By · Last updated 2026-06-05

Atgal į BlogąGDPR ir Atitiktis

Japonija My Number: Verhoeff algoritmas ir APPI

63% generinių irankiu nesugeba aptikti My Number japoniskuose dokumentuose. My Number naudoja Verhoeff algoritma - pati sudetingiausia naciolanos asmens tapatybes numerio kontroline suma Azijoje.

June 5, 20268 min skaityti
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japonija My Number: APPI ir Verhoeff tikrinimas

Japonijos asmeniniu duomenu apsaugos komisija (PPC) 2024 metais paskyre 45 vykdymo sprendimus. Ji taip pat paskelbje pirmasias Japonijos dirbtinio intelekto privatumo gaires. PPC tyrimas nustate, kad 63% generinių NLP irankiu nesugeba aptikti My Number (maisunamba) japoniskuose failuose. Jei jusu komanda tvarko Japonijos gyventoju duomenis, si spraga reiskia tiesiogine APPI rizika.

Kas yra My Number

Japonija kiekvienam gyventojui suteikia unikaliu 12 skaitmenų identifikatoriu. Tai My Number, dalis asmenu numeriu sistemos (maisunamba seido). Jis apima mokescius, pensija, sveikatos draudima ir pagalba nelaiminguose atsitikimuose. Sis identifikatorius yra jautrūs duomenys pagal APPI. Jums reikia teisines priezasties jus rinkti ar bendrinti.

Verhoeff tikrinimo problema

My Number naudoja Verhoeff algoritma savo kontroliniam skaitmeniui. Verhoeff yra matematinis metodas, kuris aptinka visas vieno skaitmens klaidas. Jis taip pat aptinka visas klaidas, kai du gretimai skaitmenys apsikeicia vietomis. Jam veikti reikia triu paieskos lentelu. Negalite jo apskaiciuoti rankomis. Tam reikia kodo.

Tai svarbu del dvieju priezasciu. Pirma, Japonijos 12 skaitmenų formatas panasus i daugybes kitu kodu. Saskaitų nuorodos, dokumentų ID ir datos eilutes - visos turi ta pati formata. Be Verhoeff tikrinimo irankis pazymės neteisingas reiksmes. Antra, dauguma irankiu nenaudoja Verhoeff. Jie naudoja paprastesnius moduli-10 ar moduli-11 tikrinimus. Cia jie neveikia.

PPC tyrimas nustate, kad 63% irankiu arba praleidzia tikrinima, arba naudoja paprastesni metoda. Abi problemos pasitaiko vienu metu: klaidingi teigiami ir neigiami rezultatai.

Luhn algoritmas, naudojamas kredito korteles numeriams, yra paprastesnis. My Number Luhn nenaudoja. Luhn sukurti irankiai cia neveiks.

Trys skriptai, vienas vardas

Japoniskas tekstas vienu metu naudoja tris rastmenu sistemas. Irankis turi tvarkytis su visomis trimis.

Hiragana (hiragana): Naudojama gramatikai ir gimtasiems zodziams. 46 baziniai simboliai.

Katakana (katakana): Naudojama uzsienio zodaziams ir vardams. 46 baziniai simboliai. Uzsienio vardai Japonijoje rasomi siu simboliu sistema.

Kanji (kandzi): Simboliai daiktavardaziams ir vardams. Apie 2 000 naudojami kasdieniame gyvenime.

Vieno zmogaus vardas gali atsirasti keturiomis formomis: Kanji (tanakataro), Hiragana (tanakataro), Katakana (tanaka taro) ir Romaji (Tanaka Taro). Irankis turi suderinti visas keturias. Jei pralaida viena, praleleidzia dauguma to zmogaus irasu.

Kiti japoniskai aptiktini ID

Vairuotojo pazymejimas (unten menkyo sho banho): 12 skaitmenų. Pirmieji du skaitmenys rodo prefektura. Tokijas yra 10. Osaka yra 62. Tai leidzia irankiui patikrinti, ar reiksme galiotina tai regionui.

Pasas (ryoken banho): Dvi raides ir septyni skaitmenys. ICAO formatas. Japonija naudoja konkreciai raides poras.

Sveikatos draudimo kortele (kenko hoken sho kigo banho): Simbolis ir numeris. Formatas priklauso nuo draudiko. Nacionalinis sveikatos draudimas ir bendroves valdomas draudimas naudoja skirtingus formatus.

Gyvenamoji kortele (zairyu kado banho): Uzsienio gyventojams. Dvi raides, asytuoni skaitmenys, dvi raides. Sia kortele issduoda Teisingumo ministerija.

APPI anonimizavimo taisykle

APPI turi grieztus anoniminių duomenų standartus, vadinamus anonimizuota informacija (mionimei kako johori). Ji viena svarbia sritimi eina toliau uz BDAR. Anonimizavimas turi buti treciuju saliu patikrinamas ir techniskai neatstatomasis.

Norint laikytis reikalavimu, organizacija turi:

  1. Pasalinti visus tiesioginiuis identifikatorius, iskyrus My Number.
  2. Tvarkyti visas kvazi-identifikatoriaus kombinacijas.
  3. Naudoti k-anonimiziavima ar panasius metodus.
  4. Paskelbti bendra atliktu veiksmu aprasyma.
  5. Niekada nebandyti vel identifikuoti duomenu.

PPC 2024 metų dirbtinio intelekto gaires prideda konkrecia taisykle. Jei mokote dirbtiniu intelektu anonimizuotais duomenimis, negalite naudoti to modelio zmones vel identifikuoti. Tai yra tiesioginis modelio apvertimo ataku pries APPI mokymo rinkinius draudimas.

Norint atitikti PPC standartus, reikia keturiu dalyku. Pirma, Verhoeff tikrinimo My Number aptikimui. Antra, japoniskas NER naudojant ja_core_news su tinkamu padalijimo. Trecia, vardu suderinimas Kanji, Kana ir Romaji. Ketvirta, prefekturos kodu patikrinimas vairuotojo pazymejimams.

Indija naudoja Aadhaar, kuriam taip pat reikia Verhoeff tikrinimo. Indijos DPDPA technines atitikties vadovas tai apsvaria issamiai. Daugelio saliu identifikatoriaus aptikimui ziurekite ES nacionalines mokescio ID aptikimas pagal BDAR.

Saltiniai

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.