By · Last updated 2026-06-06

Tagasi BlogisseGDPR ja Vastavus

Jaapani My Number: Verhoeff ja APPI

63% genereeruvatest tööriistadest ei suuda tuvastada My Numberi jaapanikeelsetes dokumentides. My Number kasutab Verhoeffi algoritmi -- keerukaim riiklik ID kontrollsumma Aasias.

June 6, 20268 min lugemist
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Jaapani My Number: APPI ja Verhoeffi kontroll

Jaapani isikuandmete kaitse komisjon (PPC) tegi 2024. aastal 45 täitmismenetluse otsust. Samuti avaldas see Jaapani esimese AI-privaatsuse juhendi. PPC uuring leidis, et 63% genereeruvatest NLP-tööriistadest ei suuda jaapanikeelsetes failides tuvastada My Numberi (マイナンバー). Kui teie meeskond käsitleb Jaapani elanike andmeid, tähendab see lünk otsest APPI-riski.

Mis on My Number

Jaapan annab igale elanikule unikaalse 12-kohalise identifikaatori. See on My Number, osa individuaalse numbrisüsteemist (マイナンバー制度). See hõlmab makse, pensioni, ravikindlustust ja katastroofidele reageerimist. See identifikaator on APPI alusel tundlikud andmed. Teil on vaja seaduslikku põhjust selle kogumiseks või jagamiseks.

Verhoeffi kontrolli probleem

My Number kasutab kontrollnumbri jaoks Verhoeffi algoritmi. Verhoeff on matemaatiline meetod, mis tabab kõiki ühe numbri vigu. Samuti tabab see kõiki vigu, kus kaks kõrvutiasetsevat numbrit vahetuvad. Töötamiseks on vaja kolme otsingutabelit. Seda ei saa käsitsi arvutada. See nõuab koodi.

See on oluline kahel põhjusel. Esiteks sarnaneb Jaapani 12-kohaline formaat paljude teiste koodidega. Arve viited, dokumendi ID-d ja kuupäeva stringid jagavad sama formaati. Ilma Verhoeffi kontrollita märgib tööriist valesid väärtusi. Teiseks ei kasuta enamik tööriistu Verhoeffi. Need kasutavad lihtsamaid moodul-10 või moodul-11 kontrolle. Need ei tööta siin.

PPC uuring leidis, et 63% tööriistadest kas jätab kontrolli vahele või kasutab lihtsamat meetodit. Mõlemad probleemid esinevad korraga: valed positiivsed ja valed negatiivsed.

Luhni algoritm, mida kasutatakse krediitkaartide jaoks, on lihtsam. My Number ei kasuta Luhni. Luhnile ehitatud tööriistad ei tööta siin.

Kolm kirjasüsteemi, üks nimi

Jaapanikeelne tekst kasutab korraga kolme kirjasüsteemi. Tööriist peab suutma kõiki kolme käsitleda.

Hiragana (ひらがな): Kasutatakse grammatika ja põlisrahvaste sõnade jaoks. 46 põhimärki.

Katakana (カタカナ): Kasutatakse välisnimede ja -sõnade jaoks. 46 põhimärki. Välisnimed Jaapanis ilmuvad selles kirjasüsteemis.

Kanji (漢字): Sümbolid nimisõnade ja nimede jaoks. Umbes 2000 on tavakasutuses.

Ühe inimese nimi võib ilmuda neljas vormis: Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) ja Roomakirjad (Tanaka Taro). Tööriist peab ühitama kõik neli. Kui see jätab ühe vahele, jätab see enamiku selle isiku kirjetest vahele.

Muud jaapanikeelsed ID-d tuvastamiseks

Juhiluba (運転免許証番号): 12 numbrit. Kaks esimest numbrit näitavad prefektuuri. Tokyo on 10. Osaka on 62. See laseb tööriistal kontrollida, kas väärtus on selle piirkonna jaoks kehtiv.

Pass (旅券番号): Kaks tähte ja seitse numbrit. ICAO formaat. Jaapan kasutab spetsiifilisi tähepaare.

Ravikindlustuse kaart (健康保険証記号番号): Sümbol ja number. Formaat sõltub kindlustusandjast. Riiklikul Ravikindlustusel (国民健康保険) ja Ühiskondlikult Hallatavatel Kindlustusseltsidel (協会けんぽ) on erinevad formaadid.

Elamisluba (在留カード番号): Välismaistele elanikele. Kaks tähte, kaheksa numbrit, kaks tähte. Justiitsministeerium väljastab selle kaardi.

APPI anonüümimisreegel

APPI-l on range anonüümitud andmete standard nimega anonüümitud teave (匿名加工情報). See läheb ühes võtmevaldkonnas kaugemale kui GDPR. Anonüümimine peab olema kolmanda osapoole poolt kontrollitav ja tehniliselt pöördumatu.

Vastavuse tagamiseks peab organisatsioon:

  1. Eemaldama kõik otsesed identifikaatorid, sealhulgas My Numberi.
  2. Käsitlema kõiki kvaasiidentifikaatorite kombinatsioone.
  3. Kasutama k-anonüümsust või sarnast meetodit.
  4. Avaldama üldise kirjelduse võetud sammudest.
  5. Mitte kunagi üritama andmeid taasidentifitseerida.

PPC 2024. aasta AI juhend lisab spetsiifilise reegli. Kui koolitate AI-d anonüümitud andmetel, ei saa te seda mudelit kasutada inimeste taasidentifitseerimiseks. See on otsene keeld mudeli inversiooni rünnakute vastu APPI koolituskogumite suhtes.

PPC standardite täitmiseks vajate nelja asja. Esiteks, Verhoeffi valideerimine My Numberi tuvastamiseks. Teiseks, jaapanikeelne NER ja_core_news abil õige tokeniseerimisega. Kolmandaks, nime sobitamine Kanji, Kana ja Roomakirjadega. Neljandaks, prefektuuri koodide kontrollimine juhilubade jaoks.

Indias kasutatakse Aadhaarit, mis nõuab samuti Verhoeffi valideerimist. India DPDPA tehniline vastavusjuhend käsitleb seda üksikasjalikult. Mitme riigi identifikaatorite tuvastamise kohta vaadake EL-i riiklike maksu-ID tuvastamist GDPR vastavuse raames.

Allikad

Kas olete valmis oma andmeid kaitsma?

Alustage PII anonüümitamist 285+ üksustüübi abil 48 keeles.

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.