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
Garante Италија: Усогласеност со ВИ и PII
Италијанскиот Garante го казни OpenAI со 15 милиони евра во декември 2024 и привремено го забрани ChatGPT во 2023. 63% од италијанските компании немаат политики за управување со ВИ-податоци.
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.
Холандски AP: Глоба од €290M и спроведување на GDPR
Холандскиот AP издаде најголемата глоба за прекугранично пренесување на податоци во ЕУ — €290M против Uber. BSN (холандски ЕМБ) бара 11-проef валидација која 56% алатки ја пропуштаат.
UODO Полска: PESEL, NIP и RODO
UODO утврди дека 89% од распоредените алатки не успеваат правилно да го откријат полскиот PESEL. Полска секојдневно обработува 2,3 милиони записи за клиенти во ЕУ. Валидација на контролната сума на PESEL и NIP.
ANSPDCP Романија: Откривање на CNP и проверки
ANSPDCP утврди дека 78% од алатките го пропуштаат романскиот CNP со правилна валидација. CNP го кодира полот, датумот на раѓање и округот на раѓање — импликации за специјалната категорија на GDPR.
IMY Шведска: Personnummer и Luhn проверки
IMY утврди дека 45% од генеричките алатки го пропуштаат шведскиот personnummer. Samordningsnummer (отклон од 60) го пропуштаат повеќето имплементации. Шведска со 79% искористување на правата по GDPR.
Данска CPR: Валидација по модул 11 за GDPR
67% од NLP алатките ја пропуштаат валидацијата по модул 11 на данскиот CPR-број. 14 активности за спроведување во здравствената заштита на Datatilsynet во 2024 година. Секундарна употреба на здравствени податоци.
Чешко родно число: Кодирање на полот и GDPR
Чешкото родно число го кодира полот преку кодирање на месецот со отклон од 50 — со тоа го прави податок со специјална категорија по член 9 на GDPR. 67% од чешките фирми користат германски алатки.
NAIH Унгарија: TAJ-Szám и Adóazonosító Jel
Точноста на унгарскиот NER е 67% наспроти просекот на ЕУ од 82% — проценката на NAIH за 2024 година. Јазови во откривањето на TAJ-szám со пондерирана контролна сума и adóazonosító jel.
HDPA Грција: Откривање на АФМ и АМКА
Генерички алатки го откриваат грчкиот АФМ со точност од само 52%. HDPA издала 89 одлуки во 2024 — раст од 162% во споредба со 2022. Туризмот и поморскиот сектор се соочуваат со специфични ризици.
Јапонски My Number: Verhoeff и APPI
63% од генеричките алатки не успеваат да го откријат My Number во јапонски документи. My Number го користи Verhoeff алгоритамот — најсложената национална контролна сума за идентификатори во Азија.
Датотеките за Epstein: истакнувањето не е редактирање
Објавувањето на датотеките за Epstein од страна на Министерството за правда во декември 2025 година открија критична грешка при редактирање: текстот во PDF со црно истакнување останува читлив преку копирање и залепување.
Адвокатска тајна и вештачката интелигенција во 2026 година
Федерален суд во февруари 2026 пресуди дека разговорите со вештачка интелигенција не се заштитени со адвокатска тајна.
Шифрирање нула-знаење наспроти нула-доверба во облак
LastPass исто така ги шифрирал податоците на своите корисници — и сепак биле украдени 438 милиони долари. Еве разликата помеѓу шифрирање на страна на серверот и вистинско нула-знаење.
Со воздушна изолација PII: Офлајн-прво за одбраната
41% од политиките за безбедност на претпријатија забрануваат обработка на класифицирани документи во облак. Дознајте kako офлајн-прво анонимизација функционира за мрежи со строги безбедносни барања.
Повеќејазично откривање на PII за GDPR
Германско Steuer-ID, француско NIR и шведско Personnummer сите бараат различна логика за откривање. Дознајте kako да изградите усогласено откривање на PII за сите јазици на ЕУ.
Избор помеѓу реверзибилна и трајна редакција
GDPR прави разлика помеѓу анонимизација и псевдонимизација. На судовите им требаат оригинали. На истражувањата им е потребна повторна идентификација. Дознајте кога да користите кој пристап.
Повеќејазичен NER: Английскиот не успева за арапски
NER моделите на англиски јазик постигнуваат точност од 85-92%. Арапски и кинески? Честопати 50-70%. Дознајте за техничките предизвици и како да изградите вистински повеќејазична детекција.
94% од МСП нападнати: Достапна заштита на приватноста
МСП се соочуваат со исти закани како претпријатијата, но не можат да си дозволат алатки за 800+ долари месечно. Еве како да добиете заштита на приватноста на ниво на претпријатие за 3 евра месечно.
Откривање на PHI: Snow Labs 96% наспроти GPT-4o
Не се сите алатки за де-идентификација еднакви. Бенчмарковите на ECIR 2025 покажуваат F1 резултати од 79% до 96%. Дознајте зошто точноста е важна и како да ги оцените алатките.
Судовите казнуваат адвокати за неуспешна редакција
Означувањето на текст во Word не е редакција. Судовите ги казнуваат адвокатите за технички неуспеси кои ги изложуваат привилегираните информации.
Користете Claude и ChatGPT без да протечете лични податоци
Водич за програмери за безбедно користење на ВИ асистенти. Поставете ја интеграцијата на MCP Server за транспарентна заштита на личните податоци во Claude Desktop, Cursor и VS Code.
900.000 корисници им биле украдени ВИ разговорите
Две злонамерни Chrome екстензии украле ChatGPT разговори од 900.000+ корисници. Едната имала ознака 'Featured' на Google.
$7,42 милиони: Трошоците за прекршувања во здравството водат
Здравството е #1 најскапа индустрија за прекршувања на податоци 14 последователни години. Дознајте зошто PHI е толку вредна и како да ја заштитите.
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.