AI Segurtasuna
Datu sentikorren babesa AI eta GenAI tresnen garaian
27 artikuluak
Denbora Errealeko PII Prebentzioaren Aurrezkia: 2,2M euro
IBM-ek 2,2 milioi euroko kostu-aldea aurkitu zuen prebentzioa eta detekzioaren artean. Hemen dago denbora errealeko PII atzematea segurtasun-taldeentzat ezinbestekoa egiten duen matematika.
GDPR 32. Art.: AI Tresnen PII Monitorizazioa
Enpresako betetze-taldeek AI tresnen PII kontrolen froga kuantitatibo behar dute. Sareko DLP-ak nabigatzaile AI elkarrekintzak galtzen ditu.
PII Prebentzioa Denbora Errealean: AIaren Datu-ihesak Geldiaraztea
Langile batek bezeroaren izena ChatGPT-n idazten duenean, datuak berehala irteten dira erakundearen kontroletik. Ondorengo DLP-ak ezin du txilin hori desegin.
GDPR Laguntza AI: Identifikatzaile Pertsonalizatuak
Bezero-laguntza AIk bezero-mezuak jasotzen ditu izenekin, emailekin ETA eskaera-IDekin. Tresna estandarrek posta elektronikoko helbideak kentzen dituzte baina eskaera-IDak osoan utziz.
Zure AI Pribatutasun-Tresna Zure Datuak Lapurtzen al Ditu?
AI Chrome gehigarrien %67k erabiltzaileen datuak biltzen ditu. 2025eko abenduko inzidenteetan 900.000 erabiltzaile kaltetuta egon ziren pribatutasun-tresna gisa agertzen ziren gehigarriengatik.
Egunean 3,8 PII Agerian Jartze Laguntza Taldeetan
ChatGPT erabiltzen duen laguntza-agente bakoitzak egunean batez beste 3,8 datu sentikorreko itsaste egiten du. 100 pertsonako talde batentzat, hori 380 GDPR agerian jartzeko gertaera dira egunero.
900.000 Erabiltzaileko Gehigarri-Inzidentearen Ostean
2026ko urtarrilean, 900.000+ erabiltzailek instalatutako bi Chrome gehigarri gaiztok ChatGPT eta DeepSeek elkarrizketa osoak lapurtu zituzten 30 minuturo.
Zergatik Huts Egiten Duen Politikak ChatGPT PII Ihesen Aurka
Enpresako AI erabiltzaileen %77-k datuak kopiatu-itsatsi egiten dituzte txatbot kontsultetan. Kargatutako fitxategien ia %40-k PII edo PCI datuak dituzte. HIPAA Segurtasun Arauaren eguneratzea proposatu da.
Enpresako AI: Garatzaile Sarbidea Arriskurik Gabe
Bankuek ChatGPT debekatu zuten. Haien garatzaileek etxetik erabili zuten. Enpresako AI chatbotetan sartu den edukiaren %27,4k datu sentikorrak ditu (Zscaler).
Cursor eta Claude Koderik Filtratu Gabe Erabiltzea
Cursorek .env fitxategiak AI testuinguruan kargatzen ditu lehenespen gisa. Finantza-zerbitzu enpresa batek 12 milioi dolar galdu zituen jabetzako truke-algoritmoak AI laguntzaile bati bidalita.
Kontrol Teknikorik Gabeko AI Politika Huts Egiten Du
Langile guztien %77k AI tresnekin lan-datu sentikorrak partekatzen dituzte horiek debekatzen dituzten politikak arren. Gobernuko kontratista batek FEMA uholdeen laguntza eskatzaileen datuak itsatsi zituen.
IDE vs Nabigatzailea: Garatzaile AI Segurtasuna
Garatzaileek AI bi ingurunetan erabiltzen dute: IDEan (Cursor, VS Code) eta nabigatzailean (Claude.ai, ChatGPT). Bakoitzak kontrol desberdinak behar ditu.
AI Luzapenen %83 Inoiz Auditatu Gabe
Baimen zabalak dituzten Chrome luzapenen %83 inoiz segurtasun-ikuskaritzarik jaso ez du (USENIX 2025). Enpresetako langileen %45ek onartugabeko luzapenak erabiltzen ditu.
