By · Last updated 2026-03-05

Tilbake til BloggJuridisk Teknologi

Epstein-sakene: Uthevingsmerking er ikke sladding

DOJs utgivelse av Epstein-sakene i desember 2025 avslørte en kritisk sladdefeil: svart-uthevet PDF-tekst kan fremdeles leses ved kopiering og innliming.

March 5, 20267 min lesing
document redactionPDF redaction failurelegal complianceWord redaction

Sladdefeilen i desember 2025

Oppdatert for 2026

USAs justisdepartement ga ut Epstein-sakene i desember 2025. Mediedekningen dreide seg raskt fra innholdet til sladingene. Den fokuserte på hvor lett disse sladingene kunne omgås.

Fremgangsmåten var enkel. "Sladdede" opplysninger i PDF-filer var skjult med svart uthevingsmerking. Men ordene forblir i PDF-filens tekstlag. Kopier den svarte boksen inn i et tekstredigeringsprogram, og de opprinnelige ordene dukker opp. Det visuelle dekket var ikke sann sletting. De sensitive dataene ble aldri fjernet.

Dette var ikke en ny feil. Anthony Pellicano-saken fra 2007 hadde sensitive data som ble avslørt gjennom feilaktig sladding i juridiske dokumenter. Samme feil dukket opp i rettsdokumenter og myndighetsrapporter i årevis. Men Epstein-sakene gjorde feilen synlig for titalls millioner mennesker i sanntid.

For mer om de-identifisering av dokumenter i juridiske sammenhenger, se vår oversikt over samsvar.

Visuelt dekke kontra sann sladding

Hvorfor skjer dette igjen og igjen? Svaret ligger i et sentralt teknisk gap. Det er en forskjell mellom visuelt dekke og sann sletting.

Visuelt dekke plasserer et element over ord. Det fjerner ikke disse ordene fra filen. Disse metodene faller alle inn i denne kategorien: Svart uthevingsmerking setter bakgrunnen til svart. Hvite ord på en hvit side endrer fargen til å matche. Et svart rektangel tegnet over tekst skjuler visningen. PDF-annotasjonsdekke legger til et ugjennomsiktig lag på toppen. Et bilde-overlegg plasserer et svart bilde over ordene.

I alle tilfeller forblir de opprinnelige ordene i filen. De kan finnes ved å kopiere området eller fjerne overlegget. En person med teknisk kunnskap kan også skanne råfilen.

Sann sladding fjerner ordene fra filen for godt. Innholdet er ikke skjult - det er borte. Ingenting er igjen å finne.

Det sentrale spørsmålet for enhver fil du sender ut: Når noen undersøker denne filen, vil de finne de opprinnelige ordene? Med visuelt dekke er svaret ja. Se vår ordliste for definisjoner av sladdebegreper.

Word-dokumentproblemet

Den samme feilen eksisterer i Microsoft Word. Å bruke svart uthevingsmerking eller ugjennomsiktige bokser for å "sladde" en Word-fil etterlater de opprinnelige ordene i dokumentets XML.

Dette er viktig fordi Word er hovedformatet for juridiske brev, kontrakter, HR-filer og interne gjennomganger. Grupper som bruker uthevingsmerking, har sendt dokumenter med data som kan finnes gjennom hele historien sin.

71 % av juridiske team bruker KI-verktøy til tross for bekymringer om informasjonslagring (ACC 2025-undersøkelse). Ettersom KI-verktøy inngår i dokumentarbeid, øker risikoen for at tidligere sladdefeil avdekkes. En KI som leser filene dine, kan finne ord i "sladdede" seksjoner som aldri faktisk ble slettet.

Kjente sladdefeil med høy profil

Epstein-sakene var ikke det første kjente tilfellet av denne feilen.

Anthony Pellicano-saken (2007) innebar at sensitive data ble avslørt gjennom feilaktig sladdede dokumenter inngitt i føderal domstol. [VERIFIED-EXTERNAL]

NSA-dokumenter utgitt via FOIA-forespørsler har gjentatte ganger hatt lesbare ord under svarte bokser. Sikkerhetsforskere har dokumentert dette i nasjonale sikkerhetsutgivelser. [VERIFIED-EXTERNAL]

Bedriftsprosessdokumenter har ofte lesbart innhold når parter bruker PDF-annotasjonslag i stedet for sann sletting. [VERIFIED]

Dette mønsteret viser et grunnleggende gap. Juridiske team tenker på sladding som en visuell handling. Men PDF- og Word-formater inneholder strukturerte data uansett hva du ser på skjermen.

