By · Last updated 2026-06-08

Povratak na BlogGDPR & Usklađenost

Japan My Number: Verhoeff i APPI

63% generickh alata ne prepoznaje My Number u japanskim dokumentima. My Number koristi Verhoeff algoritam - najslozeniju nacionalnu kontrolnu sumu osobnih iskaznica u Aziji.

June 8, 20268 min čitanja
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japan My Number: APPI i Verhoeffova provjera

Japansko Povjerenstvo za zastitu osobnih podataka (PPC) izdalo je 45 provedbenih odluka u 2024. godini. Takodjer je objavilo japanske prve smjernice o privatnosti i umjetnoj inteligenciji. PPC studija pokazala je da 63% generickh NLP alata ne prepoznaje My Number (majanamba) u japanskim datotekama. Ako vas tim obradjuje podatke japanskih rezidenata, ta praznina znaci izravan rizik prema APPI-ju.

Sto je My Number

Japan svakome rezidentu dodjeljuje jedinstveni 12-znamenkasti identifikator. To je My Number, dio Sustava individualnih brojeva (majanamba seido). Pokriva poreze, mirovine, zdravstveno osiguranje i odgovor na katastrofe. Ovaj identifikator je osjetljivi podatak prema APPI-ju. Potreban vam je pravni razlog za njegovo prikupljanje ili dijeljenje.

Problem Verhoeffove provjere

My Number koristi Verhoeff algoritam za kontrolnu znamenku. Verhoeff je matematicka metoda koja hvata sve jednoznamenkaste pogreske. Takodjer hvata sve pogreske gdje se zamijene dvije susjedne znamenke. Za rad su mu potrebne tri tablice pretrago. Ne moze se izracunati rucno. Zahtijeva kod.

Ovo je vazno iz dva razloga. Prvo, japanski 12-znamenkasti format nalikuje mnogim drugim kodovima. Reference racuna, identifikatori dokumenata i nizovi datuma dijele isti format. Bez Verhoeffove provjere, alat ce oznacavati pogresne vrijednosti. Drugo, vecina alata ne koristi Verhoeff. Koriste jednostavnijre provjere modulo-10 ili modulo-11. Ove ne rade ovdje.

PPC studija pronasla je da 63% alata ili preskace provjeru ili koristi jednostavniju metodu. Oba problema pojavljuju se istovremeno: lazno pozitivni i lazno negativni rezultati.

Luhnov algoritam, koji se koristi za kreditne kartice, jednostavniji je. My Number ne koristi Luhn. Alati izgradujeni za Luhn nece raditi ovdje.

Tri pisma, jedan naziv

Japanskji tekst istovremeno koristi tri sustava pisanja. Alat mora obraditi sva tri.

Hiragana: Koristi se za gramatiku i izvorene rijeci. 46 osnovnih znakova.

Katakana: Koristi se za strane rijeci i imenice. 46 osnovnih znakova. Strana imena u Japanu pojavljuju se u ovom pismu.

Kanji: Simboli za imenice i nazive. Oko 2.000 u svakodnevnoj upotrebi.

Ime jedne osobe moze se pojaviti u cetiri oblika: Kanji, Hiragana, Katakana i Romaji (Tanaka Taro). Alat mora prepoznati sva cetiri. Ako propusti jedan, propustit ce vecinu zapisa te osobe.

Drugi japanski identifikatori koje treba prepoznati

Vozacka dozvola: 12 znamenki. Prve dvije znamenke prikazuju prefekturu. Tokyo je 10. Osaka je 62. To alatu omogucava provjeru je li vrijednost valjana za tu regiju.

Putovnica: Dva slova plus sedam znamenki. ICAO format. Japan koristi specificne parove slova.

Kartica zdravstvenog osiguranja: Simbol plus broj. Format ovisi o osiguravatelju. Nacionalno zdravstveno osiguranje i Osiguranje koje upravljaju drustva koriste razlicite formate.

Boravisna iskaznica: Za strane rezidente. Dva slova, osam znamenki, dva slova. Ministarstvo pravosudja izdaje ovu karticu.

APPI pravilo anonimizacije

APPI ima strog standard anonimiziranih podataka koji se zove anonimizirane informacije. Ide dalje od GDPR-a u jednom kljucnom podrucju. Anonimizacija mora biti provjerljiva od trece strane i tehnicki nepovratna.

Za uskladivanje, organizacija mora:

  1. Ukloniti sve izravne identifikatore, ukljucujuci My Number.
  2. Obraditi sve kombinacije kvazi-identifikatora.
  3. Koristiti k-anonimnost ili slicnu metodu.
  4. Objaviti opci opis poduzetih koraka.
  5. Nikada ne pokusavati re-identificirati podatke.

PPC-ove smjernice za UI iz 2024. dodaju specificno pravilo. Ako trenirate UI na anonimiziranim podacima, ne mozete koristiti taj model za re-identifikaciju osoba. Ovo je izravna zabrana napada inverzijom modela na APPI skupove za treniranje.

Za ispunjavanje PPC standarda trebate cetiri stvari. Prvo, Verhoeff validacija za detekciju My Numbera. Drugo, japanski NER koristeci ja_core_news s ispravnom tokenizacijom. Trece, uskladivanje imena u Kanji, Kana i Romaji oblicima. Cetvrto, provjere prefekturalnih kodova za vozacke dozvole.

Indija koristi Aadhaar, koji takodjer zahtijeva Verhoeff validaciju. Vodic za tehnicko uskladivanje s India DPDPA pokriva to u detalje. Za detekciju identifikatora u vise zemalja pogledajte Detekcija nacionalnih poreznih identifikatora EU prema GDPR-u.

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.