By George Curta · Last updated 2026-04-07
Izveidots katrai nozarei
No jaunuzņēmumiem līdz lieliem uzņēmumiem, skatiet, kā organizācijas dažādās nozarēs izmanto anonym.legal, lai aizsargātu sensitīvus datus un nodrošinātu atbilstību.
Sākt bezmaksas izmēģinājumuAI un GenAI aizsardzība
Apturēt datu noplūdi uz ChatGPT, Claude un Copilot
77% darbinieku pielodrē sensitīvus datus AI rīkos. GenAI tagad ir #1 datu noplūdes kanāls.
Chrome paplašinājums aptur PII, pirms tas sasniedz AI modeļus. Lokāla apstrāde. Nulles datu ekspozīcija.
Uzņēmumi
GDPR atbilstība un datu aizsardzība lielā apjomā
Lieli uzņēmumi apstrādā miljoniem dokumentu, kas satur personas datus, vairākās nodaļās.
Centralizēta PII atklāšana un anonimizācija ar revīzijas pēdām, piekļuves kontroli pēc lomām un partiju apstrādi.
SMB un jaunuzņēmumi
Uzņēmuma drošums startup cenā
94% SMB uzņēmumu tika uzbrukti 2024. gadā. Uzņēmuma rīki maksā $800+/mēnesis.
Tie paši 285+ entitāšu tipi un 48 valodas. Sākas bez maksas, palielinās līdz €3/mēnesis.
Izstrādātāji
Testēšanas vides un CI/CD cauruļvadi
Izstrādes komandas nepieciešama reālistiska testēšanas dati, neizpaužot ražošanas PII.
API integrācija automatizētai anonimizācijai CI/CD cauruļvados, drošu testēšanas datu kopu ģenerēšanai.
Juridiskie
Līgumu anonimizācija un e-atklāšana
Juridiskām firmām jāizslēdz sensitīva informācija no līgumiem, tiesas dokumentiem un atklāšanas dokumentiem.
Precīza redakcija ar revīzijas pēdām juridiskai atbilstībai un dokumentu ražošanai.
Veselības aprūpe
Pacientu datu aizsardzība un HIPAA atbalsts
Veselības aprūpes sniedzējiem ir jāaizsargā pacientu informācija, vienlaikus nodrošinot pētniecību un analīzi.
HIPAA-atbilstoša anonimizācija medicīniskiem ierakstiem, pētniecības datiem un administratīvajiem dokumentiem.
Finansiāls
PCI-DSS atbilstība un krāpšanas novēršana
Finanšu iestādes apstrādā jutīgus klientu datus, kas pakļauti stingram regulējumam.
Atbilstoša anonimizācija transakciju ierakstiem, klientu datiem un normatīvajai atskaitei.
Pētniecība
Akadēmisko datu koplietošana un publikācija
Pētniekiem ir jāpiedala datu kopas, aizsargājot dalībnieku privātumu.
Konsekventa pseidonimizācija pētniecības datu kopām, kas ļauj sadarbību un publikāciju.
Valdība
Publiskie ieraksti un FOIA atbilstība
Valsts aģentūrām ir jāizlaiž publiskie ieraksti, aizsargājot pilsoņu privātumu.
Automatizēta redakcija FOIA pieprasījumiem, publiskiem ierakstiem un starpagentūru koplietošanai.
Datu suverenitate
Viesots Vācijā, datu apstrāde tikai ES
Starptautiskie datu pārsūtījumi pakļauj organizācijas ASV Cloud Act un GDPR sodiem.
100% vācu infrastruktūra bez ASV mākoņa pakalpojumu sniedzējiem. Pēc dizaina atbilstoša Schrems II.
Neredzat savu nozari?
Mūsu PII atklāšana un anonimizācija darbojas jebkurā nozarē, kas apstrādā personas datus. Sazinies ar mums, lai pārrunātu jūsu specifiskās vajadzības.
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
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
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
- 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.