By · Last updated 2026-06-05

Vissza a BlograGDPR & Megfelelés

Japán My Number: Verhoeff-algoritmus és APPI megfelelés

A generikus eszközök 63%-a nem ismeri fel a My Number azonosítót japán dokumentumokban. A My Number a Verhoeff-algoritmust alkalmazza — ez Ázsia legnehezebb nemzeti azonosítójának ellenőrző összege.

June 5, 20268 perc olvasás
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japán My Number: Verhoeff-algoritmus és APPI megfelelés

A japán Személyes Adatvédelmi Bizottság (PPC) 2024-ben 45 végrehajtási határozatot hozott, és közzétette Japán első, AI-specifikus adatvédelmi útmutatóját. A PPC 2024-es műszaki értékelése szerint a japán dokumentumfeldolgozáshoz telepített generikus NLP-eszközök 63%-a nem képes pontosan felismerni a My Numbert (マイナンバー) — Japán 12 jegyű nemzeti azonosítóját. A japán tevékenységet folytató vagy japán állampolgárok adatait kezelő szervezetek számára ez a hiányosság közvetlen APPI-megfelelési kockázatot jelent.

My Number: A Verhoeff-validálás kihívása

Japán egyéni azonosítószám-rendszere (マイナンバー制度) minden japán lakos számára egyedi 12 jegyű számot rendel hozzá. A My Number felhasználási területei:

  • Adóigazgatás (adóbevallások, forrásbevonási nyilatkozatok)
  • Társadalombiztosítás (nyugdíj, egészségbiztosítás-regisztráció)
  • Katasztrófa-elhárítás (azonosítás vészhelyzetekben)

Verhoeff-algoritmus: A My Number ellenőrző számjegye a Verhoeff-algoritmust alkalmazza — ez egy csoportelméleti hibaészlelő algoritmus, amely képes felismerni minden egyjegyű hibát és minden szomszédos csere-hibát. Az algoritmus három keresési táblát használ: egy diédrális csoport szorzótáblát (D5), egy inverz táblát és egy permutációs táblát.

A Verhoeff-implementáció megköveteli e három tábla karbantartását és egy keresési sorozat alkalmazását. A Luhn-algoritmussal (egyszerű moduláris aritmetika) ellentétben a Verhoeff nem számítható fejben — programozott implementációt igényel.

Ez miért fontos a PII-felismerés szempontjából:

  • A My Number 12 jegyű formátuma sok japán dokumentumban szereplő hivatkozási számra hasonlít
  • Verhoeff-validálás nélkül az eszközök tömeges téves találatokat generálnak számlaszámokból, dokumentum-hivatkozási kódokból és dátum-idő sorozatokból
  • A csupán egyszerű moduláris ellenőrző számjegyeket (modulo 10 vagy 11) implementáló eszközök nem tudják validálni a My Numbert

A PPC 2024-es értékelése szerint a telepített eszközök 63%-a vagy mintaillesztést végez validálás nélkül, vagy egyszerűbb moduláris ellenőrzést implementál — így egyidejűleg téves találatokat és kihagyott találatokat produkál.

Japán írásrendszerek: a háromrendszerű kihívás

A japán szöveg három írásrendszert alkalmaz egyidejűleg.

Hiragana (ひらがな): Fonetikus szótagírás, amelyet grammatikai partikulákhoz, igeragozási végződésekhez és natív japán szavakhoz használnak. 46 alapkarakter.

Katakana (カタカナ): Fonetikus szótagírás, amelyet idegen szavakhoz, műszaki terminusokhoz és kiemeléshez alkalmaznak. 46 alapkarakter. A japánban írt külföldi nevek általában katakanában jelennek meg.

Kandzsik (漢字): Kínai eredetü logografikus karakterek, amelyeket főnevekhez, igetövekhez és nevekhez használnak. A japán körülbelül 2 000 általánosan használt kandzsiból áll.

Japán névkódolás: Egyazon japán személy neve a következő formákban jelenhet meg:

  • Kandzsiban: 田中太郎
  • Hiraganában (fonetikus segédlet, furigana): たなかたろう
  • Katakanában (idegen tartalomként): タナカ タロウ
  • Rōmajiban (latin betűkkel): Tanaka Taro vagy TANAKA Taro (nemzetközi dokumentumokhoz)

Egy PII-eszköznek egyazon név mind a négy alakját fel kell ismernie — különben a japán dokumentumokban előforduló nevek többségét elszalasztja.

Japán nemzeti azonosítók a My Numberen túl

Jogosítvány száma (運転免許証番号): 12 számjegy, amelynek első 2 jegye a tartomány kódja (Tokió esetén 10, Osaka esetén 62 stb.). A tartománykód lehetővé teszi a jogosítvány szám földrajzi validálását.

Japán útlevél (旅券番号): Szabványos ICAO-formátum — 2 betű, majd 7 számjegy. A japán betűkombinációk kibocsátási konvenciókat követnek.

Egészségbiztosítási igazolvány száma (健康保険証記号番号): A biztosítói szimbólum + szám formátum biztosítónként eltér (Japánban több egészségbiztosítási rendszer létezik a különböző foglalkoztatási kategóriákhoz). A közösségi biztosítás (国民健康保険) eltér a társadalmilag kezelt biztosítástól (協会けんぽ).

Tartózkodási kártya száma (在留カード番号): Külföldi lakók számára — formátum: 2 betű + 8 számjegy + 2 betű, amelyet az Igazságügyi Minisztérium állít ki.

Az APPI anonimizálási szabványa

Japán APPI-ja egy meghatározott területen szigorúbb anonimizálási szabványt ír elő a GDPR-nál: az „anonimizált információ” (匿名加工情報) szabvány megköveteli, hogy az anonimizálás harmadik fél által ellenőrizhető és technikailag visszafordíthatatlan legyen. Az anonimizált adathalmazokat létrehozó szervezeteknek:

  1. Törölni vagy cserélni kell minden közvetlen azonosítót (beleértve a My Numbert)
  2. Kezelni kell minden kvázi-azonosítókombinációt
  3. K-anonimitást vagy azzal egyenértékű technikát kell alkalmazni
  4. Közzé kell tenni az alkalmazott intézkedéseket (általános leírásban, a konkrét implementációs részletek feltárása nélkül)
  5. Nem kísérelhetik meg az anonimizált adatok visszaazonosítását

A PPC 2024-es AI-útmutatója hozzáteszi: az APPI-nak megfelelően anonimizált képzési adathalmazokat felhasználó AI-rendszerek nem alkalmazhatók a képzési adatok egyéneinek visszaazonosítási kísérletére — ez explicit tiltás a modell-inverzió ellen az APPI-kompatibilis képzési adathalmazok vonatkozásában.

Az APPI-kompatibilis feldolgozáshoz műszaki alapkövetelmény: My Number felismerés Verhoeff-validálással, japán nyelvű NER a spaCy ja_core_news modell és japán tokenizálás segítségével, többírású névfelismerés kandzsiban, kanában és rōmajiban, valamint jogosítvány tartomány-kód validálás.

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.