By · Last updated 2026-06-05

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

NAIH Magyarország: AI-irányítás és adatvédelmi szabályok

A NAIH adatvédelmi hatósági értékelést (DPIA) ír elő minden személyes adatot feldolgozó AI-rendszerhez. A magyar NER pontossága 67% – jóval az EU-s 82%-os átlag alatt.

June 5, 20268 perc olvasás
Hungary NAIHAI GDPR complianceTAJ-szám detectionCentral Europe DPAHungarian data protection

NAIH Magyarország: AI-irányítás és adatvédelmi szabályok

Magyarország adatvédelmi szerve a NAIH – Nemzeti Adatvédelmi és Információszabadság Hatóság. A hatóság kiadta a legátfogóbb AI-útmutatást bármely közép-európai adatvédelmi hatóság közül. 2024-ben 38 végrehajtási határozatot hozott. Emellett olyan szabályokat is közzétett, amelyek DPIA-t írnak elő minden személyes adatot kezelő AI-rendszerhez. Ezek a szabályok messzebbre mennek a GDPR-alapkövetelményeknél.

A NAIH AI-végrehajtási szabályai

A legtöbb EU-s adatvédelmi hatóság általános AI-útmutatást tesz közzé. Magyarország adatvédelmi hatósága tovább ment. 2024-es útmutatása operatív szinten is részletes.

DPIA szükséges minden AI-rendszerhez: Minden személyes adatot érintő AI-rendszerhez először DPIA szükséges. A hatóság ezt az üzembe helyezés előtt megköveteli. Ez akkor is érvényes, ha a feldolgozás nem „magas kockázatú” a GDPR 35. cikke szerint. Ez szigorúbb a GDPR saját kockázatalapú megközelítésénél.

Mit kell tartalmaznia egy NAIH DPIA-nak:

  • Az AI-modell adatbemeneteit és -kimeneteit leíró műszaki jellemzést
  • Igazolást arra, hogy a tanítóadatokat anonimizálták vagy érvényes jogalapjuk volt
  • Az algoritmikus diszkrimináció kockázatának értékelését
  • Emberi felülvizsgálati lépést az automatizált döntésekhez
  • Megőrzési és törlési ütemtervet az AI által feldolgozott adatokhoz

Éves felülvizsgálat: A hatóság előírja a DPIA-k évenkénti frissítését. Ez arra az esetre vonatkozik, ha egy AI-rendszert újratanítanak vagy jelentősen módosítanak.

Magyarország 2024-ben több mint 890 000 GDPR-adatkérelmet kezelt. Ez magas szám egy 10 milliós országnak. Aktív joggyakorlásra és a megfelelőségi csapatok valódi nyomására utal.

Az NER pontossági hiányossága

A hatóság 2024-es vizsgálata NER-modelleket tesztelt magyar szövegeken. Ezek mindössze 67%-os pontossággal teljesítettek. Az EU-s átlag 82%. Ez a 15 pontos rés valódi megfelelőségi költségeket jelent.

A magyar agglutináló nyelv. Szavait számos utótaggal képezi. A nevek, a címek és az azonosítók magyarban nagyon eltérően néznek ki az angol vagy német adatoktól. Az ilyen nyelvekre tanított eszközök a magyar személyes adatok jelentős részét kihagyják. Arról, hogy ez a hiányosság hogyan érinti a GDPR-megfelelőséget több nyelven, lásd a többnyelvű személyes adat-felismerési útmutatót.

A hatóság megállapította, hogy az általános NLP-eszközök a TAJ-számot a dokumentumok 61%-ában kihagyják. A formátumváltozatok és az ellenőrzőösszeg-támogatás hiánya a fő okok.

Magyar nemzeti azonosítók

A Magyarországon dokumentumokat feldolgozó csapatoknak pontosan kell felismerniük ezeket az azonosítótípusokat. Az EU-s összefüggésért lásd az EU nemzeti adóazonosítók felismerési útmutatóját.

TAJ-szám (Társadalombiztosítási Azonosító Jel): 9 jegyű társadalombiztosítási szám. Egészségügyi, szociális és nyugdíjnyilvántartásokban szerepel. Validálása a Társadalombiztosítási hatóság által meghatározott súlyozott ellenőrzőösszeg-módszerrel történik.

Adóazonosító jel: 10 jegyű személyi adóazonosító. Formátuma: 8 jegyű mag plusz 2 ellenőrző jegy. Bérszámfejtési dokumentumokban, adóbevallásokon és munkaszerződésekben szerepel.

Személyi igazolvány szám: A személyi igazolvány száma. Formátuma és ellenőrzőjegy-szabályai a kibocsátó hatóság előírásait követik.

Útlevél szám: Az útlevél száma. Formátuma és ellenőrzőjegy is a kibocsátó hatóság szabályait követi.

Az Ügyfélkapu összefüggése

Magyarország a legtöbb közszolgáltatást egyetlen platformon keresztül nyújtja – az Ügyfélkapun. Több mint 4 millió állampolgár használja adóügyi, szociális, egészségügyi és engedélyezési célokra. A magáncégek bérszámfejtés, juttatások vagy személyazonosítás-ellenőrzés céljából kapcsolódnak az Ügyfélkapuhoz. Ezek a cégek ugyanazokat az azonosítókat dolgozzák fel szabályozott összefüggésben.

A hatóság megállapította, hogy ezek a cégek gyakran nemzetközi személyes adatvédelmi eszközöket alkalmaznak. A legtöbb ilyen eszközből hiányzik a fenti azonosítók támogatása. Ez kihagyott adatokhoz és közvetlen megfelelőségi kockázathoz vezet.

Az EU AI-rendelet átfedése

Magyarország korán beépítette az AI-rendelet szabályait az adatvédelmi hatóság útmutatásába. A hatóság álláspontja egyértelmű.

A magas kockázatú AI-rendszerek az AI-rendelet III. mellékletében szerepelnek. Ezek kiterjednek a munkahelyi, hitelbírálati és alapvető szolgáltatásokra vonatkozó rendszerekre. Ezekhez AI-rendelet szerinti megfelelőségértékelés és NAIH DPIA egyaránt szükséges.

Az általános célú AI-modellek, amelyek Magyarországon élő személyek adatait dolgozzák fel, szintén NAIH DPIA-t igényelnek. Ez akkor is érvényes, ha a modell nem szerepel magas kockázatúként az AI-rendeletben.

A Magyarországon AI-t bevezető csapatok számára az alapellenőrző lista három tételből áll. NAIH DPIA elkészítése az indítás előtt. Annak ellenőrzése, hogy az NER-eszköz lefedi a fenti entitásokat magyar szövegekben. A TAJ-szám és az adóazonosító jel felismerésének megerősítése ellenőrzőösszeg-validációval.

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.