By · Last updated 2026-06-05

Itzuli BlogeraGDPR & Betetze

Japoniako My Number: Verhoeff eta APPI

Tresna generikoen %63ak My Number detektatzea huts egiten du japonierako dokumentuetan. My Number Verhoeff algoritmoa erabiltzen du, Asian nortasun-agiri kontrol-zifrarik konplexuena.

June 5, 20268 min irakurri
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japoniako My Number: APPI eta Verhoeff Kontrola

Japoniako Informazio Pertsonal Babeserako Batzordeak (PPC) 45 betearazpen-erabaki hartu zituen 2024an. Gainera, Japoniako lehen AI pribatutasun gidaliburu argitaratu zuen. PPC ikerketa batek aurkitu du tresna NLP generikoen %63ak My Number (マイナンバー) japonieraz idatzitako fitxategietan detektatzerakoan huts egiten duela. Japoniar egoiliarren datuak kudeatzen badituzu, hutsune horrek zuzeneko APPI arriskua dakar.

My Number zer den

Japoniak egoiliar bakoitzari 12 digituko identifikatzaile bakarra ematen dio. Hau da My Number, Banakako Zenbaki Sistemaren (マイナンバー制度) zati. Zerga, pentsioa, osasun asegurua eta hondamendi erantzuna estaltzen ditu. Identifikatzaile hau datu sentikorrak dira APPIren arabera. Biltzeko edo partekatzeko arrazoi legal bat behar duzu.

Verhoeff Kontrol Arazoa

My Number-ek Verhoeff algoritmoa erabiltzen du kontrol-zifraren kalkulurako. Verhoeff digitu bakarreko akats guztiak harrapatzen dituen metodo matematikoa da. Era berean, bi digitu ondokoen arteko trukaketa akats guztiak harrapatzen ditu. Lan egiteko hiru bilaketa-taula behar ditu. Eskuz ezin da kalkulatu. Kodea behar du.

Honek bi arrazoirengatik garrantzia du. Lehenengoz, Japoniaren 12 digituko formatuak beste kode askoren antzekoa da. Faktura erreferentziak, dokumentu IDak eta data kateak formatu bera partekatzen dute. Verhoeff kontrola gabe, tresna batek balio okerrak markatuko ditu. Bigarrenez, tresna gehienek ez dute Verhoeff erabiltzen. 10eko edo 11ko modulo metodo sinpleagoak erabiltzen dituzte. Horiek ez dira hemen erabilgarriak.

PPC ikerketak aurkitu du tresnen %63ak kontrola saltatzen dutela edo metodo sinpleagoa erabiltzen dutela. Bi arazoak batera gertatzen dira: gezur positiboak eta gezur negatiboak.

Luhn algoritmoa, kreditu txartelentzat erabiltzen dena, sinpleagoa da. My Number-ek ez du Luhn erabiltzen. Luhn-erako eraikitako tresnok ez dira erabilgarriak hemen.

Hiru Idazkera, Izen Bat

Japonerazko testua aldi berean hiru idazkera sistema erabiltzen ditu. Tresnak hiru guztiak kudeatu behar ditu.

Hiragana (ひらがな): Gramatika eta hitz natiboentzat erabiltzen da. 46 oinarrizko karaktere.

Katakana (カタカナ): Atzerriko hitz eta izenentzat erabiltzen da. 46 oinarrizko karaktere. Japoniako atzerriko izenak idazkera honetan agertzen dira.

Kanji (漢字): Izenen eta izenarretarako sinboloak. Guztira 2.000 bat erabiltzen dira ohikoan.

Pertsonairen izen bat lau modutan ager daiteke: Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) eta Romaji (Tanaka Taro). Tresnak lau formak bat etorri behar ditu. Bat faltatzen badu, pertsona horren erregistro gehienak galduko ditu.

Japoniar ID Gehiago Detektatzeko

Gidabaimen zenbakia (運転免許証番号): 12 digitu. Lehen bi digituek prefektura adierazten dute. Tokio 10 da. Osaka 62 da. Horrek tresna batek balio hori eskualde horretarako baliozkoa den egiaztatzeko aukera ematen du.

Pasaportea (旅券番号): Bi letra eta zazpi digitu. ICAO formatua. Japoniak letra-bide zehatzak erabiltzen ditu.

Osasun aseguru txartela (健康保険証記号番号): Sinbolo bat eta zenbaki bat. Formatua aseguruaren araberakoa da. Nazio Osasun Aseguruak (国民健康保険) eta Gizarte Kudeatutako Aseguruak (協会けんぽ) formatu desberdinak erabiltzen dituzte.

Egoitza txartela (在留カード番号): Atzerriko egoiliarrentzat. Bi letra, zortzi digitu, bi letra. Justizia Ministerioak txartel hau igortzen du.

APPIren Anonimizazio Araua

APPIk datu anonimo gogor estandarra du, informazio anonimoa (匿名加工情報) izenekoa. Eremu nagusi batean GDPRa baino harago doa. Anonimizazioa hirugarrenak egiaztatu dezakeen eta teknikoki itzulezina izanda behar du.

Betetzeko, erakunde batek hau egin behar du:

  1. Identifikatzaile zuzen guztiak kendu, My Number barne.
  2. Quasi-identifikatzaile konbinazio guztiak kudeatu.
  3. K-anonimotasuna edo metodo antzeko bat erabili.
  4. Hartutako urratseen deskribapen orokorra argitaratu.
  5. Inoiz ez saiatu datuak berridentifikatzeko.

PPCren 2024ko AI gidak arau berezi bat gehitzen du. Datu anonimoekin AI entrenatzen baduzu, ezin duzu eredu hori pertsonak berridentifikatzeko erabili. Hau APPIren entrenamendu multzoetan eredu inbertsioko eraso zuzenen debekua da.

PPC estandarrak betetzeko, lau gauza behar dituzu. Lehena, My Number detekziorako Verhoeff baliozkotzea. Bigarrena, tokenizazio egokia duen ja_core_news bidezko japoniar NER. Hirugarrena, Kanji, Kana eta Romajiaren artean izena egokitzea. Laugarrena, gidabaimen zenbakietarako prefektura kode egiaztapenak.

Indiak ere Aadhaar erabiltzen du, Verhoeff baliozkotzea behar duena. India DPDPA teknikako betetze gida hori xeheago jorratzen du. Herrialdearteko identifikatzaile detekziorako, ikusi EU-ko zerga ID nazionalen PII detekzioa GDPR betetzearen baitan.

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.