anonym.legal

By · Last updated 2026-03-10

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

Nyílt forráskódú dokumentum-anonimizálás LibreOffice-szal

Hogyan alkalmazzák a közszféra szervezetei a LibreOffice-t az anonym.legal bővítménnyel GDPR-kompatibilis dokumentum-anonimizáláshoz.

March 10, 20269 perc olvasás
LibreOffice extensiongovernment anonymizationpublic sector GDPRopen source complianceuniversity data protection

Nyílt forráskódú dokumentum-anonimizálás LibreOffice-szal

A közszféra LibreOffice-kötelezettségvállalása

Az Európai Unión belül a kormányzati szervek egyre inkább nyílt forráskódú szoftvereket írnak elő. Olaszország, Franciaország, Németország és Spanyolország formális szabályzatokkal részesíti előnyben a nyílt forráskódú alternatívákat. Az Európai Bizottság 2020–2023-as nyílt forráskódú szoftver stratégiája kifejezetten ösztönzi a nyílt forráskódú alkalmazások elterjedését. Németország Schleswig-Holstein tartománya 2024-ben bejelentette 25 000 kormányzati számítógép LibreOffice-ra való átállását. A Francia Csendőrség GendBuntut (Ubuntu LibreOffice-szal) telepített több mint 77 000 munkaállomásra.

Ezeknek a szervezeteknek GDPR-kompatibilis dokumentum-anonimizálásra van szükségük — de a legtöbb PII-kitakaró eszköz csak a Microsoft Office-t támogatja.

Az anonym.legal LibreOffice-bővítménye ezt a hiányt tölti ki: ugyanaz a 285+ entitástípusú felismerés elérhető a Writerben, Calcban és Impresben, Windowson, macOS-en és Linuxon.

Miért fontos a nyílt forráskód az adatvédelem szempontjából

Nincs szállítói kiszolgáltatottság

A Microsoft Office folyamatos licencelést igényel (Microsoft 365 előfizetések). A LibreOffice ingyenes. Több ezer munkaállomást kezelő kormányzati szervek számára ez jelentős költségmegtakarítást jelent — bár a döntés sokszor túlmutat a költségeken.

A nyílt forráskódú szoftver átláthatóságot biztosít: a forráskód auditálható. Az állampolgári adatokat kezelő szervek számára az általuk használt eszközök vizsgálhatósága irányítási követelmény, nem pusztán preferencia.

Adatszuverenitás

Az állampolgári adatokat kezelő kormányzati szervek szigorú adatrezidencia-követelményekkel szembesülnek. Az anonym.legal infrastruktúrája Hetzner szervereken fut Németországban — az adat soha nem hagyja el az EU joghatóságát. LibreOffice-szal kombinálva (Microsoft-felhő függőségek nélkül) a teljes dokumentum-munkafolyamat ellenőrzött környezetben marad.

GDPR 25. cikk: Beépített adatvédelem

A GDPR 25. cikke beépített és alapértelmezett adatvédelmet ír elő. A PII-anonimizáló eszközök közvetlenül a dokumentumszerkesztési munkafolyamatba való integrálása — a külső másolás-beillesztési folyamatok helyett — erősebb „beépített” megvalósítás. Az anonimizálási lépés a dokumentum életciklusának része, nem utólagos gondolat.

Valós felhasználási esetek

Kormányzati DSAR-válaszok

Amikor az állampolgárok adathozzáférési kérelmet (DSAR) nyújtanak be, a szerveknek másolatot kell adniuk az összes tárolt személyes adatról — de harmadik felek személyes adatait (más állampolgárok, személyzeti nevek, ügyintézők) ki kell takarniuk.

A LibreOffice-bővítménnyel:

  1. Nyissa meg a válasz-dokumentumot a Writerben
  2. Kattintson az Elemzés gombra az összes személyes adat felismeréséhez
  3. Tekintse át az előnézeti párbeszédablakban — fogadja el a harmadik fél entitásait, utasítsa el a kérelmező adatait
  4. Alkalmazza az anonimizálást
  5. Exportálás és elküldés

Az előnézeti párbeszédablak itt kulcsfontosságú: a DSAR-ok szelektív kitakarást igényelnek (alkalmazotti nevek eltávolítása, a kérelmező adatainak megtartása), nem általános anonimizálást.

Egyetemi kutatási adatok

A tanulmányi résztvevők adatait feldolgozó kutatóintézetek közzététel vagy adatmegosztás előtt kötelesek anonimizálni. A tipikus munkafolyamat:

  1. Táblázatokban (Calc) összegyűjtött adatok résztvevői nevekkel, azonosítókkal, elérhetőségekkel
  2. Interjúszövegek a Writerben, azonosítható részleteket tartalmazó résztvevői idézetekkel
  3. Prezentációs diák (Impress) konferenciákhoz, esetleírásokkal

A LibreOffice-bővítmény mindhárom dokumentumtípust ugyanazzal a felismerési motorral kezeli. Az előbeállítások konzisztens anonimizálást biztosítanak az egész kutatási adathalmazon.

