anonym.legal

By · Last updated 2026-05-02

Itzuli BlogeraGDPR & Betetze

PII Betetze Globala: GDPR, LGPD eta DPDP

Brasilgo CPF, Indiako Aadhaar eta AEBetako SSNk formatu eta egiaztapen-logika funtsezkoki ezberdinak dituzte. LGPD eta Indiako DPDP Legeek CPF eta Aadhaar babestutako identifikatzaile gisa sartzen dituzte.

May 2, 20268 min irakurri
global PII complianceBrazilian CPF detectionIndian Aadhaar DPDPLGPD compliancemulti-regulatory PII

PII Betetze Globala: Hiru Lege, Hiru ID Formatu

Britainiar merkatu batek 80 herrialdeetako saltzaile-dokumentuak kudeatzen ditu. Aldi berean hiru lege aplikatzen dira: GDPR EBko saltzaileentzat, LGPD Brasilgo saltzaileentzat eta Indiako DPDP Legea Indiako saltzaileentzat. Lege bakoitzak ID nazional ezberdinak babesten dituzte. Formatu bakoitzak bere egiaztapen-logika dauka.

Brasilgo CPF: Formatua eta LGPD Estatusa

CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas) Brasilgo zerga-zenbakia da. 11 digituko formatua du XXX.XXX.XXX-XX formatuan. Azken bi digituk egiaztapen-digituk dira. Lehenengo bederatzi digituekin matematika-algoritmo batek sortzen ditu.

Brasilgo LGPDk CPF babestutako identifikatzaile pertsonal gisa tratatzen du, AEBetako SSN bezalako sentikortasunarekin. CPF formatua ezagutzen ez duen tresna batek ezin du aurkitu. Egiaztapen-batura saltatzen duena positibo faltsuak markatuko ditu.

Indiako Aadhaar: Formatua eta DPDP Arauak

Aadhaar Indiako UIDAIk emandako 12 digituko zenbakia da. Zenbakiak ausaz esleitzen dira. Azken digita Verhoeff egiaztapen-digita da.

Indiako DPDP Legeak Aadhaar-lotutako datuak kudeatzen dituen edozein talderentzat betebeharrak sortzen ditu. Detekzioak bi urrats behar ditu. Lehenik, 12 digituko formatuari bat egin eta Verhoeff digita egiaztatu. Bigarrenik, testuinguruen arabera iragazi. Ez da 12 digituko katea guztiak Aadhaar bat.

AEBetako SSN: Ezagutzen den Egitura

SSNa bederatzi digitukoa da. Lehenengo hiru gunea-zenbakia dira. Hurrengo bi taldea-zenbakia dira. Azken lau serie-zenbakia dira. Segmentu bakoitzak ezarritako arauak ditu. Egiaztapena ondo dokumentatuta dago.

Herrialde Bakarreko Tresnen eta Arau Globalen arteko Aldea

Hiru ID hauek ez dute formaturik eta ez dute egiaztapen-araurik partekatzen. AEBetako erabilerarako eraikitako tresnak SSNak harrapatuko ditu. CPF eta Aadhaar erabat galduko ditu.

Talde gehienek hutsune hau arautzaileak galdetzen duenean aurkitzen dute -- ez lehenago. Hutsuneak benetako arriskua sortzen du lege bakoitzaren pean:

  • GDPR 28. artikuluak datu-prozesadore bakoitzarekin idatzizko Datu-Prozesatze Akordio bat eskatzen du. DPIA batek "SSN detekzioa" kontrol nagusi gisa zerrendatzen duena -- datu-multzoak CPF zenbakiak ere badauzkanean -- dokumentatutako hutsunea dauka. Auditore batek aurkitu dezake.
  • LGPDk Brasilgo diru-sarreren %2rainoko isunak sar ditzake, haustura bakoitzeko R$50M arte. Detektatu gabe geratu den CPF bat LGPD urraketa zuzena da.
  • DPDPren betearazpena oraindik berria da. Beren estaldura orain erregistratzen duten taldeak hobeto kokatuta egongo dira hasierako erabakiek estandarra ezartzen dutenean.

Aldi bereko hiru isun-araubidek geruzatutako arriskua sortzen dute. Herrialde bakarreko tresnak talde globalak agerian uzten ditu.

Estaldura Osoak Zer Behar Duen

Tresna batek ID bakoitzaren formatua, egiaztapen-algoritmoa eta testuinguru juridikoa behar ditu. CPFk egiaztapen-batura modularra behar du. Aadhaarrek Verhoeff egiaztapena eta testuinguru-iragazketa behar ditu. SSNak gune eta talde-arauak behar ditu. Hiru arazo bereizi dira. Eredu-bilaketa bakarrak ezin ditu guztiak estali.

Ikusi ere: PII identifikatzaile hutsune globala: SSN, CPF, Aadhaar, ANPD Brasilen LGPD betearazpen gida eta DPDPA Indiako pribatutasun-legearen betetze teknikoa.

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.