Datu Pribatutasunari Buruzko Ikuspegiak
AI segurtasunari, GDPR betetze, osasun datuen babesei eta PII anonimizazio praktika onenei buruzko adituen artikuluak.
Artikulu Guztiak
Vibe Coding eta PII Ihesa: Inork Aipatzen Ez Duen Segurtasun Arriskua
AI-k sortutako kodeak ia inoiz ez du PII kudeaketa barne hartzen. Vibe-kodetutako aplikazioen %73k datu sentikorrak anonimizaziorik gabe prozesatzen ditu. Garatzaileek jakin behar dutena hona da.
COPPA 2026ko Apirila: EdTech Plataformek Epeaurretik Egin Behar Dutena
COPPAren arau eguneratua 2026ko apirilaren 22an indarrean sartzen da. Reddit-i 14,47 milioi liberako isuna jarri zioten haurrentzako datuen porrotengatik. EdTech plataformek arrisku bera dute.
LangChain CVE-2025-68664: PII Nola Iragazten Den Zure RAG Kanalizaziotik
CVSS 9.3. LangChainen serializazio funtzioek ingurune-aldagaiak eta sekretuak erasotzaileak kontrolatutako LLMei agerian uzten dizkie. PII ihesak nola detektatu eta konpondu.
MCP Zerbitzari Segurtasuna 2026: 8.000 Agerian, 492k Ez Dute Autentifikaziorik
8.000+ Model Context Protocol zerbitzari publikoki agerian daude. 492k zero autentifikazio dute. %36,7 SSRFarekiko zaurgarri daude. Babestu PII zure MCP tresnetan.
EBko AI Legedia 2026ko Abuztua: Entrenamenduko Datuak Anonimizatzea 10. Artikulua Betetzeko
EBko AI Legediaren betearazpen osoa 2026ko abuztuaren 2an hasten da. Isunak 35 milioi eurorainoko edo mundu mailako fakturazioen %7raino. 10. Artikuluak entrenamenduko datuen anonimizazioa eskatzen du.
Behin Betiko Anonimizazioa: Froga Suntsitzearen Arriskua
ChatGPT sarreren %34,8k datu sentikorrak ditu (Cyberhaven). Konponbideak -- behin betiko anonimizazioak -- bere arrisku juridikoa du: froga suntsipena. GDPR 4. Artikulua hau nabarmentzen du.
80.000 Dolarreko Erredakzio Faktura: Word Gehigarriaren Konponbidea
Orduko 200-400 dolarretan, 10.000 dokumentuko produkzioak 26.000-80.000 dolar kostatzen ditu abokatuaren denboran (RAND). Bloomberg Law 2024ak aurkitu zuen automatizazioak denbora-tarte hori murrizten duela.
Nabigatzaileko DLP: Blokeo vs. Anonimizazio Ikuspegiak 2026
Nabigatzaileko DLPrako bi ikuspegi: blokeoak PII AI tresnetara bidaltzea galarazten du; anonimizazioak datuak bidali aurretik eraldatzen ditu. Konparazio objektibo bat.
Samsung-ek Iturburu Kodea 3 Aldiz ChatGPT-ra Galdu Zuen
2023ko apirilean, Samsung Semiconductor-eko hiru talde bereiziek datu propietarioak eta informazio konfidentziala ChatGPT-ra bidali zituzten. Gertakari bakoitzak arrisku ezberdin bat agerian uzten zuen.
E-Discovery Zigorrak: AI Erredakzioak Huts Egiten Du
Athletics Investment Group v. Schnitzer Steel (2024) kasuan, erredakzio desegokiak aurkikuntza zigorrak eragin zituen. AI tresnetan %22,7ko zehaztasuna soilik lortzen denean, legezko taldeek benetako ardura dute.
