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Tiefgehende Einblicke in PII-Erkennung, NER und Anonymisierungstechnologie

33 Artikel

Technisch

Presidio ist leistungsstark. Es ist auch ein...

Microsoft Presidio hat Tausende von GitHub-Sternen und Hunderte von offenen Problemen.

June 15, 20266 min
Technisch

Von 6 Wochen DevOps-Hölle zu 3-Tage-Integration...

Healthcare SaaS-Teams verbringen 6 Wochen mit der Bereitstellung von selbstgehostetem Presidio, bevor sie zu einer verwalteten API wechseln.

June 14, 20267 min
Technisch

Die tatsächlichen Kosten der 'kostenlosen'...

Das Selbst-Hosting von Presidio erfordert 40-80 Stunden für die Erstkonfiguration und 5-10 Stunden/Monat für die laufende Wartung.

June 12, 20267 min
Technisch

Das 22,7%-Präzisionsproblem von Presidio...

Eine Benchmark-Studie aus 2024 hat ergeben, dass der Personennamenerkenner von Presidio in Geschäftsdokumenten eine Präzision von 22,7 % erreicht...

June 11, 20267 min
Technisch

Reproduzierbare Privatsphäre: Warum ML-Teams...

Die Anonymisierung von ML-Trainingsdaten muss konsistent und reproduzierbar sein.

June 7, 20266 min
Technisch

Aufbau einer GDPR-sicheren Datenpipeline...

dbt-Spalten-Tags sind nicht GDPR-konform. Rohkundendaten gelangen unmaskiert in Ihr Snowflake-Warehouse...

May 29, 20268 min
Technisch

FOIA im KI-Zeitalter: Wie Behörden die Redaktionszeit...

Die Bundesregierung gab 2024 schätzungsweise 500 Millionen Dollar für die FOIA-Bearbeitung aus, hauptsächlich für manuelle Redaktionen.

May 28, 20268 min
Technisch

GDPR-konforme ML-Trainingsdaten: Anonymisierung von...

Die DSGVO schränkt die Verwendung personenbezogener Daten für das ML-Training über den ursprünglichen Erhebungszweck hinaus ein.

May 27, 20267 min
Technisch

Wie Regierungsbehörden die FOIA-Bearbeitungszeit um...

US-Bundesbehörden erhielten im Haushaltsjahr 2024 1,5 Millionen FOIA-Anfragen zu durchschnittlichen Kosten von 482 $ pro Anfrage.

May 23, 20269 min
Technisch

Presidio vs. anonym.legal: Was Sie bekommen...

Microsoft Presidio ist technisch kostenlos, kostet jedoch 40-80 Ingenieurstunden für eine ordnungsgemäße Bereitstellung.

May 18, 20268 min
Technisch

Luftdichtes Datenschutz: So anonymisieren Sie...

FedRAMP- und ITAR-Umgebungen haben eines gemeinsam – die Cloud ist keine Option. Umkehrbare Pseudonymisierung gemäß GDPR Art.

April 13, 20269 min
Technisch

Die Steuer auf falsche Positive: Warum das...

Das Presidio GitHub-Problem #1071 dokumentiert systematische falsche Positive.

April 3, 20268 min
Technisch

Die Compliance-Lücke im Nahen Osten...

Die DSGVO endet nicht am Bosporus. Arabische und hebräische PII in den Geschäftsabläufen der EU sind systematisch ungeschützt.

April 1, 20268 min
Technisch

Das Problem der mehrsprachigen Dokumente...

72 % der EU-Unternehmen verarbeiten Dokumente in 3+ Sprachen gleichzeitig. Mehrsprachige Dokumente verursachen 45 % höhere PII-Auslassungsraten in...

March 26, 20267 min
Technisch

APAC Datenschutz: Warum Ihr englisches PII-Tool bei...

Ein in Singapur ansässiges Fintech-Unternehmen, das monatlich 500.000 Support-Chats in 12 APAC-Sprachen verarbeitet, stellte fest...

March 24, 20267 min
Technisch

Das Problem der falsch positiven Ergebnisse...

Eine Benchmark-Studie aus dem Jahr 2024 fand heraus, dass Presidio 13.536 falsch positive Namensdetektionen über 4.434 Proben generierte...

March 23, 20268 min
Technisch

Wie ISO 27001 + Zero-Knowledge-Architektur die...

