anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад на блоготGDPR & Усогласеност

LGPD Бразил: CPF, CNPJ и заштита на податоци

LGPD опфаќа 215 милиони Бразилци и ANPD започна со главното спроведување во 2024. CPF се открива со само 45% точност со алатки обучени на англиски.

June 5, 20268 мин читање
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Бразил: CPF, CNPJ и заштита на податоци

Бразилскиот Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) опфаќа 215 милиони луѓе. Тоа е третиот најголем закон за заштита на податоци во светот по население. Опфаќа повеќе луѓе отколку Германија, Франција и Велика Британија заедно. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) издал свои први значајни казни во 2024 година. Периодот на грација по донесувањето на LGPD во 2020 е завршен.

Постои и технички предизвик. LGPD документите се на бразилски португалски. Националните ID во Бразил се разликуваат од оние во Португалија. Исто така се разликуваат од ID на која и да е друга земја.

Зошто е различен бразилскиот PII

Федералните и државните ID системи во Бразил се оддалечиле од европските системи за дигитален идентитет. Тоа создало уникатен сет на идентификатори. Повеќето NLP алатки се обучени на англиски или европски податоци. Не успеваат да ги откријат локалните ID.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): 11-цифрен број на даночен обврзник. Формат: XXX.XXX.XXX-XX. Има две контролни цифри. Формулата користи два посебни математички чекори. И двата мора да се совпаднат за CPF да биде валиден.

Јазот во откривањето е голем. Алатки за NLP обучени на англиски го откриваат CPF со само 45% точност (ANPD, 2024). Две причини ова го objаснуваат. Прво, алатките кои ги усогласуваат 11-цифрени броеви без двостепената логика за контролна цифра ги мешаат валидните CPF броеви со произволни секвенции. Второ, CPF понекогаш нема формат XXX.XXX.XXX-XX. Тоа се случува при OCR излез и обични текстуални форми.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): 14-цифрен број на компаниски ID. Формат: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Исто така има две контролни цифри. Формулата е слична на CPF но не е иста.

RG (Registro Geral): Државната лична карта. Форматот варира по држава. Сао Пауло користи 2 букви и 5–9 цифри. Рио де Жанеиро користи 7–8 цифри со цртичка. Минас Жераис користи 7–9 цифри. Другите држави имаат свои формати. Алатка која познава само формат на RG на една држава ќе пропушти повеќето RG броеви.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): 11-цифрениот број на возачката дозвола. Има една контролна цифра. Форматот содржи код на округ.

Título de Eleitor: 12-цифрениот гласачки ID број. Има три дела: 8-цифрен ID код, 2-цифрен код на држава и 2 контролни цифри.

SUS број (Cartão SUS): 15-цифрениот јавен здравствен ID. Секоја личност во земјата добива еден. Се јавува во сите болнички и клинички записи.

PIS/PASEP: 11-цифрениот број на социјален програм. Се јавува во секој запис за вработување.

Стандард за анонимизација на LGPD

LGPD член 12 ги дефинира анонимните податоци. Стандардот: податоците "не можат да се идентификуваат, земајќи ги предвид разумните технички средства во времето на обработката". Ова е технолошки релативен стандард. Денешните анонимни податоци може да не останат такви бидејќи методите за повторна идентификација се подобруваат.

ANPD додава повеќе упатства. Отстранувањето на директни идентификатори поput CPF и името не е доволно. Групи на квази-идентификатори сепак можат да дозволат повторна идентификација. Возраснот опсег, градот, полот и работата заедно може да идентификуваат личност. Тие мора да се обработат преку групирање или додавање шум.

За податоци за обука на ВИ, ANPD бара еден од три услови. Прво: податоците го исполнуваат стандардот на член 12. Второ: секој субјект на податоци дал изрична согласност за конкретната употреба при обука. Трето: постои валидна документирана цел.

Барања за португалски јазик

Бразилскиот португалски се разликува од европскиот португалски. Зборовите, правописот и формите на документите не се исти. NLP модели обучени на португалски текст од Португалија достигнуваат околу 71% од точноста на моделите обучени на локален текст. Ова произлегува од техничката проценка на ANPD.

Клучни разлики за откривање на PII:

  • Имиња: Употребата на двојно презиме и редоследот на имиња се разликуваат од Португалија.
  • Адреси: CEP кодовите го користат форматот XXXXX-XXX. Овој формат е уникатен за земјата. Бара сопствена логика за откривање.
  • Термини на документи: "Carteira de Identidade" тука наспроти "Bilhete de Identidade" во Португалија. Имињата на агенциите исто така се разликуваат.

Што бара усогласеност со ANPD

Четири технички потреби ја покриваат усогласеноста со ANPD. Откривањето на CPF и CNPJ мора да вклучи двостепена валидација на контролна цифра. Откривањето на RG мора да ги покрие сите држави. Откривањето на SUS број и Título de Eleitor исто така се потребни. NLP моделите мора да бидат обучени на локален португалски текст.

Видете го нашиот водич за глобално откривање на PII идентификатори и LGPD акции за спроведување во 2024.

Извори

Подготвени да ги заштитите вашите податоци?

Започнете со анонимизација на PII со 285+ типови на ентитети на 48 јазици.

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.