Pravna Tehnologija
Zaštita podataka za odvjetničke urede i pravne stručnjake
20 članci
Pravni PII: Otkrivanje povlastice
Referentni brojevi predmeta, brojevi bar dozvola, brojevni sudski spisi i ID-ovi klijentskih predmeta pravno su osjetljivi identifikatori koje standardni PII alati propustaju.
Detekcija osobnih podataka smanjuje troskove e-discovery postupka
Odvjetnicki rad na redakciji osobnih podataka u e-discoveryju kosta 1-2 dolara po stranici. Parnicni predmet s 50.000 dokumenata generira 375.000+ dolara troskova redakcije. Automatizirana detekcija smanjuje te troskove za 70%.
Anonimne HR ankete s reverzibilnim PII-em
Anonimne ankete poticu iskreno prijavljivanje uznemiravanja i etičkih povreda. Kad se pojavi ozbiljna optuzba, HR mora istrazivati -- no anonimnost to onemogucuje.
Reverzibilna enkripcija za pravno otkrivanje
Redaktirali ste dokumente. Sudac je naredio predaju originala. Sto sad? GDPR kazne dostigle su 1,2 milijarde EUR u 2024. — rekordna godina.
Anonimizacija Proracunskih Tablica za GDPR i CCPA
Excel formule referenciraju celije koje sadrze imena kupaca. Zaokretne tablice predmemoriraju osjetljive podatke. Okruzenja bez pristupa mrezi zahtijevaju se za 67% vladine nabave.
FOIA Zaostaci: Automatizirano Vladino Redaktiranje
Savezne agencije SAD-a primile su 1,5 milijuna FOIA zahtjeva u fiskalnoj 2024. godini — porast od 25%. Zaostaci su porasli 33% na 267.056 nerijesenih zahtjeva. Vlada je potrosila 723 milijuna dolara na obradu.
Pravno redigiranje: Ocuvanje formatiranja
73% pravnih strucnjaka izvjescuje o ostecenjima formatiranja pri koristenju alata trecih strana za redigiranje (Bloomberg Law 2024). Propust redigiranja DOJ Epstein dokumenata.
Excel i GDPR: Rizici podataka u proracunskim tablicama
GDPR zahtjevi za pristup podacima porasli su 180% od 2021. do 2024. (EDPB). Prosjecna rucna obrada DSAR-a traje 12 sati. HR odjeli koji upravljaju.
Obrana redakcija: AI ocjene pouzdanosti pred sudom
Sudac je pitao zašto je 47% dokumenta redaktirano. Odgovor 'AI je to označio' pravno nije održiv. Evo kako izgleda pravno održiva automatizirana redakcija.
COPPA travanj 2026.: Sto EdTech platforme moraju uciniti prije roka
Azurirano COPPA pravilo stupa na snagu 22. travnja 2026. Reddit je kaznjen s 14,47 milijuna funti zbog propusta u zastiti podataka djece. EdTech platforme suocavaju se s istim rizikom.
Trajna anonimizacija: Rizik od uništenja dokaza
34,8% ChatGPT unosa sadrži osjetljive podatke (Cyberhaven). Rješenje — trajna anonimizacija — stvara vlastiti pravni rizik: spoliation. GDPR čl. 4(5) i Federalno pravilo 37(e) zahtijevaju reverzibilnost.
Račun za redakciju od 80.000 USD: Rješenje s Word dodatkom
Pri cijeni od 200–400 USD/sat, produkcija od 10.000 dokumenata košta 26.000–80.000 USD u odvjetničkom vremenu (RAND). Bloomberg Law 2024. utvrdio je da automatizacija drastično skraćuje taj vremenski okvir.
Sankcije u e-Discoveryu: AI redakcija zakazuje
U slučaju Athletics Investment Group protiv Schnitzer Steel (2024.), nepravilna redakcija je dovela do sankcija u postupku otkrivanja. AI alati postižu samo 22,7% preciznosti — pravni timovi suočeni su sa stvarnom odgovornošću.
Anonimizacija PII-ja na vise platformi: Office i LibreOffice
Kako organizacije s mesovitim Microsoft Office i LibreOffice okruzenjima odrzavaju dosljednu anonimizaciju PII-ja pomocu anonima.
Zamka PDF redakcije: podaci izlozeni
Dokumenti DOJ-a u slucaju Epstein, slucaj Manafort i curenja NSA-e dijele isti propust: kozmeticka redakcija koja ostavlja podlezni tekst dostupnim za ekstrakciju.
E-otkrivanje mijesanih formata: praznina u sukladnosti
Produkcije e-otkrivanja i GDPR DSAR-ovi obuhvataju PDF-ove, Word dokumente, Excel i JSON izvoze. Koristenje razlicitih alata za svaki format stvara praznine u dosljednosti.
Epstein dosijei: Isticanje nije redakcija
Objavljivanje DOJ-ovih Epstein dosjea u prosincu 2025. razotkrilo je kritičan propust redakcije: tekst označen crnom bojom u PDF-u ostaje čitljiv kopiranjem i lijepljenjem.
Privilegij odvjetnik–klijent i AI u 2026.
Savezni sud u SAD-u presudio je u veljači 2026. da komunikacije s AI alatima ne uživaju privilegij odvjetnik–klijent.
Sudovi kažnjavaju odvjetnike zbog grešaka u redakciji
Isticanje teksta u Wordu nije redakcija. Sudovi kažnjavaju odvjetnike zbog tehničkih grešaka koje izlažu povjerljive informacije.
45 napada ransomwareom na odvjetničke tvrtke u 2023.
2023. zabilježen je rekordan 45 napada ransomwareom na odvjetničke tvrtke, kompromitiravih 1,6 milijuna zapisa. Saznajte zašto su odvjetnički uredi primarne mete i kako zaštititi podatke klijenata.
Započnite Zaštitu Vaših Podataka Danas
285+ vrsta entiteta, 48 jezika, sigurnost razine poduzeća po cijenama za startupe.
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 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
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
- 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.