anonym.legal

By · Last updated 2026-03-25

Terug naar BlogGDPR & Naleving

Één Tool, 45 Landen: 260+ Entiteiten

Braziliaans CPF heeft controlecijfers. Indiaas PAN is 10-teken alfanumeriek. EU IBANs variëren per land. Globale e-commerceplatforms kunnen het zich niet veroorloven afzonderlijke tools per regio te gebruiken.

March 25, 20267 min lezen
global PII compliance260 entity typesBrazilian CPFIndian PANIBAN formats

Één Tool, 45 Landen: 260+ Entiteiten

Globale platforms verwerken persoonsgegevens uit veel landen tegelijk. Elk land heeft zijn eigen ID-formaten. Elk formaat heeft zijn eigen regels.

Het Identifier-fragmentatieprobleem

Een marktplaats met verkopers in 45 landen krijgt zeer verschillende onboardingdocumenten:

  • Braziliaanse verkoper: CPF — 11 cijfers, twee controlecijfers met specifieke weegformule
  • Indiase verkoper: PAN — 10 tekens, letters en cijfers op vaste posities
  • Duitse verkoper: Steuer-ID — 11 cijfers met Luhn-checksum
  • Nederlandse verkoper: BSN — 9 cijfers met mod-11 validatie

Elk formaat heeft een andere lengte en structuur. Eén regex voor één formaat matcht de anderen niet.

De 40-identifier Kloof

De meeste enterprise PII-tools worden geleverd met ~40 identifier-types: Amerikaanse SSN, paspoorten, rijbewijzen, generieke creditcardformaten, e-mailadressen, telefoonnummers in NANP-formaat, IP-adressen.

Deze dekken Noord-Amerikaanse naleving goed. Ze dekken geen globale operaties.

Wat 260+ Entiteittypen Dekt

Een 260+-entiteitsbibliotheek dekt:

  • Alle 27 EU-lidstaat nationale ID's
  • Alle EU IBAN-formaten met validatie
  • Zuid-Amerikaanders: Braziliaans CPF en CNPJ, Argentijns CUIT
  • Aziatisch: Indiaas PAN, Aadhaar, GSTIN, Japans My Number, Koreaans RRN
  • Brits: NI Number, NHS Number
  • Medisch: Amerikaans NPI, DEA-nummers, ziekenhuis MRN-formaten
  • Financieel: SWIFT-codes, BIC-formaten

Waarom Detectiedekking een Nalevingsvraag Is

Elk framework vereist dat zijn identificatoren worden gevonden en beschermd. GDPR dekt EU-verkopersgegevens. LGPD dekt Braziliaanse verkopersgegevens. India's DPDP Act dekt Indiase verkopersgegevens.

Een gemist Aadhaar is geen configuratiefout. Het is een dekkingsfout.

Bekijk de GDPR-nalevingspagina en beveiligingsoverzicht.

Bronnen

Gerelateerde Artikelen

GDPR & Naleving

Japan My Number: Verhoeff & APPI

63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.

GDPR & Naleving

HDPA Greece: AFM & AMKA Detection

Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.

GDPR & Naleving

NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel

Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.

Klaar om uw gegevens te beschermen?

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

Start Gratis ProefperiodeBekijk Kenmerken

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.