By · Last updated 2026-06-05

Atgal į BlogąGDPR ir Atitiktis

BDAR ir senieji nuskenuoti dokumentai: OCR ir asmens duomenys

BDAR teisė į ištrynimą taikoma asmens duomenims nepriklausomai nuo formato. Vaizdu pagrįsti PDF failai iš popierinių archyvų nėra išimtis.

June 5, 20267 min skaityti
legacy documentsOCR PII detectionGDPR erasurescanned documentsdocument archive

BDAR ir senieji nuskenuoti failai: OCR asmens duomenims

Atnaujinta 2026 m.

BDAR audituose nuolat aptinkama ta pati paslėpta rizika: seni vaizdu pagrįsti PDF archyvai.

Advokatų kontoros saugo 20 metų nuskenuotus kliento failus. Ligoninės laiko dešimtmečių senumo pacientų formas. Valstybinės institucijos saugo nuskenuotus įrašus. Bankai turi nufotografuotas paskolų bylas.

Šiuos archyvus vienija viena savybė. Failai yra rastrinio formato — nuskenuoti PDF, TIFF arba JPEG. Nėra tekstinio sluoksnio. Standartiniai asmens duomenų įrankiai jų negali perskaityti. Daugumai anonimiškumo užtikrinimo įrankių šie failai tiesiog neegzistuoja.

Dažnas įsitikinimas: "Tai vaizdo failai — BDAR jiems netaikomas."

BDAR 17 straipsnio 1 dalis suteikia žmonėms teisę į ištrynimą. 26 konstatuojamoji dalis nurodo, kad anonimizavimas pašalina asmens informaciją iš reguliavimo taikymo srities. Nė vienas iš jų nenumato išimčių vaizdo formatams. Advokatų kontora, negalinti įvykdyti ištrynimo prašymo dėl 15 metų senumo kliento failo, turi atitikties spragą. Ji neturi išimties.

Skaitykite mūsų atitikties apžvalgą ir saugumo praktikas, kad sužinotumėte, kaip palaikome BDAR.

Kaip veikia aptikimo konvejeris

Procesas vyksta trimis etapais.

1 etapas — OCR

OCR variklis nuskaito vaizdą ir ištraukia tekstą. Jis fiksuoja kiekvieno žodžio padėtį. Rezultatas — mašininio skaitymo tekstas su koordinatėmis. Tikslumas mažėja, kai yra ranka rašytų tekstų, išblukusio rašalo arba senų šriftų.

2 etapas — NLP objektų aptikimas

Vardų objektų atpažinimas (NER) nuskaito OCR tekstą. Jis randa asmenų vardus, organizacijas ir vietas. Šablonų gretinimas prideda asmens kodus, telefono numerius ir sąskaitų numerius. Kiekvienas rezultatas gauna pasitikėjimo balą.

3 etapas — Anonimizavimas

Aptikti objektai pakeičiami tekstiniame išvesties faile. Originalus vaizdas nekeičiamas. Vaizdo keitimui reikalingi atskiri redagavimo įrankiai. Anonimizuotas tekstas padeda vykdyti ištrynimo prašymus, BDAR duomenų prieigos prašymų atsakymus ir atitikties įrašus.

Šiuolaikiniai OCR varikliai pasiekia 98–99 % simbolių tikslumą švariuose spausdintuose puslapiuose. Ranka rašytas tekstas arba pablogėjusios kokybės nuskenavimas sumažina tikslumą iki 85–92 %. Objektų lygmens tikslumas paprastai yra aukštesnis nei simbolių lygmens. Vardas gali būti identifikuotas net tada, kai keli raidės yra neteisingos.

Praktinė išvada: OCR tikslumas veikia tai, kiek objektų aptinkate. Jis nenulemia, ar metodas veikia. Net esant 90 % tikslumui, randama dauguma vardų ir numerių. Kokybės lygmenys vis tiek reikalingi. Pats metodas yra patikimas.

Didelio archyvo apdorojimas

Dideliems senosiems archyvams taikomas keturių etapų darbo eigos modelis.

