anonym.legal

By · Last updated 2026-03-16

Terug naar BlogTechnisch

ZK-claims Evalueren na LastPass

$438 miljoen gestolen van LastPass-gebruikers nadat hun 'versleutelde' vaults werden gehackt. Een £1,2 miljoen ICO-boete volgde. Hier is de checklist voor het evalueren of een leverancier echt zero-knowledge is.

March 16, 20268 min lezen
zero-knowledge evaluationvendor security assessmentLastPass breachcloud encryption claimsGDPR Article 32

De Kloof Tussen Claim en Architectuur

Bijgewerkt voor 2026

Elke cloudleverancier zegt hetzelfde: "We versleutelen uw gegevens." Die claim is bijna altijd waar. Ze is bijna altijd onvoldoende.

De LastPass-inbreuk van 2022 is het beste voorbeeld. LastPass versleutelde gebruikerswachtwoordkluizen. Ze gebruikten echte encryptie. De claim was accuraat. En toch waren de kluizen van 25 miljoen gebruikers gestolen. Tegen 2025 was er $438 miljoen gestolen van LastPass-gebruikers.

Het UK Information Commissioner's Office beboette LastPass's UK-entiteit met £1,2 miljoen in december 2025. De reden: "nalaten passende technische en organisatorische beveiligingsmaatregelen te implementeren."

De LastPass-zaak verandert de kernvraag voor elke cloud-privacytool. Niet "versleutelen ze onze gegevens?" maar: "Kunnen ze onze gegevens ontsleutelen?"

Vier Vragen die Ertoe Doen

1. Waar vindt sleutelafleiding plaats? In een echt zero-knowledge ontwerp vindt sleutelafleiding plaats op de client — voordat gegevens worden verzonden. Als de leverancier sleutels op hun servers afleidt, kunnen ze ontsleutelen.

2. Ziet de leverancier ooit plaintext? Sommige tools versleutelen data-at-rest maar ontsleutelen voor verwerking. Tijdens dat venster staat plaintext op servers van de leverancier.

3. Wat gebeurt er bij juridische procedure? Een leverancier met server-side sleutels kan worden gedwongen ontsleutelde inhoud te overhandigen. Een echt zero-knowledge leverancier kan alleen ciphertext produceren.

4. Wat onthult een volledige servercompromissie? In een echt zero-knowledge systeem levert een volledige compromissie alleen versleutelde blobs op zonder bruikbare sleutels.

Praktische Evaluatiechecklist

Architectuurreview:

  • Vraag waar sleutelafleiding plaatsvindt — op de client of server van de leverancier
  • Vraag het encryptie-algoritme, sleutellengte en iteratiecount
  • Bevestig dat plaintext nooit naar leveranciersservers wordt gestuurd

Compromisscenariotest:

  • Vraag wat een volledige servercompromissie zou blootstellen
  • Het enige juiste antwoord: "versleutelde ciphertext die wij niet kunnen ontsleutelen"

Nalevingscheck:

  • Vraag om GDPR Artikel 32-documentatie van de leverancier
  • ISO 27001 biedt externe verificatie via cryptografische controles

Bekijk het beveiligingsoverzicht en nalevingsdocumentatie.

Bronnen

Gerelateerde Artikelen

Technisch

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Technisch

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Technisch

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

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.