By · Last updated 2026-04-13

Zpět na blogTechnické

Soukromí v izolovaném prostředí: Anonymizace offline

Prostředí FedRAMP a ITAR mají jedno společné — cloud nepřichází v úvahu. Reverzibilní pseudonymizace podle Čl. 4 GDPR.

April 13, 20269 min čtení
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Pravidlo vzduchového oddělení

Některé sítě nemají internet. Ne z politického rozhodnutí — ale záměrně.

SCIF (Sensitive Compartmented Information Facility) je místnost stíněná Faradayovou klecí. Žádný bezdrátový signál dovnitř ani ven. ITAR (International Traffic in Arms Regulations) zakazuje odesílání chráněného technického obsahu neschváleným stranám. Cloudoví poskytovatelé nemají ITAR clearance. Pro tyto skupiny není „cloudový SaaS” rizikem, které je třeba řídit.

Pro tato pracoviště cloudové nástroje prostě nefungují.

Nástroj, který potřebuje živé síťové připojení, zde nemůže běžet. Nástroj, který volá licenční server, je zablokován. Nástroj, který odesílá soubory do cloudového API za účelem detekce, uvnitř SCIFu nemůže fungovat. Nejsou to okrajové případy. Jsou to každodenní omezení pro obranné týmy.

Případ ITAR

Dataová vědkyně v obranné firmě pracuje s personálními záznamy chráněnými ITAR. Před sdílením souborů musí odstranit jména a identifikátory. Její síť je vzduchově oddělena.

Neexistuje cloudové řešení. Jedinou cestou je nástroj běžící na lokálním zařízení. Musí lokálně uchovávat své modely. Musí produkovat čistý výstup bez externích volání.

Desktopová aplikace postavená na Tauri 2.0 toto zajišťuje. Po instalaci nedochází při běhu k žádným síťovým voláním. Modely spaCy NER a vzory regulárních výrazů běží na lokálním CPU. Výstup zůstává na zařízení, dokud ho uživatel neexportuje.

Proč záleží na reverzibilitě

Klasifikovaná práce často vyžaduje reverzibilní pseudonymizaci. Týmy nahrazují skutečná jména kódy. Záznamy zůstávají použitelné. Skutečné identity jsou chráněny.

Článek 4(5) GDPR definuje pseudonymizaci jako formální opatření na ochranu soukromí. Snižuje riziko. Pseudonymizované záznamy nesou méně právních povinností — pokud je vyhledávací token uložen odděleně od datové sady.

Výzkum IAPP (2024) zjistil, že pouze 23 % nástrojů podporuje skutečnou reverzibilitu. Většina provádí jednosměrné maskování nebo úplné nahrazení. Jakmile je záznam přepsán, je pryč.

Některé vládní týmy rozdělují svou práci podle oddělení. Jeden tým dostane pseudonymizované soubory. Provede analýzu. Druhý tým drží vyhledávací token. Re-identifikuje záznamy pouze tehdy, když to zákon vyžaduje. Toto rozdělené uspořádání je jediným bezpečným přístupem pro klasifikované workflow s více týmy.

Model nulové znalosti jde o krok dále. Vyhledávací token je vytvořen na klientském zařízení. Nikdy není odesílán ven. Pokud je dodavatel předvolán před soud, nemůže token předat. Nikdy ho neměl. To splňuje pravidla řetězce custody v mnoha klasifikovaných prostředích.

Separace tokenů EDPB

Pokyny EDPB 05/2022 říkají, že token pseudonymizace musí být uložen odděleně. Nesmí být u stejné strany, která drží pseudonymizované záznamy. Nebo musí být chráněn kontrolami, které té straně brání číst záznamy i token současně.

Tři věci dohromady toto pravidlo splňují:

  • Token vytvořen na klientském zařízení — nikdy neodeslán ven
  • Veškeré zpracování provedeno lokálně — nic neopustí vzduchově oddělené pracoviště
  • Výstup a token exportovány odděleně — dva samostatné soubory, dvě samostatné cesty

Toto uspořádání splňuje pravidlo EDPB a omezení vzduchového oddělení zároveň.

Pro úplný přehled náš přehled bezpečnosti ukazuje, jak lokální zpracování zkracuje řetězec třetích stran. Náš průvodce souladem s předpisy pokrývá pravidla převodů GDPR. Viz naše FAQ pro pomoc s nastavením.

Desktopová aplikace anonym.legal provádí veškerou detekci osobních údajů na lokálním zařízení. Po instalaci není potřeba internet. Podporuje Windows, macOS a Linux. Přibalené modely NLP pokrývají 24 jazyků.

Aktualizováno pro rok 2026

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.