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
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: 267+ 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.
Започнете да защитавате данните си днес
267+ 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
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022, held by our hosting provider.
- 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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.