By · Last updated 2026-06-05

Powrót do blogaGDPR i zgodność

LGPD Brazylia: CPF, CNPJ i ochrona danych

LGPD obejmuje 215 mln Brazylijczyków, a ANPD wszczęła poważne postępowania egzekucyjne w 2024 roku. Narzędzia uczone na tekstach angielskich wykrywają numer CPF jedynie z 45-procentową skutecznością.

June 5, 20268 min czytania
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brazylia: CPF, CNPJ i ochrona danych

Brazylijska ustawa o ochronie danych osobowych — Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) — obejmuje 215 milionów osób. To trzecia co do wielkości ustawa o ochronie danych na świecie pod względem liczby chronionych obywateli. Dotyczy łącznie większej liczby osób niż Niemcy, Francja i Wielka Brytania razem wzięte. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) nałożyła pierwsze poważne kary w 2024 roku. Okres przejściowy po wejściu ustawy w życie w 2020 roku dobiegł końca.

Dodatkowym wyzwaniem jest kwestia techniczna. Dokumenty objęte LGPD są sporządzane po brazylijsku — w odmianie języka portugalskiego innej od europejskiej. Krajowe numery identyfikacyjne w Brazylii różnią się od tych stosowanych w Portugalii i w każdym innym kraju.

Dlaczego brazylijskie dane osobowe stanowią odrębną kategorię

Federalne i stanowe systemy identyfikacji w Brazylii rozwijały się niezależnie od europejskich systemów tożsamości cyfrowej. Efektem jest unikalny zestaw identyfikatorów. Większość narzędzi NLP jest uczona na danych anglojęzycznych lub europejskich i nie radzi sobie z wykrywaniem lokalnych dokumentów.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): Jedenastocyfrowy numer podatnika. Format: XXX.XXX.XXX-XX. Zawiera dwie cyfry kontrolne. Algorytm weryfikacji składa się z dwóch oddzielnych kroków matematycznych — oba muszą być spełnione, aby numer CPF był prawidłowy.

Skala problemu z wykrywaniem jest znaczna. Narzędzia NLP uczone na tekstach angielskich wykrywają CPF jedynie z 45-procentową skutecznością (ANPD, 2024). Przyczyny są dwie. Po pierwsze, narzędzia dopasowujące ciągi jedenastu cyfr bez dwuetapowej weryfikacji cyfr kontrolnych mylą prawidłowe numery CPF z losowymi sekwencjami. Po drugie, CPF bywa zapisywany bez formatu XXX.XXX.XXX-XX — dotyczy to zwłaszcza wyników OCR i formularzy w postaci zwykłego tekstu.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): Czternastocyfrowy numer identyfikacyjny przedsiębiorstwa. Format: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Również zawiera dwie cyfry kontrolne; algorytm jest podobny do CPF, lecz nie identyczny.

RG (Registro Geral): Stanowy dowód osobisty. Format zależy od stanu. São Paulo stosuje 2 litery i 5–9 cyfr. Rio de Janeiro — 7–8 cyfr z myślnikiem. Minas Gerais — 7–9 cyfr. Pozostałe stany posiadają własne formaty. Narzędzie obsługujące format tylko jednego stanu przeoczy większość numerów RG.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): Jedenastocyfrowy numer prawa jazdy z jedną cyfrą kontrolną i kodem okręgowym.

Título de Eleitor: Dwunastocyfrowy numer karty wyborczej, składający się z ośmiocyfrowego kodu ID, dwucyfrowego kodu stanu i dwóch cyfr kontrolnych.

Numer SUS (Cartão SUS): Piętnastocyfrowy identyfikator w publicznym systemie ochrony zdrowia. Przydzielany każdemu obywatelowi kraju — figuruje we wszystkich dokumentach szpitalnych i ambulatoryjnych.

PIS/PASEP: Jedenastocyfrowy numer programu socjalnego, widniejący w każdej dokumentacji zatrudnienia.

Standard anonimizacji według LGPD

Artykuł 12 LGPD definiuje dane anonimowe jako takie, których „nie można zidentyfikować przy użyciu rozsądnych środków technicznych dostępnych w momencie przetwarzania”. Jest to standard relatywny technologicznie — dane uznane dziś za anonimowe mogą utracić ten status wraz z rozwojem metod re-identyfikacji.

ANPD wydała dodatkowe wytyczne. Usunięcie bezpośrednich identyfikatorów, takich jak CPF czy imię i nazwisko, nie wystarczy. Zestawy quasi-identyfikatorów nadal mogą umożliwić re-identyfikację. Połączenie przedziału wiekowego, miasta, płci i zawodu może wskazać konkretną osobę. Konieczne jest ich uogólnienie lub dodanie szumu statystycznego.

W przypadku danych przeznaczonych do uczenia modeli AI ANPD wymaga spełnienia jednego z trzech warunków: dane spełniają standard z artykułu 12; każda osoba, której dane dotyczą, wyraziła wyraźną zgodę na konkretne zastosowanie do celów uczenia; istnieje udokumentowany i ważny cel przetwarzania.

Wymagania językowe — brazylijska odmiana języka portugalskiego

Portugalski brazylijski różni się od europejskiego słownictwem, ortografią i wzorami dokumentów. Modele NLP uczone na tekstach z Portugalii osiągają około 71% skuteczności modeli uczonych na lokalnych tekstach — wynika to z oceny technicznej ANPD.

Kluczowe różnice dla wykrywania danych osobowych:

  • Imiona i nazwiska: Użycie podwójnych nazwisk i kolejność członów nazwiska różnią się od praktyki stosowanej w Portugalii.
  • Adresy: Kody pocztowe CEP mają format XXXXX-XXX — unikalny dla Brazylii i wymagający odrębnej logiki wykrywania.
  • Nazwy dokumentów: W Brazylii używa się określenia „Carteira de Identidade”, podczas gdy w Portugalii — „Bilhete de Identidade”. Nazwy organów administracyjnych również się różnią.

Wymogi techniczne zgodności z ANPD

Zgodność z ANPD opiera się na czterech wymaganiach technicznych. Wykrywanie CPF i CNPJ musi obejmować dwuetapową weryfikację cyfr kontrolnych. Wykrywanie RG musi pokrywać formaty wszystkich stanów. Konieczna jest także obsługa numeru SUS i Título de Eleitor. Modele NLP muszą być uczone na brazylijskich tekstach w języku portugalskim.

Zob. nasz przewodnik po globalnym wykrywaniu identyfikatorów PII oraz działaniach egzekucyjnych ANPD w 2024 roku.

Źródła

Gotowy, aby chronić swoje dane?

Rozpocznij anonimizację PII z 285+ typami podmiotów w 48 językach.

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.