39M GitHub Iragazketa: AI Kodeatzeko Arriskua
Garatzaileen %67k istripuz sekretuak kode-etan agerian utzi dituzte (GitGuardian 2025). 39 milioi sekretu GitHub-en iragazita 2024an, urterik urte %25 gehiago.
Vibe Coding eta PII Ihesa: Inork Aipatzen Ez Duen Segurtasun Arriskua
AI-k sortutako kodeak ia inoiz ez du PII kudeaketa barne hartzen. Vibe-kodetutako aplikazioen %73k datu sentikorrak anonimizaziorik gabe prozesatzen ditu. Garatzaileek jakin behar dutena hona da.
MCP Zerbitzari Segurtasuna 2026: 8.000 Agerian, 492k Ez Dute Autentifikaziorik
8.000+ Model Context Protocol zerbitzari publikoki agerian daude. 492k zero autentifikazio dute. %36,7 SSRFarekiko zaurgarri daude. Babestu PII zure MCP tresnetan.
Nabigatzaileko DLP: Blokeo vs. Anonimizazio Ikuspegiak 2026
Nabigatzaileko DLPrako bi ikuspegi: blokeoak PII AI tresnetara bidaltzea galarazten du; anonimizazioak datuak bidali aurretik eraldatzen ditu. Konparazio objektibo bat.
Samsung-ek Iturburu Kodea 3 Aldiz ChatGPT-ra Galdu Zuen
2023ko apirilean, Samsung Semiconductor-eko hiru talde bereiziek datu propietarioak eta informazio konfidentziala ChatGPT-ra bidali zituzten. Gertakari bakoitzak arrisku ezberdin bat agerian uzten zuen.
Enpresa AI Debekuak: Produktibitatea vs Arriskua
Enpresa AI chatbot edukiaren %27,4k datu sentikorrak ditu - urtez urte %156ko hazkundea. Hala ere, %71,6...
AI Pribatutasun Luzapen Seguruak 2026an
2026ko urtarrilean, 900.000 erabiltzaile baino gehiagoko bi Chrome luzapen gaiztok ChatGPT eta DeepSeek elkarrizketak 30 minuturo kanporatzen zeudela harrapatu zituzten.
ChatGPT, Claude eta Geminerako Nabigatzaileko DLP
Tradizioako enpresa DLP fitxategi transferentzietarako eta posta elektronikorako eraikita zegoen, ez AI chatbotentzat. Gida honek ChatGPT-rako nabigatzaile-berezko datu galera prebentzioa azaltzen du.
PII Nabarmentzea vs Betetze-Trebakuntza
AI tresnak bezero-datu lanetarako erabiltzen dituzten enplegatuen %62k 'batzuetan' PII lehendabizi kentzen ahaztu egiten dute. Hemen da zergatik nabarmentze automatikoak betetze hutsunea kentzen duen.
Pantaila-argazkiak eta PII: Barne-tresnen Ihesak
Slack, Teams, Jira eta posta elektronikoak bezero PIIa duten pantaila-argazkiak jasotzen dituzte erregularki. Sarbide-kontrol urraketa honek DLP tresna guztiak saihesten ditu.
Barne Wiki PII: Confluence Bezero Datuak
Laguntza-taldeek bezero-kontu pantaila-argazkiekin prozesuak dokumentatzen dituzte. 3 urtetan milaka GDPR datu minimizazio urraketa dira zure wiki-an.
AI Kodeketa Laguntzaileek Ekoizpen PII Ihes Egiten Dute
Benetako bezero-erregistroekin unitate-proba tinko-balioak. Arazketa egiteko ekoizpen-datuak dituzten log-fitxategiak. GitHubek 2024an 39 milioi sekretu ihes zirela aurkitu zuen.
900.000 Erabiltzaileren AI Elkarrizketak Lapurtu Zituzten
Bi Chrome luzapen gaiztok ChatGPT elkarrizketak lapurtu zituzten 900.000+ erabiltzaileri. Batek Googleren 'Nabarmendua' insignia zeukan.
AI: Datuen Filtrazioen Bektore Nagusia
Langileen %77k datu sentikorrak AI tresnetara kopiatzen ditu. GenAI-k enpresako datu filtrazioen %32 eragiten du. Ikasi zure erakundea babesten.
Hasi Zure Datuak Babesten Gaur
285+ entitate mota, 48 hizkuntza, enpresa-mailako segurtasuna hasierako prezioetan.
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 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
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.