anonym.legal

By · Last updated 2026-06-03

Terug naar BlogJuridische Technologie

Juridische PII: privilege-detectie

Zaakreferentienummers, balie-toelatingsnummers, gerechtsdossiernummers en cliëntmatter-ID's zijn juridisch gevoelige identifiers die standaard PII-tools missen.

June 3, 20267 min lezen
attorney-client privilegelegal document reviewcase numberslaw firm privacylegal tech

Advocaat-cliëntprivilege in het AI-tijdperk: juridische PII die uw anonimisatietool moet detecteren

Standaard PII-tools missen juridische identifiers. Ze zijn getraind op consumentengegevens — namen, e-mails, SSN's. Ze begrijpen de juridische context niet.

Een advocatenkantoor dat documenten via AI verwerkt zonder juridisch-specifieke anonimisering, stuurt geprivilegieerde informatie mee.

Juridische identifiers die PII-tools missen

Zaakreferentienummers

Bij rechtbanken gebruikte formaten:

  • Federale civiele zaken: 1:24-cv-00123
  • Federale strafzaken: 1:24-cr-00456
  • Staatszaken: variëren per staat en gerecht

Een zaaknummer identificeert een zaak, de betrokken partijen en het gerecht. In context van een cliëntdossier is het een juridisch gevoelige identifier.

Balienummers

Elke staat heeft zijn eigen formaat voor balie-toelatingsnummers. In de context van correspondentie of rechtbankdocumenten zijn ze direct identificerend voor advocaten.

Cliëntmatter-ID's

Interne kwestienummers die worden gebruikt door advocatenkantoren. Formaat is kantoorspecifiek: MATTER-2024-EU-447, KL-2024-0234, enz. In context koppelen ze aan specifieke cliënten in het zaaksysteem.

Gerechtsdossiernummers

Bij rechtbank ingediende documenten hebben dossiernummers. In context koppelen ze aan geprivilegieerde materie.

Waarom privilege-detectie ertoe doet

Als u geprivilegieerde informatie naar een externe AI stuurt:

  1. U kunt per ongeluk privilege opgeven
  2. Juridische malpractice-risico
  3. GDPR-overtreding als de cliëntidentiteit leidt tot identificeerbare verwerking

Aangepaste entiteiten voor juridische workflows

Anonym.legal ondersteunt aangepaste entiteiten voor juridische identifiers:

Federale zaaknummers:

  • Patroon: \d:\d{2}-[a-z]+-\d{5}
  • Dekking: cv, cr, bk en andere types

Cliëntmatter-ID's (kantoorspecifiek):

  • Kantoor configureert hun eigen patroon
  • Context: detecteer wanneer naast woorden als "matter", "zaak", "cliënt"

Een advocatenkantoor configureert één keer hun entiteitsset. Elke documentverwerking detecteert alle juridische identifiers automatisch.

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.