anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Վերադառնալ բլոգինGDPR & Համապատասխանություն

Ճապոնիայի My Number. Verhoeff և APPI

Ընդհանուր գործիքների 63%-ն ի վիճակի չեն հայտնաբերելու My Number-ը ճապոներեն փաստաթղթերում: My Number-ն օգտագործում է Verhoeff ալգորիթմը — Ասիայի ամենաբարդ ազգային ID ստուգիչ գումարը:

June 5, 20268 րոպե կարդալ
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Ճապոնիայի My Number. APPI և Verhoeff Ստուգումը

Ճապոնիայի Անձնական տեղեկությունների պաշտպանության հանձնաժողովը (PPC) 2024-ին կայացրեց 45 կիրարկման վճիռ: Հրատարակեց նաև Ճապոնիայի առաջին AI-ի գաղտնիության ուղեցույցը: PPC-ի ուսումնասիրությունը պարզեց, որ ընդհանուր NLP գործիքների 63%-ն ի վիճակի չէ ճապոներեն ֆայլերում հայտնաբերելու My Number-ը (マイナンバー): Եթե ձեր թիմը կառավարում է ճապոնական բնակիչների տվյալներ, այդ բացը ուղղակի APPI-ի ռիսկ է:

Ինչ է My Number-ը

Ճապոնիան ամեն բնակչի տալիս է 12-նիշ եզակի նույնացուցիչ: Սա My Number-ն է, Անհատ Համարի Համակարգի մի մաս (マイナンバー制度): Ծածկում է հարկը, կենսաթոշակը, առողջության ապահովագրությունը և արտակարգ արձագանքը: Այս նույնացուցիչը APPI-ով զգայուն տվյալ է: Այն հավաքելու կամ փոխանցելու համար անհրաժեշտ է իրավական հիմք:

Verhoeff Ստուգման Խնդիրը

My Number-ն օգտագործում է Verhoeff ալգորիթմ իր ստուգիչ նիշի համար: Verhoeff-ը մաթեմատիկական մեթոդ է, որն ախտահայտում է բոլոր մեկ-նիշ սխալները: Հայտնաբերում է նաև բոլոր սխալները, երբ երկու հարևան նիշ փոխվում են: Աշխատելու համար պահանջում է երեք ստուգման աղյուսակ: Ձեռքով հաշվարկել հնարավոր չէ: Կոդ է պահանջում:

Սա կարևոր է երկու պատճառով: Առաջին, Ճապոնիայի 12-նիշ ձևաչափը նման է շատ այլ կոդերի: Հաշիվ-ապրանքագրի հղումներ, փաստաթղթի ID-ներ և ամսաթվային տողեր բոլորն ունեն նույն ձևաչափը: Verhoeff-ի ստուգման բացակայության դեպքում գործիքը կկառոտ արժեքներ նշի: Երկրորդ, գործիքների մեծ մասն օգտագործում է ավելի պարզ մոդուլո-10 կամ մոդուլո-11 ստուգումներ: Դրանք այստեղ չեն աշխատի:

PPC-ի ուսումնասիրությունը պարզեց, որ գործիքների 63%-ն ստուգումն բաց է թողնում կամ ավելի պարզ մեթոդ է օգտագործում: Երկու խնդիրն էլ միաժամանակ են ի հայտ գալիս. կեղծ դրականներ և բացասականներ:

Luhn ալգորիթmը, որն օգտագործվում է բանկային քարտերի համար, ավելի պարզ է: My Number-ն օգտագործում չի Luhn: Luhn-ի համար կառուցված գործիքները չեն աշխատի:

Երեք Գիր, Մեկ Անուն

Ճապոներեն տեքստն օգտագործում է երեք գրչամական համակարգ միաժամանակ: Գործիքը պետք է կարողանա երեքն էլ կառավարել:

Hiragana (ひらがな). Օգտագործվում է քերականության և բնիկ բառերի համար: 46 բազային նիշ:

