By · Last updated 2026-06-05

Tilbake til BloggGDPR & Overholdelse

LGPD Brasil: CPF, CNPJ og personvern

LGPD dekker 215 millioner brasilianere og ANPD innledet storskala handhevelse i 2024. CPF oppdages med bare 45 % noyaktighet av engelsktrente verktoy.

June 5, 20268 min lesing
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brasil: CPF, CNPJ og personvern

Brasilias Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) dekker 215 millioner mennesker. Det er verdens tredje storste personvernlov malt i befolkning. Den dekker flere mennesker enn Tyskland, Frankrike og Storbritannia til sammen. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) utstedte sine forste store boter i 2024. Overgangsperioden etter LGPDs ikrafttredelse i 2020 er over.

Det er ogsa en teknisk utfordring. LGPD-dokumenter er pa brasiliansk portugisisk. Nasjonale IDer i Brasil skiller seg fra dem i Portugal. De skiller seg ogsa fra ethvert annet lands IDer.

Hvorfor brasiliansk PII er annerledes

Brasilias statlige og federale ID-systemer utviklet seg separat fra europeiske digitale identitetssystemer. Dette skapte et unikt sett med identifikatorer. De fleste NLP-verktoy er trent pa engelske eller europeiske data. De klarer ikke a oppdage lokale IDer.

CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas): Det 11-sifrede skattenummeret. Format: XXX.XXX.XXX-XX. Det har to kontrollsifre. Formelen bruker to separate matematiske trinn. Begge ma stemme for CPF-nummeret er gyldig.

Deteksjonsluka er stor. Engelsktrente NLP-verktoy oppdager CPF med bare 45 % noyaktighet (ANPD, 2024). To grunner forklarer dette. For det forste: verktoy som matcher 11-sifrede tall uten totrinnets kontrollsifferlogikk, forveksler gyldige CPF-numre med tilfeldige tallrekker. For det andre: CPF mangler noen ganger formatet XXX.XXX.XXX-XX. Dette skjer i OCR-utdata og tekst i fritekstformat.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Juridica): Det 14-sifrede virksomhets-ID-nummeret. Format: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Det har ogsa to kontrollsifre. Formelen ligner CPF, men er ikke identisk.

RG (Registro Geral): Det statlige sivile ID-kortet. Formatet varierer etter delstat. Sao Paulo bruker 2 bokstaver og 5-9 sifre. Rio de Janeiro bruker 7-8 sifre med en strek. Minas Gerais bruker 7-9 sifre. Andre delstater har sine egne formater. Et verktoy som bare kjenner ett delstats RG, vil ga glipp av de fleste RG-numre.

CNH (Carteira Nacional de Habilitacao): Det 11-sifrede forerkortnummeret. Det har ett kontrollsiffer. Formatet inkluderer en distriktskode.

Titulo de Eleitor: Det 12-sifrede velger-ID-nummeret. Det har tre deler: en 8-sifret ID-kode, en 2-sifret statskode og 2 kontrollsifre.

SUS-nummer (Cartao SUS): Det 15-sifrede offentlige helse-IDet. Alle i landet far ett. Det forekommer i alle sykehus- og klinikkjournaler.

PIS/PASEP: Det 11-sifrede sosiale programnummeret. Det forekommer i alle ansettelsesregistre.

LGPD anonymiseringsstandard

LGPD artikkel 12 definerer anonyme data. Standarden: data "ikke kan identifiseres med rimelige tekniske midler pa behandlingstidspunktet." Dette er en teknologirelativ standard. Dagens anonyme data er ikke nodvendigvis det i morgen nar gjenidentifiseringsmetoder forbedres.

ANPD gir ytterligere veiledning. A fjerne direkte identifikatorer som CPF og navn er ikke nok. Grupper av kvasiidentifikatorer kan fortsatt muliggjore gjenidentifisering. Aldersgruppe, by, kjonn og stilling samlet kan identifisere en person. Disse ma handteres ved gruppering eller stoyaddisjon.

For KI-opplringsdata krever ANPD ett av tre forhold. Forste: data oppfyller artikkel 12-standarden. Andre: hver registrert ga eksplisitt samtykke til den spesifikke opplreringsbruken. Tredje: det foreligger et gyldig dokumentert formal.

Portugisisk-spraklige krav

Brasiliansk portugisisk skiller seg fra europeisk portugisisk. Ord, stavemater og dokumentformer er ikke de samme. NLP-modeller trent pa Portugal-tekst nar omtrent 71 % av noyaktigheten til modeller trent pa lokale data. Dette fremgar av ANPDs tekniske vurdering.

Viktige forskjeller for PII-deteksjon:

  • Navn: Bruk av dobbelt etternavn og navnerekkefolge skiller seg fra Portugal.
  • Adresser: CEP-koder bruker formatet XXXXX-XXX. Dette formatet er unikt for landet. Det krever egen deteksjonslogikk.
  • Dokumentbegreper: "Carteira de Identidade" her mot "Bilhete de Identidade" i Portugal. Myndighetsnavnene er ogsa forskjellige.

Hva ANPD-samsvar krever

Fire tekniske behov dekker ANPD-samsvar. CPF- og CNPJ-deteksjon ma inkludere totrinns kontrollsiffervalidering. RG-deteksjon ma dekke alle delstater. SUS-nummer- og Titulo de Eleitor-deteksjon er ogsa pakreevet. NLP-modeller ma vaere trent pa lokalt portugisisk.

Se var guide for global PII-identifikatordeteksjon og LGPD-handhevelseshandlinger i 2024.

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.