By · Last updated 2026-06-05

Tilbage til BlogGDPR & Overholdelse

LGPD Brasilien: CPF, CNPJ og databeskyttelse

LGPD dækker 215 mio. brasilianere, og ANPD begyndte større håndhævelse i 2024. CPF detekteres med kun 45 % nøjagtighed af engelsktrænede værktøjer.

June 5, 20268 min læsning
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brasilien: CPF, CNPJ og databeskyttelse

Brasiliens Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) dækker 215 millioner mennesker. Det er verdens tredjestørste databeskyttelseslov målt på befolkning. Den dækker flere mennesker end Tyskland, Frankrig og UK tilsammen. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) udstedte sine første større bøder i 2024. Nådeperioden efter LGPD's ikrafttræden i 2020 er forbi.

Der er også en teknisk udfordring. LGPD-dokumenter er på brasiliansk portugisisk. Nationale ID'er i Brasilien adskiller sig fra dem i Portugal. De adskiller sig også fra alle andre landes ID'er.

Hvorfor brasiliansk PII er anderledes

Brasiliens føderale og statslige ID-systemer udviklede sig forskelligt fra europæiske digitale identitetssystemer. Det skabte et unikt sæt identifikatorer. De fleste NLP-værktøjer er trænet på engelske eller europæiske data. De fejler ved detektion af lokale ID'er.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): Det 11-cifrede skatteydersnummer. Format: XXX.XXX.XXX-XX. Det har to kontrolcifre. Formlen bruger to separate matematiske trin. Begge skal matche, for at CPF er gyldigt.

Detektionsgabet er stort. Engelsktrænede NLP-værktøjer detekterer CPF med kun 45 % nøjagtighed (ANPD, 2024). To grunde forklarer dette. For det første forveksler værktøjer, der matcher 11-cifrede tal uden kontrolciffer-logikken i to trin, gyldige CPF-numre med tilfældige sekvenser. For det andet mangler CPF til tider formatet XXX.XXX.XXX-XX. Det sker i OCR-output og i ren tekst.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): Det 14-cifrede virksomheds-ID-nummer. Format: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Det har også to kontrolcifre. Formlen ligner CPF men er ikke den samme.

RG (Registro Geral): Det statslige civile ID-kort. Formatet varierer efter stat. São Paulo bruger 2 bogstaver og 5–9 cifre. Rio de Janeiro bruger 7–8 cifre med en bindestreg. Minas Gerais bruger 7–9 cifre. Andre stater har deres egne formater. Et værktøj, der kun kender én stats RG, vil misse de fleste RG-numre.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): Det 11-cifrede kørekortnummer. Det har ét kontrolciffer. Formatet inkluderer en distriktskode.

Título de Eleitor: Det 12-cifrede vælger-ID. Det har tre dele: en 8-cifret ID-kode, en 2-cifret statskode og 2 kontrolcifre.

SUS-nummer (Cartão SUS): Det 15-cifrede offentlige sundheds-ID. Alle i landet får ét. Det forekommer i alle sygehus- og klinikregistre.

PIS/PASEP: Det 11-cifrede socialprogram-nummer. Det forekommer i alle ansættelsesregistre.

LGPD-anonymiseringsstandarden

LGPD artikel 12 definerer anonyme data. Standarden: data, der "ikke kan identificeres under hensyntagen til rimelige tekniske midler på behandlingstidspunktet." Dette er en teknologirelativ standard. Dagens anonyme data er måske ikke det i fremtiden, efterhånden som metoder til genbrug forbedres.

ANPD tilføjer mere vejledning. Fjernelse af direkte identifikatorer som CPF og navn er ikke nok. Grupper af kvasiidentifikatorer kan stadig muliggøre genbrug. Aldersgruppe, by, køn og job tilsammen kan identificere en person. Disse skal håndteres ved gruppering eller tilføjelse af støj.

For AI-træningsdata kræver ANPD én af tre betingelser. Første: data opfylder artikel 12-standarden. Anden: hver registreret har givet eksplicit samtykke til den specifikke træningsbrug. Tredje: der er et gyldigt dokumenteret formål.

Krav til det portugisiske sprog

Brasiliansk portugisisk adskiller sig fra europæisk portugisisk. Ordene, stavningen og dokumentformerne er ikke de samme. NLP-modeller trænet på Portugal-tekst når ca. 71 % af nøjagtigheden af modeller trænet på lokale data. Det stammer fra ANPD's tekniske vurdering.

Vigtige forskelle for PII-detektion:

  • Navne: Dobbeltefternavn og navneorden adskiller sig fra Portugal.
  • Adresser: CEP-koder bruger formatet XXXXX-XXX. Dette format er unikt for landet. Det kræver sin egen detektionslogik.
  • Dokumenttermer: "Carteira de Identidade" her mod "Bilhete de Identidade" i Portugal. Myndighedsnavne adskiller sig også.

Hvad ANPD-compliance kræver

Fire tekniske behov dækker ANPD-compliance. CPF- og CNPJ-detektion skal inkludere to-trins kontrolciffer-validering. RG-detektion skal dække alle stater. SUS-nummer- og Título de Eleitor-detektion er også påkrævet. NLP-modeller skal være trænet på lokale portugisiske tekster.

Se vores vejledning til global PII-identifikatordetektion og LGPD-håndhævelseshandlinger i 2024.

Kilder

Klar til at beskytte dine data?

Begynd at anonymisere PII med 285+ enhedstyper på tværs af 48 sprog.

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.