By · Last updated 2026-03-25

Tilbage til BlogGDPR & Overholdelse

Ét værktøj, 45 lande: 260+ entitetstyper

Brasiliansk CPF har kontrolcifre. Indisk PAN er 10 tegn alfanumerisk. EU's IBAN-numre varierer fra land til land. Globale e-handelsplatforme har ikke råd til separate løsninger.

March 25, 20267 min læsning
global PII compliance260 entity typesBrazilian CPFIndian PANIBAN formats

Ét værktøj, 45 lande: 260+ entitetstyper

Globale platforme behandler personoplysninger fra mange lande på én gang. Hvert land har sine egne ID-formater. Hvert format har sine egne regler. Et enkelt detektionsværktøj skal håndtere dem alle. De fleste værktøjer kan ikke.

Problemet med fragmenterede identifikatorer

En markedsplads med sælgere i 45 lande modtager meget forskelligartede onboarding-dokumenter. En brasiliansk sælger indsender et CPF-nummer. Det har 11 cifre. To er kontrolcifre. De bruger en specifik vægtningsformel. En indisk sælger indsender et PAN-nummer. Det har 10 tegn. Bogstaver og cifre optræder i faste positioner. En tysk sælger indsender et Steuer-ID. Det har 11 cifre og bruger Luhn-kontrolsum. En hollandsk sælger indsender et BSN. Det har 9 cifre og anvender mod-11-validering.

Hvert format har forskellig længde og struktur. Et regulært udtryk bygget til ét format matcher ikke de øvrige. Et bredt "10–12-cifret" mønster fanger for meget. Det markerer priser, datoer og referencenumre. Falske positiver vokser hurtigt i stor skala.

Hullet på 40 identifikatorer

De fleste virksomhedsværktøjer til PII leveres med ca. 40 identifikatortyper. Almindelige inkluderer:

  • Amerikanske CPR-numre (SSN)
  • Amerikansk pasformat
  • Amerikansk kørekortsformat
  • Generiske kreditkortformater med Luhn-validering
  • E-mailadresser
  • Telefonnumre i NANP-format
  • IP-adresser

Disse dækker nordamerikansk compliance godt. De dækker ikke globale aktiviteter.

Sådan ser hullet ud regionalt

Sydamerika: Brasiliansk CPF og CNPJ bruger kontrolsumsalgoritmer fra Brasiliens skattemyndigheder. Argentinsk CUIT bruger en anden vægtet sumformel. Colombiansk NIT har sin egen valideringsmetode. Ingen af disse matcher amerikanske mønstre.

Asien: Indisk PAN, Aadhaar, GSTIN og vælger-ID har hvert sit særskilte format. Japansk My Number har 12 cifre. Sydkoreansk Resident Registration Number og kinesisk nationalt ID kræver begge egne genkendelsesmoduler.

EU-medlemslande: Fuld EU-dækning kræver IBAN-formater for alle 27 medlemslande. Hvert har en landespecifik længde og opbygning. Det kræver desuden hvert lands nationale ID-format. Det inkluderer tysk Steuer-ID, fransk NIR, hollandsk BSN, polsk PESEL og svensk personnummer. Det inkluderer også slovensk EMŠO, kroatisk OIB, bulgarsk EGN og rumænsk CNP.

Hvad 260+ entitetstyper dækker

Et bibliotek med 260+ entiteter dækker nationale ID-numre for alle 27 EU-lande. Det validerer alle EU's IBAN-formater. Det dækker sydamerikanske ID'er: brasiliansk CPF og CNPJ, argentinsk CUIT, colombiansk NIT. Det dækker asiatiske ID'er: indisk PAN, Aadhaar, GSTIN, japansk My Number, koreansk RRN. Det dækker britiske ID'er: NI Number, NHS Number, NINO-varianter. Det dækker medicinske ID'er: amerikanske NPI, DEA-numre, hospitalernes MRN-formater. Det dækker finansielle ID'er: SWIFT-koder, BIC-formater, kontonummermønstre.

Hvorfor detektionsdækning er et compliance-spørgsmål

Hver lovgivningsmæssig ramme kræver, at dens identifikatorer opdages og beskyttes. GDPR dækker EU-sælgerdata. LGPD dækker brasilianske sælgerdata. Indiens DPDP Act dækker indiske sælgerdata.

"Passende beskyttelse" betyder, at værktøjet fandt identifikatoren. Et overset Aadhaar-nummer er ikke en konfigurationsfejl. Det er en dækningsfejl. For globale platforme er den forskel afgørende for, om man opnår delvis eller reel compliance.

Et enkelt system med 260+ entitetsdækning håndterer alle disse jurisdiktioner. Ingen separate regionale værktøjer. Ingen separate behandlingspipelines. Ingen manuel berigelse for formater, som et værktøj med 40 genkendere overser.

For oplysninger om, hvordan dækningen afspejler GDPR-forpligtelser, se GDPR-compliance ressourcer. For audit trail og opdateringspolitikker, se sikkerhed og compliance-detaljer.

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.