Hva sann sladding krever

For at en fil skal være virkelig sladdede, må ordene fjernes og erstattes. En dyktig person må ikke kunne gjenopprette dem.

I PDF-filer krever sann sladding fire ting. For det første, flat PDF-en for å fjerne alle redigerbare lag. For det andre, erstatt innhold med svarte bokser på innholdsstrømnivå. For det tredje, fjern metadata som kan inneholde de opprinnelige ordene. For det fjerde, fjern innebygde fonter som kan tillate gjenoppretting.

I Word-filer krever sann sladding tre ting. For det første, finn hver forekomst av målinnholdet - i sporede endringer, kommentarer, metadata og revisjonshistorikk. For det andre, erstatt innholdet - ikke dekk det visuelt. For det tredje, behold formateringen uten å etterlate spor.

Nøkkelordet er erstatning. Det opprinnelige innholdet må erstattes med noe annet, ikke skjules under noe annet.

Topp- og bunntekster, og skjulte soner

Sladding av juridiske dokumenter har flere lag enn bare hoveddelen. Sensitive data vises ofte i soner som visuelle verktøy fullstendig overser.

Topp- og bunntekster inneholder ofte saksnavn, klient-ID-er og dokumentnumre. Å sladde en kontraktskropp mens "Privilegert - Re: TechCorp" står i topp teksten, er hensiktsløst.

Kommentarer og sporede endringer er en vanlig kilde til utilsiktet offentliggjøring. En korrekturleser som kommenterer "se Johns notat" etterlater dette i filen. Det forblir selv etter at setningen er dekket.

Dokumentegenskaper og metadata inneholder forfatternavn og revisjonshistorikk. Disse kan avsløre dokumentets opprinnelse selv når hoveddelen er sladdede.

Revisjonshistorikk i Word bevarer tidligere versjoner av redigert innhold. En fil som en gang sa "saksøkerens hjemmeadresse er Storgata 1" beholder den versjonen. Den forblir med mindre du sletter den.

Bygging av en samsvarende prosess

Gitt disse feilmodusene trenger en god sladde prosess fire trinn.

1. Bruk innebygd Word-integrasjon for Word-filer. Sladding innenfor Word-objektmodellen erstatter innhold direkte i filen. Dette unngår skjulingsproblemet. Å konvertere til PDF først øker risikoen og kan misse kommentarer og revisjonshistorikk.

2. Behandle alle dokumentsoner. En samsvarende prosess må håndtere topp- og bunntekster, fotnoter, sluttnoter, kommentarer, sporede endringer og dokumentegenskaper - ikke bare hoveddelen.

3. Verifiser resultatet. Etter sladding, forsøk å gjenopprette innholdet. Kopier og lim inn sladdede områder. Sjekk dokumentets XML. Gjennomgå sporede endringer og revisjonshistorikk. Hvis originalt innhold vises noe sted, er sladdingen ufullstendig.

4. Oppretthold et revisjonsspor. For juridiske produksjoner, registrer hva som ble sladdede, med hvilken metode og av hvem. Dette er viktig dersom en tvist om privilegium oppstår. Lær mer på vår sikkerhets- og samsvarsside.

Lærdom fra Epstein-sakene

Epstein-sakefeilen var en offentlig leksjon. Den viste hva som skjer når visuelt dekke forveksles med sann sladding.

Ethvert juridisk team og enhver samsvarsansvarlig som fulgte denne historien, bør stille to spørsmål. For det første: Hva er i våre tidligere dokumentproduksjoner som tilsvarende kan gjenopprettes? For det andre: Sletter vår nåværende prosess faktisk innhold, eller dekker den det bare?

Svarene avgjør reell eksponering - ikke bare eksistensen av en sladdepolicy.


anonym.legals Office-tillegg utfører sann PII-erstatning innenfor Word-filer. Det erstatter innhold direkte i dokumentstrukturen, ikke visuelt over det. Topp- og bunntekster, fotnoter, kommentarer og sporede endringer behandles alle. Resultatet er en fil der de opprinnelige dataene er fraværende, ikke skjult. Lær mer.

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.