تشخیص و ناشناسسازی PII در سطح سازمانی
Regex patterns for structured data, proven ML models for names. Transparent, auditable results on Hetzner's ISO 27001-certified servers in Germany.
چرا anonym.legal را انتخاب کنید
Deterministic Pattern Detection
Regex patterns for structured data (emails, SSNs, credit cards) give 100% reproducible results. ML-based NER for names and organizations provides high consistency. Fully auditable for compliance.
با فناوری ما بیشتر آشنا شوید →Hetzner Germany, ISO 27001 Certified
تمام پردازشها در مراکز داده گواهینامه ISO 27001 در آلمان انجام میشود. دادههای شما در اتحادیه اروپا باقی میماند بدون مسائل قضایی غیرمنتظره.
جزئیات امنیتی را مشاهده کنید →قیمتگذاری مبتنی بر توکن که میتوانید درک کنید
برای آنچه استفاده میکنید پرداخت کنید با سیستم شفاف توکن ما. سطح رایگان شامل 200 توکن (~15-18 صفحه در ماه). بدون هزینههای پنهان، بدون شگفتی.
قیمتگذاری را ببینید →ادغام AI با حفاظت از حریم خصوصی
ابزارهای AI خود را مانند Cursor و Claude Desktop متصل کنید در حالی که دادههای حساس خود را با ناشناسسازی خودکار PII ایمن نگه دارید.
Your AI Tool
(Cursor, Claude)
MCP Server
(Anonymizes PII)
AI Processes
(Safe data only)
Restore Values
(Optional)
سرور MCP به عنوان یک سپر حریم خصوصی بین ابزارهای AI شما و دادههای حساس عمل میکند. این سرور به طور خودکار PII را تشخیص داده و ناشناس میکند قبل از ارسال به AI، سپس مقادیر اصلی را در پاسخها بازمیگرداند—اطمینان حاصل میکند که AI هرگز دادههای واقعی شما را نمیبیند.
ادغام بدون درز ابزارهای AI
با Cursor، Claude Desktop و سایر ابزارهای سازگار با MCP کار میکند
معماری حریم خصوصی محور
AI فقط دادههای ناشناسشده را پردازش میکند—PII اصلی هرگز از کنترل شما خارج نمیشود
ناشناسسازی معکوسپذیر
توکنسازی به شما امکان میدهد مقادیر اصلی را در صورت نیاز بازگردانی کنید
همان قیمتگذاری توکن
از موجودی توکنهای موجود شما استفاده میکند—بدون هزینه اضافی
ابزارهای AI پشتیبانی شده:
در طرحهای پرو و بیزنس موجود است. برای باز کردن قفل ارتقا دهید.
پردازش اسناد به صورت ایمن
حداکثر حریم خصوصی با مدیریت فایل ایمن. اسناد در دستگاه شما باقی میمانند — فقط متن استخراج شده برای تحلیل ارسال میشود.
Drag & Drop
(Your files)
Local Processing
(On your device)
Analyze & Anonymize
(Text only)
Save Result
(Stay local)
برنامه دسکتاپ اسناد را به طور کامل در دستگاه شما پردازش میکند. فایلها به صورت محلی خوانده میشوند، فقط متن استخراج شده برای تحلیل ارسال میشود و اسناد شما خصوصی باقی میمانند.
مدیریت فایل ایمن
اسناد در رایانه شما باقی میمانند — فقط متن استخراج شده به API ایمن ما ارسال میشود
ذخیرهسازی محلی رمزنگاری شده
تاریخچه، تنظیمات از پیش تعیین شده و کلیدهای رمزنگاری در خزانه محلی رمزنگاری شده شما ذخیره میشوند
رابط کشیدن و رها کردن
جریان کاری ساده و شهودی—فایلها را بکشید و نتایج را بلافاصله دریافت کنید
فرمتهای متعدد
PDF، DOCX، TXT و بیشتر—هر نوع سندی را پردازش کنید
موجود برای:
تشخیص نامها، ایمیلها، شمارههای تلفن، کارتهای اعتباری، شمارههای تأمین اجتماعی، IBANها، آدرسهای IP و بیشتر در چندین دسته.
پشتیبانی کامل از 48 زبان از جمله انگلیسی، آلمانی، اسپانیایی، فرانسوی و 43 زبان دیگر با پشتیبانی RTL برای عربی، عبری، فارسی و اردو. با موتورهای NLP spaCy، Stanza و XLM-RoBERTa.
جایگزینی، ویرایش، هش (SHA-256)، رمزنگاری (AES-256-GCM) یا ماسک—روش حفاظتی را که با مورد استفاده شما مطابقت دارد انتخاب کنید.
قابلیت اطمینان در سطح سازمانی با نظارت، پشتیبانگیری خودکار و رویههای پاسخ به حوادث.
راهنماهای رایگان انطباق و امنیت
منابع کارشناسی را دانلود کنید تا به سازمان شما در حفاظت از دادههای حساس و برآورده کردن الزامات انطباق کمک کند.
این را در عمل ببینید
ببینید چگونه anonym.legal دادههای حساس را بهصورت زنده در ابزارهای مورد علاقه شما محافظت میکند.

Latest Insights
Research, guides, and analysis on data privacy
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.
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.
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.
Explore anonym.legal
آمادهاید دادههای خود را محافظت کنید؟
با سطح رایگان ما شروع کنید—200 توکن در هر دوره، بدون نیاز به کارت اعتباری.
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
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
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
- 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.