anonym.legal

By · Last updated 2026-04-01

Terug naar BlogTechnisch

Arabische & Hebreeuwse PII: Westerse Tools Falen

GDPR eindigt niet bij de Bosporus. Arabische en Hebreeuwse PII in EU-zakelijke workflows is systematisch onbeschermd. XLM-RoBERTa cross-talige detectie biedt de oplossing.

April 1, 20268 min lezen
Arabic PII detectionHebrew NERRTL text processingMENA GDPR complianceXLM-RoBERTa multilingual

De RTL Nalevingskloof

GDPR eindigt niet bij de Bosporus. EU-bedrijven die alleen Latijnse-schrift-tools gebruiken, hebben een blinde vlek voor rechts-naar-links schriften.

Het probleem gaat verder dan tekstrichting. RTL-schriften vereisen andere tokenisering, andere segmentatie. Entiteitsgrenzen werken anders dan in LTR-tekst. NER-systemen getraind op Engels passen LTR-regels toe — regels die breken op RTL-tekst.

Arabische morfologie maakt het moeilijker. De taal gebruikt wortels. Één wortel geeft tientallen woordvormen. Een naam zoals Mohammed kan verschijnen als "Al-Mohammed," "bin Mohammed," of "Mohammed al-Rashid." Regex-patronen gebouwd voor Westerse namen missen deze vormen.

GDPR behandelt taal niet als nalevingsgrens. Een EU-bedrijf dat klantenmail van MENA-cliënten verwerkt, moet aan dezelfde regels voldoen als voor Franse mail.

De KYC Use Case

Een Dubai-fintech die KYC-documenten verwerkt voor EU-cliënten toont dit duidelijk. KYC-bestanden voor Arabische cliënten bevatten namen in RTL-schrift, UAE Emirates ID's en RTL-adressen naast Engelse zakelijke tekst.

Het Emirates ID-formaat is 784-XXXX-XXXXXXX-X. Westerse PII-tools zonder UAE-entiteitsdefinities kunnen dit formaat niet vinden.

Hebreeuwse en Gemengde-Taaldocumenten

Hebreeuwse documenten lopen van rechts naar links. Israëlische ID-nummers gebruiken een Luhn-achtige checksum op negen cijfers.

Israëlische juridische documenten mixen vaak Hebreeuws, Arabisch schrift en Engels in één bestand. Gemengde-schrift-bestanden vereisen schriftdetectie vóór NER.

Research in Nature Scientific Reports (2025) testte cross-talige NER op RTL PII. Standaardmodellen scoorden F1 van 0,60-0,83. XLM-RoBERTa fijngestemd op RTL NER-data scoorde 0,88 en hoger.

De Cross-Talige Architectuurvereiste

Goede RTL PII-detectie vereist drie dingen:

  • RTL-tekstverwering: Unicode bidirectionele naleving voor correct tekstverloop
  • Morfologie-bewuste NER: Een morfologische analysator voor Arabisch, of een transformer fijngestemd op RTL NER-data
  • Regio-specifieke entiteittypen: Emirates ID, Israëlisch ID, Saoedisch nationaal ID

Bekijk de entiteitscatalogus en GDPR-nalevingsgids.

Bronnen

Klaar om uw gegevens te beschermen?

Begin met het anonimiseren van PII met 285+ entiteitstypen in 48 talen.

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.