By · Last updated 2026-04-13

Tilbake til BloggTeknisk

Luftgapet personvern: Anonymiser frakoblet

FedRAMP- og ITAR-miljøer har en ting til felles — skyen er ikke et alternativ. Reversibel pseudonymisering under GDPR art.

April 13, 20269 min lesing
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Luftgap-regelen

Noen nettverk har ingen internettforbindelse. Ikke av policy — men av design.

Et SCIF (Sensitive Compartmented Information Facility) er et Faraday-buret rom. Ingen trådløse signaler går inn eller ut. ITAR (International Traffic in Arms Regulations) forbyr sending av dekket teknisk innhold til ikke-godkjente parter. Skyleverandører er ikke ITAR-klarert. For disse gruppene er "sky-SaaS" ikke en risiko som skal håndteres.

For disse nettstedene fungerer ikke skyverktøy. Punktum.

Et verktøy som trenger en aktiv nettverksforbindelse kan ikke kjøre her. Et verktøy som kaller en lisensserver er blokkert. Et verktøy som sender filer til en sky-API for gjenkjenning kan ikke fungere inne i et SCIF. Dette er ikke kanttilfeller. Det er daglige begrensninger for forsvarsteam.

ITAR-tilfellet

En dataforsker ved et forsvarsfirma har personalregistre under ITAR. Hun må fjerne navn og ID-er før hun deler filene. Nettverket hennes er luftgapet.

Det finnes ingen skyløsning. Den eneste veien er et verktøy som kjører på den lokale enheten. Det må lagre modellene sine lokalt. Det må produsere rent resultat uten eksterne kall.

Desktop-appen basert på Tauri 2.0 gjør dette. Etter installasjon skjer ingen nettverkskall under en kjøring. spaCy NER-modellene og regex-mønstrene kjører alle på den lokale CPU-en. Resultatet blir på enheten til brukeren eksporterer det.

Hvorfor reversibilitet er viktig

Klassifisert arbeid krever ofte reversibel pseudonymisering. Team bytter ut virkelige navn med koder. De holder registrene brukbare. De beskytter virkelige identiteter.

GDPR artikkel 4(5) definerer pseudonymisering som et formelt personverntiltak. Det reduserer risiko. Pseudonymiserte registre har færre juridiske forpliktelser — hvis oppslagstoken er lagret atskilt fra datasettet.

IAPP-forskning (2024) fant at kun 23 % av verktøyene støtter ekte reversibilitet. De fleste utfører enveismaskering eller full erstatning. Når en post er overskrevet, er den borte.

Noen myndighetsgrupper deler arbeidet sitt etter kammer. Ett team får de pseudonymiserte filene. De utfører analysen. Et annet team holder oppslagstoken. De re-identifiserer registre kun når loven krever det. Dette delte designet er den eneste sikre tilnærmingen for klassifiserte arbeidsflyter med flere team.

Null-kunnskap-modellen går ett skritt lenger. Oppslagstoken opprettes på klientenheten. Den sendes aldri ut. Hvis leverandøren blir stevnet, kan de ikke utlevere tokenet. De hadde det aldri. Dette tilfredsstiller kjede-av-varetekt-regler i mange klassifiserte miljøer.

EDPB-tokenseparasjon

EDPB Retningslinjer 05/2022 sier at pseudonymiseringstokenet må holdes atskilt. Det må ikke ligge hos samme part som holder de pseudonymiserte registrene. Eller det må være låst bak kontroller som hindrer den parten i å lese både registre og token samtidig.

Tre ting sammen oppfyller denne regelen:

  • Token opprettet på klientenheten — aldri sendt ut
  • All behandling utført lokalt — ingenting forlater det luftgapede nettstedet
  • Resultat og token eksportert separat — to separate filer, to separate veier

Dette designet oppfyller EDPB-regelen og luftgapbegrensningen samtidig.

For det fullstendige bildet viser vår sikkerhetsoversikt hvordan lokal behandling kutter tredjeparts-kjeden. Vår samsvarsguide dekker GDPR-overføringsregler. Se vår FAQ for hjelp med oppsett.

anonym.legal Desktop-appen kjører all personopplysningsgjenkjenning på den lokale enheten. Internett er ikke nødvendig etter installasjon. Den støtter Windows, macOS og Linux. Medfølgende NLP-modeller dekker 24 språk.

Oppdatert for 2026

Kilder

Klar til å beskytte dataene dine?

Begynn å anonymisere PII med 285+ enhetstyper på 48 språk.

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.