Poznatky o ochraně dat
Odborné články o bezpečnosti AI, souladu s GDPR, ochraně zdravotnických dat a osvědčených postupech anonymizace PII.
Všechny články
Vložit a zapomenout: Proč zvýrazňování PII předčí školení
62 % zaměstnanců, kteří používají nástroje AI pro práci se zákaznickými daty, na odstranění PII „někdy” zapomíná. Proto automatické zvýrazňování eliminuje toto compliance riziko.
Past PDF redigování: Data stále dostupná
Spisy Epsteinovy kauzy, případ Manafort a úniky NSA sdílejí stejný problém: kosmetické redigování, které nechá podkladový text volně extrahovatelný.
Fragmentace formátů dokumentů v nástrojích pro anonymizaci PII
Jediná odpověď na DSAR může zahrnovat Wordové smlouvy, PDF faktury, Excelové zákaznické seznamy a CSV exporty. Používání různých nástrojů pro každý formát vytváří mezery v souladu s předpisy.
PII v Excelu: Anonymizujte stovky sloupců
Excel patří k nejhustším typům dokumentů z hlediska PII v podnikových operacích. Zde je důvod, proč standardní textová analýza na tabulkách selhává a co přináší kontext sloupců.
Anonymizace logů GDPR: Zachovejte schopnost ladění
Aplikační logy tiše hromadí e-maily uživatelů, IP adresy a čísla účtů. Zde je návod, jak sdílet logy se třetími stranami, dodavateli a observability platformami v souladu s GDPR.
PII ve volném textu CSV: Nad rámec mazání sloupců
CSV průzkumy obsahují PII nejen ve strukturovaných sloupcích, ale i ve volnotextových odpovědích. Standardní mazání sloupců přehlíží PII, které porušuje standard anonymizace GDPR.
E-Discovery smíšených formátů: Mezera v souladu s předpisy
Produkce e-discovery a GDPR DSAR zahrnují PDF, Wordové dokumenty, Excel a JSON exporty. Používání různých nástrojů pro každý formát vytváří mezery konzistence, které DPA audity odhalují.
GDPR v aplikačních lozích: Soulad JSON PII
Aplikační logy obsahují e-mailové adresy zákazníků, IP adresy a čísla účtů, která vyžadují správu dle čl. 5 odst. 1 písm. e) GDPR.
GDPR a historické naskenované dokumenty: OCR a detekce PII
GDPR zakotvuje právo na výmaz osobních údajů „bez ohledu na formát.” Obrazová PDF z papírových archivů nejsou vyjmuta.
PII na snímcích obrazovky: únik dat v interních nástrojích
Slack, Teams, Jira a e-mail každodenně přijímají snímky obrazovky s osobními údaji zákazníků. Toto porušení kontroly přístupu obchází každý DLP nástroj.
OCR ručně psaných formulářů a detekce PII v zdravotnictví
Středně velká nemocnice zpracovává 50 000 ručně psaných přijímacích formulářů ročně. Ruční redakce PII v takovém objemu vyžaduje 0,5 FTE.
PII ve výzkumných publikacích: snímky obrazovky a GDPR
Akademické práce pravidelně obsahují pandas DataFramy a výstupy z R zobrazující skutečné záznamy pacientů jako příklady metodologie. Zde je vysvětlení, proč jde o porušení GDPR.
PII v interní wiki: zákaznická data v Confluence
Týmy podpory dokumentují procesy snímky zákaznických účtů. Za tři roky to znamená tisíce porušení zásady minimalizace dat GDPR ve vaší wiki.
AI asistenti pro kódování způsobují únik produkčních PII
Testovací fixture se skutečnými zákaznickými záznamy. Logovací soubory s produkčními daty pro ladění. GitHub v roce 2024 zjistil 39 milionů uniklých tajných klíčů.
Fragmentace nástrojů PII způsobuje selhání při auditech souladu
Čtyři různé nástroje pro čtyři různé pracovní postupy znamenají čtyři různé sady pokrytí entit a čtyři různé auditní stopy.
Ochrana OÚ napříč aplikacemi: Word, Chrome a AI
Zákaznická data putují z průzkumu v prohlížeči do konceptů ve Wordu a pak do promptů pro Claude. Každý přechod mezi aplikacemi je potenciálním místem úniku.
GDPR, CCPA a PDPA v jednom nástroji
Zaměstnanci v EU podléhají GDPR, zaměstnanci v USA zpracovávají data CCPA, zaměstnanci v Asii a Pacifiku podléhají PDPA. Tři jurisdikce, jeden distribuovaný tým.
Selhání auditu GDPR: Roztříštěné nástroje OÚ
Váš auditor se ptá na kontroly detekce OÚ. Odpověď „Použííváme pět různých nástrojů“ není ta, kterou chce slyšet. Zde je vysvětlení, proč roztříštěnost napříč platformami u auditů GDPR selhává.
Vzdálená práce a GDPR: Nekonzistence platforem
Týmy v kanceláři používají plně vybavený desktopový software. Vzdálení pracovníci používají webové aplikace s potenciálně odlišným nastavením. Soudy EU říkají, že samotné zásady nestačí.
Ochrana OÚ napříč platformami: Mac, Linux a Windows
Pracovníci ochrany soukromí na Macu, právníci na Windows, datoví inženýři na Linuxu — všichni zpracovávají stejná data s různými nástroji. Zde je vysvětlení, proč je detekce nezávislá na OS nezbytná.
BfDI Německo: Průvodce souladu s DPA
Německo podalo v roce 2024 celkem 27 829 oznámení o porušení GDPR — více než jakýkoli jiný členský stát EU. Co znamená enforcement BfDI pro technická opatření OÚ?
CNIL Francie: Technický soulad s GDPR
CNIL zpracoval v roce 2023 celkem 16 433 stížností a od roku 2019 udělil pokuty přesahující 150 mil. EUR. Jeho pokyny k AI vyžadují zdokumentovanou anonymizaci pro trénovací data.
ICO UK: Rozdíly mezi UK GDPR a EU GDPR po Brexitu
ICO uložilo LastPass pokutu £1,2 milionu za nedostatečné šifrování v prosinci 2025. Rozhodnutí stanoví, že šifrování na straně klienta je zákonným požadavkem.
Garante Itálie: Průvodce souladu AI a osobními údaji
Italský Garante uložil OpenAI pokutu €15 milionů v prosinci 2024 a dočasně zakázal ChatGPT v roce 2023. Zde jsou požadavky nejagresivnějšího italského regulátora AI.
Začněte chránit svá data ještě dnes
Více než 267 typů entit, 48 jazyků, bezpečnost na úrovni podniků za ceny startupů.
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, held by our hosting provider.
- 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.