By · Last updated 2026-06-05

Zpět na blogGDPR a shoda

Japonský My Number: Verhoeff a APPI

63 % generických nástrojů selhává při detekci My Number v japonských dokumentech. My Number využívá Verhoeffův algoritmus — nejsložitější národní kontrolní součet ID v Asii.

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

Japonský My Number: APPI a Verhoeffova kontrola

Japonská Komise pro ochranu osobních údajů (PPC) vydala v roce 2024 celkem 45 rozhodnutí o vymáhání. Zveřejnila také první japonský průvodce ochranou soukromí v oblasti AI. Studie PPC zjistila, že 63 % generických nástrojů NLP nedokáže detekovat My Number (マイナンバー) v japonských souborech. Pokud váš tým pracuje s daty japonských rezidentů, tato mezera znamená přímé riziko porušení APPI.

Co je My Number

Japonsko přiděluje každému rezidentovi jedinečný 12místný identifikátor. To je My Number, součást systému individuálních čísel (マイナンバー制度). Zahrnuje daně, penze, zdravotní pojištění a reakci na katastrofy. Tento identifikátor je citlivý údaj podle APPI. K jeho shromažďování nebo sdílení potřebujete právní důvod.

Problém Verhoeffovy kontroly

My Number používá Verhoeffův algoritmus pro svou kontrolní číslici. Verhoeff je matematická metoda, která zachytí všechny chyby v jedné číslici. Zachytí také všechny chyby, kdy se prohodí dvě sousední číslice. K fungování potřebuje tři vyhledávací tabulky. Nelze jej vypočítat ručně. Vyžaduje kód.

To je důležité ze dvou důvodů. Za prvé, japonský 12místný formát vypadá jako mnoho jiných kódů. Fakturní reference, ID dokumentů a řetězce datumů mají stejný formát. Bez Verhoeffovy kontroly nástroj označí nesprávné hodnoty. Za druhé, většina nástrojů Verhoeffa nepoužívá. Používají jednodušší kontroly modulo-10 nebo modulo-11. Ty zde nefungují.

Studie PPC zjistila, že 63 % nástrojů buď kontrolu přeskočí, nebo použije jednodušší metodu. Oba problémy se vyskytují současně: falešně pozitivní i falešně negativní výsledky.

Luhnův algoritmus, používaný pro kreditní karty, je jednodušší. My Number Luhn nepoužívá. Nástroje vytvořené pro Luhn zde nefungují.

Tři písma, jedno jméno

Japonský text používá tři systémy písma najednou. Nástroj musí zvládnout všechny tři.

Hiragana (ひらがな): Používá se pro gramatiku a domorodá slova. 46 základních znaků.

Katakana (カタカナ): Používá se pro cizí slova a jména. 46 základních znaků. Cizí jména v Japonsku se objevují v tomto písmu.

Kanji (漢字): Symboly pro podstatná jména a jména. Asi 2 000 je v běžném použití.

Jméno jedné osoby se může objevit ve čtyřech formách: Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) a Romaji (Tanaka Taro). Nástroj musí odpovídat všem čtyřem. Pokud jednu přehlédne, přehlédne většinu záznamů té osoby.

Další japonské identifikátory k detekci

Řidičský průkaz (運転免許証番号): 12 číslic. První dvě číslice označují prefekturu. Tokio je 10. Osaka je 62. To umožňuje nástroji ověřit, zda je hodnota platná pro daný region.

Pas (旅券番号): Dvě písmena plus sedm číslic. Formát ICAO. Japonsko používá specifické páry písmen.

Průkaz zdravotního pojištění (健康保険証記号番号): Symbol plus číslo. Formát závisí na pojistiteli. Národní zdravotní pojištění (国民健康保険) a pojištění spravované společností (協会けんぽ) používají různé formáty.

Průkaz pobytu (在留カード番号): Pro zahraniční rezidenty. Dvě písmena, osm číslic, dvě písmena. Tuto kartu vydává Ministerstvo spravedlnosti.

Pravidlo anonymizace dle APPI

APPI má přísný standard anonymizovaných dat nazvaný anonymizované informace (匿名加工情報). V jednom klíčovém aspektu jde dál než GDPR. Anonymizace musí být ověřitelná třetí stranou a technicky nevratná.

K dosažení souladu musí organizace:

  1. Odstranit všechny přímé identifikátory, včetně My Number.
  2. Zpracovat všechny kombinace kvaziidentifikátorů.
  3. Použít k-anonymitu nebo podobnou metodu.
  4. Zveřejnit obecný popis provedených kroků.
  5. Nikdy se nepokusit o reidentifikaci dat.

Pokyny PPC pro AI z roku 2024 přidávají specifické pravidlo. Pokud trénujete AI na anonymizovaných datech, nemůžete tento model použít k reidentifikaci osob. Jde o přímý zákaz útoků inverzí modelu na trénovací sady dle APPI.

K splnění standardů PPC potřebujete čtyři věci. Za prvé, Verhoeffovu validaci pro detekci My Number. Za druhé, japonský NER pomocí ja_core_news se správnou tokenizací. Za třetí, porovnání jmen napříč Kanji, Kana a Romaji. Za čtvrté, kontroly kódu prefektury pro řidičské průkazy.

Indie používá Aadhaar, který rovněž vyžaduje Verhoeffovu validaci. Průvodce technickým souladem s indickým DPDPA to podrobně popisuje. Pro detekci identifikátorů z více zemí viz detekce národních daňových identifikátorů EU pod GDPR.

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.