By · Last updated 2026-05-02

חזרה לבלוגGDPR ועמידה

ציות PII גלובלי: GDPR, LGPD ו-DPDP

ה-CPF הברזילאי, ה-Aadhaar ההודי ו-SSN האמריקאי מבוססים על פורמטים ולוגיקת אימות שונים לחלוטין. LGPD וחוק ה-DPDP ההודי מוסיפים CPF ו-Aadhaar לרשימת המוגנים.

May 2, 20268 דקות קריאה
global PII complianceBrazilian CPF detectionIndian Aadhaar DPDPLGPD compliancemulti-regulatory PII

ציות PII גלובלי: שלושה חוקים, שלושה פורמטי מזהה

שוק בריטי מטפל במסמכי מוכרים מ-80 מדינות. שלושה חוקים חלים בו-זמנית: GDPR עבור מוכרים אירופיים, LGPD עבור מוכרים ברזילאים, וחוק DPDP ההודי עבור מוכרים הודיים. כל חוק מציין מזהים לאומיים שונים כמוגנים. לכל פורמט לוגיקת בדיקה משלו.

CPF ברזילאי: פורמט ומעמד LGPD

ה-CPF (Cadastro de Pessoas Físicas) הוא מספר משלם המסים של ברזיל. הוא מכיל 11 ספרות בפורמט XXX.XXX.XXX-XX. שתי הספרות האחרונות הן ספרות בדיקה. אלגוריתם מתמטי על תשע הספרות הראשונות מייצר אותן.

חוק LGPD של ברזיל מתייחס ל-CPF כמזהה אישי מוגן, בדומה ברגישותו ל-SSN האמריקאי. כלי שאינו מכיר את פורמט ה-CPF לא יוכל למצוא אותו. כלי שמדלג על בדיקת הסכום יגרום לזיהויים שגויים.

Aadhaar הודי: פורמט וכללי DPDP

Aadhaar הוא מספר בן 12 ספרות שהונפק על ידי ה-UIDAI ההודי. המספרים מוקצים באקראי. הספרה האחרונה היא ספרת בדיקה לפי שיטת Verhoeff.

חוק ה-DPDP ההודי מטיל חובות על כל גורם המטפל בנתונים המקושרים ל-Aadhaar. הזיהוי מצריך שני שלבים: ראשית, התאמה לפורמט ה-12 ספרות ובדיקת ספרת Verhoeff. שנית, סינון לפי הקשר — לא כל מחרוזת בת 12 ספרות היא Aadhaar.

SSN אמריקאי: מבנה מוכר

ה-SSN מכיל תשע ספרות. שלוש הראשונות הן מספר האזור. שתיים נוספות הן מספר הקבוצה. ארבע האחרונות הן המספר הסידורי. לכל קטע כללים קבועים. האימות מתועד היטב.

הפער בין כלים ממדינה אחת לתקנות גלובליות

לשלושת המזהים הללו אין פורמט משותף ואין כלל בדיקה משותף. כלי שנבנה לשימוש בארה"ב יאתר SSN. הוא עשוי להחמיץ לחלוטין CPF ו-Aadhaar.

רוב הצוותים מגלים פער זה כשרגולטור שואל — לא לפני כן. הפער יוצר סיכון ממשי לפי כל חוק:

  • GDPR סעיף 28 מחייב הסכם עיבוד נתונים בכתב עם כל מעבד. DPIA שמפרטת "זיהוי SSN" כבקרה העיקרית — כשמערך הנתונים מכיל גם מספרי CPF — מכיל פרצה מתועדת שמבקר יכול לאתר.
  • LGPD קנסות יכולים להגיע ל-2% מהכנסות ברזיל, עד R$50M להפרה. CPF שלא זוהה הוא הפרת LGPD ישירה.
  • אכיפת DPDP עדיין חדשה. צוותים שמתעדים את הכיסוי שלהם עכשיו יהיו במצב טוב יותר כשפסיקות ראשוניות יקבעו את הסטנדרט.

שלושה משטרי קנסות בו-זמנית יוצרים סיכון מצטבר. כלים ממדינה אחת חושפים צוותים גלובליים לסיכון.

מה כיסוי מלא מצריך

כלי צריך לדעת את הפורמט, אלגוריתם הבדיקה וההקשר המשפטי של כל מזהה. CPF צריך בדיקת סכום מודולרי. Aadhaar צריך בדיקת Verhoeff בתוספת סינון הקשר. SSN צריך כללי אזור וקבוצה. אלה שלוש בעיות נפרדות. אין תבנית חיפוש יחידה שמכסה את כולן.

ראו גם: פער מזהים PII גלובלי: SSN, CPF, Aadhaar, מדריך אכיפת LGPD ברזיל, וציות טכני לחוק הפרטיות DPDPA הודו.

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.