By · Last updated 2026-06-05

Itzuli BlogeraGDPR & Betetze

LGPD Brasil: CPF, CNPJ eta Datu Babesa

LGPDk 215 milioi brazildar biltzen ditu eta ANPDk 2024an exekuzio nagusia hasi zuen. CPFa ingelesez trebatutatko tresnek %45eko zehaztasunarekin soilik detektatzen dute.

June 5, 20268 min irakurri
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brasil: CPF, CNPJ eta Datu Babesa

Brasilen Lei Geral de Protecao de Dados (LGPD) 215 milioi pertsonari aplikatzen zaie. Biztanleriaren arabera munduko hirugarren datu babes legea da. Alemania, Frantzia eta Erresuma Batua baino jende gehiago biltzen du. Autoridade Nacional de Protecao de Dados (ANPD) lehen isun nagusiak eman zituen 2024an. LGPDren 2020ko onarpenetik grazia-aldia amaitu da.

Gainera erronka tekniko bat dago. LGPD dokumentuak Brazilgo portugesean daude. Brasilen nazio IDak Portugalekoengandik desberdinak dira. Beste edozein herrialdetakoengandik ere desberdinak dira.

Zergatik Den Brazilgo PII Ezberdina

Brasilen estatu federal eta estatu ID sistemak Europako identitate digital sistemetatik bereizita garatu ziren. Honek identifikatzaile multzo berezi bat sortu zuen. NLP tresna gehienak ingelesezko edo Europako datuekin trebatuak dira. Tokiko IDak detektatzeko huts egiten dute.

CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas): 11 zifrako zerga zenbakia. Formatua: XXX.XXX.XXX-XX. Bi egiaztapen digitua ditu. Formulak bi urrats matematiko bereizi erabiltzen ditu. Biek CPF baliodunak izateko bat etorri behar dute.

Detekzio tartea handia da. Ingelesez trebatutatko NLP tresnek CPF %45eko zehaztasunarekin soilik detektatzen dute (ANPD, 2024). Bi arrazoik azaltzen dute hau. Lehenik, bi urrats egiaztapen digitu logikarik gabe 11 zifrako zenbakiak lotekin egindako tresnek CPF zenbaki baliodun eta ausazko sekuentziak nahasten dituzte. Bigarrenik, CPFak batzuetan XXX.XXX.XXX-XX formatuaren gabea du. Hau OCR irteeran eta testu-soileko inprimakietan gertatzen da.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Juridica): 14 zifrako enpresa ID zenbakia. Formatua: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Bi egiaztapen digitua ere baditu. Formula CPFaren antzekoa da baina berdina ez.

RG (Registro Geral): Estatuko nortasun agiri zibila. Formatua estatuaren arabera aldatzen da. Sao Paulok 2 letra eta 5-9 zifra erabiltzen ditu. Rio de Janeirok 7-8 zifra marra batekin erabiltzen ditu. Minas Geraisek 7-9 zifra erabiltzen ditu. Beste estatuek beren formatuak dituzte. Estatu bakar baten RG bakarrik dakien tresna batek RG zenbaki gehienak galduko ditu.

CNH (Carteira Nacional de Habilitacao): 11 zifrako gidabaimena. Egiaztapen digitu bat du. Formatuak barrutia kodea biltzen du.

Titulo de Eleitor: 12 zifrako hautesle IDa. Hiru zatiz osatuta: 8 zifrako ID kodea, 2 zifrako estatu kodea eta 2 egiaztapen digitu.

SUS zenbakia (Cartao SUS): 15 zifrako osasun publiko IDa. Herriko pertsona bakoitzak bat jasotzen du. Ospitale eta klinika erregistro guztietan agertzen da.

PIS/PASEP: 11 zifrako gizarte programa zenbakia. Enplegu erregistro guztietan agertzen da.

LGPD Anonimizazio Estandarra

LGPD 12. artikuluak datu anonimoaren definizioa ematen du. Estandarra: datuak "ezin dira identifikatu, prozesatze unean zentzuzko bitarteko teknikoak kontuan hartuta". Teknologia-erlatiboa den estandar hau da. Gaur egungo datu anonimoek etorkizunean ez dute berdin iraungo berreidentifikazio metodoak hobetzen diren heinean.

ANPDk orientabide gehiago ematen du. CPF eta izen bezalako identifikatzaile zuzenak kentzea ez da nahikoa. Kuasi-identifikatzaileen multzoak oraindik berreidentifikazioa ahalbidetzen dute. Adin tartea, hiria, generoa eta lana batera pertsona bat identifikatu dezakete. Hauek multzokatzea edo zarata gehitzearen bidez kudeatu behar dira.

AI prestakuntza datuentzat, ANPDk hiru baldintzetako bat eskatzen du. Lehenengo: datuak 12. artikuluaren estandarra betetzen du. Bigarrena: datu subjektu bakoitzak baimen esplizitua eman zuen prestakuntza erabilpen zehatzerako. Hirugarrena: helburu baliodunik dokumentatua dago.

Portuges Hizkuntza Eskakizunak

Brazilgo portugesa Europako portugesatik desberdina da. Hitzak, ortografia eta dokumentu formak ez dira berdinak. Portugalen testuan trebatutatko NLP ereduek tokiko testuan trebatutatko ereduen zehaztasunaren %71 lortu ohi dute. Hau ANPDren ebaluazio teknikotik dator.

PII detekziorako desberdintasun nagusiak:

  • Izenak: Abizen bikoitz erabilpena eta izen ordena Portugalekoaren ezberdina da.
  • Helbideak: CEP kodeak XXXXX-XXX formatua erabiltzen dute. Formatu hau herriko bakarra da. Detekzio logika propioa behar du.
  • Dokumentu terminoak: "Carteira de Identidade" hemen eta "Bilhete de Identidade" Portugalen. Agentzia izenak ere desberdinak dira.

ANPD Betetzerak Zer Behar Duen

Lau premia teknikoak ANPD betetzea biltzen dute. CPF eta CNPJ detekzioak bi urrats egiaztapen digitu balioztapena barne hartu behar du. RG detekzioak estatu guztiak bete behar ditu. SUS zenbaki eta Titulo de Eleitor detekzioa ere beharrezkoa da. NLP ereduak tokiko portuges testuan trebatuak egon behar dira.

Ikusi gure PII identifikatzaile global detekzio gida eta 2024ko LGPD exekuzio ekintzak.

Iturriak

Prest zure datuak babesteko?

Hasi PII anonimizatzen 285+ entitate mota 48 hizkuntzatan.

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.