By · Last updated 2026-06-05

חזרה לבלוגGDPR ועמידה

CNIL צרפת: דרישות כלי PII של רשות הגנת הנתונים

CNIL טיפלה ב-16,433 תלונות ב-2023 (+43%). 63% מהודעות CNIL מציינות אנונימיזציה AI בלתי הולמת. NIR/מספר ביטוח לאומי צרפתי מוחמץ על ידי 78% מהכלים הגנריים.

June 5, 20269 דקות קריאה
France CNILNIR French SSNGDPR anonymizationFrench data protectionAI training data

CNIL צרפת: דרישות כלי PII של רשות הגנת הנתונים

ה-CNIL של צרפת היא גוף הנתונים הדורשני ביותר באיחוד האירופי. רוב רגולטורי האיחוד כותבים כללים רחבים. CNIL הולכת רחוק יותר. היא מפרסמת הנחיות טכניות מדויקות הנקראות recommandations שקובעות סטנדרטים מדויקים לאנונימיזציה ושימוש בנתוני AI.

הודעות CNIL ב-2024 ציינו לעיתים קרובות אנונימיזציה חלשה במערכות AI. הסוכנות קיבלה 16,433 תלונות ב-2023 — 43% יותר מ-2022.

הנחיות CNIL מעצבות מדיניות האיחוד האירופי

הטקסטים הטכניים של CNIL מצוטטים על ידי רשויות הגנת נתונים אחרות באיחוד האירופי. שני מדריכים חשובים במיוחד.

Guide pratique de l'anonymisation (2023): מדריך זה מכסה k-anonymity, l-diversity ופרטיות דיפרנציאלית. הוא מראה כיצד להשתמש בכל שיטה על נתונים צרפתיים. ה-IMY השוודי וגופים אירופיים אחרים מצטטים אותו בכלליהם.

הנחיית מערכות AI (2024): CNIL מפרטת שישה סוגי נתונים שיש לטפל בהם באימון AI. אף רשות הגנת נתונים אחרת באיחוד האירופי לא הגיעה עד כה בנושא AI.

כללי עוגיות: הנחיית עוגיות CNIL קובעת את הרף הטכני הגבוה ביותר לכלי הסכמה באיחוד האירופי. היא מתעדכנת לעיתים קרובות.

ה-NIR: המזהה הרגיש ביותר של צרפת

ה-Numéro d'Inscription au Répertoire (NIR) — הנקרא גם numéro de sécurité sociale — הוא מספר ביטוח לאומי צרפתי בן 15 ספרות.

הפורמט שלו הוא: S AA MM DD CCC OOO K

  • S — 1 ספרה: מין
  • AA — שנת לידה
  • MM — חודש לידה
  • DD — מחוז לידה (01–95, 2A/2B לקורסיקה, 97–99 לאזורים מעבר לים, 99 לזרים)
  • CCC — קוד עיריה
  • OOO — סדר לידה
  • K — מפתח ביקורת בן 2 ספרות (97 − (NIR mod 97))

ה-NIR מכיל מין, תאריך לידה ומקום לידה במספר אחד. CNIL מתייחסת אליו כבעל סיכון גבוה. הוא דורש את אותה רמת טיפול כמו נתוני קטגוריה מיוחדת לפי סעיף 9 של GDPR.

מדוע כלים מחמיצים NIR: כלי NLP גנריים נכשלים ב-NIR משלושה טעמים. ראשית, 15 הספרות (הנכתבות לעיתים ללא רווחים) נראות כמו מספרים ארוכים אחרים. שנית, ספרות 7–11 מכילות קוד מחוז. כלים שדולגים על בדיקת mod-97 מאפשרים חיוביים שגויים. שלישית, מחוזות קורסיקה משתמשים ב-2A ו-2B, לא בספרות בלבד. כלים שנבנו לתבניות ספרות בלבד נכשלים כאן.

זיהוי NIR טוב דורש שלושה דברים: בדיקת מפתח mod-97, ספר קודים גיאוגרפי וכללים המודעים לקורסיקה.

ראו את סקירת העמידה באבטחה שלנו לאופן ייחוס כיסוי מזהים למחסנית הגנת GDPR.

