Düsseldorfer Tabelle: Unterhaltsberechnung anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 1612a BGB)

§ 1612a BGB knüpft den Mindestunterhalt minderjähriger Kinder an den gesetzlichen Bedarf, den die Düsseldorfer Tabelle konkretisiert. Für die Einstufung werden Nettoeinkommen und Kinderzahl ausgewertet. anonym.legal maskiert Namen, Steuer-IDs und Kontodaten in den Berechnungsunterlagen, damit Tabellen-Einstufungen geteilt werden können, ohne die beteiligten Personen identifizierbar zu machen.

When this applies

§ 1612a BGB knüpft den Mindestunterhalt eines minderjährigen Kindes an den steuerlichen Kinderfreibetrag und staffelt ihn nach Altersstufen; die Düsseldorfer Tabelle konkretisiert daraus die Bedarfssätze nach Einkommensgruppen. Für die Einstufung werden das bereinigte Nettoeinkommen des Unterhaltspflichtigen und die Zahl der Unterhaltsberechtigten ausgewertet. Die zugrunde liegenden Berechnungsunterlagen enthalten Namen, Steuer-Identifikationsnummern und Kontodaten. Sobald Tabellen-Einstufungen oder Berechnungsblätter geteilt werden, müssen diese Identitätsmerkmale geschützt werden, während die maßgeblichen Beträge prüfbar bleiben.

  1. Einkommensnachweise und Berechnungs- bzw. Tabellenblätter werden im Originalformat in anonym.legal eingelesen.
  2. Die Engine durchsucht die Unterlagen und erkennt Namen, deutsche Steuer-Identifikationsnummern, Kontonummern und weitere personenbezogene Entitätstypen aus über 285 unterstützten Kategorien.
  3. Die beteiligten Personen werden konsistent pseudonymisiert, sodass jeder Beleg eindeutig der unterhaltspflichtigen Person oder dem Kind zugeordnet bleibt.
  4. Die für die Einstufung maßgeblichen Nettoeinkommen, Einkommensgruppen und Bedarfssätze bleiben im Klartext erhalten, damit die Tabelleneinstufung nachvollziehbar bleibt.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz gespeichert.
  6. Das anonymisierte Berechnungsblatt lässt sich exportieren; die Originalfassung bleibt mit dem Schlüssel re-identifizierbar.

What you provide

  • Nettoeinkommensnachweise
  • Berechnungs- bzw. Tabellenblätter
  • Angaben zur Zahl der Unterhaltsberechtigten
  • Nachweise über abzugsfähige Verbindlichkeiten

Limitations & cautions

  • anonym.legal nimmt keine Tabelleneinstufung und keine Einkommensbereinigung vor; die Anwendung der Düsseldorfer Tabelle bleibt anwaltliche Aufgabe.
  • Welche Einkünfte und Abzüge zu berücksichtigen sind, beurteilen Sie selbst; die Software bewertet die Berechnung nicht.
  • Die Reversibilität der Pseudonymisierung hängt von der sicheren Verwahrung des Schlüssels ab; ohne ihn ist keine Re-Identifikation möglich.

FAQ

Bleibt die Einkommensgruppe für die Einstufung lesbar?

Ja, Beträge und Einkommensgruppen bleiben erhalten; nur identifizierende Merkmale werden maskiert. So lässt sich die Einstufung nach der Düsseldorfer Tabelle anhand der anonymisierten Unterlagen nachvollziehen, ohne die Beteiligten preiszugeben.

Berechnet das Tool den Unterhalt automatisch?

Nein, es anonymisiert nur die Daten; die eigentliche Einstufung nach der Tabelle und die Einkommensbereinigung erfolgen anwaltlich. anonym.legal bereitet ausschließlich die Personendaten auf und ersetzt keine Berechnung.

Werden deutsche Steuer-IDs in den Belegen zuverlässig erkannt?

Ja, Steuer-Identifikationsnummern gehören zu den über 285 unterstützten Entitätstypen und werden maskiert. Auch Namen und Kontonummern werden erkannt. Nicht automatisch erfasste Angaben können Sie manuell als schützenswert markieren.

Familienrecht

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A small team of engineers and lawyers built this.

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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.

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