1 etapas — Inventorizacija: Pateikite visų vaizdu pagrįstų archyvų sąrašą. Pažymėkite šaltinių sistemą ir datos intervalą. Pirmiausia tvarkykite didelio ištrynimo rizikos įrašus. Kliento failai ateina prieš vidinius.

2 etapas — Paketinis apdorojimas: Vykdykite OCR ir asmens duomenų aptikimą paketais. Penkių–dešimties tūkstančių failų paketas yra įprasto dydžio. Apdorojimas vyksta per naktį. Kiekvieno failo rezultatas — asmens duomenų ataskaita ir anonimizuotas teksto ištraukimas.

3 etapas — Ištrynimo vykdymas: Duomenų subjektas siunčia prašymą su savo vardu ir laikotarpiu. Ieškokite anonimizuotuose ištraukuose jų žetonų. Raskite failus. Redaguokite juos. Užregistruokite veiksmą.

4 etapas — Nuolatinė atitiktis: Naujus nuskenuotus failus praleiskite per tą patį konvejerį prieš juos archyvuodami. Saugokite asmens duomenų ataskaitas kaip 30 straipsnio duomenų tvarkymo veiklų įrašų įrodymą.

Atvejo analizė: advokatų kontoros archyvas

Advokatų kontoros auditas atskleidė 80 000 vaizdu pagrįstų PDF kliento sutarčių, nuskenuotų 1998–2010 m. Standartiniai asmens duomenų įrankiai neaptiko nė vieno. Vaizdo formatas buvo nematomas.

Penkiolika buvusių klientų per pastaruosius 12 mėnesių pateikė ištrynimo prašymus. Kontora atsakė: "Negalime patvirtinti, kad jūsų įrašai buvo ištrinti." Toks atsakymas neatitinka BDAR 17 straipsnio.

Ką kontora padarė:

  • Visų 80 000 failų OCR ir asmens duomenų aptikimas 5 000 failų paketais
  • Apdorojimas užtruko apie tris savaites
  • Rezultatas: 80 000 anonimizuotų teksto ištraukų su failų ataskaitomis
  • Sukurtas ieškomas indeksas, siejantis objektus su failų ID

Po apdorojimo:

  • Failų radimas vienam subjektui: vidutiniškai 4 minutės
  • Failai vienam prašymui: vidutiniškai 6–8
  • Redagavimo laikas vienam prašymui: 20–30 minučių

Visi 15 laukiančių prašymų buvo išspręsti per 30 dienų.

Svarbiausia: atitikties pareiga egzistavo dar prieš apdorojimą. Kontorai tiesiog trūko priemonių jai įvykdyti. OCR pagrįstas apdorojimas nesukūrė naujos pareigos. Jis leido vykdyti esamą pareigą.

OCR apribojimai ir kokybės lygmenys

Ranka rašytas tekstas turi žemesnį OCR tikslumą. Nustatykite žemesnę pasitikėjimo ribą prieš apdorodami ranka rašytą turinį.

Prasta nuskenavimo kokybė mažina balus. Kontrasto padidinimas ir kreivumo pašalinimas padeda prieš OCR vykdymą.

Neįprastas išdėstymas — kelių stulpelių puslapiai, seni teisiniai šriftai — taip pat gali gauti žemesnius balus.

Nustatykite kokybės lygmenis atitikties darbams:

  • Virš 95 % puslapio tikslumo: vykdykite automatinį apdorojimą
  • 80–95 %: vykdykite automatinį apdorojimą, po to žmogaus peržiūra pažymėtiems objektams
  • Žemiau 80 %: siųskite į rankinę peržiūrą

Etapinis metodas suteikia reguliuotojams aiškų atsakymą apie tai, kaip vertinote patikimumą. Daugumą aukšto pasitikėjimo failų apdoroja automatiniai įrankiai. Likusius tvarko rankinė eilė. Pralaidumas išlieka aukštas. Atitikties kokybė taip pat išlieka aukšta.

Mūsų DUK apima dažniausiai užduodamus klausimus apie OCR pagrįstą apdorojimą ir audito sekos reikalavimus.

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.