Uvidi u Privatnost Podataka

Stručni članci o sigurnosti AI-a, usklađenosti s GDPR-om, zaštiti podataka u zdravstvu i najboljim praksama anonimizacije PII-a.

Svi Članci

GDPR & Usklađenost

Garante Italija: AI i PII Uskladjenost

Talijanski Garante kaznio je OpenAI s 15 milijuna eura u prosincu 2024. i privremeno zabranio ChatGPT 2023. 63% talijanskih tvrtki nema politiku upravljanja AI podacima.

March 6, 20269 min
GDPR & 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.

March 6, 20268 min
GDPR & Usklađenost

Nizozemski AP: Kazna od 290 M EUR i provedba GDPR-a

Nizozemski AP izdao je najvecu kaznu EU za prijenos podataka -- 290 milijuna EUR protiv Ubera. BSN (nizozemski OIB) zahtijeva validaciju 11-provjere koju propusta 56% alata.

March 6, 20269 min
GDPR & Usklađenost

UODO Poljska: PESEL, NIP i RODO

UODO je utvrdio da 89% alata u upotrebi ne otkriva poljski PESEL ispravno. Poljska dnevno obradjuje 2,3 milijuna EU korisnickih zapisa. Validacija kontrolne znamenke PESEL-a, NIP.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

ANSPDCP Rumunjska: Otkrivanje CNP-a i GDPR provjere

ANSPDCP je utvrdio da 78% alata propusta rumunjski CNP uz odgovarajucu validaciju. CNP kodira spol, datum rodenja i zupaniju rodenja -- implikacije posebnih kategorija GDPR-a.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

IMY Svedska: Personnummer i Luhnove provjere

IMY je utvrdio da 45% genericnih alata propusta svedski personnummer. Samordningsnummer (pomak od 60) propusta vecina implementacija. 79% svedskog ostvarivanja GDPR prava.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

Danska CPR: Validacija modula-11 za GDPR

67% NLP alata propusta dansku CPR-broj validaciju modula-11. 14 zdravstvenih provedbenih mjera Datatilsyn-a u 2024. Sekundarna upotreba zdravstvenih podataka.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

Cesko rodno broj: Kodiranje spola i GDPR

Cesko rodno broj kodira spol putem pomaka od 50 u kodiranju mjeseca -- sto ga cini posebnom kategorijom podataka prema clanku 9 GDPR-a. 67% ceskih tvrtki koristi njemacke alate.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

NAIH Madjarska: TAJ-szam i Adoazonosito jel

Tocnost NER-a za madjarsk je 67% naspram EU prosjeka 82% -- procjena NAIH-a za 2024. Praznine u otkrivanju TAJ-szama i adoazonosito jela.

March 6, 20267 min
GDPR & Usklađenost

HDPA Grcka: Detekcija AFM i AMKA

Genericki alati prepoznaju grcki AFM s tocnoscu od samo 52%. HDPA je izdala 89 odluka u 2024. godini - rast od 162% od 2022. Turizam i pomorski sektor nose posebne rizike.

March 6, 20267 min
GDPR & 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.

March 6, 20268 min
Pravna Tehnologija

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.

March 5, 20267 min
Pravna Tehnologija

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.

March 4, 20268 min
GDPR & Usklađenost

Zero-Knowledge nasuprot Zero-Trust enkripciji

LastPass je enkriptirao podatke svojih korisnika — a svejedno je ukradeno 438 milijuna dolara. Evo razlike između enkripcije na strani servera i prave zero-knowledge arhitekture.

March 3, 20269 min
Tehnički

Air-Gapped uklanjanje osobnih podataka: Offline-first za obranu

41% sigurnosnih politika poduzeća zabranjuje cloud obradu klasificiranih dokumenata. Saznajte kako lokalni desktop alat ispunjava taj zahtjev.

March 3, 20268 min
GDPR & Usklađenost

Višejezična detekcija osobnih podataka za GDPR

Njemački Steuer-ID, francuski NIR i švedski Personnummer zahtijevaju različitu logiku detekcije. Saznajte zašto engleski alati propuštaju 40–60% EU osobnih podataka.

March 3, 202610 min
Tehnički

Reverzibilna nasuprot trajnoj redakciji: Pravi odabir

GDPR razlikuje anonimizaciju od pseudonimizacije. Sudovi trebaju originale. Istraživanja trebaju ponovnu identifikaciju. Saznajte kada koristiti koji pristup.

February 27, 20267 min
Tehnički

Višejezični NER: Engleski zakazuje za arapski

NER modeli obučeni na engleskom dosežu 85–92% točnosti. Arapski i kineski? Često 50–70%. Saznajte o tehničkim izazovima i kako izgraditi stvarno višejezično rješenje.

February 26, 20268 min
Sigurnost SMB-a

94% MSP-ova napadnuto: Pristupačna zaštita privatnosti

MSP-ovi se suočavaju s istim prijetnjama kao velika poduzeća, ali ne mogu priuštiti alate koji koštaju 800+ €/mj. Evo kako dobiti zaštitu privatnosti na razini poduzeća za 3 €/mj.

February 25, 20266 min
Zdravstvo

PHI detekcija: Snow Labs 96% nasuprot GPT-4o

Nisu svi alati za de-identifikaciju jednaki. ECIR 2025 benchmarci pokazuju F1 ocjene od 79% do 96%. Saznajte zašto točnost ima ključnu ulogu i kako vrednovati alate.

February 24, 20267 min
Pravna Tehnologija

Sudovi kažnjavaju odvjetnike zbog grešaka u redakciji

Isticanje teksta u Wordu nije redakcija. Sudovi kažnjavaju odvjetnike zbog tehničkih grešaka koje izlažu povjerljive informacije.

February 23, 20266 min
Tehnički

Koristite Claude i ChatGPT bez curenja osobnih podataka

Vodič za programere za sigurno korištenje AI asistenata. Postavite MCP Server integraciju za transparentnu zaštitu osobnih podataka u Claude Desktopu, Cursoru i VS Codeu.

February 22, 20267 min
Sigurnost AI-a

900.000 korisnika imalo je ukradene AI razgovore

Dvije zlonamjerne Chrome ekstenzije ukrale su ChatGPT razgovore od 900.000+ korisnika. Jedna je nosila Googleovu oznaku 'Featured'.

February 21, 20266 min
Zdravstvo

7,42 mil. USD: Curenja podataka u zdravstvu prednjače po troškovima

Zdravstvo je 14 uzastopnih godina #1 industrija po troškovima curenja podataka. Saznajte zašto je PHI toliko vrijedan i kako ga zaštititi.

February 20, 20269 min

Započnite Zaštitu Vaših Podataka Danas

267+ 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.

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

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.