By · Last updated 2026-06-05

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

LGPD Brazília: CPF, CNPJ és adatvédelem

Az LGPD 215 millió brazilt véd, és az ANPD 2024-ben megkezdte a komoly végrehajtást. Az angolra betanított eszközök a CPF-et csupán 45%-os pontossággal ismerik fel.

June 5, 20268 perc olvasás
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brazília: CPF, CNPJ és adatvédelem

Brazília Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) törvénye 215 millió embert véd. Ez a világ harmadik legnagyobb adatvédelmi törvénye népesség szerint — több embert fed le, mint Németország, Franciaország és az Egyesült Királyság együttesen. Az Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) 2024-ben hozta meg első nagyobb bírságait. Az LGPD 2020-as hatálybalépését követő türelmi időszak véget ért.

Egy műszaki kihívás is fennáll: az LGPD dokumentumai brazíliai portugál nyelven íródnak. A brazíliai nemzeti azonosítók különböznek a portugáloktól és más országok azonosítóitól.

Miért különböznek a brazíliai személyes adatok

Brazília szövetségi és állami azonosítórendszerei eltérő irányban fejlődtek az európai digitális azonosítási rendszerektől. Ez egyedi azonosítókészletet hozott létre. A legtöbb NLP-eszköz angol vagy európai adatokon van betanítva, és nem ismeri fel a helyi azonosítókat.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): A 11 jegyű adófizetői szám. Formátuma: XXX.XXX.XXX-XX. Két ellenőrző számjeggyel rendelkezik. A formula két különálló matematikai lépést alkalmaz — mindkettőnek egyeznie kell a CPF érvényességéhez.

A felismerési hiány nagy. Az angolra betanított NLP-eszközök csupán 45%-os pontossággal ismerik fel a CPF-et (ANPD, 2024). Két ok magyarázza ezt. Egyrészt a két lépéses ellenőrző számjegy logikát nélkülöző, 11 jegyű számokat illesztő eszközök összekeverik az érvényes CPF-számokat véletlenszerű sorozatokkal. Másrészt a CPF néha nem az XXX.XXX.XXX-XX formátumban jelenik meg — ez OCR-kimenetekben és szöveges űrlapokon fordul elő.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): A 14 jegyű vállalati azonosítószám. Formátuma: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Szintén két ellenőrző számjeggyel rendelkezik. A formula hasonló a CPF-éhez, de nem azonos.

RG (Registro Geral): Az állami polgári személyigazolvány. A formátum államenként eltér. São Paulo 2 betűt és 5–9 számjegyet használ. Rio de Janeiro 7–8 számjegyet alkalmaz kötőjellel. Minas Gerais 7–9 számjegyet használ. Más államoknak saját formátumuk van. Egy csak egy állam RG-formátumát ismerő eszköz a legtöbb RG-számot elvéti.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): A 11 jegyű jogosítványszám. Egy ellenőrző számjegyből és kerületi kódból áll.

Título de Eleitor: A 12 jegyű választói azonosítószám. Három részből áll: egy 8 jegyű azonosítókód, egy 2 jegyű állami kód és 2 ellenőrző számjegy.

SUS-szám (Cartão SUS): A 15 jegyű állami egészségügyi azonosító. Minden állampolgár kap egyet — minden kórházi és klinikai nyilvántartásban szerepel.

PIS/PASEP: A 11 jegyű szociális program szám. Minden munkaügyi nyilvántartásban megjelenik.

Az LGPD anonimizálási szabványa

Az LGPD 12. cikke határozza meg az anonim adatot. A mérce: olyan adat, amely „nem azonosítható, figyelembe véve a feldolgozás idején rendelkezésre álló ésszerű technikai eszközöket”. Ez technológiafüggő szabvány — a mai anonim adatok a visszaazonosítási módszerek fejlődésével a jövőben elveszíthetik anonim jellegüket.

Az ANPD további útmutatást ad. A közvetlen azonosítók — például a CPF és a név — eltávolítása önmagában nem elegendő. A kvázi-azonosítók csoportjai is lehetővé tehetik a visszaazonosítást: a korcsoportoport, a város, a nem és a foglalkozás kombinációja azonosíthat egy személyt. Ezeket csoportosítással vagy zajtechnikával kell kezelni.

Az AI-képzési adatokhoz az ANPD három feltétel egyikét írja elő. Első: az adatok megfelelnek a 12. cikk szabványának. Második: minden érintett kifejezett hozzájárulást adott a konkrét képzési felhasználáshoz. Harmadik: van érvényes, dokumentált cél.

Portugál nyelvi követelmények

A brazíliai portugál különbözik az európai portugáltól — az szavak, a helyesírás és a dokumentumformák nem azonosak. A portugáliai szövegen betanított NLP-modellek a helyi adatokon betanított modellek pontosságának körülbelül 71%-át érik el az ANPD műszaki értékelése szerint.

A PII-felismerés szempontjából lényeges különbségek:

  • Nevek: A kettős névhasználat és a névsorend eltér Portugáliától.
  • Címek: A CEP-kód formátuma XXXXX-XXX — ez az ország egyedi formátuma, saját felismerési logikát igényel.
  • Dokumentumszakszavak: Helyben „Carteira de Identidade”, Portugáliában „Bilhete de Identidade”. A hatóságnevekben is eltérések vannak.

Az ANPD-megfelelőség technikai szükségletei

Négy műszaki szükséglet fedezi az ANPD-megfelelőséget. A CPF és CNPJ felismerésnek kétlépéses ellenőrző számjegy validációt kell tartalmaznia. Az RG felismerésnek minden államot le kell fednie. A SUS-szám és a Título de Eleitor felismerése szintén szükséges. Az NLP-modelleket helyi brazíliai portugál szövegen kell betanítani.

Tekintse meg a globális PII-azonosító felismerési útmutatót és az LGPD 2024-es végrehajtási intézkedéseket.

Források

Készen áll az adatai védelmére?

Kezdje el a PII anonimizálását 285+ entitástípuson 48 nyelven.

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.