By George Curta · Last updated 2026-04-07
48 Γλώσσες. Μία Πλατφόρμα.
Ανιχνεύστε και ανωνυμοποιήστε PII σε 48 γλώσσες με υποστήριξη εγγενών προτύπων. Πλήρης υποστήριξη RTL για Αραβικά, Εβραϊκά, Περσικά και Ουρντού.
48 Γλώσσες Υποστηρίζονται
Πλήρης ανίχνευση και ανωνυμοποίηση PII σε όλη την πλατφόρμα
🌍Ευρώπη— 28 γλώσσες
🌎Αμερική— 2 γλώσσες
🌍Αφρική— 2 γλώσσες
🌏Μέση Ανατολή— 5 γλώσσες
🌏Νότια Ασία— 3 γλώσσες
🌏Νοτιοανατολική Ασία— 5 γλώσσες
🌏Ανατολική Ασία— 3 γλώσσες
Λειτουργίες Πολλών Γλωσσών
Αυτόματη ανίχνευση
Το σύστημά μας αναγνωρίζει αυτόματα τη γλώσσα του κειμένου σας και εφαρμόζει τα κατάλληλα μοντέλα ανίχνευσης.
- Υποστηρίζει 48 γλώσσες
- Δεν απαιτείται χειροκίνητη επιλογή
Υποστήριξη γλωσσών από δεξιά προς τα αριστερά
Πλήρης υποστήριξη για γλώσσες από δεξιά προς τα αριστερά με σωστό χειρισμό διπλής κατεύθυνσης κειμένου.
- Αραβικά, Εβραϊκά, Περσικά, Ουρντού
- Σωστή τοποθέτηση κειμένου
Έξυπνη φόρτωση μοντέλων
Τα γλωσσικά μοντέλα φορτώνονται κατ’ απαίτηση για ελαχιστοποίηση της χρήσης μνήμης και βελτίωση των επιδόσεων.
- Φορτώνει μόνο τα απαραίτητα μοντέλα
- Διατηρεί σε προσωρινή μνήμη έως 5 μοντέλα
Industry Precision Benchmark — Feb 2026
Independent benchmarks on mixed-language datasets reveal a critical gap in multilingual PII detection across the industry.
Industry average
22.7% precision
3.4 false positives per real PII finding in mixed-language datasets
anonym.legal
285+ entity types
spaCy NLP engine across 48 languages — 419/419 test cases passing
Why precision matters in multilingual PII detection
Low precision means more false positives — legitimate data gets blocked, workflows break
Mixed-language documents (e.g., German contracts with English headers) require per-language NLP models — not a single global model
spaCy NER models trained per language outperform multilingual transformers on country-specific entity formats (PESEL, IBAN, BSN, etc.)
GDPR and regional data protection laws require correct identification — misidentification creates compliance risk
Μορφές ανά χώρα
Εντοπίζουμε PII σε μορφές που είναι ειδικές για κάθε χώρα και περιοχή.
Ευρωπαϊκές μορφές
- Γερμανικά: Personalausweis, Steuer-ID
- Γαλλικά: NIR, Carte Nationale
- Ιταλικά: Codice Fiscale
- Ισπανικά: DNI, NIE
- Ολλανδικά: BSN
- Πολωνικά: PESEL
Παγκόσμιες μορφές
- ΗΠΑ: SSN, Driver's License
- Ηνωμένο Βασίλειο: National Insurance
- Καναδάς: SIN
- Αυστραλία: TFN, Medicare
- Ιαπωνία: My Number
- Ινδία: Aadhaar, PAN
Ανωνυμοποιήστε σε Οποιαδήποτε Γλώσσα
Ξεκινήστε με 300 δωρεάν tokens. Λειτουργεί με όλες τις 48 γλώσσες.
Δημιουργία Δωρεάν ΛογαριασμούAbout 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
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
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
- 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.