By · Last updated 2026-06-05

Til baka á BloggGDPR & Samræmi

LGPD Brasilía: CPF, CNPJ og gagnavernd

LGPD nær yfir 215 milljóna Brasilíumanna og ANPD hóf stórframfylgd 2024. CPF greint með aðeins 45% nákvæmni af enskuþjálfuðum verkfærum.

June 5, 20268 mín lestur
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brasilía: CPF, CNPJ og gagnavernd

Brasilísk Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) nær yfir 215 milljón manns. Hún er þriðja stærsta gagnaverndarlögin í heimi miðað við íbúafjölda. Hún nær yfir fleiri manns en Þýskaland, Frakkland og Bretland saman. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) gaf út fyrstu stórar sektirnar sínar árið 2024. Biðtíminn eftir setningu LGPD árið 2020 er liðinn.

Þar er einnig tæknilegt áskorun. LGPD-skjöl eru á brasilísku portúgölsku. Þjóðleg auðkenni í Brasilíu eru frábrugðin þeim í Portúgal. Þau eru líka frábrugðin auðkennum allra annarra landa.

Af hverju brasilísk PII er öðruvísi

Federal og ríkjaauðkenniskerfi Brasilíu þróuðust í burtu frá evrópskum stafrænum auðkenniskerfum. Þetta skapaði sérstæða hlutfall auðkenna. Flestar NLP-verkfæri eru þjálfaðar á enskum eða evrópskum gögnum. Þær ná ekki að greina staðbundin auðkenni.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): 11 stafa skattnúmerið. Snið: XXX.XXX.XXX-XX. Það hefur tvo eftirlitsstafi. Formúlan notar tvö aðskilin stærðfræðileg skref. Bæði verða að passa til að CPF sé gilt.

Greiningarbilið er stórt. Enskuþjálfuð NLP-verkfæri greina CPF með aðeins 45% nákvæmni (ANPD, 2024). Tvær ástæður útskýra þetta. Í fyrsta lagi villa verkfæri sem passa 11 stafa tölur án tveggja skrefa eftirlitsstafar-rökfræðinnar gilda CPF-númer saman við handahófskenndar raðir. Í öðru lagi vantar CPF stundum XXX.XXX.XXX-XX-sniðið. Þetta kemur fyrir í OCR-úttaki og einfaldri textagerð.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): 14 stafa fyrirtækjaauðkennin. Snið: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Það hefur líka tvo eftirlitsstafi. Formúlan líkist CPF en er ekki sú sama.

RG (Registro Geral): Borgarleg auðkenniskort ríkisins. Sniðið er mismunandi eftir ríki. São Paulo notar 2 bókstafi og 5-9 tölur. Rio de Janeiro notar 7-8 tölur með bandstriki. Minas Gerais notar 7-9 tölur. Önnur ríki hafa sín eigin snið. Verkfæri sem þekkir aðeins eitt RG-ríki mun missa flestar RG-tölur.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): 11 stafa ökuskírteinisnúmerið. Það hefur einn eftirlitsstaf. Sniðið innifelur héraðskóða.

Título de Eleitor: 12 stafa kosningaauðkennið. Það hefur þrjá hluta: 8 stafa auðkenniskóði, 2 stafa ríkjakóði og 2 eftirlitsstafir.

SUS-númer (Cartão SUS): 15 stafa almannaheilsauðkennið. Sérhver einstaklingur í landinu fær eitt. Kemur fram í öllum sjúkrahús- og heilsugæslugögnum.

PIS/PASEP: 11 stafa félagslegra þjónustunúmerið. Kemur fram í hverri ráðningargögnum.

LGPD-nafnleyndarmatsstaðall

LGPD 12. grein skilgreinir nafnlægar gögn. Staðallinn: gögn "sem ekki er hægt að auðkenna, með tilliti til hæfilegra tæknilegra aðferða á vinnslu tímanum." Þetta er tæknimiðaður staðall. Gögn sem eru nafnlæg í dag gætu ekki verið það þegar endurauðkenningaraðferðir þróast.

ANPD bætir við frekari leiðbeiningum. Að fjarlægja bein auðkenni eins og CPF og nafn er ekki nóg. Hópar af hálf-auðkennum geta enn leyfð endurauðkenningu. Aldursbil, borg, kyn og starf saman geta auðkennt einstakling. Þessar þarf að meðhöndla með flokkunum eða hávaðaviðbót.

Fyrir þjálfunargögn gervigreindar krefst ANPD eins af þremur skilyrðum. Fyrsta: gögn uppfylla 12. greinar staðalinn. Annað: sérhver gagnasubject gaf skýrt samþykki fyrir tiltekin þjálfunarnotkun. Þriðja: það er gilt skjalaður tilgangur.

Portúgölskur tungumálakröfur

Brasilískt portúgalska er frábrugðið evrópskum portúgölskum. Orð, stafsetningu og skjalsnið eru ekki þau sömu. NLP-líkön þjálfuð á portúgölskum Portúgal texta ná um 71% af nákvæmni líkana þjálfuðum á staðbundnum texta. Þetta kemur frá tæknimati ANPD.

Lykilmunir fyrir PII-greiningu:

  • Nöfn: Tvöfalt-eftirnafn notkun og nafnaröð er frábrugðin Portúgal.
  • Heimilisföng: CEP-kóðar nota sniðið XXXXX-XXX. Þetta snið er einstætt fyrir landið. Það þarfnast eigin greiningunar rökfræði.
  • Skjalaskilmálar: "Carteira de Identidade" hér vs. "Bilhete de Identidade" í Portúgal. Stofnannanöfn eru líka frábrugðin.

Hvað ANPD-samræmi þarf

Fjórar tæknilegar þarfir ná yfir ANPD-samræmi. CPF og CNPJ-greining verður að innihalda tveggja skrefa eftirlitsstafar-staðfestingu. RG-greining verður að ná yfir öll ríki. SUS-númer og Título de Eleitor-greining er einnig nauðsynleg. NLP-líkön verða að vera þjálfuð á staðbundnum portúgölskum texta.

Sjá leiðbeiningar um alþjóðlega PII-auðkennagreiningu og LGPD-framfylgdaraðgerðir árið 2024.

Heimildir

Ertu tilbúinn að vernda gögnin þín?

Byrjaðu að anonymiza PII með 285+ gerðum í 48 tungumálum.

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.