Γνώσεις για την Ιδιωτικότητα Δεδομένων
Εξειδικευμένα άρθρα σχετικά με την ασφάλεια της AI, τη συμμόρφωση με τον GDPR, την προστασία δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης και τις βέλτιστες πρακτικές ανωνυμοποίησης PII.
Όλα τα Άρθρα
Νομική Απόκρυψη: Διόρθωση Μορφοποίησης
Το 73% των νομικών επαγγελματιών αναφέρουν καταστροφή μορφοποίησης κατά τη χρήση εργαλείων απόκρυψης τρίτων (Bloomberg Law 2024). Η υπόθεση Epstein του DOJ.
Excel και GDPR: Κίνδυνοι Δεδομένων σε Υπολογιστικά Φύλλα
Τα αιτήματα Δικαιώματος Πρόσβασης GDPR αυξήθηκαν κατά 180% από το 2021 έως το 2024 (EDPB). Η μέση επεξεργασία DSAR διαρκεί 12 ώρες χειροκίνητα. Τα τμήματα HR που διαχειρίζονται.
Εταιρική ΑΙ: Πρόσβαση Προγραμματιστών Χωρίς Κίνδυνο
Τράπεζες απαγόρευσαν το ChatGPT. Οι προγραμματιστές τους το χρησιμοποιούσαν από το σπίτι. Το 27,4% όλου του περιεχομένου που τροφοδοτείται σε εταιρικά chatbots AI περιέχει ευαίσθητα δεδομένα (Zscaler).
Χρήση Cursor και Claude Χωρίς Διαρροή Κώδικα
Το Cursor φορτώνει αρχεία .env στο AI context από προεπιλογή. Μια εταιρεία χρηματοοικονομικών υπηρεσιών έχασε 12 εκατ. $ αφού ιδιόκτητοι αλγόριθμοι συναλλαγών εστάλησαν σε έναν AI assistant.
Η Πολιτική AI Χωρίς Τεχνικούς Ελέγχους Αποτυγχάνει
Το 77% των εργαζομένων μοιράζεται ευαίσθητα εργασιακά δεδομένα με εργαλεία AI παρά τις απαγορευτικές πολιτικές. Ένας εργολάβος της κυβέρνησης επικόλλησε δεδομένα αιτούντων ανακούφισης FEMA από πλημμύρες.
Ο «Φόρος» των Ψευδώς Θετικών στα Εργαλεία PII
Το GitHub issue #1071 του Presidio τεκμηριώνει συστηματικά ψευδώς θετικά. Μελέτη του 2024 βρήκε ακρίβεια 22,7% σε επιχειρηματικά σύνολα δεδομένων μικτής γλώσσας.
Τα LLM Χάνουν το 50% των Κλινικών PHI
Μελέτη του 2025 διαπίστωσε ότι τα LLM χάνουν πάνω από το 50% των κλινικών PHI σε πολύγλωσσα έγγραφα. Το 34,8% των εισόδων στο ChatGPT περιέχουν ευαίσθητα δεδομένα.
Αραβικά & Εβραϊκά PII: Τα Δυτικά Εργαλεία Αποτυγχάνουν
Ο GDPR δεν σταματά στον Βόσπορο. Τα PII σε αραβικά και εβραϊκά στις ευρωπαϊκές επιχειρηματικές ροές παραμένουν συστηματικά απροστάτευτα. Ανίχνευση με XLM-RoBERTa σε cross-lingual επίπεδο.
IDE vs Πρόγραμμα Περιήγησης: Ασφάλεια AI για Προγραμματιστές
Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν AI σε δύο περιβάλλοντα: IDE (Cursor, VS Code) και πρόγραμμα περιήγησης (Claude.ai, ChatGPT). Το καθένα απαιτεί διαφορετικούς ελέγχους.
Το 83% των επεκτάσεων AI δεν έχουν ποτέ ελεγχθεί
Το 83% των επεκτάσεων Chrome με ευρείες άδειες δεν έχει υποβληθεί ποτέ σε έλεγχο ασφαλείας (USENIX 2025). Το 45% των εταιρικών υπαλλήλων χρησιμοποιεί μη εγκεκριμένες επεκτάσεις.
39 εκατ. Διαρροές στο GitHub: Κίνδυνος Κωδικοποίησης με ΤΝ
Το 67% των προγραμματιστών έχει εκθέσει κατά λάθος μυστικά σε κώδικα (GitGuardian 2025). 39 εκατομμύρια μυστικά διέρρευσαν στο GitHub το 2024, αύξηση 25% σε ετήσια βάση.
KYC σε Μεγάλη Κλίμακα: Κόστος Ψευδώς Θετικών
Μια ψηφιακή τράπεζα που επεξεργάζεται 5.000 αιτήσεις KYC ημερησίως σε 15 χώρες της ΕΕ ανακάλυψε ότι το βήμα ανίχνευσης PII δημιουργούσε καθυστέρηση 2 ημερών.
Εξηγήσιμη Ανωνυμοποίηση: Έλεγχοι HIPAA
Η Μέθοδος Εμπειρογνώμονα HIPAA απαιτεί τεκμηριωμένη μεθοδολογία. Η ηλεκτρονική αποκάλυψη στοιχείων απαιτεί λόγους ανά ανωνυμοποίηση. Το 34% των DPO αναφέρουν ανεπαρκή εργαλεία.
