By · Last updated 2026-06-05

Tornar al BlogGDPR i Compliment

My Number del Japo: Verhoeff i APPI

El 63% de les eines generiques no detecten el My Number en documents japonesos. El My Number utilitza l'algoritme Verhoeff, la suma de comprovacio de document nacional d'identitat mes complexa d'Asia.

June 5, 20268 min llegit
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

My Number del Japo: APPI i la Comprovacio Verhoeff

La Comissio de Proteccio d'Informacio Personal del Japo (PPC) va emetre 45 decisions d'execucio el 2024. Tambe va publicar la primera guia de privadesa d'IA del Japo. Un estudi de la PPC va trobar que el 63% de les eines NLP generiques no detecten el My Number (en japones: numero individual) en fitxers japonesos. Si el vostre equip gestiona dades de residents japonesos, aquest buit implica un risc directe sota l'APPI.

Que es el My Number

El Japo assigna a cada resident un identificador unic de 12 digits. Aixo es el My Number, part del Sistema de Numero Individual. Cobreix impostos, pensions, assegurances sanitaries i resposta a desastres. Aquest identificador es dada sensible sota l'APPI. Necessiteu una rao legal per recopilar-lo o compartir-lo.

El Problema de la Comprovacio Verhoeff

El My Number utilitza l'algoritme Verhoeff per al seu digit de comprovacio. Verhoeff es un metode matematic que detecta tots els errors de digit unic. Tambe detecta tots els errors on dos digits adjacents s'intercanvien. Necessita tres taules de cerca per funcionar. No es pot calcular a ma. Requereix codi.

Aixo importa per dues raons. Primera, el format de 12 digits del Japo s'assembla a molts altres codis. Les referencies de factures, els identificadors de documents i les cadenes de dates comparteixen el mateix format. Sense una comprovacio Verhoeff, una eina marcara els valors incorrectes. Segona, la majoria d'eines no utilitzen Verhoeff. Utilitzen comprovacions de modul 10 o modul 11 mes simples. Aquestes no funcionen aqui.

L'estudi de la PPC va trobar que el 63% de les eines o be ometen la comprovacio o utilitzen un metode mes simple. Tots dos problemes ocorren alhora: falsos positius i falsos negatius.

L'algoritme Luhn, utilitzat per a targetes de credit, es mes simple. El My Number no utilitza Luhn. Les eines creades per a Luhn no funcionaran.

Tres Scripts, Un Nom

El text japones utilitza tres sistemes d'escriptura alhora. Una eina ha de gestionar els tres.

Hiragana: S'utilitza per a gramatica i paraules natives. 46 caracters base.

Katakana: S'utilitza per a paraules i noms estrangers. 46 caracters base. Els noms estrangers al Japo apareixen en aquest script.

Kanji: Simbols per a noms i substantius. Uns 2.000 son d'us comu.

El nom d'una persona pot apareixer en quatre formes: Kanji, Hiragana, Katakana i Romaji (Tanaka Taro). Una eina ha de coincidir amb les quatre. Si en perd una, perd la majoria dels registres d'aquella persona.

Altres Identificadors Japonesos a Detectar

Llicencia de conduir: 12 digits. Els dos primers digits indiquen la prefectura. Tokyo es 10. Osaka es 62. Aixo permet a una eina comprovar si el valor es valid per a aquella regio.

Passaport: Dues lletres mes set digits. Format ICAO. El Japo utilitza parells de lletres especifics.

Targeta d'asseguranca sanitaria: Un simbol mes un numero. El format depen de l'assegurador. L'Asseguranca Nacional de Salut i l'Asseguranca Gestionada per la Societat utilitzen formats diferents.

Targeta de residencia: Per a residents estrangers. Dues lletres, vuit digits, dues lletres. El Ministeri de Justicia emet aquesta targeta.

La Norma d'Anonimitzacio de l'APPI

L'APPI te un estandard estricte de dades anonimitzades anomenat informacio anonimitzada. Va mes enlla del RGPD en un aspecte clau. L'anonimitzacio ha de ser verificable per tercers i tecnicament irreversible.

Per complir, una organitzacio ha de:

  1. Eliminar tots els identificadors directes, inclos el My Number.
  2. Gestionar totes les combinacions de quasi-identificadors.
  3. Utilitzar k-anonimitat o un metode similar.
  4. Publicar una descripcio general dels passos realitzats.
  5. Mai intentar re-identificar les dades.

La guia d'IA de la PPC de 2024 afegeix una norma especifica. Si entrenes una IA amb dades anonimitzades, no pots utilitzar aquell model per re-identificar persones. Aixo es una prohibicio directa dels atacs d'inversio de models contra conjunts d'entrenament de l'APPI.

Per complir els estandards de la PPC, necessiteu quatre coses. Primera, validacio Verhoeff per a la deteccio del My Number. Segona, NER japones utilitzant ja_core_news amb tokenitzacio adequada. Tercera, coincidencia de noms a traves de Kanji, Kana i Romaji. Quarta, comprovacions de codi de prefectura per a llicencies de conduir.

L'India utilitza Aadhaar, que tambe requereix validacio Verhoeff. La guia de compliment tecnic de la DPDPA de l'India ho cobreix en detall. Per a la deteccio d'identificadors de multiples paisos, consulteu la deteccio de NIF nacional de la UE sota el RGPD.

Fonts

Preparat per protegir les vostres dades?

Comenceu a anonimitzar PII amb més de 285 tipus d'entitats en 48 idiomes.

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.