מניעת PII בזמן אמת חוסכת 2.2 מיליון דולר
IBM מצאה הפרש עלות של 2.2 מיליון דולר בין מניעה לבין זיהוי. הנה החישוב שהופך יירוט PII בזמן אמת לבלתי-אופציונלי עבור צוותי אבטחה.
GDPR סעיף 32: ניטור חשיפת PII בכלי AI
צוותי ציות ארגוניים זקוקים לראיות כמותיות על בקרות PII בכלי AI. DLP ברשת מפספס אינטראקציות AI בדפדפן.
מניעת PII בזמן אמת: עצירת דליפות נתוני AI לפני שהן קורות
כאשר עובד מקליד שם לקוח ב-ChatGPT, הנתונים עוזבים את השליטה הארגונית בזמן אמת. DLP שלאחר-הצידה אינו יכול לבטל את הפעמון שכבר צלצל.
GDPR ותמיכת AI: מזהים מותאמים חשובים
AI לתמיכת לקוחות מקבל הודעות לקוח עם שמות, אימיילים ומזהי הזמנה. כלי PII סטנדרטיים מסירים כתובות אימייל אך משאירים מזהי הזמנה ומספרי חשבון שלמים — הפרה של GDPR.
האם כלי הפרטיות AI שלך גונב את הנתונים שלך?
67% מתוספי Chrome לבינה מלאכותית אוספים נתוני משתמשים. אירועי דצמבר 2025 ראו 900K משתמשים שנפגעו מתוספים שהתחזו לכלי פרטיות.
3.8 חשיפות PII יומיות בצוותי תמיכה
כל נציג תמיכה המשתמש ב-ChatGPT מבצע בממוצע 3.8 הדבקות נתונים רגישים ביום. עבור צוות של 100 אנשים, זה מסתכם ב-380 אירועי חשיפת GDPR מדי יום.
אחרי אירוע התוסף עם 900K משתמשים
בינואר 2026, שני תוספי Chrome זדוניים שהותקנו על ידי יותר מ-900,000 משתמשים שידרו שיחות ChatGPT ו-DeepSeek מלאות כל 30 דקות.
מדוע מדיניות כושלת במניעת דליפות PII ב-ChatGPT
77% ממשתמשי AI ארגוניים מעתיקים-מדביקים נתונים בשאילתות צ'אטבוט. כמעט 40% מהקבצים המועלים מכילים נתוני PII או PCI. עדכון כלל HIPAA Security Rule הוצע.
AI ארגוני: גישת מפתחים ללא סיכון
בנקים אסרו ChatGPT. המפתחים שלהם השתמשו בו מהבית בכל זאת. 27.4% מכל התוכן שהוזן לצ'אטבוטים של AI ארגוני מכיל נתונים רגישים (Zscaler).
שימוש ב-Cursor וב-Claude מבלי לדלוף קוד
Cursor טוען קבצי .env לתוך הקשר AI כברירת מחדל. חברת שירותים פיננסיים איבדה 12 מיליון דולר לאחר שאלגוריתמי מסחר קנייניים נשלחו לעוזר AI.
מדיניות AI ללא בקרות טכניות נכשלת
77% מעובדי ארגונים משתפים נתוני עבודה רגישים עם כלי AI למרות מדיניות האוסרת זאת. קבלן ממשלתי הדביק נתוני מבקשי סיוע בשיטפונות מ-FEMA.
IDE מול דפדפן: אבטחת AI למפתחים
מפתחים משתמשים ב-AI בשני סביבות: IDE (Cursor, VS Code) ודפדפן (Claude.ai, ChatGPT). לכל אחת נדרשות בקרות שונות.
83% מתוספי AI מעולם לא עברו ביקורת
83% מתוספי Chrome עם הרשאות רחבות מעולם לא עברו ביקורת אבטחה (USENIX 2025). 45% מעובדי הארגונים משתמשים בתוספים שIT מעולם לא אישר.
39 מיליון דליפות מ-GitHub: סיכון כלי AI לקידוד
67% מהמפתחים חשפו בטעות סודות בקוד (GitGuardian 2025). 39 מיליון סודות דלפו מ-GitHub ב-2024, עלייה של 25% משנה לשנה.
