By · Last updated 2026-05-08

Itzuli BlogeraGDPR & Betetze

Anonimizatu vs Pseudonimizatu: 20 Milioi Euro Jokoan

GDPRk modu funtsean ezberdinean tratatzen ditu datu anonimizatuak eta pseudonimizatuak. Benetako anonimizazioak GDPR eremu osoa kentzen du. Pseudonimizazioak GDPR eremua mantentzen du.

May 8, 20268 min irakurri
GDPR anonymization pseudonymizationArticle 4 recital 26personal data scope20 million EUR fineanonymization compliance determination

Anonimizatu vs Pseudonimizatu: 20 Milioi Euro Jokoan

  1. Artikuluak gailurrerako isunak ezartzen ditu: 20 milioi euro edo urteko sarrera globalaren %4. Galdera juridiko batek arrisku hori gidatzen du: legea zure datu-multzoari aplikatzen al zaio?

Anonimizazioak eremua kentzen du. Pseudonimizazioak ez. Hutsune hori handia da.

Bi Definizioak Hitz Argiz

  1. Gogorarazleak anonimizaziorako muga ezartzen du. Pertsona bat "ezin dela edo jada ezin dela identifikatu" eskatzen du. Proba zabala da. "Arrazoizko moduan erabiltzeko aurreikusten" diren bitarteko guztiak biltzen ditu. Horrek kontrolatzailea barne hartzen du. Prozesatzaile eta hirugarren alderdiak ere bai.

4(5) Artikuluak pseudonimizazioa definitzen du. Erregistroak pseudonimizatuta daude gako batek haiek alda ditzakeenean. Gakoa kendu, eta datuak oraindik dituzu. Datu gehigarri hori bereizita egon behar da. Hori ez da anonimizazioa.

Erregistro pseudonimizatuak oraindik erregistro pertsonal dira. Legea osorik aplikatzen da. Eremu-salbuespenik ez dago. Puntu eta kito.

Etiketa Oker Batek Zer Kostatzen Duen

Datu-multzo pseudonimizatu bat anonimo gisa tratatzeak aldi berean bost arazo sortzen ditu:

  • ROPA sarrera okerrak 30. Artikuluaren arabera
  • Subjektuen eskubiderik gabeko prozesurik ez sarbiderako, ezabatzerako edo eramangarritasunerako
  • Iraunkortasun-egutegik ez -- ezabatze-abiarazlerik ez dago
  • Transferentzia-babesik ez mugaz gaindiko lanetarako
  • Ezabatze-biderik ez ezabatzeko eskubideko eskaretarako

Hutsune bakoitza hauste bereizi bat da. Bost fitxa pipeline batean egon daitezke.

2025eko Betearazpen-Seinalea

2025ean, EDPBk betearazpen-ariketa bateratua egin zuen. Txostenak porrot errepikatu bat izendatu zuen: "anonimizazio teknika eraginkorrik gabeak ezabatzeko alternatiba gisa erabiliak." DPAek jada anonimizazioaren kalitatea ikuskatzen dute. Urrats bat baino gehiago egiaztatzen dute. Urratsa funtzionatu behar du.

Bilaketa-taula duen datu-multzo tokenizatu bat pseudonimizatuta dago. Ez da anonimo. Gako bat du. Gakoak alda dezake. Anonimo deitzeari 2025eko txostenak seinalatzen duen porrot zehatza da.

Metodo Egokia Aukeratzea

Benetako anonimizazioa -- eremuaren kanpoan. Erabili Ezabatu. PII desagertu da atzera begirako estekari gabe. Era berean Hashinga aplika diezaiozu entropia altuko balioei preimage biderik gabe. Dokumentatu oinarria. Ez da betebehar juridikorik atxikitzen irteerari.

Pseudonimizazioa -- eremuaren barnean. Erabili Ordeztu, Maskatu edo Enkriptatu. Legea osorik aplikatzen da. Pseudonimizazioak hauste bateko kaltea murrizten du. Ez ditu betebehar juridikoak murrizten.

Kontrolatutako alderantzikatzea -- ikerketa edo ikuskaritza. Erabili Enkriptatu bezeroaren gakoekin. Gako-zaintzak EDPB 05/2022 gako-bereizketa arauak bete behar ditu. Ohar ezazu domeinua DPIAn.

Benetako Erabilera-Kasu Bat

Enpresa batek "anonimizatutako" bezero-erregistroak saltzen dizkie ikertzaileei. Ezabatu metodoa aplikatzen dute. PII desagertua da. Token-taularik ez. Hash preimage-rik ez. Berreidentifikazioak ez du biderik.

DPOk hau DPIAn idazten du. Erabilitako metodoa. Identifikatzaile motak. Zergatik ezin den desegin. Hondakinen arrisku-maila. Irteera eremuaren kanpoan gelditzen da. Subjektuen eskubideak eta transferentzia-arauak ez zaizkio aplikatzen ikerketa-kopiei.

Metodoa aldarrikapenarekin bat dator. Hori prozesu zuzena da. Ikuskaritza batean eusten du.

Erregistroa Zergatik Garrantzitsua den

Enpresa batek ezin du anonimizazioa bakarrik aldarrikatu. Aldarrikapenak erregistroa behar du. DPIAk lau gauza erakutsi behar ditu. Zein identifikatzaile estali ziren. Zein metodo erabili zen. Zergatik berreidentifikazioaren biderik ez dagoen. Zein den hondakinen arrisku-maila.

Erregistro gabe, ikuskaritza batek datu-multzoa eremuaren barnean tratatzen du. Betebehar-multzo osoa aplikatzen da. ROPA sarrerak egon behar du. Transferentzia-babesak egon behar du. Ezabatze-bidea egon behar du. Ez da betebeharrik desagertzen frogarik gabe.

Erasurako eskubideek erregistro anonimizatuekin nola elkarreragiten duten jakiteko, ikusi GDPRren ezabatzeko eskubidea eta EDPBren 2025eko gidantza. Erregistroak mugaz gaindi partekatzerakoan transferentzia-arauetarako, ikusi datu-transferentzia betetzea eta TikTok-en isuna.

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.