By · Last updated 2026-06-05

بازگشت به وبلاگGDPR و انطباق

LGPD برزیل: CPF، CNPJ و حفاظت از داده

LGPD ۲۱۵ میلیون برزیلی را پوشش می‌دهد و ANPD در سال ۲۰۲۴ اجرای جدی را آغاز کرد. CPF توسط ابزارهای آموزش‌دیده به انگلیسی تنها با دقت ۴۵ درصد شناسایی می‌شود.

June 5, 20268 دقیقه مطالعه
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD برزیل: CPF، CNPJ و حفاظت از داده

قانون حفاظت عمومی داده برزیل (Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD) ۲۱۵ میلیون نفر را پوشش می‌دهد. این قانون سومین قانون بزرگ حفاظت داده در جهان از نظر جمعیت است و جمعیتی بیشتر از آلمان، فرانسه و انگلستان روی هم را تحت پوشش دارد. مرجع ملی حفاظت داده (ANPD) در سال ۲۰۲۴ اولین جریمه‌های اصلی خود را صادر کرد. دوره عبور پس از تصویب LGPD در سال ۲۰۲۰ به پایان رسیده است.

یک چالش فنی هم وجود دارد: اسناد LGPD به پرتغالی برزیلی نوشته می‌شوند. شناسه‌های ملی در برزیل با آن‌چه در پرتغال یا هر کشور دیگری داریم متفاوت است.

چرا PII برزیلی متفاوت است

سیستم‌های شناسایی فدرال و ایالتی برزیل مستقل از سیستم‌های هویت دیجیتال اروپایی توسعه یافتند. این مجموعه شناسه‌های منحصربه‌فردی ایجاد کرد. اکثر ابزارهای NLP بر روی داده‌های انگلیسی یا اروپایی آموزش دیده‌اند و در تشخیص شناسه‌های محلی شکست می‌خورند:

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): شماره مالیاتی ۱۱ رقمی با فرمت XXX.XXX.XXX-XX. دو رقم کنترل دارد. فرمول از دو مرحله ریاضی جداگانه استفاده می‌کند که هر دو باید برای معتبر بودن CPF تطبیق داشته باشند.

شکاف شناسایی بزرگ است: ابزارهای NLP آموزش‌دیده به انگلیسی CPF را تنها با ۴۵ درصد دقت تشخیص می‌دهند (ANPD، ۲۰۲۴). دو دلیل این را توضیح می‌دهند: ابزارهایی که اعداد ۱۱ رقمی را بدون منطق رقم کنترل دومرحله‌ای تطبیق می‌دهند، اعداد CPF معتبر را با دنباله‌های تصادفی اشتباه می‌گیرند. و CPF گاهی فرمت XXX.XXX.XXX-XX را ندارد — این در خروجی OCR و فرم‌های متن ساده اتفاق می‌افتد.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): شماره شناسه شرکت ۱۴ رقمی با فرمت XX.XXX.XXX/XXXX-XX. دو رقم کنترل هم دارد. فرمول شبیه CPF است اما یکسان نیست.

RG (Registro Geral): کارت شناسایی ملی. فرمت بسته به ایالت متفاوت است — سائوپائولو ۲ حرف و ۵ تا ۹ رقم، ریودوژانیرو ۷ تا ۸ رقم با خط تیره، میناس‌ژرایس ۷ تا ۹ رقم دارد. ابزاری که فقط فرمت یک ایالت را می‌شناسد اکثر شماره‌های RG را از دست می‌دهد.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): شماره گواهینامه رانندگی ۱۱ رقمی با یک رقم کنترل. فرمت شامل کد منطقه‌ای است.

Título de Eleitor: شماره کارت رأی‌دهی ۱۲ رقمی با سه بخش: کد شناسه ۸ رقمی، کد ایالت ۲ رقمی و ۲ رقم کنترل.

شماره SUS (Cartão SUS): شناسه بهداشتی عمومی ۱۵ رقمی. هر فرد در کشور یکی دارد و در تمام سوابق بیمارستانی و کلینیکی ظاهر می‌شود.

PIS/PASEP: شماره برنامه اجتماعی ۱۱ رقمی که در هر سابقه استخدامی ظاهر می‌شود.

استاندارد ناشناس‌سازی LGPD

ماده ۱۲ LGPD داده ناشناس را تعریف می‌کند: داده‌ای که «با در نظر گرفتن ابزارهای فنی معقول در زمان پردازش قابل شناسایی نباشد.» این یک استاندارد مرتبط با فناوری است — داده ناشناس امروز ممکن است با پیشرفت روش‌های بازشناسایی ناشناس باقی نماند.

ANPD راهنمای بیشتری اضافه می‌کند: حذف شناسه‌های مستقیم مثل CPF و نام کافی نیست. گروه‌های شناسه‌های شبه‌مستقیم همچنان می‌توانند بازشناسایی را ممکن کنند. بازه سنی، شهر، جنسیت و شغل با هم ممکن است یک فرد را مشخص کنند — این‌ها باید از طریق گروه‌بندی یا افزودن نویز رسیدگی شوند.

برای داده‌های آموزش هوش مصنوعی، ANPD یکی از سه شرط را الزامی می‌کند: اول، داده با استاندارد ماده ۱۲ مطابقت داشته باشد. دوم، هر صاحب داده رضایت صریح برای استفاده آموزشی خاص داده باشد. سوم، یک هدف مستند معتبر وجود داشته باشد.

الزامات زبانی پرتغالی

پرتغالی برزیلی با پرتغالی اروپایی متفاوت است — کلمات، نگارش و فرم‌های اسناد یکسان نیستند. مدل‌های NLP آموزش‌دیده بر روی متن پرتغال به حدود ۷۱ درصد دقت مدل‌های آموزش‌دیده بر روی متن محلی می‌رسند (ارزیابی فنی ANPD).

تفاوت‌های کلیدی برای شناسایی PII:

  • نام‌ها: استفاده از نام خانوادگی مضاعف و ترتیب نام با پرتغال متفاوت است.
  • آدرس‌ها: کدهای CEP از فرمت XXXXX-XXX استفاده می‌کنند که منحصر به این کشور است و به منطق شناسایی خاص خود نیاز دارد.
  • اصطلاحات اسناد: «Carteira de Identidade» در برزیل در مقابل «Bilhete de Identidade» در پرتغال. نام‌های آژانس‌ها هم متفاوتند.

آنچه انطباق با ANPD نیاز دارد

چهار نیاز فنی انطباق ANPD را پوشش می‌دهند: شناسایی CPF و CNPJ باید شامل اعتبارسنجی رقم کنترل دومرحله‌ای باشد. شناسایی RG باید تمام ایالت‌ها را پوشش دهد. شناسایی شماره SUS و Título de Eleitor هم الزامی است. مدل‌های NLP باید بر روی پرتغالی محلی آموزش دیده باشند.

راهنمای ما را درباره شناسایی جهانی شناسه‌های PII و اقدامات اجرایی LGPD در سال ۲۰۲۴ ببینید.

منابع

آماده‌اید داده‌های خود را محافظت کنید؟

شروع به ناشناس‌سازی PII با بیش از ۲۸۵ نوع نهاد در ۴۸ زبان.

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.