"Vibe Coding" ודליפת PII: סיכון האבטחה שאף אחד לא מדבר עליו
קוד שנוצר על ידי AI כמעט אף פעם לא כולל טיפול ב-PII. 73% מאפליקציות vibe-coded מעבדות מידע רגיש ללא אנונימיזציה. הנה מה שמפתחים צריכים לדעת.
אבטחת שרת MCP 2026: 8,000 חשופים, 492 ללא אימות
יותר מ-8,000 שרתי Model Context Protocol חשופים לציבור. ל-492 אין אימות כלל. 36.7% פגיעים ל-SSRF. הגן על PII בכלי MCP שלך.
חסימה לעומת אנונימיזציה: DLP בדפדפן 2026
השוואה בין כלי DLP לדפדפן המבוססים על חסימה (כמו Nightfall) לכלים המבוססים על אנונימיזציה (כמו anonym.legal). יתרונות, חסרונות ומתי להשתמש בכל גישה.
סמסונג איבדה קוד מקור ל-ChatGPT 3 פעמים
שלושה צוותי הנדסה שונים של Samsung הדביקו קוד קנייני ומידע סודי ל-ChatGPT באפריל 2023. כל אירוע חשף פגיעות שונה.
איסורי בינה מלאכותית ארגוניים: פריון לעומת סיכון
27.4% מתוכן chatbot ארגוני לבינה מלאכותית מכיל נתונים רגישים — עלייה של 156% משנה לשנה. ואולם 71.6% מהגישה לבינה מלאכותית ארגונית מתרחשת דרך חשבונות אישיים.
תוספי פרטיות בטוחים לבינה מלאכותית ב-2026
בינואר 2026, שני תוספי Chrome זדוניים עם 900,000+ משתמשים נתפסו מדליפים שיחות ChatGPT ו-DeepSeek כל 30 דקות.
DLP בדפדפן עבור ChatGPT, Claude ו-Gemini: מדריך מקיף 2026
כיצד למנוע דליפת PII בשימוש ב-ChatGPT, Claude ו-Gemini דרך הדפדפן. השוואת 5 כלי DLP, ניתוח טכני והמלצות לארגונים.
הדבק ושכח: הדגשה אוטומטית של PII לעומת הדרכת ציות
62% מהעובדים המשתמשים בכלי AI לנתוני לקוחות 'לפעמים' שוכחים להסיר PII לפני כן. הנה מדוע הדגשה אוטומטית מסירה את כשל הציות שהדרכה אינה יכולה לפתור.
צילומי מסך ודליפת מידע אישי בכלים פנימיים
Slack, Teams, Jira ואימייל מקבלים באופן קבוע צילומי מסך המכילים מידע אישי של לקוחות. פרצת בקרת גישה זו עוקפת כל כלי DLP.
PII בויקי פנימי: נתוני לקוחות ב-Confluence
צוותי תמיכה מתעדים תהליכים עם צילומי מסך של חשבונות לקוחות. על פני 3 שנים, זה אלפי הפרות מינימיזציית נתונים לפי GDPR בבסיס הידע שלכם.
עוזרי קידוד AI דולפים נתוני ייצור אישיים
מכשירי בדיקה עם רשומות לקוחות אמיתיות. קובצי לוג עם נתוני ייצור לצורך ניפוי שגיאות. GitHub מצא 39 מיליון סודות שדלפו ב-2024.
900 אלף משתמשים נגנבו שיחות ה-AI שלהם
שני תוספי Chrome זדוניים גנבו שיחות ChatGPT מ-900,000+ משתמשים. לאחד היה תג "Featured" של Google.
בינה מלאכותית: וקטור דליפת הנתונים מספר 1
77% מהעובדים מדביקים נתונים רגישים לכלי AI. GenAI אחראי כיום ל-32% מכלל דליפות הנתונים הארגוניות. למדו כיצד להגן על הארגון שלכם.
התחל להגן על הנתונים שלך היום
285+ סוגי ישויות, 48 שפות, אבטחה ברמה ארגונית במחירי סטארטאפ.
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 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
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.