SIREN ו-SIRET: מזהי עסקים בתיקים אישיים

SIREN: מזהה חברה צרפתי בן 9 ספרות עם ספרת ביקורת Luhn. מופיע בכל המסמכים המסחריים הצרפתיים.

SIRET: מספר בן 14 ספרות הבנוי מ-SIREN (9 ספרות) בתוספת קוד מוסד (5 ספרות). SIRET מזהה אתר; SIREN מזהה חברה.

תיקי עסקים מכילים לעיתים קרובות מספרי SIRET לצד שמות עובדים. CNIL מתייחסת ל-SIRET בשילוב שם כנתונים אישיים. זוג זה מפעיל את כללי GDPR גם ללא שדה נתונים אישיים נפרד.

שישה שלבי אנונימיזציה לאימון AI

הנחיית AI של CNIL לשנת 2024 מכסה שישה סוגי נתונים. יש לטפל בכל אחד לפני שימוש ברשומות אישיות צרפתיות באימון AI:

  1. הסרת מזהים ישירים — שמות, NIR, SIREN חייבים להיות מוחלפים או מוסרים
  2. הכללת מזהי מה-שכמעט — גיל, מחוז, מקצוע יכולים להצטרף לזיהוי אנשים; הפחיתו את הדיוק שלהם
  3. הוספת רעש למספרים — שדות מספריים דורשים רעש מכוייל לחסימת הסקה
  4. בדיקת k-anonymity — כל אדם חייב להיראות כמו k-1 אחרים לפחות; CNIL מציינת k ≥ 5
  5. בדיקת l-diversity — מאפיינים רגישים חייבים להשתנות בתוך כל קבוצה
  6. הפעלת בדיקת סיכון זיהוי מחדש — השתמשו בשיטה מתועדת לפני כל שחרור נתונים

הסרת NIR ושם מלא בלבד אינה מספיקה. CNIL מצאה זאת באכיפה. מזהים כמו-מה-שכמעט כגון מיקוד ומומחיות רפואית דורשים גם הם טיפול.

מדריך העמידה ב-GDPR שלנו מכסה את הרשומות שביקורות DPA צרפתיות מצפות לראות.

הקשר שפה לזיהוי PII צרפתי

לצרפת יש מספר הקשרי שפה המשפיעים על הזיהוי.

צרפתית סטנדרטית היא שפת כל המסמכים הרשמיים. מודלי NER חייבים לטפל באותיות מוטעמות: é, è, ê, ë, à, â, î, ô, û, ç, œ.

שטחי מעבר לים (DOM-TOM): מרטיניק, גוודלופ, ראוניון, גיאנה ומיוט משתמשות בקודי NIR בטווח 97–98. תבניות שמות מקומיות שונות מצרפת המטרופולין.

אלזס-מוזל: שמות ממוצא גרמני ופורמטים גרמניים מסוימים מופיעים ברשומות צרפתיות. מודלים שאומנו רק על צרפתית סטנדרטית עלולים להחמיץ אלה.

שימוש חוצה גבולות: הצרפתית הבלגית משתמשת בפורמט מזהה שונה. כלים המשמשים בצרפת ובלגיה דורשים כללים לכל אחת מהן.

מה הכלי שלכם חייב לכסות

עמידה צרפתית דורשת ארבע יכולות טכניות:

  1. NIR עם בדיקת mod-97 — התאמת תבנית בלבד נכשלת. כלים חייבים להפעיל את בדיקת המפתח ולטפל בקודי 2A/2B.
  2. SIREN/SIRET עם בדיקת Luhn — מזהי עסקים מופיעים בתיקים אישיים ויוצרים שילובי שמות הכפופים ל-GDPR.
  3. NER צרפתית עם תמיכה מלאה בהטעמה — חייבת לטפל בשמות מורכבים (Jean-Pierre), חלקיקים (de, du, des) ותווים מוטעמים.
  4. תהליך מתועד של שישה שלבים — כל צינור אימון AI על נתונים צרפתיים דורש רשומה כתובה לכל פעילות אנונימיזציה.

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.