By · Last updated 2026-03-16

Tornar al BlogTècnic

Avaluacio de les Afirmacions ZK despres de LastPass

438 milions de dolars robats als usuaris de LastPass despres que les seves caixes fortes 'xifrades' van ser compromeses. Va seguir una multa de 1,2 milions de lliures de la ICO. Aqui teniu la llista de verificacio per avaluar si un proveidor compleix realment.

March 16, 20268 min llegit
zero-knowledge evaluationvendor security assessmentLastPass breachcloud encryption claimsGDPR Article 32

La Bretxa entre Afirmacio i Arquitectura

Actualitzat per al 2026

Tots els proveïdors al núvol diuen el mateix: "Xifrem les vostres dades". Aquesta afirmacio gairebe sempre es certa. Gairebe mai no es suficient.

La bretxa de LastPass del 2022 es el millor exemple. LastPass va xifrar les caixes fortes de contrasenyes dels usuaris. Van usar xifratge real. L'afirmacio era exacta. I malgrat aixo, 25 milions d'usuaris van tenir les seves caixes fortes robades. El 2025, 438 milions de dolars havien estat presos dels usuaris de LastPass en atacs de criptomonedes. Coinbase Institutional va fer el seguiment d'aquesta xifra.

L'Oficina del Comissari d'Informacio (ICO) del Regne Unit va multar l'entitat britanica de LastPass amb 1,2 milions de lliures el desembre del 2025. La rao: "no implementar mesures de seguretat tecniques i organitzatives adequades". El xifratge era real. Pero no complia l'estandard requerit.

El cas de LastPass canvia la pregunta clau per a qualsevol eina de privadesa al núvol. No "xifren les nostres dades?" sino: "Poden desxifrar les nostres dades?"

Quatre Preguntes que Realment Importen

Quatre preguntes revelen si l'afirmacio de zero-knowledge d'un proveidor es manté.

1. On es produeix la derivacio de claus?

En un disseny de zero-knowledge autentic, la derivacio de claus es produeix al client. Aixo significa al navegador o aplicacio d'escriptori, abans que s'enviïn les dades. La clau xifra les dades localment. Nomes el text xifrat arriba als servidors del proveidor.

Si el proveidor deriva les claus als seus servidors, te les claus. Si te les claus, pot desxifrar. L'afirmacio pot ser exacta -- pero es enganyosa.

2. El proveidor veu alguna vegada el text en clar?

Algunes eines xifren les dades en repos. Pero les desxifren per al processament. Aixo pot passar per executar models d'IA, indexs de cerca o registres d'auditoria. Durant aquella finestra, el text en clar es troba als sistemes del proveidor. Un atac en aquell moment exposa dades sense xifrar.

3. Que passa sota un proce judicial?

Un proveidor amb claus del servidor pot ser obligat a lliurar contingut desxifrat. Un proveidor amb zero-knowledge autentic nomes pot produir text xifrat. No te res util que lliurar, ni tan sols sota una citacio judicial.

4. Que exposa un compromes total del servidor?

En un sistema de zero-knowledge genuï, un compromes total produeix nomes blobs xifrats. L'atacant obte text xifrat sense claus. En un sistema de claus del proveidor, una intrussio exposa claus i dades alhora.

La Bretxa d'Implementacio de LastPass

L'incident de LastPass va revelar un defecte especific. Els comptes mes antics usaven PBKDF2 amb tan sols 1 iteracio per a la derivacio de claus. El recompte segur es 600.000 iteracions. Aquell ajustament feble feia viables els atacs de força bruta a les caixes fortes robades.

Aixo demostra per que no n'hi ha prou amb comprovar nomes el disseny. Un proveidor pot usar un disseny de zero-knowledge i tanmateix implementar-lo malament. Pregunteu sobre tots dos: on es deriven les claus i quina es la solidesa de l'algorisme.

Un Mode de Fallada Diferent: Okta

L'octubre del 2023, Okta va divulgar una fuita de mes de 600.000 registres d'assistencia al client. Okta es una plataforma d'identitat. No va ser un disseny de zero-knowledge feble. Va ser una intrussio al sistema d'assistencia que contenia dades de clients.

L'augment del 300% d'atacs SaaS el 2024 (AppOmni/CSA) reflecteix tots dos tipus de fallades. El disseny de zero-knowledge aborda el primer tipus. No elimina tots els riscos. Pero garanteix que un compromes total del sistema no exposa cap dada de clients desxifrable.

Com es una Avaluacio Real

Aqui teniu una llista de verificacio practica per als equips de compres.

Revisio de l'arquitectura:

  • Pregunteu on es produeix la derivacio de claus -- al client o al servidor del proveidor
  • Demaneu l'algorisme de xifratge, la longitud de la clau i el recompte d'iteracions
  • Confirmeu que el text en clar mai no s'envia als servidors del proveidor

Prova d'escenari de compromes:

  • Pregunteu que exposaria un compromes total del servidor
  • L'unica resposta correcta: "text xifrat que no podem desxifrar"
  • Qualsevol altra resposta significa que l'afirmacio no es zero-knowledge real

Revisio del proce judicial:

  • Pregunteu si el proveidor pot complir una citacio de text en clar del client
  • Un proveidor real de zero-knowledge no pot produir el que no te

Verificacio de conformitat:

  • Sol.liciteu la documentacio de l'article 32 del GDPR del proveidor
  • ISO 27001 -- especificament l'Annex A de controls criptografics -- proporciona verificacio externa

La multa de 1,2 milions de lliures de la ICO a LastPass demostra que els reguladors ara comproven si les afirmacions de xifratge compleixen un estandard requerit. Els equips de compres poden aplicar la mateixa prova abans que es produeixi un incident.

Vegeu la nostra visio general de seguretat i conformitat per veure com anonym.legal gestiona el zero-knowledge. La documentacio de conformitat cobreix l'article 32 del GDPR en detall. Per a preguntes habituals, vegeu la FAQ de zero-knowledge.

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.