By · Last updated 2026-04-01

Atpakaļ uz BloguTehniskā

Arābu un ivrita PII: Rietumu rīki nespēj atklāt

VDAR neapstājas pie Bosfora. Arābu un ivrita PII ES uzņēmumu darbplūsmās sistemātiski netiek aizsargāta. XLM-RoBERTa starpvalodu atklāšana un reģionam raksturīgi entītiju tipi ir obligātas prasības.

April 1, 20268 min lasīšanai
Arabic PII detectionHebrew NERRTL text processingMENA GDPR complianceXLM-RoBERTa multilingual

RTL atbilstības robi

VDAR neapstājas pie Bosfora. ES uzņēmumiem, kas izmanto rīkus latīņu alfabētam, ir akls punkts. Tas ir reāls un lielā mērā tiek ignorēts.

Problēma nav tikai teksta virziens. Labās puses teksti prasa atšķirīgu marķēšanu. Tie prasa atšķirīgu segmentāciju. Entītiju robežas darbojas savādāk nekā kreisās puses tekstos. NER sistēmas, kas apmācītas uz angļu valodas, piemēro kreisās puses noteikumus. Šie noteikumi lūzt labās puses tekstā. Tie dod nepareizas entītiju robežas.

Arābu morfoloģija visu apgrūtina. Valoda izmanto saknes. No vienas saknes rodas desmitiem vārdu formu. Vārds kā Muhameds var parādīties kā "Al-Muhameds", "bin Muhameds" vai "Muhameds al-Rašids". Regulārās izteiksmes, kas veidotas Rietumu vārdiem, šīs formas izlaiž. Modeļi, kas apmācīti uz angļu valodas, tos arī izlaiž.

VDAR neuzskata valodu par atbilstības robežu. ES uzņēmumam, kas apstrādā klientu pastu no MENA klientiem, jāievēro tie paši noteikumi kā franču pastam. RTL tekstā izlaista PII ir juridisks pārkāpums saskaņā ar VDAR 32. pantu.

KYC izmantošanas gadījums

Dubajā bāzēts fintech, kas apstrādā KYC dokumentus ES klientiem, to skaidri parāda.

KYC faili arābu klientiem satur vārdus RTL rakstā, AAE Emirates ID un RTL adreses. Šie dati atrodas blakus angļu biznesa tekstam.

Emirates ID formāts ir 784-XXXX-XXXXXXX-X. Valsts kods 784. Dzimšanas gads. Septiņi cipari. Pārbaudes cipars. Rietumu PII rīki bez AAE entītiju definīcijām nevar atrast šo formātu. Vārdu lauki tiek apstrādāti ar latīņu alfabēta NER. Segmentācija ir nepareiza. PII kļūst neredzama darbplūsmā.

Uzņēmumiem ar VDAR pienākumiem attiecībā uz šiem datiem, robi rada reālus juridiskos riskus. VDAR 32. pants prasa atbilstošus tehniskos pasākumus. Rīks, kas izlaiž identifikatorus 22% no pasaules valodām, nav atbilstošs pasākums.

Ivrita un jauktvalodu dokumenti

Ivritam ir līdzīgas problēmas. Raksts iet no labās uz kreiso. Izraēlas ID numuri izmanto kontrolsummu — Luhn tipa pārbaudi deviņiem cipariem.

Izraēlas juridiskie dokumenti bieži viena faila ietvaros sajauc ivrita, arābu raksta tekstu un angļu valodu. Tas ir izplatīti līgumos, kur ivrita ir galvenā valoda un angļu termini pievienoti ar atsauci.

Jauktu rakstu failiem pirms NER nepieciešama raksta noteikšana. Bez tās viens NER caurums piemēro latīņu noteikumus RTL rakstiem. Rezultāts ir nepareizs.

Pētījums Nature Scientific Reports (2025) testēja starpvalodu NER RTL PII. Standarta modeļi ieguva F1 0,60–0,83. XLM-RoBERTa, kalibrēts uz RTL NER datiem, ieguva 0,88 un augstāk.

Starpvalodu arhitektūras prasība

Labai RTL PII atklāšanai nepieciešamas trīs lietas, kas Rietumu pirmajiem rīkiem parasti trūkst.

RTL teksta apstrāde: Unicode divvirzienu atbilstība pareizai teksta plūsmai. RTL apzinīga marķēšana, kas atrod vārdu robežas labās puses tekstā.

Morfoloģiski apzinīga NER: Morfoloģisks analizators kā Farasa arābu valodai vai transformatora modelis, kalibrēts uz RTL NER datiem. Modelim jābūt apguvušam morfoloģisko variāciju.

Reģionam raksturīgi entītiju tipi: Emirates ID, Izraēlas ID, Saūda Arābijas nacionālais ID un Ēģiptes nacionālais ID katram nepieciešamas skaidras definīcijas ar formāta noteikumiem. Ģenēriski Rietumu rīki tās nesatur.

Skatiet, kā mūsu daudzvalodu NER cauruļvads apstrādā raksta noteikšanu 48 valodās. Pilnam MENA identifikatoru tipu sarakstam apmeklējiet entītiju katalogu. Mūsu VDAR atbilstības ceļvedis aptver, kā atklāšanas robiņi rada 32. panta ekspozīciju.

Avoti

Vai esat gatavi aizsargāt savus datus?

Sāciet PII anonimizāciju ar 285+ entitāšu veidiem 48 valodās.

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.