By · Last updated 2026-03-11

Atpakaļ uz BloguGDPR un Atbilstība

SaaS Pārkāpumi Pieauga par 300%: Nepieciešams ZK

Conduent atklāja 25,9 miljonus ierakstu. NHS Digital: 9 miljoni pacientu. Uzbrucēji ielaužas SaaS piegādātājos 9 minūtēs. Kad jūsu piegādātājs ir uzbrukuma mērķis.

March 11, 20269 min lasīšanai
SaaS securitydata breach 2024zero-knowledge architecturevendor risk managementGDPR Article 28

Piegādātājs ir Kļuvis par Uzbrukuma Virsmu

Atjaunināts 2026. gadam

Desmit gadus drošības komandas koncentrējās uz vienu mērķi: neļaut uzbrucējiem iekļūt tīklā. Nostiprināt perimetru. Bloķēt galapunktus. Kontrolēt pieejas tiesības. Vecais modelis pieņēma, ka uzbrucēji vērsīsies tieši pret jūsu organizāciju.

  1. gada skaitļi parāda, ka šis modelis ir sabrucis. SaaS pārkāpumi pieauga par 300% 2024. gadā, saskaņā ar Obsidian Security 2025. gada SaaS drošības apdraudējumu ziņojumu. Uzbrucēji vairs nevēršas tieši pret organizācijām. Viņi uzbrūk SaaS rīkiem, kuriem šīs organizācijas uztic savus ierakstus.

Kad jūsu mākoņrīks ir uzbrukuma mērķis, stiprs iekšējais tīkls nepalīdz. Klientu ieraksti, darbinieku dokumenti un sensitīvs saturs atrodas rīka serveros. Tie ir bloķēti ar rīka atslēgām. Tie tiek atklāti, kad rīks tiek uzlauzts.

2024. gada SaaS Pārkāpumu Skaitļi

  1. gada pārkāpumu kopsummas parāda riska apmēru.

Conduent cieta no pārkāpuma, kas atklāja 25,9 miljonus ierakstu. Conduent veic biznesa procesu darbu valsts aģentūrām un lieliem uzņēmumiem. Tas apstrādā pabalstus, maksājumus un pilsoņu pakalpojumus. 25,9 miljoniem skarto cilvēku nebija ne jausmas, ka trešā puse glabāja viņu informāciju.

NHS Digital cieta no pārkāpuma, kas skāra 9 miljonus pacientu. Pacientu ieraksti tika atklāti caur mākoņrīka serveriem. Pacienti sniedza šo informāciju saviem veselības aprūpes sniedzējiem. Viņiem nebija iemesla zināt, ka tā nonākusi trešās puses platformā.

Tas nav reti notiekošs. Tas ir jaunais standarts. Lieli pārkāpumi tagad skar miljonus cilvēku, kuri uzticējās vienai organizācijai, bet kuru personiskā informācija glabājās pie citas, par kuras eksistenci viņi nezināja. Kā likums piešķir vainu šādos gadījumos, skatiet mūsu GDPR atbilstības pārskatu.

Kāpēc SaaS Pārkāpumi Darbojas Savādāk

Klasiskam tīkla pārkāpumam nepieciešami daudzi soļi. Uzbrucējiem jāizlaužas cauri perimetram. Viņiem jāpārvietojas pa sistēmām. Viņiem jāizvelk dokumenti. Katrs solis ir iespēja tikt pieķertiem.

SaaS pārkāpumi darbojas citādi. Kad uzbrucēji uzbrūk mākoņplatformai, viņi piekļūst katra klienta ierakstiem, kas ir sūtījis saturu caur šo platformu. Viens pārkāpums dod dokumentus no desmitiem vai simtiem klientu uzreiz.

9 minūšu pārkāpuma logs - laiks no pirmās piekļuves līdz ierakstu zādzībai SaaS sistēmās, saskaņā ar Obsidian Security incidentu ierakstiem - parāda, cik ātri tas darbojas. Koplietotas platformas ietvaros uzbrucēji atrod saturu no daudziem klientiem uzreiz. Šī vērtību koncentrācija padara katru uzbrukumu ļoti efektīvu.

