By · Last updated 2026-06-06

Tilbake til BloggGDPR & Overholdelse

Japan My Number: Verhoeff og APPI

63 % av generiske verkøy feiler ved My Number-deteksjon i japanske dokumenter. My Number bruker Verhoeff-algoritmen — den mest komplekse nasjonale ID-sjekksummen i Asia.

June 6, 20268 min lesing
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Japan My Number: APPI og Verhoeff-sjekken

Japans personvernkommisjon (PPC) utstedte 45 håndhevelsesvedtak i 2024. Den publiserte også Japans første AI-personvernveiledning. En PPC-studie fant at 63 % av generiske NLP-verkøy mislykkes med å detektere My Number (マイナンバー) i japanske filer. Hvis teamet ditt håndterer data for japanske innbyggere, betyr dette gapet direkte APPI-risiko.

Hva My Number er

Japan gir hver innbygger en unik 12-sifret identifikator. Dette er My Number, del av Individual Number System (マイナンバー制度). Det dekker skatt, pensjon, helseforsikring og katastrofehjelp. Denne identifikatoren er sensitive data under APPI. Du trenger en juridisk grunn til å samle inn eller dele den.

Verhoeff-sjekksumproblemet

My Number bruker Verhoeff-algoritmen for kontrollsifferet sitt. Verhoeff er en matematisk metode som fanger opp alle ensifrede feil. Den fanger også opp alle feil der to nabosifre bytter plass. Den krever tre oppslagstabeller for å fungere. Du kan ikke beregne den for hånd. Den krever kode.

Dette er viktig av to grunner. Først: Japans 12-sifrede format ligner mange andre koder. Fakturareferanser, dokument-ID-er og datostrenger deler alle samme format. Uten en Verhoeff-sjekk vil et verkøy markere feil verdier. For det andre: de fleste verkøy bruker ikke Verhoeff. De bruker enklere modulo-10- eller modulo-11-sjekker. De fungerer ikke her.

PPC-studien fant at 63 % av verkøyene enten hopper over sjekken eller bruker en enklere metode. Begge problemene opptrer samtidig: falske positiver og falske negativer.

Luhn-algoritmen, som brukes for kredittkort, er enklere. My Number bruker ikke Luhn. Verkøy bygget for Luhn vil ikke fungere.

Tre skript, ett navn

Japansk tekst bruker tre skriftsystemer samtidig. Et verkøy må håndtere alle tre.

Hiragana (ひらがな): Brukes til grammatikk og opprinnelige ord. 46 grunntegn.

Katakana (カタカナ): Brukes til utenlandske ord og navn. 46 grunntegn. Utenlandske navn i Japan vises i dette skriptet.

Kanji (漢字): Symboler for substantiv og navn. Omtrent 2000 er i vanlig bruk.

En persons navn kan vises i fire former: Kanji (田中太郎), Hiragana (たなかたろう), Katakana (タナカ タロウ) og Romaji (Tanaka Taro). Et verkøy må matche alle fire. Hvis det mangler én, mangler det størsteparten av den personens registre.

Andre japanske ID-er å detektere

Førerkort (運転免許証番号): 12 sifre. De to første sifrene viser prefekturet. Tokyo er 10. Osaka er 62. Dette gjør at et verkøy kan sjekke om verdien er gyldig for den regionen.

Pass (旅券番号): To bokstaver pluss sju sifre. ICAO-format. Japan bruker spesifikke bokstavpar.

Helseforsikringskort (健康保険証記号番号): Et symbol pluss et nummer. Formatet avhenger av forsikringsgiveren. National Health Insurance (国民健康保険) og Society-Managed Insurance (協会けんぽ) bruker ulike formater.

Oppholdskort (在留カード番号): For utenlandske innbyggere. To bokstaver, åtte sifre, to bokstaver. Justisdepartementet utsteder dette kortet.

APPIs anonymiseringsregel

APPI har en streng standard for anonymiserte data kalt anonymisert informasjon (匿名加工情報). Den går lengre enn GDPR på ett nøkkelpunkt. Anonymisering må være verifiserbar av tredjeparter og teknisk irreversibel.

For å overholde må en organisasjon:

  1. Fjerne alle direkte identifikatorer, inkludert My Number.
  2. Håndtere alle kombinasjoner av kvasiidentifikatorer.
  3. Bruke k-anonymitet eller en lignende metode.
  4. Publisere en generell beskrivelse av tiltakene som er gjort.
  5. Aldri forsøke å re-identifisere dataene.

PPCs AI-veiledning fra 2024 legger til en spesifikk regel. Hvis du trener en AI på anonymiserte data, kan du ikke bruke den modellen til å re-identifisere personer. Dette er et direkte forbud mot modellinversjonsangrep mot APPI-treningssett.

For å møte PPC-standarder trenger du fire ting. Først: Verhoeff-validering for My Number-deteksjon. For det andre: japansk NER ved bruk av ja_core_news med riktig tokenisering. For det tredje: navnematch på tvers av Kanji, Kana og Romaji. For det fjerde: prefekturkodekontroller for førerkort.

India bruker Aadhaar, som også krever Verhoeff-validering. Indias DPDPA tekniske samsvarsguide dekker dette i detalj. For deteksjon av identifikatorer fra flere land, se EU nasjonal skatte-ID-deteksjon under GDPR.

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.