Duomenų Privatumo Įžvalgos
Ekspertų straipsniai apie AI saugumą, GDPR atitiktį, sveikatos priežiūros duomenų apsaugą ir PII anonimizavimo geriausias praktikas.
Visi Straipsniai
Vibe kodavimas ir ADA nutekėjimas: Saugumo rizika, apie kurią niekas nekalba
Dirbtinio intelekto generuotas kodas retai apima ADA tvarkymą. 73% vibe kodu sukurtų programų apdoroja jautrius duomenis be anonimizavimo. Štai ką kūrėjai turi žinoti.
COPPA 2026 m. balandis: Ką EdTech platformos turi padaryti iki termino
Atnaujinta COPPA taisyklė įsigalioja 2026 m. balandžio 22 d. Reddit buvo skirta 14,47 mln. GBP bauda už vaikų duomenų nesėkmes. EdTech platformoms gresia ta pati rizika.
LangChain CVE-2025-68664: Kaip ADA nuteka per jūsų RAG konvejerį
CVSS 9.3. LangChain serializavimo funkcijos atskleidžia aplinkos kintamuosius ir paslaptis užpuoliko kontroliuojamoms LLM. Kaip aptikti ir ištaisyti ADA nutekėjimus.
MCP serverio saugumas 2026 m.: 8 000 atskleistų, 492 be autentifikavimo
8 000+ Model Context Protocol serverių yra viešai atskleisti. 492 neturi jokio autentifikavimo. 36,7% yra pažeidžiami SSRF atakoms. Apsaugokite ADA savo MCP įrankiuose.
ES DI aktas 2026 m. rugpjutis: Mokymo duomenų anonimizavimas pagal 10 straipsnį
Visas ES DI akto vykdymas prasideda 2026 m. rugpjucio 2 d. Baudos iki 35 mln. EUR arba 7% pasaulinio apyvartos. 10 straipsnis reikalauja mokymo duomenų anonimizavimo.
Nuolatinis anonimizavimas: įrodymų sunaikinimo rizika
34,8 % ChatGPT įvesties turinio turi jautrių duomenų (Cyberhaven). Sprendimas - nuolatinis anonimizavimas - sukuria savo teisinę riziką: įrodymų sunaikinimą. BDAR 4 str.
80 000 USD redagavimo sąskaita: Word priedo sprendimas
Esant 200-400 USD/val. tarifui, 10 000 dokumentų pateikimas kainuoja 26 000-80 000 USD advokato laiku (RAND). Bloomberg Law 2024 nustate, kad automatizavimas žymiai sutrumpina tą terminą.
Narsykles DLP: blokavimo ir anonimizavimo metodai 2026
Du narsykles DLP metodai: blokavimas uzkerta kelia PII perdavimui i DI irankius; anonimizavimas transformuoja duomenis pries siuntima. Objektyvus palyginimas.
Samsung tris kartus prarado šaltinio kodą per ChatGPT
Trys atskiros Samsung inžinerijos komandos 2023 m. balandį įklijavo nuosavybinį kodą ir konfidencialius duomenis į ChatGPT. Kiekvienas incidentas atskleidė skirtingą spragą.
E-discovery sankcijos: AI redagavimo klaidos
Byloje Athletics Investment Group v. Schnitzer Steel (2024) netinkamas redagavimas sukėlė atradimų sankcijas. AI įrankiams pasiekiant tik 22,7 % tikslumą, teisinės komandos susiduria su realia atsakomybe.
SaaS pazeidimai isaugo 300 %: butinas nulinių žiniu dizainas
Conduent atskleide 25,9 mln. įrašu. NHS Digital - 9 mln. pacientu. Uzpuolikai laužiasi į SaaS tiekejus per 9 minutes. Kai jusu tiekėjas yra atakos taikinys.
HIPAA debesyje: nulinių žinių architektūra PHI apsaugai
Verslo asocijuotų susitarimų nepakanka, kai jūsų debesies DI tiekėjas apdoroja PHI paprastuoju tekstu. Štai ką nulinių žinių architektūra keičia.
LibreOffice PII anonimizavimo pletinys
Zingsnis po zingsnio vadovas asmens duomenu anonimizavimui LibreOffice dokumentuose naudojant anonym.legal pletinini.
LibreOffice vs Office: PII redagavimas
Issamusis PII anonimizavimo galimybiu palyginimas LibreOffice (anonym.legal pletinys) ir Microsoft Office (Office prie dieginis).
Atvirojo kodo anonimizavimas: LibreOffice
Kaip viesojo sektoriaus organizacijos naudoja LibreOffice su anonym.legal pletiniiu BDAR atitinkanciam dokumentu anonimizavimui.
Kelių platformų ADA: Office ir LibreOffice
Kaip organizacijos, naudojančios tiek Microsoft Office, tiek LibreOffice, užtikrina vienodą asmens duomenų anoniminimą naudodamos anonym.legal.
Įmonių DI draudimai: produktyvumas prieš riziką
27,4 % įmonių DI turinio apima jautrius duomenis — 156 % metinis augimas. Tačiau 71,6 % prieigos vyksta per asmenines paskyras, apeinant visas DLP kontrolės priemones.
Saugūs DI privatumo plėtiniai 2026 metais
2026 m. sausį du kenkėjiški Chrome plėtiniai su daugiau nei 900 000 vartotojų buvo užklupti išfiltruojant ChatGPT ir DeepSeek pokalbius kas 30 minučių.
Narsykles DLP ChatGPT, Claude ir Gemini 2026
Tradicinis verslo DLP buvo sukurtas failu perkelimui ir elektroniniam pastui, o ne DI pokalbiu programoms. Sis vadovas apima narsykles lygio duomenu praradimo prevencija ChatGPT.
Kai CISO atsisako debesies PHI apdorojimo
725 sveikatos apsaugos duomenų pažeidimai 2024 m. paveikė 275 milijonus įrašų. Su 10,22 mln. USD vidutiniu pažeidimų kainų vidurkiu — didžiausiu bet kurioje pramonėje — sveikatos apsaugos CISO griežtai prižiūri debesies PHI priėjimą.
530 mln. EUR TikTok bauda: BDAR duomenų suverenumas
TikTok 530 mln. EUR BDAR bauda dėl ES ir Kinijos duomenų perdavimo žymi naują duomenų suvereniteto vykdymo erą. Bendros BDAR baudos pasiekė 5,65 mlrd. EUR.
HHS 2025: AI klinikinems pastaboms reikia PHI aptikimo
AI transkribavimo sistemos gali netycia perkelti Paciento A PHI i Paciento B irasa. Stai kodél tikralaike PHI aptikimas pries EHR isaugojima yra butinam kontrole.
Kodél dvejetainis AV aptikimas nepateisina atitikties reikalavimu
Aptikta/neaptikta vartai nepakanka atitikties kontekstams, reikalaujantiems zmogaus sprendimo. Stai kodél pasitikejimo vertinimas AV anoniminizavima pakeicia is spejimo i auditavama kontrole.
BDAR duomenu minimizavimas: tikralaike API
BDAR 5 straipsnio 1 dalies c punktas reikalauja rinkti tik reikiamus duomenis. Tikralaike API integracija uzkirsta kelia pertekliniam rinkimui formos pateikimo etape - dar pries duomenu isaugojima.
Pradėkite Apsaugoti Savo Duomenis Šiandien
267+ subjektų tipai, 48 kalbos, įmonių lygio saugumas už starto kainą.
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.