Bírósági dokumentumok kitakarása

A határozatokat közzétevő bíróságoknak ki kell takarniuk a felek nevét, lakcímét és azonosító adatait. A LibreOffice-bővítmény támogatja:

  • Csere: Felek nevei SZEMÉLY_1-re, SZEMÉLY_2-re (dokumentumon belüli hivatkozási konzisztencia fenntartásával)
  • Kitakarás: Lakcímek és kapcsolattartási adatok teljes eltávolítása
  • Maszkolás: Dátumok vagy ügyszámok részleges maszkolása, ahol a kontextust meg kell őrizni

A Writerben való formázásmegőrzés biztosítja, hogy a bírósági dokumentumok formázása — fejlécek, láblécek, számozott bekezdések, behúzás — a kitakarás után is érintetlen maradjon.

Telepítés a közszféra környezetében

Egyéni telepítés

Kis csapatok vagy egyéni felhasználók számára:

  1. Töltse le a .oxt fájlt az anonym.legal/api/download/libreoffice oldalról
  2. Kattintson duplán a telepítéshez
  3. Indítsa újra a LibreOffice-t

Központosított telepítés

Több munkaállomást kezelő IT-osztályok számára:

  • Terjessze a .oxt fájlt hálózati megoszton, SCCM-en, Ansiblen vagy hasonlón keresztül
  • A LibreOffice parancssori bővítmény-telepítést is elfogad csendes módban
  • Az előbeállítások megosztott anonym.legal fiókokon keresztül standardizálhatók a szervezeten belül

Hitelesítés

A bővítmény zéró ismereti hitelesítést támogat — a jelszavak helyi Argon2id deriválással jönnek létre, és soha nem kerülnek átvitelre. Az SSO-integrációt igénylő szervezetek számára a webalkalmazás alternatív hozzáférési pontot biztosít ugyanazokkal a felismerési képességekkel.

Megfelelési leképezés

KövetelményTeljesítés módja
GDPR 5. cikk (1) bek. c) pont — AdatminimalizálásCsak az észlelt személyes adat módosul; a nem PII szöveg változatlan marad
GDPR 25. cikk — Beépített adatvédelemAz anonimizálás beépül a dokumentumszerkesztési munkafolyamatba
GDPR 32. cikk — A feldolgozás biztonságaAES-256-GCM titkosítás, ZK hitelesítés, ISO 27001 infrastruktúra
GDPR 26. preambulumbekezdés — Anonimizálás hatályaA Csere/Kitakarás/Maszkolás kiveszi az adatot a GDPR hatálya alól
GDPR 4. cikk (5) bek. — PszeudonimizálásA Titkosítás módszer visszafordítható pszeudonimizálást biztosít
BDSG 22. § — Különleges kategóriákAz entitástípus-felismerés lefedi az egészségügyi, biometrikus és etnikai adatokat

Első lépések a közszféra számára

  1. Töltse le a bővítményt — ingyenes, licencelés nélkül
  2. Hozzon létre egy anonym.legal fiókot — az ingyenes csomag havi 200 tokent tartalmaz
  3. Tekintse át a teljes dokumentációt — telepítés, funkciók, hibaelhárítás

Nagyobb mennyiséget igénylő szervezetek számára a fizetős csomagok havi 3 EUR-tól kezdődnek 1 000 tokenért.

Források

  • Európai Bizottság nyílt forráskódú szoftver stratégiája 2020–2023
  • Schleswig-Holstein, Németország — 25 000 kormányzati számítógép LibreOffice-ra való átállása (2024-es bejelentés)
  • Francia Csendőrség — 77 000+ GendBuntu (Ubuntu/LibreOffice) munkaállomás 2019-re telepítve
  • GDPR 4. cikk (5) bek., 25. cikk, 32. cikk, 26. preambulumbekezdés — megfelelési keret
  • BDSG 22. § — Szövetségi adatvédelmi törvény különleges kategóriák

Kapcsolódó Cikkek

GDPR & Megfelelés

Japan My Number: Verhoeff & APPI

63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.

GDPR & Megfelelés

HDPA Greece: AFM & AMKA Detection

Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.

GDPR & Megfelelés

NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel

Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.

Készen áll az adatai védelmére?

Kezdje el a PII anonimizálását 285+ entitástípuson 48 nyelven.

Ingyenes Próbát KezdFunkciók Megtekintése

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.