SaaS Hausturak %300 Igo Ziren: ZK Beharrezkoa
Conduent-ek 25,9 milioi erregistro agerian utzi zituen. NHS Digital-ek: 9 milioi paziente. Erasotzaileak SaaS hornitzaileak 9 minututan urratzen dituzte. Hornitzailea bera erasoa denean.
HIPAA Hodeiean: Zero-Knowledge PHI-arentzat
Business Associate Agreementek ez dituzte HIPAA hausteak eragozten zure hodei AI saltzaileak PHI testu arruntean prozesatzen duenean. Hona zero-knowledge arkitekturak zer aldatzen duen.
LibreOffice PII Anonimizazio Luzapena
LibreOffice dokumentuetan PII anonimizatzeko pausoz pausoko gida, anonym.legal luzapena erabiliz.
LibreOffice vs Office: PII Erreakzioa
LibreOffice (anonym.legal luzapena) vs. Microsoft Office (Office Gehigarria) PII anonimizazio gaitasunen konparazio zehatza.
Kode Irekiko Anonimizazioa: LibreOffice
Sektore publikoko erakundeek nola erabiltzen duten LibreOffice anonym.legal luzapenarekin GDPR-bateragarria den dokumentu anonimizaziorako.
PII Plataforma Artean: Office eta LibreOffice
Microsoft Office eta LibreOffice ingurune mistoak dituzten erakundeek nola mantentzen duten PII anonimizazio koherentea anonym erabiliz.
Enpresa AI Debekuak: Produktibitatea vs Arriskua
Enpresa AI chatbot edukiaren %27,4k datu sentikorrak ditu - urtez urte %156ko hazkundea. Hala ere, %71,6...
AI Pribatutasun Luzapen Seguruak 2026an
2026ko urtarrilean, 900.000 erabiltzaile baino gehiagoko bi Chrome luzapen gaiztok ChatGPT eta DeepSeek elkarrizketak 30 minuturo kanporatzen zeudela harrapatu zituzten.
ChatGPT, Claude eta Geminerako Nabigatzaileko DLP
Tradizioako enpresa DLP fitxategi transferentzietarako eta posta elektronikorako eraikita zegoen, ez AI chatbotentzat. Gida honek ChatGPT-rako nabigatzaile-berezko datu galera prebentzioa azaltzen du.
CISO-ek Hodei PHI Prozesatzea Ukatzean
2024ko osasun-datuen 725 hausteak 275 milioi erregistro esposatu zituen. 10,22 milioi dolako batez besteko hauste-kostuarekin - edozein industrietako handiena - osasuneko CISO-ek...
530 milioi euroko TikTok Isuna: GDPR Datu-Subiranotasuna
TikTok-en 530 milioi euroko GDPR isuna EB-Txina datu-transferentziengatik datu-subiranotasunaren betearazpenaren aroa berri bat markatzen du. 5,65 milioi euro baino gehiagorekin...
HHS 2025: AI Ohar Klinikoek PHI Detekzioa Behar Dute
AI transkripzio-sistemek inadvertenteki A gaixoaren PHI B gaixoaren erregistroan jar dezakete. Hona zergatik EHR-n gorde aurretiko PHI detekzioa kontrola den.
Zergatik PII Detekzio Binariak Betetzean Huts Egiten Duen
Detektatuta/ez-detektatuta ez da nahikoa giza epaiketa eskatzen duten betetze-testuinguruetan. Hemen da zergatik konfiantza-puntuazioak PII anonimizazioa binaryako asmatzetik ikuskatze-betetze kontrolera bihurtzen duen.
GDPR Datuen Minimizazioa: Denbora Errealeko API
GDPR 5(1)(c) Artikuluak soilik beharrezko datuak biltzea eskatzen du. Denbora errealeko API integrazioak gehiegizko bilketa inprimakia bidalketa-fasean geldiarazten du - aurretik.
Hasi Zure Datuak Babesten Gaur
267+ entitate mota, 48 hizkuntza, enpresa-mailako segurtasuna hasierako prezioetan.
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, held by our hosting provider.
- 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.