By · Last updated 2026-06-05

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

OPC Kanada: PIPEDA és a C-27-es törvényjavaslat

Kanada adatvédelmi biztosa, az OPC a PIPEDA alapján jár el, miközben a parlament vizsgálja a C-27-es törvényjavaslat mesterséges intelligencia és adattörvényét. Kanada 2026-os felülvizsgálat előtt tartja meg az EU GDPR-megfelelőségi státuszát.

June 5, 202610 perc olvasás
Canada OPCPIPEDA Bill C-27SIN detectionCanadian privacy lawEU adequacy

Kanada adatvédelmi joga változóban van. Az Adatvédelmi Biztos Hivatala (OPC) ma a PIPEDA alapján jár el. A C-27-es törvényjavaslat erősebb szabályokkal váltaná fel a PIPEDA-t. Kanada EU adatátviteli megállapodása szintén 2026-os felülvizsgálat előtt áll. Íme, amit tudnia kell.

Kanada jelenlegi adatvédelmi törvénye

A PIPEDA Kanada fő magánszektorra vonatkozó adatvédelmi törvénye. 2001 óta van hatályban. Kiterjed a szövetségileg szabályozott iparágakban működő vállalatokra. Azokban a tartományokban is érvényes, amelyeknek nincs saját adatvédelmi törvényük.

Három tartománynak van saját törvénye: Albertának, Brit Kolumbiának és Quebecnek.

Quebec 25-ös törvénye a legszigorúbb. 2022-ben és 2023-ban lépett hatályba fázisokban. Megköveteli az adatvédelmi hatásvizsgálatokat és egy megnevezett adatvédelmi tisztviselőt. Sokkal közelebb áll az EU GDPR-jához, mint a régi PIPEDA.

Az OPC 2024-ben több mint 400 PIPEDA-panaszt kezelt. A Tim Hortons ellen kötelező érvényű végzést adott ki, amiért a vállalat hozzájárulás nélkül gyűjtötte a tartózkodási adatokat. Több egészségügyi alkalmazás üzemeltetője is végzést kapott abban az évben.

C-27-es törvényjavaslat: Három új törvény

A C-27-es törvényjavaslat halad a parlamenten keresztül. Három részből áll.

Fogyasztói adatvédelmi törvény (CPPA) felváltja a PIPEDA-t. Legfontosabb változások:

  • Célhoz kötöttség és adatminimalizálási szabályok.
  • Erősebb hozzájárulási szabályok.
  • Bírságok a globális bevétel legfeljebb 3%-áig vagy 10 millió CAD-ig – amelyik nagyobb.
  • Adathordozhatósági jogok.
  • Automatizált döntésekre vonatkozó közzétételi kötelezettségek.

Mesterséges intelligencia és adattörvény (AIDA) mesterséges intelligencia szabályokat vezet be:

  • Kockázatalapú szabályok a mesterséges intelligencia rendszerek számára.
  • Kötelező kockázatelemzések a nagy hatású mesterséges intelligencia esetén.
  • Közzétételi kötelezettségek az embereket érintő mesterséges intelligencia esetén.
  • Tilalom a károkozásra tervezett mesterséges intelligenciával szemben.

Személyes adatok és adatvédelmi bíróságról szóló törvény új fellebbezési testületet hoz létre. Ez felváltja a jelenlegi szövetségi bírósági eljárást.

Arról, hogyan viszonyul Kanada más adatvédelmi törvényekhez, lásd: globális adatvédelmi megfelelési útmutató.

Kanadai személyes adatok: Mit kell észlelni

A kanadai fájlok egyedi azonosítótípusokat tartalmaznak. Az eszköznek mindegyiket kezelnie kell.

SIN (Társadalombiztosítási szám): Kilenc számjegy. Formátum: XXX-XXX-XXX. Luhn-ellenőrzést alkalmaz. A SIN adónyomtatványokon, bérlap-nyilvántartásokban és juttatási fájlokban szerepel. Ez a legérzékenyebb kanadai azonosító.

Tartományi egészségügyi kártyaszámok: Kanadának 13 tartománya és területe van. Mindegyik eltérő formátumot alkalmaz. Nincs szövetségi szabvány. Főbb formátumok:

  • Ontario OHIP: 10 számjegy + 2 betűs kód.
  • Alberta AHCIP: 9 jegyű személyes egészségügyi szám.
  • BC Services Card: 10 jegyű PHN.
  • Quebec RAMQ: 12 karakter – kódolja a vezetéknév kezdőbetűit és a születési dátumot.

Az összes 13 tartomány formátumát a megfelelő eszköznek támogatnia kell.

CRA üzleti szám: Kilenc számjegy. A Canada Revenue Agency adja ki.

Kétnyelvű személyes adatok: angol és francia

Kanada hivatalosan kétnyelvű. A szövetségi nyomtatványokon sokszor mindkét nyelv megjelenik egy oldalon.

A francia személyes adatoknak saját igényeik vannak:

  • Nevek: A francia nevek ékezetes betűket tartalmaznak. Egy ékezeteket elmulasztó eszköz entitásokat fog kihagyni.
  • Címek: A quebeci címek francia kifejezéseket használnak – Rue, Avenue, Boulevard, Chemin. Az elemzőknek ezeket kell kezelniük.
  • RAMQ-számok: Quebec egészségügyi száma kódolja a vezetéknév kezdőbetűit. Az észlelésnek francianyelvű-tudatosnak kell lennie.

Hasonló megközelítésről lásd: India DPDPA-ja és a többnyelvű személyes adatkezelés.

A 2026-os EU megfelelőségi kockázat

Kanada EU megfelelőségi határozata 2001-ből származik. Ez volt az első, amelyet az Európai Bizottság valaha megadott. Minden eddigi felülvizsgálaton átment.

A 2026-os felülvizsgálat más. Két probléma tűnik ki.

Először: Kanada C-26-os kibervédelmi törvénye (2024) kötelezi a kritikus fontosságú vállalatokat, hogy az incidenseket jelentsék a CSE-nek. A CSE Kanada hírszerzési ügynöksége. A Bizottság megvizsgálja, hogy a CSE hozzáférése az adatokhoz ellentétes-e a GDPR-ral.

Másodszor: Kanada még mindig a PIPEDA alapján működik. A Bizottság megjegyezte, hogy a PIPEDA végrehajtása gyenge. A CPPA még nem lépett hatályba.

Ha a megfelelőséget felfüggesztik vagy visszavonják, az összes EU–Kanada adatátvitelnek azonnal SCCs-re vagy BCRs-re kell átállnia. Az átvitelhez kizárólag megfelelőségre támaszkodó vállalatok azonnal hiányosságokba ütköznének. A tervezést most kell megkezdeni. A döntésre várni túl késő.

Arról, hogyan károsította a megfelelőségi kockázat a vállalatokat, lásd: GDPR-bírságok útmutatója.

Minimális megfelelési követelmények

Kanada műveleteivel rendelkező szervezetek számára a technikai alap a következő:

  1. SIN-észlelés Luhn-ellenőrzéssel.
  2. Kétnyelvű angol és francia személyes adatok feldolgozása.
  3. Ontario OHIP egészségügyi kártya észlelése.
  4. Quebec RAMQ egészségügyi kártya észlelése.
  5. Mind a 13 tartomány formátuma a teljes CPPA-felkészültséghez.

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.