By · Last updated 2026-03-25

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

Egy eszköz, 45 ország: 260+ entitástípus

A brazil CPF ellenőrző számjegyekkel rendelkezik. Az indiai PAN 10 karakteres alfanumerikus kód. Az EU IBAN-ok országonként eltérnek. A globális e-kereskedelmi platformok nem engedhetik meg maguknak a különálló.

March 25, 20267 perc olvasás
global PII compliance260 entity typesBrazilian CPFIndian PANIBAN formats

Egy eszköz, 45 ország: 260+ entitástípus

A globális platformok egyszerre sok ország személyes adatait dolgozzák fel. Minden országnak saját azonosítóformátumai vannak. Minden formátumnak megvannak a maga szabályai. Egyetlen felderítő eszköznek mindet kezelnie kell. A legtöbb eszköz erre nem képes.

Az azonosítók fragmentációjának problémája

Egy 45 országban jelenlévő piactér nagyon különböző regisztrációs dokumentumokat kap. Egy brazil eladó CPF-számot ad meg. Ez 11 számjegyből áll, kettő közülük ellenőrző számjegy, amelyek egy meghatározott súlyozási képlet alapján működnek. Egy indiai eladó PAN-kártyát ad be. Ez 10 karaktert tartalmaz, ahol a betűk és számok rögzített pozíciókban szerepelnek. Egy német eladó Steuer-ID-t nyújt be, amely 11 számjegyből áll és Luhn-ellenőrzőösszeget használ. Egy holland eladó BSN-számot ad, amely 9 számjegyű és mod-11 validációt alkalmaz.

Mindegyik formátumnak eltérő hossza és felépítése van. Egy adott formátumra épített regex nem fogja megtalálni a többit. Egy széles „10–12 számjegy” minta túl sokat talál. Árakat, dátumokat és hivatkozási számokat is jelöl. A téves találatok gyorsan szaporodnak nagy mennyiségű adatnál.

A 40 azonosítós hézag

A legtöbb vállalati PII-eszköz körülbelül 40 azonosítótípussal érkezik. A leggyakoribbak:

  • US társadalombiztosítási szám
  • US útlevélformátum
  • US jogosítvány
  • Általános hitelkártya-formátumok Luhn-validációval
  • E-mail-címek
  • NANP formátumú telefonszámok
  • IP-címek

Ezek jól lefedik az észak-amerikai megfelelőséget, de nem elegendők a globális működéshez.

Hogyan néz ki a hézag régiónként

Dél-Amerika: A brazil CPF és CNPJ a brazil adóhatóság ellenőrzőösszeg-algoritmusait használja. Az argentin CUIT egy másik súlyozott összegzési képletet alkalmaz. A kolumbiai NIT-nek saját validációs módszere van. Ezek egyike sem illeszkedik az USA-mintákhoz.

Ázsia: Az indiai PAN, Aadhaar, GSTIN és a Voter ID mindegyikének egyedi formátuma van. A japán My Number 12 számjegyből áll. A dél-koreai Resident Registration Number és a kínai személyi igazolvány szintén saját felismerőt igényel.

EU tagállamok: A teljes EU-lefedettséghez szükség van az összes 27 tagállam IBAN-formátumára, ahol mindegyiknek országspecifikus hossza és szerkezete van. Emellett szükséges az egyes nemzeti azonosítóformátum is: a német Steuer-ID, a francia NIR, a holland BSN, a lengyel PESEL, a svéd Personnummer, a szlovén EMŠO, a horvát OIB, a bolgár EGN és a román CNP.

Mit fed le a 260+ entitástípus

Egy 260+ entitásos könyvtár lefedi az összes 27 EU tagállam személyi igazolványát, validálja az összes EU IBAN-formátumot, és kiterjed a dél-amerikai azonosítókra: brazil CPF és CNPJ, argentin CUIT, kolumbiai NIT. Fedi az ázsiai azonosítókat: indiai PAN, Aadhaar, GSTIN, japán My Number, koreai RRN. Tartalmazza az UK azonosítóit: NI Number, NHS Number, NINO variánsok. Lefedi az egészségügyi azonosítókat: US NPI, DEA-számok, kórházi MRN formátumok. Fedi a pénzügyi azonosítókat: SWIFT kódok, BIC formátumok, számlaszám-minták.

Miért megfelelőségi kérdés a felderítési lefedettség

Minden szabályozási keret megköveteli, hogy az azonosítóit megtalálják és védjék. A GDPR az EU-s eladók adatait fedi. Az LGPD a brazil eladók adatait védi. India DPDP-törvénye az indiai eladók adatait szabályozza.

„Megfelelő védelem” azt jelenti, hogy az eszköz megtalálta az azonosítót. Egy elmaradt Aadhaar nem konfigurációs hiba – hanem lefedettségi hiba. Globális platformok esetén ez a különbség a részleges megfelelés és a valódi védelem között.

Egy 260+ entitással bíró, egyszeri telepítéssel mindezek a joghatóságok kezelhetők. Nincs szükség külön regionális eszközökre, külön feldolgozási folyamatokra, illetve kézi kiegészítésre azon formátumokhoz, amelyeket egy 40 felismerős eszköz kihagyna.

A lefedettség és a GDPR-kötelezettségek kapcsolatáról részleteket a GDPR megfelelőségi forrásokban talál. Az auditnaplóról és frissítési szabályzatról lásd a biztonsági és megfelelőségi részleteket.

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.