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
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.
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.
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.
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.
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.