By George Curta · Last updated 2026-08-12
הסתרת PII בתוך תמונות
מוצגים משפטיים, מסמכי זהות סרוקים וצילומי מסך של משאבי אנוש נושאים לעיתים קרובות מידע אישי כפיקסלים, לא כטקסט. צינור עיבוד התמונות שלנו מריץ OCR, מזהה PII בטקסט שחולץ, ומכסה כל התאמה בתיבה שחורה.
איך זה עובד
שלושה שלבים, המתבצעים בצד השרת על התמונה שהעליתם.
1. OCR
Tesseract מחלץ את שכבת הטקסט מקובץ ה-PNG או ה-JPG שלכם, כולל מיקומו בעמוד.
2. זיהוי
הטקסט שחולץ עובר דרך אותו מזהה PII המשמש למסמכים, ומאתר שמות, מספרי זיהוי, תאריכים וישויות נוספות עם ציון ביטחון.
3. הסתרה
כל אזור שזוהה מכוסה בתיבה שחורה אטומה (מילוי ברירת המחדל) ישירות על התמונה, והקובץ המוסתר מוחזר להורדה.
היכן זה עוזר
כל מסמך סרוק או מצולם שבו ה-PII נמצא בתוך התמונה עצמה.
מוצגים משפטיים
הסתירו שמות, כתובות ומספרי תיקים במוצגים סרוקים ובתצלומי ראיות לפני הגשה או תיוק.
מסמכי זהות
כסו מספרי דרכון, רישיון נהיגה ותעודת זהות במסמכי זהות מצולמים או סרוקים.
סריקות משאבי אנוש
הסתירו מידע אישי בטפסי עובדים סרוקים, דוחות שעות ומסמכי קליטה לפני שיתוף או תיוק.
פורמטים נתמכים
כיום נתמכים שני פורמטים של תמונות.
נתמך
- PNG
- JPG / JPEG
עדיין לא נתמך
- • תמונות של עמודי PDF (השתמשו בצינור עיבוד ה-PDF עבור PDF עם שכבת טקסט)
- • פורמטים רסטריים נוספים (כגון TIFF, BMP, WebP, GIF)
תוכנית Basic ומעלה
הסתרת PII בתמונות דורשת תוכנית Basic ומעלה. חשבונות בתוכנית החינמית יכולים לבצע אנונימיזציה לטקסט אך לא לתמונות; שדרוג פותח העלאות PNG/JPG עד למגבלת גודל הקובץ של התוכנית שלכם.
צפו בתוכניותשאלות נפוצות
באילו פורמטים של תמונה תומכת הסתרת PII בתמונות?
PNG ו-JPG (JPEG). פורמטים רסטריים נוספים כגון TIFF, BMP, WebP ו-GIF אינם נתמכים כרגע.
האם הסתרת PII בתמונות דורשת תוכנית בתשלום?
כן. הסתרת PII בתמונות דורשת תוכנית Basic ומעלה. התוכנית החינמית תומכת רק באנונימיזציה של טקסט.
כיצד היא מוצאת PII בתוך תמונה?
התמונה עוברת דרך OCR (Tesseract) כדי לחלץ את שכבת הטקסט שלה ואת מיקומו של כל קטע טקסט, ולאחר מכן הטקסט הזה מנותח על ידי אותו מזהה PII המשמש למסמכים. האזורים שזוהו מכוסים בתיבה שחורה ישירות על התמונה.
האם ההסתרה הפיכה?
לא. הסתרת PII בתמונות מכסה את האזור שזוהה בתיבה שחורה אטומה ישירות על פיקסלי התמונה — זוהי הסתרה חזותית חד-כיוונית, לא הצפנה הפיכה כפי שמציע האנונימייזר של הטקסט.
עד כמה מדויק זיהוי מבוסס OCR בסריקות?
הדיוק תלוי באיכות הסריקה, ברזולוציה ובשאלה האם הטקסט בכתב יד או מודפס. סריקות באיכות נמוכה וטקסט בכתב יד מפחיתים את דיוק ה-OCR, מה שמפחית את היקף הזיהוי — בדקו את התוצאה המוסתרת לפני הסתמכות עליה עבור מסמכים בסיכון גבוה.
Limitations / Important note
- OCR-based text extraction is probabilistic; low-quality scans and handwriting lower detection recall.
- Redaction is a visual, one-way black box over the detected region — not reversible encryption.
- This page is informational and is not legal advice.
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, held by our hosting provider.
- 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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.