By · Last updated 2026-06-06

Atgal į BlogąGDPR ir Atitiktis

LGPD Brazilija: CPF, CNPJ ir duomenų apsauga

LGPD apima 215 mln. brazilų ir ANPD pradėjo pagrindinį vykdymą 2024 m. CPF aptiktas tik 45% tikslumu anglų kalba apmokytais įrankiais.

June 6, 20268 min skaityti
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brazilija: CPF, CNPJ ir duomenų apsauga

Brazilijos Lei Geral de Protecao de Dados (LGPD) apima 215 milijonų žmonių. Tai trečias pagal dydį duomenų apsaugos įstatymas pasaulyje pagal gyventojų skaičių. Jis apima daugiau žmonių nei Vokietija, Prancūzija ir Jungtinė Karalystė kartu. Autoridade Nacional de Protecao de Dados (ANPD) 2024 m. paskyrė pirmąsias dideles baudas. Lengvatinis laikotarpis po LGPD priėmimo 2020 m. baigėsi.

Taip pat yra techninis iššūkis. LGPD dokumentai yra Brazilijos portugalų kalba. Brazilijos nacionaliniai ID skiriasi nuo Portugalijos. Jie taip pat skiriasi nuo bet kurios kitos šalies ID.

Kodėl Brazilijos ADA yra kitokia

Brazilijos federalinės ir valstybinės ID sistemos atsiskyrė nuo Europos skaitmeninio tapatybės sistemų. Tai sukūrė unikalų identifikatorių rinkinį. Dauguma NLP įrankių yra apmokyti su anglų ar Europos duomenimis. Jiems nepavyksta aptikti vietinių ID.

CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas): 11 skaitmenų mokesčių mokėtojo numeris. Formatas: XXX.XXX.XXX-XX. Jis turi du tikrinimo skaitmenis. Formulė naudoja du atskirus matematinius žingsnius. Abu turi atitikti, kad CPF būtų galiojantis.

Aptikimo spraga yra didelė. Anglų kalba apmokyti NLP įrankiai aptinka CPF tik 45% tikslumu (ANPD, 2024). Tai paaiškina dvi priežastys. Pirma, įrankiai, atitinkantys 11 skaitmenų skaičius be dviejų etapų tikrinimo skaitmens logikos, painioja galiojančius CPF numerius su atsitiktinėmis sekomis. Antra, CPF kartais neturi XXX.XXX.XXX-XX formato. Tai pasitaiko OCR rezultatuose ir paprastojo teksto formose.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Juridica): 14 skaitmenų įmonės ID numeris. Formatas: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Jis taip pat turi du tikrinimo skaitmenis. Formulė panaši į CPF, bet ne tokia pati.

RG (Registro Geral): Valstybinis pilietinis tapatybės dokumentas. Formatas skiriasi priklausomai nuo valstijos. San Paulas naudoja 2 raides ir 5-9 skaitmenis. Rio de Žaneiras naudoja 7-8 skaitmenis su brūkšniu. Minaso Žeraiso naudoja 7-9 skaitmenis. Kitos valstijos turi savo formatus. Įrankis, žinantis tik vienos valstijos RG, praleis daugumą RG numerių.

CNH (Carteira Nacional de Habilitacao): 11 skaitmenų vairuotojo pažymėjimo numeris. Jis turi vieną tikrinimo skaitmenį. Formate yra rajono kodas.

Titulo de Eleitor: 12 skaitmenų rinkėjo ID numeris. Jis turi tris dalis: 8 skaitmenų ID kodą, 2 skaitmenų valstijos kodą ir 2 tikrinimo skaitmenis.

SUS numeris (Cartao SUS): 15 skaitmenų visuomenines sveikatos ID. Kiekvienas šalies gyventojas gauna vieną. Jis pasirodo visuose ligoninių ir klinikų įrašuose.

PIS/PASEP: 11 skaitmenų socialinės programos numeris. Jis pasirodo kiekviename užimtumo įraše.

LGPD anonimizavimo standartas

LGPD 12 straipsnis apibrėžia anoniminius duomenis. Standartas: duomenys "negali būti identifikuoti, atsižvelgiant į pagrįstas technines priemones apdorojimo metu". Tai technologijų atžvilgiu santykinis standartas. Šiandien anoniminiai duomenys gali tokiais neblikti tobulėjant pakartotinio identifikavimo metodams.

ANPD suteikia papildomų gairių. Tiesioginių identifikatorių, tokių kaip CPF ir vardas, pašalinimas nepakanka. Kvaziidentifikatorių grupės vis tiek gali leisti pakartotinai identifikuoti. Amžiaus diapazonas, miestas, lytis ir darbas kartu gali identifikuoti asmenį. Juos reikia tvarkyti grupuojant arba pridedant triukšmą.

DI mokymo duomenims ANPD reikalauja vienos iš trijų sąlygų. Pirma: duomenys atitinka 12 straipsnio standartą. Antra: kiekvienas duomenų subjektas davė aiškų sutikimą konkrečiam mokymo naudojimui. Trečia: yra galiojantis dokumentuotas tikslas.

Portugalu kalbos reikalavimai

Brazilijos portugalų kalba skiriasi nuo Europos portugalų kalbos. Žodžiai, rašyba ir dokumentų formos nėra vienodos. NLP modeliai, apmokyti su Portugalijos tekstu, pasiekia apie 71% vietiniais duomenimis apmokytų modelių tikslumo. Tai gauta iš ANPD techninio vertinimo.

Pagrindiniai skirtumai ADA aptikimui:

  • Vardai: Dvigubų pavardžių naudojimas ir vardo tvarka skiriasi nuo Portugalijos.
  • Adresai: CEP kodai naudoja formatą XXXXX-XXX. Šis formatas yra unikalus šiai šaliai. Jam reikalinga sava aptikimo logika.
  • Dokumentų terminai: "Carteira de Identidade" čia vs. "Bilhete de Identidade" Portugalijoje. Agentūrų pavadinimai taip pat skiriasi.

Ko reikia ANPD atitikčiai

Keturi techniniai poreikiai apima ANPD atitiktį. CPF ir CNPJ aptikimas turi apimti dviejų etapų tikrinimo skaitmens patvirtinimą. RG aptikimas turi aprėpti visas valstybes. Taip pat reikalingas SUS numerio ir Titulo de Eleitor aptikimas. NLP modeliai turi būti apmokyti vietiniu portugalų tekstu.

Žr. mūsų vadovą globaliam ADA identifikatoriaus aptikimui ir LGPD vykdymo veiksmams 2024 m..

Šaltiniai

Pasiruošę apsaugoti savo duomenis?

Pradėkite anonimizuoti PII su 285+ subjektų tipais 48 kalbomis.

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.