Approfondimenti sulla Privacy dei Dati
Articoli esperti sulla sicurezza dell'IA, conformità al GDPR, protezione dei dati sanitari e migliori pratiche di anonimizzazione dei PII.
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Redazione legale: preservare la formattazione
Il 73% dei professionisti legali segnala corruzioni di formattazione usando strumenti di redazione di terze parti (Bloomberg Law 2024). La redazione dei file Epstein del DOJ ne è un esempio.
Excel e GDPR: i rischi dei dati nei fogli di calcolo
Le richieste di accesso ai dati GDPR sono aumentate del 180% dal 2021 al 2024 (EDPB). L'elaborazione manuale di un DSAR richiede in media 12 ore. I reparti HR che gestiscono.
AI aziendale: accesso per gli sviluppatori senza rischi
Le banche hanno vietato ChatGPT. I loro sviluppatori lo hanno usato da casa comunque. Il 27,4% di tutti i contenuti inseriti nei chatbot AI aziendali contiene dati sensibili (Zscaler).
Usare Cursor e Claude senza esporre il codice
Cursor carica i file .env nel contesto AI per impostazione predefinita. Un'azienda di servizi finanziari ha perso 12 milioni di dollari dopo che algoritmi di trading proprietari sono stati inviati a un assistente AI.
Le policy sull'IA senza controlli tecnici non funzionano
Il 77% dei dipendenti condivide dati sensibili con strumenti di IA nonostante le policy lo vietino. Un appaltatore governativo ha incollato dati di richiedenti aiuti FEMA per alluvioni.
Il costo dei falsi positivi negli strumenti di rilevamento PII
La discussione GitHub #1071 di Presidio documenta falsi positivi sistematici. Uno studio del 2024 ha rilevato una precisione del 22,7% su dataset aziendali multilingue.
Gli LLM mancano il 50% delle PHI cliniche
Uno studio del 2025 ha rilevato che gli LLM perdono oltre il 50% delle informazioni sanitarie protette (PHI) nei documenti multilingue. Il 34,8% di tutti gli input a ChatGPT contiene dati sensibili.
PII in arabo e in ebraico: gli strumenti occidentali non bastano
Il GDPR non si ferma al Bosforo. I dati personali in arabo ed ebraico nei flussi di lavoro aziendali europei sono sistematicamente privi di protezione. Il rilevamento cross-linguistico basato su XLM-RoBERTa e.
IDE vs browser: sicurezza dell'IA per gli sviluppatori su due livelli
Gli sviluppatori usano l'IA in due ambienti: IDE (Cursor, VS Code) e browser (Claude.ai, ChatGPT). Ciascuno richiede controlli diversi.
L'83% delle estensioni IA non è mai stato verificato
L'83% delle estensioni Chrome con ampie autorizzazioni non è mai stato sottoposto a verifica di sicurezza (USENIX 2025). Il 45% dei dipendenti aziendali usa estensioni non approvate.
39 milioni di fughe su GitHub: il rischio dell'IA nel codice
Il 67% degli sviluppatori ha esposto accidentalmente segreti nel codice (GitGuardian 2025). 39 milioni di segreti sono stati divulgati su GitHub nel 2024, con un aumento del 25% rispetto all'anno precedente.
KYC su larga scala: i costi dei falsi positivi
Una banca digitale che elaborava 5.000 domande KYC al giorno in 15 paesi UE ha visto la fase di rilevamento PII generare un arretrato di 2 giorni.
Redazione spiegabile: audit HIPAA e trail documentale
La Expert Determination HIPAA richiede una metodologia documentata. L'e-discovery legale richiede motivazioni per ogni redazione. Il 34% dei DPO dichiara strumenti insufficienti per la documentazione di conformità all'anonimizzazione automatica.
PII in documenti multilingua: gli strumenti monolingua falliscono
Il 72% delle aziende UE elabora documenti in 3 o più lingue contemporaneamente. I documenti multilingua causano un tasso di mancato rilevamento PII superiore del 45% negli strumenti NER monolingua.
Un solo strumento, 45 paesi: 267+ entità
Il CPF brasiliano ha cifre di controllo. Il PAN indiano è alfanumerico a 10 caratteri. Gli IBAN dell'UE variano per paese. Le piattaforme globali di e-commerce non possono permettersi strumenti separati.
PII nell'area APAC: tailandese, indonesiano, vietnamita
Una fintech di Singapore che elabora 500.000 chat di assistenza mensili in 12 lingue APAC ha scoperto che il proprio strumento solo in inglese mancava il PII nel 60% delle conversazioni non in inglese.
Falsi positivi: perché la redazione ML fallisce
Un benchmark del 2024 ha rilevato che Presidio ha generato 13.536 falsi positivi nel rilevamento di nomi su 4.434 campioni — segnalando pronomi, nomi di imbarcazioni e paesi come nomi di persone.
Difendere le oscurazioni in tribunale: i punteggi di confidenza AI
Un giudice ha chiesto perché il 47% di un documento fosse oscurato. La risposta 'l'AI lo ha segnalato' non è giuridicamente difendibile. Ecco come appare un'oscurazione automatica davvero difendibile.
Strumenti PII solo in inglese: una responsabilità GDPR
L'applicazione del GDPR vale ugualmente per le violazioni in tutte le lingue UE. Quando il tuo strumento PII English-centric manca identificatori tedeschi, francesi o polacchi, l'esposizione legale è concreta.
Strumenti PII solo in inglese: il divario GDPR
Un Steuer-ID tedesco (11 cifre con checksum) è strutturalmente diverso da un SSN statunitense. I numeri NIR francesi hanno 15 cifre. Il PESEL polacco e il Personnummer svedese seguono logiche proprie.
ISO 27001 + Zero-Knowledge riduce i tempi di valutazione vendor
Un'indagine del 2025 ha rilevato che la 'mancanza di una certificazione di sicurezza riconosciuta' era il secondo motivo per cui i CISO escludono i vendor SaaS. Ecco cosa cambia con la combinazione ISO 27001 +.
L'architettura Zero-Knowledge accelera i cicli di vendita
I questionari di sicurezza per vendor enterprise contano in media oltre 100 domande. L'architettura zero-knowledge risponde alle più difficili in modo definitivo — e converte.
Violazione LastPass: lezioni sulla sicurezza dei fornitori
LastPass aveva cifrato i dati degli utenti. I vault sono stati comunque esfiltrati. Seguirono 600.000+ record Okta. Gli incidenti di sicurezza SaaS sono aumentati del 300% dal 2022 a oggi.
Valutare le affermazioni zero-knowledge dopo LastPass
438 milioni di dollari sottratti agli utenti LastPass dopo che i vault 'cifrati' sono stati esfiltrati. Seguì una multa ICO da 1,2 milioni di sterline. La checklist per valutare se un fornitore mantiene davvero ciò che promette.
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A small team of engineers and lawyers built this.
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Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
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- See current plans and limits.
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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
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