anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Terug naar BlogGDPR & Naleving

CNIL Frankrijk: AVG Technische Compliance

CNIL verwerkte in 2023 16.433 klachten en legde sinds 2019 meer dan €150 miljoen aan boetes op. De AI-leidraad verplicht gedocumenteerde anonimisering voor trainingsdata.

June 5, 20267 min lezen
CNIL FranceFrench GDPRAI anonymizationFrench data protectionprivacy by design

CNIL Frankrijk: AVG Technische Compliance

Frankrijks Strengste Privacytoezichthouder

Frankrijks gegevensbeschermingsinstantie is de CNIL. Ze stelt de meest precieze privacyregels in de EU. De meeste EU-toezichthouders schrijven brede leidraad. CNIL gaat verder. Het publiceert precieze technische specificaties genaamd recommandations. Deze definiëren hoe echte AVG-naleving eruitziet.

Andere EU-toezichthouders kopiëren het werk van CNIL vaak. Sleutelteksten zijn de Guide pratique de l'anonymisation van 2023 en de AI-leidraad van 2024.

De cijfers tonen dat de instantie actief is. Het behandelde in 2023 16.433 klachten. Dat is 43% meer dan 2022. Het heeft ongeveer €150 miljoen aan AVG-boetes opgelegd sinds handhaving begon.

AI-Training: Zes Recordtypen Om Te Scrubben

De AI-leidraad van CNIL van 2024 is breed van toepassing. Het dekt elke groep die AI traint op Franse persoonsgegevens. Het geldt ook voor degenen die Franse gebruikers bedienen met AI-tools.

De instantie somt zes recordtypen op die moeten worden gescrubbed vóór AI-training:

  1. Identifiants directs (directe ID's): Namen, adressen, ID-nummers. Verwijder of vervang deze vóór training.
  2. Identifiants quasi-directs (quasi-ID's): Groepen kenmerken die heridentificatie mogelijk maken. Pas k-anonimiteitscontroles toe.
  3. Données sensibles (bijzondere typen): Gezondheids-, biometrische, politieke en geloofsgegevens. Isoleer met extra controles.
  4. Données comportementales (gebruiksrecords): Browsegeschiedenis en gebruikspatronen. Aggregeer of maskeer deze.
  5. Données inférées (afgeleide kenmerken): AI-afgeleide signalen uit gebruik. Pas doelbeperkingen toe.
  6. Données relatives aux mineurs (kinderrecords): Alle records gekoppeld aan personen jonger dan 15. Voer leeftijdscontroles uit en gebruik sterke scrubbing.

Gebruik u LLM's getraind op gescrapete inhoud? U heeft schriftelijk bewijs nodig. Toon aan dat uw trainingsrecords zijn beoordeeld en gescrubbed. Zie onze AVG-compliancegids voor bereiksdetails.

De Anonimiseringsgids: Kernregels

De gids van 2023 is de meest gedetailleerde EU-tekst over dit onderwerp. Het stelt de lat voor wat als echt anoniem telt.

Goedgekeurde technieken:

  • k-anonimiteit — elk record lijkt op ten minste k-1 andere records
  • l-diversiteit — gevoelige kenmerken variëren binnen elke groep
  • Differentiële privacy — ruis toegevoegd aan uitvoerstatistieken
  • Pseudonimisering — een risicoverkleiningsstap, geen echte anonimisering

Vereiste records:

Voor elke activiteit die scrubbing gebruikt, verwacht CNIL een fiche d'anonymisation (anonimiseringsrecord). Het moet bevatten:

  • De gebruikte techniek en de sleutelinstellingen (k-waarde, epsilon-waarde)
  • Het resultaat van een heridentificatierisicocontrole
  • De validatiemethode (testen of externe review)
  • De verantwoordelijke persoon en de reviewdatum

Heridentificatierisicocontrole:

Vóór het markeren van records als anoniem, voer een formele controle uit. Vraag: kan een gemotiveerde persoon dit heridentificeren? Kijk naar welke hulpdatasets bestaan. Overweeg de volledige context.

Franse PII: Wat Uw Tools Moeten Vinden

Franse regels vereisen PII-dekking in de Franse taal. Uw tools moeten Franse specifieke ID-typen detecteren.

Belangrijke ID's om te dekken:

  • NIR: 15 cijfers (13 basis + 2-cijferige sleutel). Dit is het Franse Burgerservicenummer.
  • Carte vitale-nummer: Ziektekostenverzekeringskaart-ID.
  • SIRET/SIREN: Bedrijfs-ID's gevonden in persoonlijke bestanden.
  • Numéro d'ordre professionnel: Registratienummers voor artsen, advocaten en accountants.
  • CNI (Carte nationale d'identité): Frans nationale-identiteitskaart-nummer.

Franse NER-modellen moeten Franse naampatronen verwerken. Deze omvatten samengestelde namen (Jean-Pierre), partikels (de, du, des) en koppeltekenachternamen. Zie onze meertalige PII-detectiegids voor hoe alle locales te dekken.

Handhaving: Wat Wordt Beboet

De boetes van de instantie volgen een duidelijk patroon. Ze richten zich op ontbrekende technische controles. Slechte processen alleen zijn zelden het hoofdprobleem.

Clearview AI — €20M boete (2022): Het bedrijf verwerkte biometrische records van Fransen zonder rechtsgrond. Records waren gescraped van publieke webbronnen. De zaak bevestigde: bulk web-scraping voor AI-training heeft een expliciete rechtsgrond nodig.

TikTok — onderzoek gestart 2024: Gericht op systemen die mogelijk gevoelige typen kunnen afleiden uit gebruikssignalen. Deze methode is nu de EU-referentie voor AI-audits.

Generatieve AI-review (2024–2025): De instantie beoordeelde LLM-leveranciers in Frankrijk. Het concentreerde zich op herkomst van trainingsinhoud. Leveranciers zonder goede records moesten controles toevoegen.

Vier Stappen Naar CNIL-Compliance

Verwerkt u Franse persoonsgegevens? U heeft vier dingen op orde:

1. Een anonimiseringsrecord voor elke activiteit

Elke activiteit die scrubbing gebruikt heeft zijn eigen record nodig. Noteer de techniek, de instellingen, een risicorisultaat en een reviewdatum.

2. Pre-verwerkingslogs voor AI

Log welke PII-detectietool u heeft gebruikt. Noteer welke entiteitstypen het heeft gevonden. Leg vast wat er is verwijderd of gemaskeerd. Houd deze logs klaar voor audits.

3. Franse PII-dekking

Controleer of uw tool NIR-, carte vitale- en CNI-nummers vindt. Test uw Franse NER-model op echte Franse namen. Noteer lacunes. Leg de controles vast die u heeft ingezet om ze aan te pakken.

4. Herkomstrecords voor trainingsinhoud

Voor gescrapete inhoud: documenteer de bronscrubbing-controle. Voor gebruikersrecords: documenteer het gebruikersscrubbing-proces. Ons beveiligingscomplianceoverzicht toont hoe dit in een bredere waarborgenstack past.

Groepen met goede records doorlopen audits snel. Bouw uw dossier nu op. Wacht niet op een inspectie om te beginnen.

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.