By · Last updated 2026-06-05

Zpět na blogGDPR a shoda

CNIL Francie: technické požadavky DPA na nástroje pro PII

CNIL vyřídil v roce 2023 celkem 16 433 stížností (+43 %). 63 % oznámení CNIL poukazuje na nedostatečnou anonymizaci pomocí AI. NIR/francouzské číslo sociálního pojištění přehlédne 78 % generických nástrojů.

June 5, 20269 min čtení
France CNILNIR French SSNGDPR anonymizationFrench data protectionAI training data

CNIL Francie: technické požadavky DPA na nástroje pro PII

Francouzský CNIL je nejnáročnějším datovým orgánem v EU. Většina evropských regulátorů formuluje obecná pravidla. CNIL jde dál. Vydává přesné technické pokyny zvané recommandations, které stanovují přesné standardy pro anonymizaci a využití dat v AI.

Oznámení CNIL v roce 2024 často poukazovala na slabou anonymizaci v AI systémech. Úřad přijal v roce 2023 celkem 16 433 stížností — o 43 % více než v roce 2022.

Pokyny CNIL formují politiku EU

Technické texty CNIL hojně citují jiné evropské dozorové úřady. Nejdůležitější jsou dva průvodci.

Guide pratique de l'anonymisation (2023): Tento průvodce se věnuje k-anonymitě, l-diverzitě a diferenciálnímu soukromí. Ukazuje, jak tyto metody použít na francouzská data. Cituje ho ve vlastních pravidlech švédský IMY i další orgány EU.

Pokyny k AI systémům (2024): CNIL uvádí šest typů dat, se kterými je nutné naložit při tréninku AI. Žádný jiný evropský dozorový úřad nezašel v oblasti AI tak daleko.

Pravidla pro cookies: Pokyny CNIL k souborům cookie stanovují nejvyšší technickou laťku pro nástroje souhlasu v EU a jsou pravidelně aktualizovány.

NIR: nejcitlivější francouzský identifikátor

Numéro d'Inscription au Répertoire (NIR) — také označovaný jako numéro de sécurité sociale — je 15místné francouzské číslo sociálního pojištění.

Jeho formát je: S AA MM DD CCC OOO K

  • S — 1 číslice: pohlaví
  • AA — rok narození
  • MM — měsíc narození
  • DD — departement narození (01–95, 2A/2B pro Korsiku, 97–99 zámořské departementy, 99 cizinec)
  • CCC — kód obce
  • OOO — pořadí při narození
  • K — 2místný kontrolní klíč (97 − (NIR mod 97))

NIR obsahuje v jediném čísle pohlaví, datum narození a místo narození. CNIL ho považuje za vysoce rizikové. Vyžaduje stejnou péči jako data zvláštní kategorie podle článku 9 GDPR.

Proč nástroje NIR přehlížejí: Generické NLP nástroje selhávají u NIR ze tří důvodů. Za prvé, 15 číslic (často psaných bez mezer) vypadá jako jiná dlouhá čísla. Za druhé, číslice 7–11 obsahují kód departementu. Nástroje, které přeskočí kontrolu mod-97, propouštějí falešně pozitivní výsledky. Za třetí, korsické departementy používají kódy 2A a 2B, nikoliv číslice. Nástroje postavené na vzorech pouze pro číslice zde selhávají.

Dobrá detekce NIR vyžaduje tři věci: kontrolu klíče mod-97, geografický číselník a pravidla zohledňující Korsiku.

Informace o tom, jak do zásobníku ochrany GDPR zapadá pokrytí identifikátorů, viz náš přehled bezpečnostního souladu.

SIREN a SIRET: obchodní identifikátory v osobních souborech

SIREN: 9místné francouzské identifikační číslo firmy s Luhnovou kontrolní číslicí. Vyskytuje se ve všech francouzských obchodních dokumentech.

SIRET: 14místné číslo složené ze SIREN (9 číslic) a kódu provozovny (5 číslic). SIRET identifikuje provozovnu, SIREN identifikuje společnost.

Obchodní spisy často obsahují čísla SIRET vedle jmen zaměstnanců. CNIL považuje kombinaci SIRET a jména za osobní údaj. Tento pár spouští pravidla GDPR i bez samostatného pole s osobními daty.

Šest kroků anonymizace pro tréning AI

Pokyny CNIL k AI z roku 2024 se věnují šesti typům dat. Každý z nich musí být ošetřen před použitím francouzských osobních záznamů v tréninku AI:

  1. Odstraňte přímé identifikátory — Jména, NIR a SIREN musí být nahrazeny nebo odstraněny
  2. Zobecněte kvaziidentifikátory — Věk, departement a profese mohou v kombinaci umožnit opětovnou identifikaci; snižte jejich přesnost
  3. Přidejte šum k číslům — Číselná pole potřebují kalibrovaný šum pro blokování odvozování
  4. Ověřte k-anonymitu — Každá osoba musí být nerozeznatelná od alespoň k-1 dalších; CNIL doporučuje k ≥ 5
  5. Ověřte l-diverzitu — Citlivé atributy musí být v každé skupině různorodé
  6. Proveďte kontrolu rizika opětovné identifikace — Před jakýmkoli zveřejněním dat použijte dokumentovanou metodu

Odstranění NIR a celého jména nestačí. CNIL to potvrdil ve svých řízení. Kvaziidentifikátory jako PSČ a lékařská odbornost také vyžadují ošetření.

Náš průvodce souladem s GDPR popisuje záznamy, které auditoři francouzského dozorového úřadu očekávají.

Jazykový kontext pro detekci francouzského PII

Francie má několik jazykových kontextů, které ovlivňují detekci.

Standardní francouzština je jazykem všech úředních dokumentů. Modely NER musí zpracovat písmena s diakritikou: é, è, ê, ë, à, â, î, ô, û, ç, œ.

Zámořská území (DOM-TOM): Martinik, Guadeloupe, Réunion, Guyana a Mayotte používají kódy NIR v rozsahu 97–98. Vzory jmen se liší od pevninské Francie.

Alsasko-Moselle: V francouzských záznamech se objevují jména německého původu a některé německé formáty dokumentů. Modely trénované pouze na standardní francouzštině je mohou přehlédnout.

Přeshraniční použití: Belgická francouzština používá jiný formát identifikátoru. Nástroje používané ve Francii a Belgii potřebují pravidla pro každou zemi.

Co musí váš nástroj pokrýt

Francouzský soulad vyžaduje čtyři technické schopnosti:

  1. NIR s kontrolou mod-97 — Pouhé párování vzorů nestačí. Nástroje musí provést kontrolu klíče a zpracovat kódy 2A/2B.
  2. SIREN/SIRET s Luhnovou kontrolou — Obchodní identifikátory se vyskytují v osobních souborech a vytvářejí kombinace jmen podléhající GDPR.
  3. Francouzský NER s plnou podporou diakritiky — Musí zpracovat složená jména (Jean-Pierre), partikule (de, du, des) a diakritická písmena.
  4. Dokumentovaný šestikrokový proces — Jakýkoli pipeline pro trénink AI na francouzských datech potřebuje písemný záznam o každé anonymizační činnosti.

Zdroje

Připraveni chránit svá data?

Začněte anonymizovat PII s více než 285 typy entit ve 48 jazycích.

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.