PII σε Πολύγλωσσα Έγγραφα: Τα Μονόγλωσσα Εργαλεία Αποτυγχάνουν
Το 72% των επιχειρήσεων της ΕΕ επεξεργάζεται έγγραφα σε 3+ γλώσσες ταυτόχρονα. Τα πολύγλωσσα έγγραφα προκαλούν 45% υψηλότερο ποσοστό αστοχίας PII σε μονόγλωσσα εργαλεία NER.
Ένα Εργαλείο, 45 Χώρες: 267+ Τύποι Οντοτήτων
Το βραζιλιάνικο CPF έχει ψηφία ελέγχου. Το ινδικό PAN είναι αλφαριθμητικό 10 χαρακτήρων. Τα ευρωπαϊκά IBAN διαφέρουν ανά χώρα. Οι παγκόσμιες πλατφόρμες e-commerce δεν μπορούν να διαθέτουν ξεχωριστά εργαλεία.
Εντοπισμός PII στην περιοχή APAC: ταϊλανδέζικα, ινδονησιακά, βιετναμέζικα
Μια fintech της Σιγκαπούρης που επεξεργάζεται 500.000 συνομιλίες υποστήριξης μηνιαίως σε 12 γλώσσες APAC ανακάλυψε ότι το εργαλείο της μόνο για αγγλικά χανόταν PII στο 60% των μη αγγλόφωνων συνομιλιών.
Ψευδώς θετικά: γιατί η επισκότιση ML αποτυγχάνει
Ένα benchmark του 2024 διαπίστωσε ότι το Presidio παρήγαγε 13.536 ψευδώς θετικά στον εντοπισμό ονομάτων σε 4.434 δείγματα — σημαίνοντας αντωνυμίες, ονόματα σκαφών και χώρες ως ονόματα προσώπων.
Υπεράσπιση επισκοτισμών σε δικαστήριο: βαθμολογίες εμπιστοσύνης AI
Ένας δικαστής ρώτησε γιατί το 47% ενός εγγράφου ήταν επισκοτισμένο. Η απάντηση «η AI το επισήμανε» δεν είναι νομικά υπερασπίσιμη. Να πώς φαίνεται ένας πραγματικά υπερασπίσιμος αυτόματος επισκοτισμός.
Εργαλεία PII μόνο για αγγλικά: ευθύνη GDPR
Η εφαρμογή του GDPR ισχύει εξίσου για παραβιάσεις σε όλες τις γλώσσες της ΕΕ. Όταν το εργαλείο PII σας χάνει γερμανικούς, γαλλικούς ή πολωνικούς αναγνωριστικούς αριθμούς, η νομική έκθεση είναι πραγματική.
Εργαλεία PII μόνο για αγγλικά: το κενό GDPR
Ένα γερμανικό Steuer-ID (11 ψηφία με άθροισμα ελέγχου) είναι δομικά διαφορετικό από ένα αμερικανικό SSN. Οι γαλλικοί αριθμοί NIR έχουν 15 ψηφία. Το πολωνικό PESEL και το σουηδικό Personnummer ακολουθούν τη δική τους λογική.
ISO 27001 + Zero-Knowledge μειώνει τους χρόνους αξιολόγησης προμηθευτών
Έρευνα του 2025 διαπίστωσε ότι η «έλλειψη αναγνωρισμένης πιστοποίησης ασφαλείας» ήταν ο δεύτερος λόγος για τον οποίο οι CISO αποκλείουν SaaS προμηθευτές. Να τι αλλάζει με τον συνδυασμό ISO 27001 +.
Η αρχιτεκτονική Zero-Knowledge επιταχύνει τους κύκλους πωλήσεων
Τα ερωτηματολόγια ασφαλείας για εταιρικούς προμηθευτές περιέχουν κατά μέσο όρο πάνω από 100 ερωτήσεις. Η αρχιτεκτονική zero-knowledge απαντά στις πιο δύσκολες με οριστικό τρόπο — και κλείνει συμφωνίες.
Παραβίαση LastPass: Μαθήματα Ασφάλειας Παρόχων
Η LastPass κρυπτογραφούσε τα δεδομένα χρηστών. Τα θησαυροφυλάκια εξήχθησαν ούτως ή άλλως. Ακολούθησαν 600.000+ αρχεία Okta. Τα περιστατικά ασφάλειας SaaS αυξήθηκαν 300% από το 2022 έως σήμερα.
Αξιολόγηση Ισχυρισμών Zero-Knowledge μετά το LastPass
$438 εκατ. κλάπηκαν από χρήστες LastPass αφού παραβιάστηκαν τα 'κρυπτογραφημένα' θησαυροφυλάκιά τους. Ακολούθησε πρόστιμο £1,2 εκατ. από την ICO. Εδώ είναι η λίστα ελέγχου για να αξιολογήσετε εάν ένας πάροχος διατηρεί πραγματικά αυτό που υπόσχεται.
Ξεκινήστε να Προστατεύετε τα Δεδομένα σας Σήμερα
267+ τύποι οντοτήτων, 48 γλώσσες, ασφάλεια επιπέδου επιχείρησης σε τιμές εκκίνησης.
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.