By · Last updated 2026-06-05

חזרה לבלוגGDPR ועמידה

AEPD ספרד: DNI, NIE ומזהים לטינו-אמריקאים

AEPD הוציאה 847 החלטות סנקציה ב-2023 — הגבוה ביותר באיחוד האירופי לפי מספר. DNI/NIE מזוהה ב-34% דיוק בלבד על ידי כלים גנריים.

June 5, 20269 דקות קריאה
Spain AEPDDNI NIE detectionSpanish language PIILatin America complianceGDPR AI

AEPD ספרד: DNI, NIE ומזהים לטינו-אמריקאים

רשות הגנת הנתונים הספרדית, AEPD, הוציאה 847 החלטות אכיפה ב-2023. זהו המספר הגבוה ביותר של כל רגולטור באיחוד האירופי. קנסות בודדים לעיתים קרובות קטנים יותר ממקרי DPC האירי או AP ההולנדי. אך הנפח יוצר סיכון אמיתי לכל חברה עם פעילות ספרדית.

מסגרת אכיפת AI של AEPD

הרגולטור הספרדי פרסם את ההנחיות המפורטות ביותר לאיחוד האירופי בנושא AI להגנת נתונים. היא מכסה שני תחומים.

מדריך AI ו-GDPR (2020, עודכן 2024): מדריך זה מחייב DPIA לכל מערכת AI שמעבדת נתונים אישיים. הוא חל גם כאשר ספי סעיף 35 של GDPR לא הושגו. זוהי אחת מכללי DPIA הרחבים ביותר באיחוד האירופי. כל חברה שמפעילה AI על נתונים ספרדיים חייבת לבצע DPIA לפני השקה.

יישום חוק AI הספרדי: ספרד היא מבין המדינות הראשונות באיחוד האירופי עם רישום AI לאומי למערכות בסיכון גבוה. AEPD עובדת עם גוף פיקוח AI הספרדי. יחד הם אוכפים הן את כללי חוק AI והן את כללי GDPR. חברות עומדות בפני סיכון ביקורת משתי הרשויות.

מזהים לאומיים ספרדיים: פער הזיהוי

כלי NLP גנריים מזהים DNI ו-NIE ב-34% דיוק בלבד במסמכים ספרדיים. AEPD דיווחה על כך בדוח 2024 שלה. לכל מזהה יש מבנה המסביר מדוע כלים גנריים נכשלים.

DNI: שמונה ספרות בתוספת אות ביקורת אחת. האות נובעת מהשאר של המספר כשמחולק ב-23. ערך זה ממופה לרצף אותיות קבוע. אותיות מסוימות מוחרגות — זה לא A-Z. האלגוריתם ייעודי לספרד. כלים גנריים מדלגים עליו. כלי הבודק רק את תבנית הספרות, ללא שלב המודולוס, מייצר תוצאות שגויות.

NIE: אות קידומת אחת (X, Y, או Z), שבע ספרות, ואות ביקורת. ה-NIE מיועד לאזרחים זרים בספרד. הוא מכסה שימוש מס ומנהלי. כל קידומת משקפת תקופת הנפקה שונה. אות הביקורת משתמשת באותו אלגוריתם כמו DNI. ה-NIE מופיע בחוזי עבודה, דיווחי מס ורשומות מגורים.

CIF (מזהה מס עסקי): אות אחת ועוד שבע ספרות ועוד תו ביקורת. האות הפותחת מציינת סוג החברה. תו הביקורת משתמש באלגוריתם נפרד מ-DNI ו-NIE.

כרטיס בריאות: פורמט כרטיס הבריאות הספרדי משתנה לפי אזור. כל קהילה אוטונומית משתמשת בפורמט משלה. זה מקשה על זיהוי אוטומטי בהשוואה לסטנדרט לאומי יחיד.

למידע נוסף על פערי מזהים בין מדינות האיחוד האירופי, ראו את מדריך פערי המזהים האירופי שלנו.

מזהים לטינו-אמריקאים: עמידה פני שווקים

קשרי ספרד לאמריקה הלטינית דוחפים את דרישות העמידה מעבר לספרד. כל חברה המשרתת שווקים דוברי ספרדית זקוקה לכיסוי PII רחב יותר.

מקסיקו: ה-CURP הוא קוד אלפאנומרי בן 18 תווים. הוא מקדד תאריך לידה, מין, מדינת לידה ואותיות ראשוניות של שם. ה-RFC הוא מזהה מס בן 13 תווים ליחידים ו-12 תווים לחברות. שניהם מופיעים ברשומות תעסוקה ומס.

ארגנטינה: ה-CUIL הוא מספר בן 11 ספרות עם ספרת ביקורת. ה-CUIT משתמש באותו פורמט. תעודת הזהות הארגנטינאית כוללת 7 עד 8 ספרות. שלושתם מופיעים ברשומות שכר, בנקאות וממשל.

צ'ילה: ה-RUT וה-RUN הם 7 עד 9 ספרות, מקף וספרת ביקורת. הבדיקה משתמשת באלגוריתם מודולוס-11. לכל אדם ועסק בצ'ילה יש אחד. הזיהוי חייב להטמיע את שלב ספרת הביקורת כדי למנוע התאמות שגויות.

קולומביה: תעודת הזהות הלאומית היא 8 עד 10 ספרות. ה-NIT הוא תשע ספרות ועוד ספרת ביקורת וחל על עסקים.

כיסוי מלא לשווקים דוברי ספרדית פירושו הן מזהים ספרדיים של האיחוד האירופי והן מזהים לאומיים לטינו-אמריקאים. מדריך מזהי PII הגלובלי שלנו משווה אותם ל-SSN האמריקאי, Aadhaar ההודי ומזהים לאומיים אחרים.

פירוט אכיפת AEPD ב-2024

847 החלטות אכיפה הוא המספר הגבוה ביותר באיחוד האירופי. הרגולטור הספרדי משיג זאת באמצעות גבוה ניהול תלונות וסיורים אקטיביים בסקטורים. המקרים מתפלגים לפי סקטור:

תקשורת ושירותים פיננסיים: 42% מההחלטות. בעיות עיקריות: בדיקות אשראי ללא אישור, שמירה מופרזת והיעדר הסכמה לשיווק.

בריאות וביטוח: 22% מההחלטות. נתוני בריאות שמשותפים ללא הסכמה, זיהוי-כמעט חלש למחקר ועיבוד ביומטרי למערכות תורים.

תעסוקה: 19% מההחלטות. ניטור עובדים, סינון מדיה חברתית ומצלמות אבטחה ללא הודעה מתאימה.

מערכות AI: קטגוריה הולכת וגדלה. הרשות מצאה מספר חברות ספרדיות שמפעילות AI ללא DPIAs מושלמים. זה מפר את המדריך שלה לAI.

הבסיס הטכני לעמידה ב-PII הספרדי הוא זיהוי DNI ו-NIE עם אימות אות ביקורת. הוסיפו זיהוי ישויות בשמות בספרדית. לאחר מכן הוסיפו כיסוי CURP, RUT, CUIL וכרטיס זהות לאומי לתמיכה לטינו-אמריקאית מלאה.

ראו את מדריך עמידת DPIA ל-AI של AEPD שלנו לתהליך DPIA המלא תחת הכללים הספרדיים.

מקורות

מוכן להגן על הנתונים שלך?

התחל לאנונימיזציה של PII עם 285+ סוגי ישויות ב-48 שפות.

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.