Which image formats does image redaction support?

PNG and JPG (JPEG). Other raster formats such as TIFF, BMP, WebP, and GIF are not currently supported.

Does image redaction require a paid plan?

Yes. Image redaction requires a Basic plan or higher. The free plan supports text anonymization only.

How does it find PII inside an image?

The image is run through OCR (Tesseract) to extract its text layer and each piece of text's position, then that text is analyzed by the same PII detector used for documents. Detected regions are covered with a black box on the image itself.

Is the redaction reversible?

No. Image redaction covers the detected region with an opaque black box directly on the image pixels — this is a one-way, visual redaction, not a reversible encryption like the text anonymizer offers.

How accurate is OCR-based detection on scans?

Accuracy depends on scan quality, resolution, and handwriting versus print. Low-quality scans and handwritten text lower OCR accuracy, which lowers detection recall — review redacted output before relying on it for high-stakes documents.

Takaisin ominaisuuksiin

Peitä PII kuvien sisällä

Oikeudelliset todisteet, skannatut henkilöllisyysasiakirjat ja HR-kuvakaappaukset sisältävät usein henkilötietoja pikseleinä, ei tekstinä. Kuvankäsittelymme suorittaa OCR:n, tunnistaa PII:n erotetusta tekstistä ja peittää jokaisen osuman mustalla laatikolla.

Kokeile verkkosovelluksessa API-viite Työpöytäsovellus

Miten se toimii

Kolme vaihetta, jotka suoritetaan palvelinpuolella lataamallesi kuvalle.

1. OCR

Tesseract erottaa tekstikerroksen PNG- tai JPG-kuvastasi, mukaan lukien sen sijainnin sivulla.

2. Tunnistus

Erotettu teksti käy läpi saman PII-tunnistimen, jota käytetään asiakirjoissa, ja löytää nimiä, tunnusnumeroita, päivämääriä ja muita entiteettejä luottamuspisteytyksen kanssa.

3. Peittäminen

Jokainen tunnistettu alue peitetään yhtenäisellä mustalla laatikolla (oletustäyttö) suoraan kuvassa, ja peitetty tiedosto palautetaan ladattavaksi.

Missä tämä auttaa

Mikä tahansa skannattu tai valokuvattu asiakirja, jossa PII sijaitsee itse kuvassa.

Oikeudelliset todisteet

Peitä nimet, osoitteet ja asianumerot skannatuissa todisteissa ja todistevalokuvissa ennen esittämistä tai arkistointia.

Henkilöllisyysasiakirjat

Peitä passi-, ajokortti- ja henkilötunnusnumerot valokuvatuissa tai skannatuissa henkilöllisyysasiakirjoissa.

HR-skannaukset

Peitä henkilötiedot skannatuissa työntekijälomakkeissa, työaikaseurannoissa ja perehdytysasiakirjoissa ennen jakamista tai arkistointia.

Tuetut tiedostomuodot

Tällä hetkellä tuetaan kahta kuvamuotoa.

Tuettu

PNG
JPG / JPEG

Ei vielä tuettu

• PDF-sivujen kuvat (käytä sen sijaan PDF-käsittelyä tekstikerroksellisille PDF-tiedostoille)
• Muut rasterimuodot (esim. TIFF, BMP, WebP, GIF)

Basic-taso ja ylöspäin

Kuvien PII-peittäminen vaatii Basic-tason tai korkeamman. Ilmaistason tileillä voi anonymisoida tekstiä, mutta ei kuvia; päivitys avaa PNG/JPG-lataukset tasosi tiedostokokorajaan asti.

Katso tasot

Usein kysytyt kysymykset

Mitä kuvamuotoja kuvien PII-peittäminen tukee?

PNG ja JPG (JPEG). Muita rasterimuotoja, kuten TIFF, BMP, WebP ja GIF, ei tällä hetkellä tueta.

Vaatiiko kuvien PII-peittäminen maksullisen tason?

Kyllä. Kuvien PII-peittäminen vaatii Basic-tason tai korkeamman. Ilmaistaso tukee vain tekstin anonymisointia.

Miten se löytää PII:n kuvan sisältä?

Kuva käy läpi OCR:n (Tesseract) tekstikerroksensa ja jokaisen tekstinpätkän sijainnin erottamiseksi, minkä jälkeen sitä tekstiä analysoi sama PII-tunnistin, jota käytetään asiakirjoissa. Tunnistetut alueet peitetään mustalla laatikolla suoraan kuvassa.

Onko peittäminen palautettavissa?

Ei. Kuvien PII-peittäminen peittää tunnistetun alueen läpinäkymättömällä mustalla laatikolla suoraan kuvan pikseleissä — tämä on yksisuuntainen visuaalinen peittäminen, ei palautettavaa salausta, jota tekstin anonymisoija tarjoaa.

Kuinka tarkka OCR-pohjainen tunnistus on skannauksissa?

Tarkkuus riippuu skannauksen laadusta, resoluutiosta ja siitä, onko teksti käsinkirjoitettua vai painettua. Huonolaatuiset skannaukset ja käsinkirjoitettu teksti heikentävät OCR:n tarkkuutta, mikä puolestaan vähentää tunnistuksen kattavuutta — tarkista peitetty tulos ennen kuin luotat siihen korkean riskin asiakirjoissa.

Peitä PII kuvissasi

Lataa PNG tai JPG verkkosovellukseen tai kutsu APIa suoraan.

Kokeile ilmaiseksi

Limitations / Important note

OCR-based text extraction is probabilistic; low-quality scans and handwriting lower detection recall.
Redaction is a visual, one-way black box over the detected region — not reversible encryption.
This page is informational and is not legal advice.

How we measure — our methodology

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.

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

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.