anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Itzuli BlogeraGDPR & Betetze

CNIL Frantzia: GDPR kontrol tekniko betetzea

CNILek 16.433 erreklamazio kudeatu zituen 2023an eta 150 M euro baino gehiago isundu du 2019tik. Bere AI gidak entrenamendu-datuen anonimizazio dokumentatua eskatzen du.

June 5, 20267 min irakurri
CNIL FranceFrench GDPRAI anonymizationFrench data protectionprivacy by design

CNIL Frantzia: GDPR kontrol tekniko betetzea

Frantziaren pribatutasun arautzaile zorrotzena

Frantziako datu-organoa CNIL da. EBko pribatutasun arau zehatzak ezartzen ditu. EBko arautzaile gehienek gida zabalak idazten dituzte. CNILek urrunago doa. "Recommandations" izeneko zehaztapen tekniko zehatzak argitaratzen ditu. Hauek definitzen dute benetako GDPR betetzeak nolakoa den.

Beste EBko arautzaile batzuek sarri kopiatzen dute CNILen lana. Testu nagusiak 2023ko "Guide pratique de l'anonymisation" eta 2024ko AI gida dira.

Zenbakiek agentziak aktibo direla erakusten dute. 16.433 erreklamazio kudeatu zituen 2023an. Hori 2022 baino % 43 gehiago da. Inguruan 150 milioi euro betearazpena hasi zenetik GDPR isunak eman ditu.

AI entrenatzea: garbitu beharreko sei erregistro mota

CNILen 2024ko AI gida zabaltasunez aplikatzen da. Frantziako datu pertsonaletan AI entrenatzeko edozeini estaltzen du. Baita Frantziako erabiltzaileei AI tresnekin zerbitzatzen direnei ere.

Agentziak AI entrenamendua baino lehen garbitu beharreko sei erregistro mota zerrendatzen ditu:

  1. Identifiants directs (ID zuzenak): Izenak, helbideak, ID zenbakiak. Kendu edo ordezkatu hauek entrenatu aurretik.
  2. Identifiants quasi-directs (ia-ID zuzenak): Berriz identifikazioa ahalbidetzen duten ezaugarri-taldeak. Aplikatu k-anonimatze egiaztapenak.
  3. Donnees sensibles (mota bereziak): Osasun-, biometria-, politika- eta sinesmen-erregistroak. Isolatu kontrole gehiagorekin.
  4. Donnees comportementales (erabilera-erregistroak): Nabigazio historia eta erabilera-ereduak. Agregatu edo maskatu hauek.
  5. Donnees inferees (inferitu ezaugarriak): Erabileratik eratorritako AI-seinaleek. Aplikatu helburu-mugak.
  6. Donnees relatives aux mineurs (haurren erregistroak): 15 urte azpikoekin lotutako edozein erregistro. Exekutatu adin-egiaztapenak eta erabili maskaratze sendoa.

Hizkuntza handien ereduak (LLM) garbitu gabeko edukian entrenatu al dituzu? Idatzizko froga behar duzu. Erakutsi zure entrenamendu-erregistroak berrikusi eta garbitu zirela. Ikusi gure GDPR betetze gida esparru-xehetasunetarako.

Anonimizazio gida: oinarrizko arauak

2023ko gida EBko gai honi buruzko testu zehatzena da. Benetako anonimotzat jotzen denaren barra ezartzen du.

Onartutako teknikak:

  • k-anonimatza: erregistro bakoitza gutxienez k-1 beste bezalakoa da
  • l-aniztasuna: ezaugarri sentikorrek talde bakoitzaren barnean aldatzen dira
  • Pribatutasun diferentziala: zarata gehitzen zaio irteera estatistikei
  • Pseudoanonimizazioa: arrisku-murrizketa urratsa, ez benetako anonimizazioa

Beharrezko erregistroak:

Garbiketarena erabiltzen duen jarduera bakoitzarentzat, CNILek "fiche d'anonymisation" (anonimizazio-erregistroa) espero du. Honakoak barne hartu behar ditu:

  • Erabilitako teknika eta bere gako-ezarpenak (k balioa, epsilon balioa)
  • Berriz identifikatzeko arrisku-egiaztapenaren emaitza
  • Baliozkotzeko metodoa (probak edo kanpoko berrikuspena)
  • Arduraduna eta berrikuspena-data

Berriz identifikatzeko arrisku-egiaztapena:

Erregistroak anonimotzat markatu aurretik, egiaztapen formala egin. Galdetu: pertsona motibatuak hau berriz identifika dezake? Begiratu zer datu-base laguntzaile existitzen diren. Kontuan hartu testuinguru osoa.