Līgumi nenovērš šo plaisu. GDPR 82. pants piešķir kopīgu vainu apstrādātājiem par pārkāpumiem, ko tie izraisa. Bet vainas pierādīšana prasa mēnešus. Līdz tam ieraksti jau ir pazuduši. Skatiet mūsu drošības un atbilstības lapu, kā nulles zināšanu rīki maina šo rezultātu.

DPA Neaizsargā Jūsu Ierakstus

GDPR 28. pants nosaka, ka organizācijām jāizmanto tikai tie apstrādātāji, kas sniedz "pietiekamas garantijas". Datu apstrādes līgums ir rakstisks šo garantiju pierādījums.

Tāpat kā HIPAA Uzņēmuma partnera līgums, DPA aptver juridisko pusi. Tas neaptver to, kas notiek ar jūsu dokumentiem piegādātāja serveros.

Mākoņrīks ar pilnīgi GDPR atbilstošu DPA joprojām var:

  • Glabāt klientu ierakstus, izmantojot servera puses šifrēšanu ar piegādātāja atslēgām
  • Palaist darbinieku informāciju caur koplietotu sistēmu, ko izmanto daudzi citi klienti
  • Glabāt žurnālus un kešatmiņā esošu saturu ārpus saskaņotajiem izmantošanas gadījumiem
  • Ciest no pārkāpuma, kas atklāj visu iepriekš minēto

DPA nosaka juridiskos pienākumus. Tas nerada tehnisku barjeru pret atklāšanu. Kad uzbrucēji ielaužas platformā 9 minūtēs, DPA tos nepalēnina.

Skaidras valodas palīdzībai par 28. panta pienākumiem skatiet GDPR glosāriju.

Kāpēc 300% Pieaugums ir Strukturāls

300% pieaugums atspoguļo divi vienlaicīgi darbojošos spēkus.

Pirmkārt, sensitīvās informācijas apjoms SaaS platformās 2024. gadā strauji pieauga. Vairāk organizāciju pārcēla vairāk darbu uz mākoņrīkiem. Vairāk dokumentu nonāca trešās puses serveros. Vairāk satura nozīmē vairāk iemeslu uzbrukt šiem serveriem.

Otrkārt, uzbrucēji pielāgojās. Organizācijas tagad sūta klientu ierakstus, finanšu žurnālus, HR informāciju, juridisko saturu un veselības ierakstus caur SaaS rīkiem. Viens platformas uzbrukums dod ierakstus no daudziem klientiem. Matemātika atlīdzina par uzbrukumiem platformām, nevis atsevišķām organizācijām.

300% skaitlis nav noziedzības pikas. Tas iezīmē strukturālu pārbīdi tajā, kur notiek uzbrukumi.

Nulles Zināšanu Anonimizācija kā Risinājums

Risinājums sākas ar vienu domāšanas maiņu. Ja jebkurai platformai var uzbrukt - un 2024. gada rekords to pierāda - tad nevienai platformai nevajadzētu saņemt jūsu klientu personisko informāciju lasāmā formā.

Nulles zināšanu anonimizācija pirms augšupielādes pilnīgi maina pārkāpuma risku. Kad tiek uzbrukta platforma, kas satur nulles zināšanu apstrādātu saturu:

  • Uzbrucēji sasniedz anonimizētus ierakstus bez lasāmiem klientu identifikatoriem
  • Nav nepieciešams paziņojums subjektam, jo personiskā informācija netika atklāta
  • Nav nepieciešama GDPR 82. panta kopīgas atbildības lieta
  • No pārkāpuma neizriet regulatoriska turpmākā darbība

Uzbrukums skar platformu. Tas nesasniedz jūsu klientus. Viņu personiskā informācija nekad nav nonākusi platformas serveros lasāmā formā.

Tas nav teorija. Tas ir vienkāršs fakts: nav ierakstu, ko zagt, jo neviens netika sūtīts lasāmā formā. BUJ aptver biežākos jautājumus par nulles zināšanu anonimizāciju. Mūsu cenu lapa parāda, cik šī aizsardzība maksā apjomā.

300% pieaugums maina riska matemātiku. Piegādātāja drošības stāvokļa un līguma nosacījumu pārbaude nozīmē derēt, ka jūsu piegādātājs nebūs nākamais virsraksts. Nulles zināšanu anonimizācija novērš šo derību.

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.