By · Last updated 2026-04-15

Itzuli BlogeraAI Segurtasuna

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.

April 15, 20268 min irakurri
ChatGPT PII leak preventionChrome extension DLPenterprise AI policytechnical controls browsercopy-paste PII protection

Kopiatu-Itsatsi Arazoa

Enpresako AI erabiltzaileen %77-k datuak kopiatu-itsatsi egiten dituzte txatbot kontsultetan. Ez da portaera bakanak. Langileek AI tresnak lanean erabiltzeko modu lehenetsia da.

Patroia sinplea da. Langile batek zeregin bati aurre egiten dio. Agiri bat irekitzen du, testu garrantzitsua kopiatzen du eta ChatGPT-n itsatsi egiten du. Erantzun erabilgarria jasotzen du.

Fluxu horretan ez dago datu pertsonalei iragazkirik. Itsasgailuak gertatzen da galdetu aurretik: "Hau PII dago ote?" AI-ren erantzuna irakurtzen duen ordurako, transmisioa burututa dago.

Cyberhaven ikerketak aurkitu du kargatutako fitxategien ia %40-k AI tresnetara PII edo PCI datuak dituztela. Kargapen gehienak ez dira errudunkeriak. Langileek esleitu zaien fitxategian lan egiten ari dira. Bertan dagoen bezero-datuak kasuala da.

Zergatik Ez Den Hedatzen Trebakuntza

Politika-trebakuntzak muga estruktural bati aurre egiten dio. Aldizkako hezkuntzaren bidez ohiturako portaera aldatzen saiatzen da.

Trebakuntza-saioetan arteko aldia da arazoa. Enpresa-programa gehienak urtero egiten dira. Urtarrilean AI datuen kudeaketarako trebatuak diren langile batek urrian ohituraren bidez funtzionatzen du. Oroimen-hondaketa gertatzen da. Ohiturak jarraitzen du.

2025eko martxoan proposatutako HIPAA Segurtasun Arauaren eguneratzeak hau islatzen du. Enkriptazio-auditoretza urtekoak eskatzen ditu, ez soilik urteko trebakuntzak. Erregulatzaileek espero dute kontrol teknikoak babes nagusia izatea. Trebakuntza gehigarria da.

AI tresnek trebakuntza-arazoa okerragotzen dute. Portaera berria da. Langileek ez zituzten AI datuen kudeaketa ohiturak garatu hamarkada bat harago bezala egin zuten posta elektronikoaren kasuan. Eta ihesa ikusezina da. Langileak erantzun lagungarri bat ikusten du. Ez dago errore-mezurik. Ez dago berehalako feedback negatiborik.

Feedbackik gabe, portaera ez da bere kabuz zuzendu.

Nola Atzematen Duen Chrome Luzapenak Itsatsia

Chrome Luzapenak arbel-mailan funtzionatzen du. Kopiatu ekintzaren eta AI tresna sarrera-eremuaren artean kokatzen da.

Atzematea honela funtzionatzen du. Langileak testua bere lan-aplikaziotik kopiatzen du. ChatGPT fitxara aldatzen da eta itsatsi egiten du. Luzapenak PII detektatzen du arbelaren edukian itsatsi unean bertan, edukia sarrera-eremuan agertu aurretik.

Aurrebista modala agertzen da. Zer aldatuko den erakusten du:

"Bezero-izena 'Maria Schmidt' -> '[PERSON_1]'; Posta elektronikoa 'maria.schmidt@company.de' -> '[EMAIL_1]'"

Langileak bertsioarekin jarraitu dezake anonimizatuta. Era berean, bere zeregin baterako ez badator, bertan behera utzi dezake.

Diseinuak bi gauza egiten ditu. Lehenego, gardena da. Langileek ikusten dute tresnak zer egiten duen. Horrek konfiantza sortzen du eta pribatutasun-kontrolak zaintza direla sentitzea saihesten du. Bigarrenik, sailkapen-erabakia esplizitu egiten du. Gizakiak anonimizazio-urrats bakoitza baieztatzen du. Erabakia ez da automatizatu.

Adibide Praktiko Bat

Demagun europar e-commerce enpresa baten bezeroarentzako arretako taldeari. Agenteek ChatGPT erabiltzen dute erantzunak idazteko. Izenak, eskaera-zenbakiak eta helbideak dituzten bezero-mezu elektronikoak itsatsi egiten dituzte.

Luzapena aktibo dagoelarik, itsatsi bakoitzak anonimizazio egiaztapena abiarazten du. Agentearen ahaldun anonimizatutako gonbidapena aurkezten du. ChatGPT-ren erantzunak token anonimizatuak erreferentziatzen ditu. Agenteek iradokizunak irakurtzen dituzte eta benetako erantzunean integratzen dituzte.

Arretaren kalitatea altu mantentzen da. GDPR 5. artikuluaren datu minimizazioa betetzen da. Bezeroaren datu pertsonalak ez dira inoiz OpenAI-ren zerbitzarietara iristen.

Politika-trebakuntzak ezin du emaitza hau sortu. Arbeleko kontrol tekniko batek lor dezake.

Politika Osagarri Gisa, Ez Kontrol Nagusi Gisa

Politika-trebakuntzak leku bat du. Itxaropenak ezartzen ditu. Oinarrizko kontzientzia sortzen du. Baina ezin du itsatsia denbora errealean atzeman.

HIPAA arau-eguneratzeak betetze-norabidea seinalatzen du. Kontrol tekniko ikuskaritzagarriak, ez soilik dokumentatutako trebakuntza-programak. Soilik trebakuntzaren bidez lan egiten duten enpresek ikuskaritza-hutsunea dute, teknologia-geruza bakar batek estal dezakeena.

Ikus ere:

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.