By · Last updated 2026-06-05

Povratak na BlogGDPR & Usklađenost

LGPD Brazil: CPF, CNPJ i Zastita Podataka

LGPD pokriva 215 milijuna Brazilaca i ANPD je zapoceo ozbiljnu provedbu 2024. CPF se otkriva s tocnoscu od samo 45% alatima treniranim na engleskom.

June 5, 20268 min čitanja
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brazil: CPF, CNPJ i Zastita Podataka

Brazilski Lei Geral de Protecao de Dados (LGPD) pokriva 215 milijuna ljudi. To je treci najveci zakon o zastiti podataka na svijetu po populaciji. Pokriva vise ljudi od Njemacke, Francuske i Ujedinjenog Kraljevstva zajedno. Autoridade Nacional de Protecao de Dados (ANPD) 2024. izdao je prve vazne kazne. Prijelazno razdoblje nakon donosenja LGPD-a 2020. je gotovo.

Postoji i tehnicki izazov. LGPD dokumenti su na brazilskom portugalu. Nacionalni ID-jevi u Brazilu razlikuju se od onih u Portugalu. Takoer se razlikuju od ID-jeva u bilo kojoj drugoj zemlji.

Zasto Je Brazilski PII Razlicit

Brazilski savezni i drzavni ID sustavi razvijali su se odvojeno od europskih digitalnih identitetnih sustava. To je stvorilo jedinstveni skup identifikatora. Vecina NLP alata trenirana je na engleskim ili europskim podacima. Ne uspijevaju otkriti lokalne ID-jeve.

CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas): 11-znamenkasti porezni broj. Format: XXX.XXX.XXX-XX. Ima dvije kontrolne znamenke. Formula koristi dva odvojena matematicka koraka. Oba moraju odgovarati da bi CPF bio valjan.

Praznina u otkrivanju je velika. NLP alati trenirani na engleskom otkrivaju CPF s tocnoscu od samo 45 % (ANPD, 2024.). Dva razloga objasnjuju ovo. Prvo, alati koji podudaraju 11-znamenkaste brojeve bez dvostupanjske logike kontrolne znamenke mijesaju valjane CPF brojeve s nasumicnim nizovima. Drugo, CPF ponekad nedostaje format XXX.XXX.XXX-XX. To se dogada u OCR izlazu i oblicima otvorenog teksta.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Juridica): 14-znamenkasti poslovni ID broj. Format: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Takoer ima dvije kontrolne znamenke. Formula je slicna CPF-u, ali nije ista.

RG (Registro Geral): Drzavna osobna iskaznica. Format se razlikuje po drzavama. Sao Paulo koristi 2 slova i 5-9 znamenki. Rio de Janeiro koristi 7-8 znamenki s crticom. Minas Gerais koristi 7-9 znamenki. Ostale drzave imaju vlastite formate. Alat koji poznaje samo format jedne drzave propustit ce vecinu RG brojeva.

CNH (Carteira Nacional de Habilitacao): 11-znamenkasti broj vozacke dozvole. Ima jednu kontrolnu znamenku. Format ukljucuje okruzni kod.

Titulo de Eleitor: 12-znamenkasti broj biracke iskaznice. Ima tri dijela: 8-znamenkasti ID kod, 2-znamenkasti drzavni kod i 2 kontrolne znamenke.

SUS broj (Cartao SUS): 15-znamenkasti ID javnog zdravlja. Svaka osoba u zemlji ga dobiva. Pojavljuje se u svim bolnickim i klinickim zapisima.

PIS/PASEP: 11-znamenkasti broj socijalnog programa. Pojavljuje se u svakom zapisu o zaposljenju.

LGPD Standard Anonimizacije

Claanak 12. LGPD-a definira anonimne podatke. Standard: podaci "ne mogu biti identificirani, uzimajuci u obzir razumna tehnicka sredstva u trenutku obrade." To je tehnoloski relativan standard. Danasnji anonimni podaci mozda nece ostati takvi kako se metode ponovne identifikacije poboljsavaju.

ANPD dodaje vise smjernica. Uklanjanje izravnih identifikatora poput CPF-a i imena nije dovoljno. Grupe kvazi-identifikatora jos uvijek mogu omoguciti ponovnu identifikaciju. Dobna skupina, grad, spol i posao zajedno mogu identificirati osobu. Njima se mora upravljati grupiranjem ili dodavanjem suma.

Za podatke za trening AI, ANPD zahtijeva jedan od tri uvjeta. Prvo: podaci zadovoljavaju standard clanka 12. Drugo: svaki ispitanik dao je izriciti pristanak za specificnu upotrebu u treningu. Trece: postoji valjana dokumentirana svrha.

Zahtjevi za Portugalski Jezik

Brazilski portugalski razlikuje se od europskog portugala. Rijeci, pravopis i oblici dokumenata nisu isti. NLP modeli trenirani na tekstu iz Portugala postizu oko 71 % tocnosti modela treniranih na lokalnom tekstu. To dolazi iz ANPD tehnicke procjene.

Kljucne razlike za PII otkrivanje:

  • Imena: Upotreba dvostrukih prezimena i redoslijed imena razlikuju se od Portugala.
  • Adrese: CEP kodovi koriste format XXXXX-XXX. Taj format jedinstven je za ovu drzavu. Zahtijeva vlastitu logiku otkrivanja.
  • Dokumentni pojmovi: "Carteira de Identidade" ovdje nasuprot "Bilhete de Identidade" u Portugalu. Nazivi agencija takoer se razlikuju.

Sto Je Potrebno za ANPD Uskladjenost

Cetiri tehnicke potrebe pokrivaju ANPD uskladjenost. Otkrivanje CPF-a i CNPJ-a mora ukljucivati dvostupanjsku validaciju kontrolne znamenke. Otkrivanje RG-a mora pokrivati sve drzave. Otkrivanje SUS broja i Titulo de Eleitor takoer je potrebno. NLP modeli moraju biti trenirani na lokalnom portuguzu.

Pogledajte nas vodic o globalnom otkrivanju PII identifikatora i LGPD provedbenim akcijama u 2024..

Izvori

Spremni za zaštitu vaših podataka?

Započnite anonimizaciju PII-a s 285+ vrsta entiteta na 48 jezika.

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.