Eine Umfrage von 2025 ergab, dass 'fehlende anerkannte Sicherheitszertifizierung' der #2 Grund war, warum CISOs SaaS-Anbieter disqualifizieren.

March 19, 20267 min
Technisch

Beantwortung der schwierigsten Fragen im...

Sicherheitsfragebögen für Unternehmensanbieter umfassen im Durchschnitt über 100 Fragen.

March 18, 20267 min
Technisch

Was der LastPass-Verstoß jedem Unternehmen über die...

LastPass verschlüsselte die Daten seiner Nutzer. Die Tresore wurden dennoch exfiltriert. 600K+ Okta-Daten folgten.

March 17, 20268 min
Technisch

Warum 'Wir verschlüsseln Ihre Daten' nicht genug ist...

$438 Millionen wurden von LastPass-Nutzern gestohlen, nachdem ihre 'verschlüsselten' Tresore kompromittiert wurden.

March 16, 20268 min
Technisch

LangChain CVE-2025-68664: Wie PII durch deine...

CVSS 9.3. LangChain-Serialisierungsfunktionen setzen Umgebungsvariablen und Secrets für von Angreifern kontrollierte LLMs aus.

March 16, 20268 min
Technisch

LibreOffice PII-Anonymisierung: So Redaktieren Sie...

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Anonymisierung von PII in LibreOffice-Dokumenten mit der anonym.legal-Erweiterung.

March 10, 202610 min
Technisch

LibreOffice vs. Microsoft Office zur PII-Schwärzung...

Detaillierter Vergleich der PII-Anonymisierungsfunktionen in LibreOffice (anonym.legal-Erweiterung) vs. Microsoft Office (Office Add-in).

March 10, 20268 min
Technisch

Warum die binäre PII-Erkennung Ihr Compliance-Team im...

Die Erkennung/nicht-Erkennung ist unzureichend für Compliance-Kontexte, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

March 6, 20268 min
Technisch

Das Problem der Fragmentierung von...

Eine einzige DSAR-Antwort kann Word-Verträge, PDF-Rechnungen, Excel-Kundenlisten und CSV-Exporte umfassen.

March 6, 20267 min
Technisch

GDPR-konformes Log-Sharing: So anonymisieren Sie...

Anwendungsprotokolle sammeln stillschweigend Benutzer-E-Mails, IPs und Kontonummern.

March 6, 20267 min
Technisch

GDPR in Ihren Anwendungsprotokollen...

Anwendungsprotokolle enthalten Kunden-E-Mail-Adressen, IPs und Kontonummern, die gemäß Artikel 5(1)(e) der DSGVO verwaltet werden müssen.

March 6, 20266 min
Technisch

Cross-Application PII-Schutz: So schützen Sie Daten...

Kundendaten fließen von Browser-Recherchen über Word-Entwürfe zu Claude-Eingabeaufforderungen. Jeder Kontextwechsel ist ein potenzieller Leckpunkt.

March 6, 20266 min
Technisch

Plattformübergreifende PII-Compliance...

Datenschutzbeauftragte auf Mac, rechtliche Aspekte auf Windows, Dateningenieure auf Linux – alle verarbeiten dieselben Daten mit unterschiedlichen...

March 6, 20266 min
Technisch

Air-Gapped PII-Anonymisierung: Warum Verteidigung und...

41 % der Sicherheitsrichtlinien von Unternehmen verbieten die Cloud-Verarbeitung von klassifizierten Dokumenten.

March 3, 20268 min
Technisch

Reversibel vs. Permanent: Warum Ihre Wahl des...

Die DSGVO unterscheidet zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung. Gerichte verlangen Originaldokumente. Forschung benötigt Re-Identifizierung.

February 27, 20267 min
Technisch

Mehrsprachige NER: Warum Ihr auf Englisch trainiertes...

Englische NER-Modelle erreichen eine Genauigkeit von 85-92%. Arabisch und Chinesisch? Oft 50-70%.

February 26, 20268 min
Technisch

Wie man Claude und ChatGPT nutzt, ohne...

Ein Entwicklerleitfaden zur sicheren Nutzung von KI-Assistenten. Richten Sie die MCP-Serverintegration für einen transparenten PII-Schutz in Claude...

February 22, 20267 min

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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.

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 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

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.