Увиди во приватноста на податоците
Експертски статии за безбедноста на вештачката интелигенција, усогласеност со GDPR, заштита на податоците во здравството и најдобри практики за анонимизација на PII.
Сите статии
Лепи и заборави: Зошто автоматското означување ги надминува обуките за усогласеност
62% од вработените кои ги користат ВИ алатките за податоци на клиенти 'понекогаш' заборавуваат прво да ги отстранат личните податоци. Еве зошто автоматското означување ја отстранува потребата од усогласеност во тек на работа.
Стапицата на PDF Редакцијата: Изложени Податоци
Досиејата на ДОЈ за Епштајн, случајот Манафорт и протекувањата на НСА ја делат истата грешка: козметичка редакција која го остава основниот текст достапен за екстракција.
Фрагментација на Формати на Документи во Алатки за Лични Податоци
Единствен одговор на DSAR може да опфати Word договори, PDF фактури, Excel списоци на клиенти и CSV извози. Користењето различни алатки за секој формат создава јазови во усогласеноста.
Excel PII: Анонимизирајте Стотици Колони
Excel е еден од највисоко-ризичните типови документи за лични податоци во деловното работење. Еве зошто стандардната текстуална анализа не успева на табели и что обезбедува контекстот на колони.
GDPR Анонимизација на Дневници: Задржете го Дебагирањето
Апликациските дневници молчешкум акумулираат е-пошти на корисниците, IP адреси и броеви на сметки. Еве како да ги споделите дневниците со трети страни, изведувачи и платформи за набљудување.
CSV Слободен Текст PII: Подалеку од Бришење Колони
Анкетните CSV-ови содржат лични податоци не само во структурирани колони, туку и во одговори со слободен текст. Стандардното бришење колони ги пропушта личните податоци кои го прекршуваат GDPR.
E-Discovery со Мешани Формати: Јаз во Усогласеноста
Производствата за e-discovery и GDPR DSAR-ите опфаќаат PDF, Word документи, Excel и JSON извози. Користењето различни алатки за секој формат создава јазови во конзистентноста кои го изложуваат организацијата.
GDPR во Апликациски Дневници: JSON PII Усогласеност
Апликациските дневници содржат е-пошта адреси, IP адреси и броеви на сметки на клиентите кои GDPR Член 5(1)(е) бара да бидат управувани.
GDPR и скенирани документи: OCR + лични податоци
Правото на бришење според GDPR се однесува на лични податоци 'без оглед на форматот'. Скенираните PDF-датотеки од хартиени архиви не се исклучок.
Лични податоци во скриншоти: Протекување во интерни алатки
Slack, Teams, Jira и е-поштата редовно примаат скриншоти кои содржат лични податоци на клиентите. Ова нарушување на контролата на пристап ги заобиколува сите DLP алатки.
OCR и откривање лични податоци во рачно пишани формулари
Средно голема болница обработува 50.000 рачно пишани формулари за прием годишно. Рачното редактирање лични податоци при такво количество бара 0,5 вработен со полно работно време.
Лични податоци во истражувања: Скриншоти и GDPR
Академски трудови редовно вклучуваат pandas DataFrame и R-излез кои прикажуваат реални пациентски записи како примери за методологија. Еве зошто ова претставува прекршување на GDPR.
Лични податоци во интерна вики: Confluence и клиентски податоци
Тимовите за поддршка документираат процеси со скриншоти на сметките на клиентите. Во текот на 3 години, тоа значи илјадници прекршувања на принципот за минимизирање на податоци согласно GDPR во вашата вики.
AI помошниците за програмирање протекуваат лични податоци од продукцијата
Фиксатори за единечни тестови со реални клиентски записи. Евиденциски датотеки со продукциски податоци за дебагирање. GitHub откри 39 милиони протечени тајни во 2024 година.
Фрагментацијата на алатките за лични податоци не ги поминува ревизиите за усогласеност
Четири различни алатки за четири различни работни текови значи четири различни сетови на покриеност на ентитети и четири различни евиденциски траги.
Заштита на лични податоци низ апликации: Word, Chrome и AI
Податоците за клиентите преминуваат од прелистувачот до Word документи и до Claude промпти. Секој премин меѓу апликации е потенцијална точка на истекување.
GDPR, CCPA и PDPA во една алатка
Вработените во ЕУ под GDPR, вработените во САД кои работат со CCPA податоци, вработените во АПАК под PDPA. Три јурисдикции, еден дистрибуиран тим.
Неуспех на GDPR ревизија: Фрагментирани алатки за лични податоци
Вашиот ревизор бара контроли за детекција на лични податоци. 'Користиме пет различни алатки' не е одговорот кој го сакаат. Еве зошто меѓу-платформската конзистентност е клучна.
Далечинска работа и GDPR: Неконзистентност на платформи
Тимовите во канцеларија користат десктоп софтвер со полни функции. Далечинските работници користат веб апликации со потенцијално различни поставувања. Политиките мора да следат технички докази.
Лични податоци меѓу платформи: Mac, Linux и Windows
Службениците за приватност на Mac, правни тимови на Windows, инженери за податоци на Linux — сите обработуваат исти податоци со различни алатки. Еве зошто детекцијата независна од OS е суштинска.
BfDI Германија: Водич за GDPR усогласеност
Германија поднела 27 829 известувања за прекршувања на GDPR во 2024 — повеќе од која било друга земја-членка на ЕУ. Еве што значи фокусот на BfDI за технички тимови.
CNIL Франција: Техничка усогласеност со GDPR
CNIL обработил 16 433 жалби во 2023 година и изрекол над 150 милиони евра казни од 2019 година. Нејзините насоки за AI налагаат документирана анонимизација за обучувачки податоци.
ICO Велика Британија: Разлики во GDPR по Брегзит
ICO му изрече казна на LastPass од £1,2 милиони поради несоодветна енкрипција во декември 2025. Одлуката утврдува дека енкрипцијата на страна на клиентот е законска обврска.
Garante Италија: Водич за ВИ и усогласеност со PII
Italijanskiot Garante mu izrece kazna na OpenAI od €15M vo dekemvri 2024 i privremeno go zabrani ChatGPT vo 2023. Eve što bara најактивниот регулатор за ВИ во ЕУ.
Започнете да ги заштитите вашите податоци денес
267+ типови на ентитети, 48 јазици, безбедност на ниво на претпријатие по стартна цена.
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.