By · Last updated 2026-06-05

Takaisin BlogiinGDPR & Vaatimustenmukaisuus

Japanin My Number: Verhoeff ja APPI

63 % yleisistä työkaluista epäonnistuu My Number -tunnistuksessa japanilaisissa asiakirjoissa. My Number käyttää Verhoeff-algoritmia — Aasian monimutkaisinta kansallisen henkilötunnuksen tarkistussummaa.

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

Japanin My Number: APPI ja Verhoeff-tarkistus

Japanin henkilötietojen suojakomissio (PPC) antoi 45 täytäntöönpanopäätöstä vuonna 2024. Se julkaisi myös Japanin ensimmäisen tekoälyn tietosuojaohjauksen. PPC:n tutkimus osoitti, että 63 % yleisistä NLP-työkaluista epäonnistuu My Numberin (マイナンバー) tunnistuksessa japanilaisissa tiedostoissa. Jos tiimisi käsittelee japanilaisten asukkaiden tietoja, tämä aukko merkitsee suoraa APPI-riskiä.

Mikä My Number on

Japani antaa jokaiselle asukkaalle ainutlaatuisen 12-numeroisen tunnisteen. Tämä on My Number, osa yksilönumerojärjestelmää (マイナンバー制度). Se kattaa verotuksen, eläkkeen, sairausvakuutuksen ja katastrofivasteen. Tämä tunniste on APPI:n mukainen arkaluonteinen tieto. Tarvitset laillisen perusteen sen keräämiseen tai jakamiseen.

Verhoeff-tarkistuksen ongelma

My Number käyttää tarkistusumerossaan Verhoeff-algoritmia. Verhoeff on matemaattinen menetelmä, joka havaitsee kaikki yksittäisten numeroiden virheet. Se havaitsee myös kaikki virheet, joissa kaksi vierekkäistä numeroa vaihtaa paikkaa. Se vaatii kolme hakutaulukkoa toimiakseen. Sitä ei voi laskea käsin. Se vaatii koodin.

Tällä on merkitystä kahdesta syystä. Ensinnäkin Japanin 12-numeroinen muoto muistuttaa monia muita koodeja. Laskuviitteet, asiakirjatunnukset ja päivämäärämerkkijonot jakavat saman muodon. Ilman Verhoeff-tarkistusta työkalu merkitsee vääriä arvoja. Toiseksi useimmat työkalut eivät käytä Verhoeffia. Ne käyttävät yksinkertaisempia modulo-10- tai modulo-11-tarkistuksia. Ne eivät toimi tässä.

PPC:n tutkimus osoitti, että 63 % työkaluista jättää tarkistuksen tekemättä tai käyttää yksinkertaisempaa menetelmää. Molemmat ongelmat esiintyvät samanaikaisesti: väärät positiiviset ja väärät negatiiviset.

Korteille käytetty Luhn-algoritmi on yksinkertaisempi. My Number ei käytä Luhnia. Luhnille rakennetut työkalut eivät toimi tässä.

Kolme kirjaimistoa, yksi nimi

Japanilainen teksti käyttää samanaikaisesti kolmea kirjoitusjärjestelmää. Työkalun on käsiteltävä kaikkia kolmea.

Hiragana (ひらがな): Käytetään kieliopissa ja alkuperäisissä sanoissa. 46 perusmerkistöä.

Katakana (カタカナ): Käytetään vieraissa sanoissa ja nimissä. 46 perusmerkistöä. Ulkomaiset nimet Japanissa esiintyvät tässä kirjaimistossa.

Kanji (漢字): Symboleita substantiiveille ja nimille. Noin 2 000 on yleisessä käytössä.

Yhden henkilön nimi voi esiintyä neljässä muodossa: Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) ja Romaji (Tanaka Taro). Työkalun on löydettävä kaikki neljä. Jos se jättää yhden väliin, se jättää väliin suurimman osan kyseisen henkilön tietueista.

Muita tunnistettavia japanilaisia henkilötunnuksia

Ajokortti (運転免許証番号): 12 numeroa. Kaksi ensimmäistä numeroa osoittavat prefektuurin. Tokio on 10. Osaka on 62. Tämän avulla työkalu voi tarkistaa, onko arvo kelvollinen kyseiselle alueelle.

Passi (旅券番号): Kaksi kirjainta ja seitsemän numeroa. ICAO-muoto. Japani käyttää tiettyjä kirjainpareja.

Sairausvakuutuskortti (健康保険証記号番号): Symboli ja numero. Muoto riippuu vakuuttajasta. Kansallinen sairausvakuutus (国民健康保険) ja yhteiskunnan hallitsema vakuutus (協会けんぽ) käyttävät eri muotoja.

Oleskelukortti (在留カード番号): Ulkomaisille asukkaille. Kaksi kirjainta, kahdeksan numeroa, kaksi kirjainta. Oikeusministeriö myöntää tämän kortin.

APPI:n anonymisointisääntö

APPI:ssa on tiukka anonymisoitujen tietojen standardi, nimeltä anonymisoitu tieto (匿名加工情報). Se menee GDPR:ää pidemmälle yhdellä keskeisellä alueella. Anonymisoinnin on oltava kolmannen osapuolen vahvistettavissa ja teknisesti peruuttamatonta.

Noudattaakseen vaatimuksia organisaation on:

  1. Poistettava kaikki suorat tunnisteet, mukaan lukien My Number.
  2. Käsiteltävä kaikki kvasihenkilötietoyhdistelmät.
  3. Käytettävä k-anonymiteettia tai vastaavaa menetelmää.
  4. Julkaistava yleiskuvaus tehdyistä toimenpiteistä.
  5. Ei koskaan yritettävä tunnistaa tietoja uudelleen.

PPC:n vuoden 2024 tekoälyohjauksessa on lisätty erityinen sääntö. Jos koulutat tekoälyä anonymisoiduilla tiedoilla, et voi käyttää kyseistä mallia henkilöiden tunnistamiseen uudelleen. Tämä on suora kielto mallinkääntöhyökkäyksille APPI:n koulutusaineistoja vastaan.

PPC-standardien täyttämiseksi tarvitset neljä asiaa. Ensinnäkin Verhoeff-validointi My Numberin tunnistamiseen. Toiseksi japanilainen NER ja_core_news-mallilla oikealla tokenoinnilla. Kolmanneksi nimien yhteensovittaminen Kanji-, Kana- ja Romaji-muodoissa. Neljänneksi prefektuurikooditarkistukset ajokorteille.

Intia käyttää Aadharia, joka myös vaatii Verhoeff-validoinnin. Intian DPDPA:n tekninen vaatimustenmukaisuusopas kattaa tämän yksityiskohtaisesti. Monikansallisesta tunnistetunnistuksesta katso EU:n kansallisten verotunnusten PII-tunnistus GDPR:n mukaisesti.

Lähteet

Valmiina suojaamaan tietojasi?

Aloita PII-anonymisointi yli 285 entiteettityypillä 48 kielellä.

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.