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Sozialversicherung anmelden § 28a SGB IV: Meldedaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 28a SGB IV)

Die DEÜV-Anmeldung neuer Beschäftigter nach § 28a SGB IV überträgt Name, Versicherungsnummer, Geburtsdaten und Entgelt an die Einzugsstelle. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten reversibel, damit Meldebelege und Anmeldelisten als Muster dokumentiert, geprüft oder mit dem Lohnbüro abgestimmt werden können, ohne die Identität der Beschäftigten unnötig offenzulegen.

When this applies

Sie melden neue Beschäftigte im Rahmen der nach § 28a SGB IV vorgeschriebenen DEÜV-Meldung bei der zuständigen Einzugsstelle an und möchten Meldebelege oder Anmeldelisten als Muster für die Einarbeitung, zur internen Kontrolle oder für die Abstimmung mit einem externen Lohnbüro nutzen. Ein Meldedatensatz bündelt besonders sensible Identifikationsmerkmale: Name, Versicherungsnummer, Geburtsdatum und -ort, Staatsangehörigkeit, Anschrift, Beschäftigungsbeginn, Personengruppen- und Beitragsgruppenschlüssel sowie das beitragspflichtige Entgelt. Für eine Vorlage oder Prüfung ist der konkrete Personenbezug nicht erforderlich, nur Struktur und Schlüssel der Meldung. Pseudonymisiert lässt sich der Beleg weitergeben, ohne reale Versichertendaten breit zu streuen.

  1. Meldebeleg oder Anmeldeliste wird im Originalformat hochgeladen, ohne die Feldstruktur des Meldesatzes zu verändern.
  2. Die Erkennung prüft den Inhalt gegen über 285 Entitätstypen und markiert Name, Versicherungsnummer, Geburtsdaten, Anschrift und Entgelt.
  3. Jede gemeldete Person wird über alle Belege hinweg konsistent durch dasselbe Pseudonym ersetzt.
  4. Meldetechnische Angaben ohne Personenbezug — etwa Abgabegrund, Personengruppen- und Beitragsgruppenschlüssel sowie Meldezeitraum — bleiben im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klardaten wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Die anonymisierte Fassung wird als Muster oder Prüfvorlage exportiert; bei Bedarf lässt sich der reale Meldedatensatz über den Schlüssel wiederherstellen.

What you provide

  • Meldebeleg oder Anmeldeliste der DEÜV-Meldung
  • Angaben zu den personenbezogenen Feldern des Meldesatzes
  • Festlegung, ob Versicherungsnummer und Entgelt maskiert oder pseudonymisiert werden

Limitations & cautions

  • anonym.legal nimmt keine Meldung vor und prüft nicht, ob die DEÜV-Meldung nach § 28a SGB IV korrekt und fristgerecht erfolgt; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf.
  • Die richtige Vergabe der Personengruppen- und Beitragsgruppenschlüssel bleibt in Ihrer Verantwortung.
  • Die Re-Identifikation setzt die sichere Verwahrung des zugehörigen Schlüssels voraus.

FAQ

Bleiben die meldetechnischen Schlüssel im Muster erhalten?

Ja, Angaben ohne Personenbezug wie Abgabegrund, Personengruppen- und Beitragsgruppenschlüssel bleiben im Klartext sichtbar. Nur personenbezogene Daten wie Name und Versicherungsnummer werden pseudonymisiert. So bildet das Muster den Aufbau des Meldesatzes vollständig ab.

Wird die Sozialversicherungsnummer zuverlässig erkannt?

Ja, die Versicherungsnummer gehört zu den über 285 unterstützten Entitätstypen und wird pseudonymisiert oder maskiert. Auch Geburtsdaten und Anschrift werden als Identifikationsmerkmale erfasst. Zusätzliche Felder können Sie manuell als schützenswert markieren.

Übermittelt anonym.legal die Anmeldung an die Einzugsstelle?

Nein, anonym.legal nimmt keine Meldung vor und übermittelt nichts an die Einzugsstelle. Die Software erstellt lediglich eine pseudonymisierte Muster- oder Prüffassung des Meldebelegs. Die eigentliche DEÜV-Meldung erfolgt weiterhin über Ihr Entgeltabrechnungssystem.

Onboarding

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.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
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  • 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.