By · Last updated 2026-06-05

חזרה לבלוגGDPR ועמידה

My Number ביפן: אלגוריתם Verhoeff, שלושה כתבים ו-APPI — מדריך 2025

מדריך טכני לזיהוי ואנונימיזציה של My Number יפני (מספר זהות 12 ספרות) בהתאם לחוק APPI. כולל אלגוריתם Verhoeff, NER ב-Kanji/Hiragana/Katakana ושיטות עיבוד.

June 5, 20268 דקות קריאה
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

My Number: מזהה הזהות הלאומי של יפן

My Number (マイナンバー) הוא מספר זהות בן 12 ספרות שניתן לכל תושב יפן. חוק הגנת המידע האישי (APPI — Act on the Protection of Personal Information) מגדיר את My Number כ'מידע הדורש טיפול זהיר במיוחד' ומחייב אמצעי הגנה מחמירים.

אלגוריתם Verhoeff לתיקוף My Number

ספרת הביקורת של My Number מחושבת באמצעות אלגוריתם Verhoeff — שיטה מתמטית המזהה שגיאות הקלדה נפוצות:

VERHOEFF_D = [
    [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
    [1,2,3,4,0,6,7,8,9,5],
    [2,3,4,0,1,7,8,9,5,6],
    [3,4,0,1,2,8,9,5,6,7],
    [4,0,1,2,3,9,5,6,7,8],
    [5,9,8,7,6,0,4,3,2,1],
    [6,5,9,8,7,1,0,4,3,2],
    [7,6,5,9,8,2,1,0,4,3],
    [8,7,6,5,9,3,2,1,0,4],
    [9,8,7,6,5,4,3,2,1,0],
]

VERHOEFF_P = [
    [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
    [1,5,7,6,2,8,3,0,9,4],
    [5,8,0,3,7,9,6,1,4,2],
    [8,9,1,6,0,4,3,5,2,7],
    [9,4,5,3,1,2,6,8,7,0],
]

VERHOEFF_INV = [0,4,3,2,1,9,8,7,6,5]

def validate_my_number(number: str) -> bool:
    if not number.isdigit() or len(number) != 12:
        return False
    c = 0
    for i, digit in enumerate(reversed(number)):
        c = VERHOEFF_D[c][VERHOEFF_P[i % 8][int(digit)]]
    return c == 0

זיהוי NER בשלושה כתבים יפניים

יפנית כותבת שמות ב-Kanji (漢字), Hiragana (ひらがな) ו-Katakana (カタカナ). ספריית ja_core_news_sm של spaCy מזהה:

כתבדוגמהשימוש
Kanji田中太郎שמות מסורתיים
Hiraganaたなかたろうפוריגנה לשמות
Katakanaタナカ・タロウשמות זרים
import spacy
nlp = spacy.load('ja_core_news_sm')

def extract_japanese_pii(text: str):
    doc = nlp(text)
    return [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents
            if ent.label_ in ('PERSON', 'ORG', 'GPE')]

כללי APPI לאנונימיזציה

APPI 2022 מגדיר שתי רמות הגנה:

  1. Pseudonymously Processed Information (仮名加工情報) — מידע שמאפשר זיהוי עקיף; מוגבל לשימוש פנימי בלבד
  2. Anonymously Processed Information (匿名加工情報) — מידע שלא מאפשר זיהוי כלל; מותר לשיתוף חיצוני

My Number שייך לרמה הגבוהה ביותר: כל עיבוד מחוץ לתכלית המוצהרת אסור.

שליחה בטוחה ל-AI

POST /api/anonymize
{
  "text": "マイナンバー:123456789012 氏名:田中太郎",
  "operators": {"MY_NUMBER": "replace", "PERSON": "replace"}
}

התגובה מחזירה:

{"result": "マイナンバー:[MY_NUMBER_1] 氏名:[PERSON_1]"}

סיכום

My Number דורש תיקוף Verhoeff, NER המודע לשלושת הכתבים היפניים, ועמידה בשני מסלולי APPI. anonym.legal תומך בכל ארבעת הגורמים מחוץ לקופסה.

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.