Frantziako PII: tresnek aurkitu behar dutena

Frantziako arauek Frantziako hizkuntzako PII estaldura eskatzen dute. Zure tresnek Frantziako ID mota zehatzak detektatu behar dituzte.

Estali beharreko ID nagusiak:

  • NIR: 15 digitu (13 oinarri + 2 digitu gako). Hau Frantziako Gizarte Segurantzaren Zenbakia da.
  • Carte vitale zenbakia: Osasun-aseguruaren txartelaren IDa.
  • SIRET/SIREN: Fitxategi pertsonaletan aurkitutako enpresa IDak.
  • Numero d'ordre professionnel: Medikuak, abokatuak eta kontularientzako erregistro-zenbakiak.
  • CNI (Carte nationale d'identite): Frantziako nortasun-agiriaren txartelaren zenbakia.

Frantziar NER modeloek frantziar izen-ereduak kudeatu behar dituzte. Hauek izen konposatuak (Jean-Pierre), partikulak (de, du, des) eta loiuneak dituzten abizenak barne hartzen dituzte. Ikusi gure hizkuntz anitzeko PII detekzio gida eskualde guztiak nola estali jakiteko.

Betearaztea: zer isuntzen den

Agentziak isun eredu argi bat jarraitzen du. Kontrol tekniko faltagatik egiten du. Prozesu txar soilik ez da normalean arazo nagusia.

Clearview AI: 20 M euroko isuna (2022): Enpresak legezko oinarririk gabe Frantziako pertsonen datu biometrikoak prozesatu zituen. Erregistroak web iturri publikoetatik garbitu ziren. Kasua baieztatzen du: AI entrenamendurako masiboko web bilketa oinarri juridiko esplizitu bat behar du.

TikTok: ikerketa 2024an abiarazita: Erabilera-seinaletatik mota sentikorrak inferitu ditzaketen sistemetara bideratuta. Metodo hau orain AI auditoria EBko erreferentzia da.

Sormen AI berrikuspena (2024-2025): Agentziak Frantzian LLM saltzaileak berrikusi zituen. Entrenamendu-edukiaren provenantziara bideratuta. Erregistro egokiak ez zituzten saltzaileek kontrolak gehitu behar zituzten.

CNIL betetze lau urrats

Frantziako datu pertsonalak kudeatzen dituzu? Lau gauza prest eduki behar dituzu.

1. Anonimizazio-erregistroa jarduera bakoitzarentzat

Garbiketarena erabiltzen duen jarduera bakoitzak erregistro propioa behar du. Adierazi teknika, bere ezarpenak, arrisku-emaitza eta berrikuspena-data.

2. AI aurreko prozesamendu-erregistroak

Erregistratu zein PII detekzio tresna erabili zenuen. Adierazi zein entitate-mota aurkitu zituen. Erregistratu zer kendu edo maskatu zen. Mantendu erregistro hauek auditorietan prest.

3. Frantziako hizkuntzako PII estaldura

Egiaztatu zure tresnak NIR, carte vitale eta CNI zenbakiak aurkitzen dituela. Proba ezazu zure Frantziar NER modeloa benetako frantziar izenetan. Adierazi edozein hutsune. Erregistratu hauek helbideratzeko ezarri dituzun kontrolak.

4. Entrenamendu edukiaren jatorriko erregistroak

Garbitu gabeko edukiarentzat: dokumentatu iturburuko garbiketa-egiaztapena. Erabiltzaile-erregistroentzat: dokumentatu erabiltzaile-garbiketa prozesua. Gure segurtasun-betetze ikuspegi orokorrak erakusten du hau babes-pila zabalago batean nola egokitzen den.

Erregistro onak dituzten taldeek auditoria azkar gainditzen dute. Eraiki zure fitxategia orain. Ez itxaron ikuskapen bat hasteko.

Iturriak

Lotutako Artikuluak

GDPR & Betetze

Japan My Number: Verhoeff & APPI

63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.

GDPR & Betetze

HDPA Greece: AFM & AMKA Detection

Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.

GDPR & Betetze

NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel

Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.

Prest zure datuak babesteko?

Hasi PII anonimizatzen 285+ entitate mota 48 hizkuntzatan.

Hasi Probako BertsioaIkusi Ezaugarriak

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.