Sýn á Gagnavernd
Sérfræðigreinar um öryggi AI, GDPR samræmi, vernd heilsugagna og bestu venjur PII anonymization.
Allar Greinar
Lagaleg þurrkögun: Vandamál með snið
73% lögfræðinga greinir frá skemmdum á sniði þegar notaðar eru þriðja aðila þurrkögunarverkfæri (Bloomberg Law 2024). Þurrkögun DOJ á Epstein-skrám.
Excel og GDPR: Áhætta persónuupplýsinga í töflureiknum
GDPR-beiðnir um aðgangur jukust um 180% frá 2021 til 2024 (EDPB). Meðaltal DSAR-úrvinnslu tekur 12 klukkustundir handvirkt. Mannauðsdeildir sem stjórna.
Fyrirtækja-gervigreind: Þróunaraðilaaðgangur án áhættu
Bankar bönnuðu ChatGPT. Þróunaraðilar þeirra notuðu það heima engu að síður. 27,4% af öllu efni sem sent er í fyrirtækja-gervigreindaspjall inniheldur viðkvæmar upplýsingar (Zscaler).
Nota Cursor og Claude án þess að leka kóða
Cursor hleður .env-skrám inn í gervigreindarsamhengi sjálfgefið. Fjármálaþjónustufyrirtæki tapaði 12 milljónum dala eftir að eigin viðskiptaalgórímamar voru sendir til gervigreindaraðstoðarmanns.
Gervigreindarstefna án tæknilegra eftirlita tekst ekki
77% starfsmanna deila viðkvæmum vinnugögnum með gervigreindartækjum þrátt fyrir stefnur sem banna það. Ríkisverk-verktaki límdaði FEMA-flóðahjálpar-umsóknargögn.
Ranga jákvæðis-skatturinn á PII-greiningartækjum
Presidio GitHub-mál #1071 skráir kerfisbundnar rangar jákvæðar. Rannsókn frá 2024 fann 22,7% nákvæmni í blönduðum tungumála-fyrirtækjagagnasettum.
Máltæki missa 50% af klíniskum PHI
Rannsókn frá 2025 komst að því að stór máltæki missa meira en 50% af klínísku PHI í margtyngtum skjölum. 34,8% af öllum ChatGPT-inntaki inniheldur viðkvæmar upplýsingar.
Arabísk og hebresk persónugrein: Vestræn tæki bila
GDPR lýkur ekki við Bosporussund. Arabísk og hebresk persónugreinileg gögn í vinnuflæði evrópskra fyrirtækja eru kerfisbundið óvarin. XLM-RoBERTa krosslingvískar greiningar og.
IDE vs vafri: Gervigreindaröryggi forritara
Forritarar nota gervigreind á tveimur stöðum: IDE (Cursor, VS Code) og vafri (Claude.ai, ChatGPT). Hvert þeirra krefst mismunandi stjórna.
83% gervigreindarviðbóta eru aldrei endurskoðaðar
83% Chrome-viðbóta með víðtækar heimildir hafa aldrei verið öryggisendurskoðaðar (USENIX 2025). 45% starfsmanna fyrirtækja nota viðbótar sem upplýsingatækni hefur aldrei samþykkt.
39 milljónir GitHub-leka: Gervigreindaráhætta kóðunar
67% forritara hafa óvart afhjúpað leyndarmál í kóða (GitGuardian 2025). 39 milljónir leyndarmála leku á GitHub árið 2024, 25% aukning milli ára.
KYC í stórum stíl: Kostnaður rangra jákvæðra
Stafrænn banki sem vinnur 5.000 KYC-umsóknir daglega í 15 ESB-löndum uppgötvaði að PII-greiningunarskrefið skapaði 2 daga biðröð.
Skýranlegar dulkóðanir: HIPAA-endurskoðun
HIPAA Expert Determination krefst skjalfestrar aðferðafræði. Lagalegar upplýsingaleitir krefjast skiptingargrunna á hvert tilfelli. 34% DPO tilkynna um ófullnægjandi tól fyrir skjölun um sjálfvirka nafnleysi.
PII í blönduðum tungumálum: Einmálaleg tól bila
72% af ESB-fyrirtækjum vinna skjöl á 3+ tungumálum samtímis. Blönduð-tungumála skjöl valda 45% hærri hlutfall missar PII í einmálalegar NER-verkfæri.
Eitt tol, 45 lönd: 267+ einingar
Brasilískt CPF hefur prófstafi. Indverskt PAN er 10 stafa blanda af bókstöfum og tölum. ESB IBAN-númer eru mismunandi eftir löndum. Alþjóðleg rafræn verslun getur ekki leyft sér aðskilin verkfæri.
APAC PII: Taílenska, indónesíska, víetnamíska
Singiapúrskt fjártæknifyrirtæki sem vinnur úr 500.000 stuðningsspjallum mánaðarlega á 12 APAC-tungumálum leiddi í ljós að enskumiðað tæki þeirra missti PII í 60% af öðrum en enskum spjallum.
Falskar jákvæðar: Hvers vegna ML-neiting bilar
Viðmiðun frá 2024 leiddi í ljós að Presidio framleiddi 13.536 falskar jákvæðar nafngreiningar yfir 4.434 sýni - flaggaði fornafn, skipanöfn og lönd sem mannanöfn.
Að verja neitanir: AI-stig fyrir dómstól
Dómari spurði hvers vegna 47% skjals var neitað. Svarið 'AI-kerfið flaggaði það' er ekki lögfræðilega verjanlegt. Hér er hvernig verjanlegar sjálfvirkar neitanir líta út.
Enskumiðuð PII-tæki: GDPR-ábyrgð
GDPR-framfylgni á jafnt við um brot á öllum ESB-tungumálum. Þegar enskumiðað PII-tæki þitt missir þýsk, frönsk eða pólsk kennamiðar er vandinn þinn.
Enskumiðuð PII-tæki: GDPR-bil
Þýskt Steuer-ID (11 tölustafir með eftirlitssummu) er uppbyggingarlega ólíkt bandarísku SSN. Franskir NIR-númer hafa 15 tölustafi. Pólskt PESEL og sænskt Personnummer - hvert með sér sannprófunarrök.
ISO 27001 + ZK styttir mat á lánardrottnum
Könnun frá 2025 leiddi í ljós að 'skortur á viðurkenndum öryggisvottun' var nr. 2 ástæðan fyrir því að CISO-ar hafna SaaS-lánardrottnum. Hér er hvað ISO 27001 + ZK gerir.
ZK-uppbygging styttir söluferla
Öryggiskannanir frá fyrirtækjum hafa að meðaltali 100+ spurningar. Núllþekkingaruppbygging svarar þeim erfiðustu með fullnægjandi hætti - og umbreytir.
LastPass innbrot: Laerdomur um oryggi verdusa
LastPass dulritadi gogn notenda sinna. Geymslurnar voru samt etladar. 600.000+ Okta-skrar fylgdu. SaaS-oryggi atvik jukust um 300% fra 2022 til.
Mat a ZK-krofum eftir LastPass
$438 milljoner stadnar fra LastPass-notendum eftir ad 'dulritadar' geymslur theirra voru brotnar. 1,2 milljona punda ICO-sekt fylgdi. Her er gatalisti fyir mat a hvort.
Byrjaðu að Vernda Gögnin Þín Í Dag
267+ gerðir, 48 tungumál, öryggi fyrirtækja á upphafsverði.
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, held by our hosting provider.
- 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.