Katakana (カタカナ). Օգտագործվում է արտաբնիկ բառերի և անունների համար: 46 բազային նիշ: Ճապոնիայում օտարազգիների անունները հայտնվում են այս գրով:

Kanji (漢字). Գոյականների և անունների համար նշաններ: Մոտ 2,000 օգտագործվում է ամենօրյա:

Մեկ անձի անունը կարող է հայտնվել չորս ձևով. Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) և Romaji (Tanaka Taro): Գործիքը պետք է բոլոր չորսին ճանաչի: Եթե մեկը բաց թողնի, այդ անձի գրառumների մեծ մասը բաց կթողնի:

Հայտնաբերելու Ճապոնական Այլ ID-ներ

Ավտոտրանսպորտային իրավունք (運転免許証番号). 12 նիշ: Առաջին երկու նիշերը ցույց են տալիս նահանգամարզը: Տոկիոն՝ 10: Օսական՝ 62: Սա թույլ է տալիս գործիքին ստուգել, արդյոք արժեքը վավեր է այդ տարածաշրջանի համար:

Անձնագիր (旅券番号). Երկու տառ ու յոթ նիշ: ICAO ձևաչափ: Ճապոնիան օգտագործում է հատուկ տառային զույգեր:

Առողջապահության ապահովագրության քարտ (健康保険証記号番号). Նշան ու թիվ: Ձևաչափը կախված է ապահովիչից: Ազգային Առողջության Ապահovagutyunը (国民健康保険) և Ընկերությամբ Կառavarvats Ապahovich (協会けんぽ) օgtvorum en tarber dzevachaner:

Բնակության քarт (在留カード番号). Otar bnakichnerum. Erku tar, uth tskanotsk, erku tar. Ardaragoutyoun Orenkri Ministerstvoне tramadrum е:

APPI-ի Անանունացման Կանոնը

APPI-ն ունի խստացված անանונացված տվyaleri stndart, kovchvats anonymized information (匿名加工情報): Avaelin e GDPR-its mek karevir khndrum. Anonymizatsia petq e linei yecerord kolmov verifikaveli ev tekhnikan anshrerjakeli:

Hambavarel hamar kazmakerputyun petq e:

  1. Hanel bolor ughiho nuynanshannere, aylishkn My Number-e:
  2. Karaverel bolor kvazi-nuynanshanni kombinatsianer:
  3. Ogtvorel k-anonymity kam hamarzhek metod:
  4. Hashvegrutyun hrataragutyunyem anelvats qaylerits:
  5. Yerbeq չveranuynatsutsanel tvyannere:

PPC-i 2024-i AI oughtecuytsn avellatsnum e mek karachtir kanonn. Ethe AI-e soverorvoum e anonymized tvyannerov, chi kareli varzvel ayd modele markanс veranuynatsutselu hamar. Sа APPI-i ouvchman komplektnerum modelayin inversiayi vjraki ughghaki artgelem е:

PPC-i normerun hamar karkevi eq cherekutyun. Aradjin, Verhoeff vaveraberoutyoun My Number-i haytnaberoutyan hamar. Erkordn, yaponakan NER ja_core_news-ov paymanavorvats tokenizatsiayi het. Yerrord, anunnerum ajelev Kanji, Kana ev Romaji-um. Chorrord, naxanashakayin kod stugaymeliy e avtotransportayin iravounknerum.

Hndkastanum ogtvorvoum e Aadhaar, vorin nuynskep anhrrazesht е Verhoeff vaveraberoutyun: Hndkastani DPDPA tekhnikan hamapataskhanutyyan oughtecuytsn manambanavorum e das manambanapov: Bazmaerkneri nuynanshani haytnaberoutyan hamar tes ES azgayin harkayin ID-i haytnaberoutyun GDPR-i hamapataskhanutyyan nerqo:

Aghbyurner

Պատրաստ եք պաշտպանելու ձեր տվյալները?

Սկսեք PII անանոնիմացնել 285+ կազմակերպության տեսակներով 48 լեզուներով:

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.