By · Last updated 2026-06-05

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

NAIH Magyarország: TAJ-szám és adóazonosító jel

A magyar NER-pontosság 67% az EU 82%-os átlagával szemben – a NAIH 2024-es értékelése alapján. TAJ-szám súlyozott ellenőrzőszám és adóazonosító jel felismerési hiányosságok.

June 5, 20267 perc olvasás
Hungary NAIHTAJ-szám detectionHungarian NERHungarian GDPR complianceAI DPIA

NAIH Magyarország: TAJ-szám és GDPR technikai követelmények

Frissítve 2026-ra

Magyarország adatvédelmi hatósága a NAIH. A 2024-es jelentése megállapítja, hogy a magyar NER-pontosság csupán 67%, miközben az EU átlaga 82%. Ez a különbség valós kockázatot jelent: az angolhoz vagy némethez épített eszközök magas arányban tévesztik el a magyar azonosítókat.

Miért alacsony a magyar NER-pontosság?

Három sajátosság teszi a magyar nyelvet kihívássá a szokványos NLP-modellek számára.

Agglutináció: A magyar szuffixumokat fűz a tőszavakhoz. Ugyanaz a név számos alakban jelenhet meg egy mondatban. A Kovács Péter alanyesetben Kovács Péternek lesz más szerepben. Az NER-modelleknek ezeket az alakokat egyetlen személyhez kell kapcsolniuk.

Névsorend: A magyarban a vezetéknév áll elől. A legtöbb NLP-modell a keresztnevet várja előre. Ez a felcserélés sok kihagyott detektálást okoz.

Speciális karakterek: A magyar az ő és ű betűt használ. Ezek nem azonosak a német umlauttokkal. A Windows-1250 és az UTF-8 kódolás keveredése is hibákat okoz.

E három tényező magyarázza a NAIH 2024-es jelentésében szereplő pontossági hiány nagy részét.

TAJ-szám: Magyarország társadalombiztosítási azonosítója

A TAJ-szám (Társadalombiztosítási Azonosító Jel) egy 9 jegyű szám, amely egészségügyi, bérszámfejtési, szociális juttatási és nyugdíj-nyilvántartásokban szerepel.

Ellenőrzőszám: Az 1–8. jegyeket a 3, 7, 3, 7, 3, 7, 3, 7 súlyokkal kell megszorozni. Az eredményeket összeadjuk, majd 10-zel osztjuk. Az így kapott maradék az ellenőrző jegy.

Ez az algoritmus egyedi Magyarországra; nem azonos más országokban használt Luhn-algoritmussal.

Az általános eszközök a TAJ-számot csupán 61%-os pontossággal azonosítják, a NAIH 2024-es jelentése szerint. A 9 jegyű formátum hasonlít sok más számra a magyar dokumentumokban. Az ellenőrzőszám-vizsgálat nélkül az eszközök hamis pozitívokat produkálnak, és valódi TAJ-számokat tévesztenek el.

Adóazonosító jel: Magyarország személyi adószáma

Az adóazonosító jel egy 10 jegyű személyi adószám, amelynek első számjegye mindig 8. Munkaügyi nyilvántartásokban, adóbevallásokon és pénzügyi dokumentumokban szerepel.

Ellenőrzőszám: A 2–9. jegyeket a 9, 7, 3, 1, 9, 7, 3, 1 súlyokkal kell megszorozni. Az eredményeket összeadjuk, majd 10-zel osztjuk. Az így kapott maradék az ellenőrző jegy. Ha a maradék 0, az ellenőrző jegy is 0.

A NAIH végrehajtási ügyei azt mutatják, hogy ezt a számot más nyelvekre konfigurált eszközök rendszeresen tévesztik el HR-dokumentumokban.

A NAIH DPIA-követelménye AI-rendszerekhez

A NAIH 2024-es útmutatása megköveteli, hogy bármely személyes adatot feldolgozó AI-rendszer esetén a DPIA-t az üzembe helyezés előtt el kell végezni. Ez szigorúbb az általános GDPR-tesztnél. A DPIA-nak a következőket kell lefednie:

  1. Adatfolyamok – tanítási adatok, bemenetek és kimenetek
  2. Jogalap – minden tevékenységre dokumentálva
  3. Nyelvi pontosság – kötelező az EU-átlag alatti nyelvek esetén
  4. Emberi felülvizsgálat – automatizált döntések ellenőrzési lehetősége

A DPIA-t évente frissíteni kell, ha a rendszert újra tanítják.

Az AI-eszközöket magyar adatokon alkalmazó csapatok számára a sorrend rögzített: előbb DPIA, majd üzembe helyezés.

Minimális technikai intézkedések

Három intézkedés alkotja a NAIH-megfelelőség alapját:

  1. TAJ-szám azonosítás modulo-10 ellenőrzőszámmal – mintaazonosítás önmagában nem elegendő
  2. Adóazonosító jel azonosítás ellenőrzőszám-validációval – kritikus HR- és pénzügyi dokumentumokban
  3. Magyar NER agglutinatív morfológia-kezeléssel – az ő, ű karaktereket és kódolási változatokat egyaránt fedni kell

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.