно осигуряване и реагиране при бедствия. Този идентификатор представлява чувствителни данни по APPI. Необходимо е правно основание за събирането или споделянето му.

Проблемът с проверката Verhoeff

My Number използва алгоритъма Verhoeff за контролната си цифра. Verhoeff е математически метод, който открива всички еднозначни грешки. Той открива и всички грешки, при които две съседни цифри се разменят. За работа са нужни три справочни таблици. Не може да се изчисли на ръка. Изисква код.

Това е важно по две причини. Първо, японският 12-цифрен формат прилича на много други кодове. Референции за фактури, идентификатори на документи и низове за дати споделят един и същ формат. Без проверка по Verhoeff инструментът ще маркира грешни стойности. Второ, повечето инструменти не използват Verhoeff. Те използват по-прости проверки по модул 10 или модул 11. Те не работят тук.

Проучването на PPC установи, че 63% от инструментите или пропускат проверката, или използват по-прост метод. И двата проблема се появяват едновременно: фалшиви положителни и фалшиви отрицателни резултати.

Алгоритъмът Luhn, използван за кредитни карти, е по-прост. My Number не използва Luhn. Инструменти, изградени за Luhn, няма да работят.

Три писмени системи, едно име

Японският текст използва три писмени системи едновременно. Инструментът трябва да обработва и трите.

Хирагана (ひらがな): Използва се за граматика и родни думи. 46 основни знака.

Катакана (カタカナ): Използва се за чужди думи и имена. 46 основни знака. Чуждестранните имена в Япония се изписват с тази система.

Кандзи (漢字): Символи за съществителни и имена. Около 2 000 са в широка употреба.

Името на един човек може да се появи в четири форми: кандзи (田中太郎), хирагана (たなかたろう), катакана (タナカ タロウ) и романдзи (Tanaka Taro). Инструментът трябва да разпознава всичките четири. Ако пропусне едно, ще пропусне по-голямата част от записите за този човек.

Други японски идентификатори за засичане

Шофьорска книжка (運転免許証番号): 12 цифри. Първите две цифри показват префектурата. Токио е 10. Осака е 62. Това позволява на инструмента да провери дали стойността е валидна за дадения регион.

Паспорт (旅券番号): Две букви плюс седем цифри. Формат ICAO. Япония използва специфични двойки букви.

Карта за здравно осигуряване (健康保険証記号番号): Символ плюс номер. Форматът зависи от осигурителя. Националното здравно осигуряване (国民健康保険) и дружественото осигуряване (協会けんぽ) използват различни формати.

Карта за пребиваване (在留カード番号): За чуждестранни жители. Две букви, осем цифри, две букви. Картата се издава от Министерството на правосъдието.

Правилото за анонимизация по APPI

APPI има строг стандарт за анонимизирани данни, наречен анонимизирана информация (匿名加工情報). В един ключов аспект той надхвърля GDPR. Анонимизацията трябва да бъде верифицируема от трети страни и технически необратима.

За съответствие организацията трябва:

  1. Да премахне всички преки идентификатори, включително My Number.
  2. Да обработи всички комбинации от квазиидентификатори.
  3. Да използва k-анонимност или подобен метод.
  4. Да публикува общо описание на предприетите стъпки.
  5. Никога да не се опитва да реидентифицира данните.

Насоките за AI на PPC от 2024 г. добавят специфично правило. Ако обучавате AI на анонимизирани данни, не можете да използвате този модел за реидентификация на хора. Това е пряка забрана за атаки с инверсия на модела срещу обучителни масиви по APPI.

За да отговаряте на стандартите на PPC, са ви нужни четири неща. Първо, валидация по Verhoeff за засичане на My Number. Второ, японска NER чрез ja_core_news с правилна токенизация. Трето, съпоставяне на имена между кандзи, кана и романдзи. Четвърто, проверки на кодовете на префектурите за шофьорски книжки.

Индия използва Aadhaar, който също изисква валидация по Verhoeff. Ръководството за техническо съответствие с DPDPA Индия го разглежда в подробности. За засичане на идентификатори в множество държави вижте Засичане на национални данъчни идентификатори в ЕС по GDPR.

Източници

Готови ли сте да защитите данните си?

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

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.