anonym.legal

By · Last updated 2026-04-13

Tagasi BlogisseTehniline

Interneti-uhenduseta privaatsus: anoenumiseerimine offline

FedRAMP ja ITAR keskkonnad jagavad uhte olulist aspekti - pilv ei ole valik. GDPR artikkel 4(5) kohane poordpseudoenumiseerimine.

April 13, 20269 min lugemist
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Interneti-uhenduseta reegel

Monel voorgul puudub internet. Mitte poliitikast - kavatsuslikult.

SCIF (Sensitive Compartmented Information Facility) on Faraday-puuris ruum. Uksegi raadiosignaal ei laebi sisse ega valja. ITAR (rahvusvaheline relvakaubanduse reeglistik) keelab kaitstud tehnilise sisu saatmise heakskiitmata osapooltele. Pilveteenuste pakkujad ei ole ITAR-sertifitseeritud. Nende ruehmade jaoks ei ole pilv SaaS juhitav risk.

Nende asukohtade jaoks ei toeota pilvetooristad. Punkt.

Toriist, mis vajab elus voorgusuhte, ei saa siin toeoetada. Toriist, mis helistab litsentsiserveriid, blokeeritakse. Toriist, mis saadab failid pilv-API-le tuvastamiseks, ei saa toeoetada SCIF-is. Need ei ole aernijuhtumid. Need on igapaevased piirangud kaitsenouestele.

ITAR-i juhtum

Andmeteadlane kaitseettevoetusel omab ITAR alla kuuluvaid personali dokumente. Ta peab eemaldama nimed ja ID-d enne failide jagamist. Tema voork on interneti-uhenduseta.

Pilve lahendust ei eksisteeri. Ainus tee on toriist, mis toeoetab kohalikul seadmel. See peab salvestama oma mudelid kohalikult. See peab tootma puhta valjundi ilma vaeliste kutseta.

Tauri 2.0 pohine deskoprakendus teeb seda. Paerast installimist ei toimu jooksutamise ajal voorkutseid. SpaCy NER mudelid ja regex-mustrid joeksevad kohalikul protsessoril. Valjund jaeb seadmel kuni kasutaja ekspordib selle.

Miks poordvoimekus on oluline

Klassifitseeritud too vajab sageli poordpseudoenumiseerimist. Meeskonnad vahetavad tegelikud nimed koodide vastu. Nad hoiavad andmed kasutlikena. Nad kaitsevad tegelikke identiteete.

GDPR artikkel 4(5) maeaeratleb pseudoenumiseerimise ametliku privaatsusmeetmena. See vaehendab riski. Pseudoenumiseeritud dokumendid kannavad vahem juriidilisi kohustusi - kui otsingutoken on salvestatud andmestikust eraldi.

IAPP uurimus (2024) leidis, et ainult 23% tooristadest toetab toeelist poeordvoimekust. Enamik teeb uhesuunalist maskeerimist voei taeielikku asendamist. Kui dokument on ule kirjutatud, on see kadunud.

Moned valitsuse meeskonnad jaotavad oma too osadeks. Uks meeskond saab pseudoenumiseeritud failid. Nad teevad analyysis. Teine meeskond hoiab otsingutoken. Nad tuvastavad dokumendid uuesti ainult siis, kui seadus seda noetab. See jaotuse disain on ainus turvaline lahenemisviis mitme meeskonna klassifitseeritud toovoode jaoks.

Nullteadmuse mudel lisab uhe sammu rohkem. Otsingutoken luuakse kliendi seadmel. Seda ei saadeta kunagi valja. Kui tarnijat kohtustatakse, ei saa nad tokenid anda. Neil seda ei olnud kunagi. See raehuldab kett-hoolduse reegleid paljudes klassifitseeritud keskkondades.

EDPB tokenite eraldamine

EDPB suunised 05/2022 naetavad, et pseudoenumiseerimise token peab hoitama eraldi. See ei tohi asuda sama osapoolega, kes hoiab pseudoenumiseeritud dokumente. Voei see peab olema lukustatud kontrollidega, mis takistavad sel osapoolel lugeda nii dokumente kui ka tokeni korraga.

Kolm asja koos vaestab selle reegli:

  • Token luuakse kliendi seadmel - ei saadeta kunagi valja
  • Kogu toetlus toeoetab kohalikult - miski ei lahku interneti-uhenduseta asukohast
  • Valjund ja token eksporditakse eraldi - kaks eraldi faili, kaks eraldi teed

See disain vaestab EDPB reeglit ja interneti-uhenduseta piirangut samaaegselt.

Tervikpildi jaoks naitab meie turvalisuse ulevaade, kuidas kohalik toetlus kaerdab kolmanda osapoole ahela. Meie vastavuse juhend katab GDPR-i edastamise reegleid. Seadistamise abiks vaadake meie KKK-d.

Anonym.legal deskoprakendus toeoetab kogu isikuandmete tuvastuse kohalikul seadmel. Paerest installimist ei ole internetti vaja. See toetab Windowsi, macOSi ja Linuxi. Kaasnevad NLP mudelid katavad 24 keelt.

Uuendatud 2026. aastaks

Allikad

Seotud Artiklid

Tehniline

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Tehniline

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Tehniline

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Kas olete valmis oma andmeid kaitsma?

Alustage PII anonüümitamist 285+ üksustüübi abil 48 keeles.

Alusta Tasuta KatsetVaata Funktsioone

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.