Spostrzeżenia na temat prywatności danych
Eksperckie artykuły na temat bezpieczeństwa AI, zgodności z GDPR, ochrony danych w służbie zdrowia oraz najlepszych praktyk anonimizacji PII.
Wszystkie artykuły
Redakcja prawnicza w Wordzie: problem z formatowaniem
73% prawników zgłasza uszkodzenia formatowania przy korzystaniu z zewnętrznych narzędzi do redakcji (Bloomberg Law 2024). Sprawa plików Epsteina — błąd redakcji DOJ.
Excel i RODO: Ryzyko danych w arkuszach kalkulacyjnych
Liczba wniosków o dostęp do danych osobowych (DSAR) wzrosła o 180% w latach 2021–2024 (EDPB). Ręczne rozpatrywanie jednego wniosku zajmuje średnio 12 godzin. Działy HR zarządzają.
AI w przedsiębiorstwie: dostęp dla deweloperów bez ryzyka
Banki zakazały ChatGPT. Ich deweloperzy i tak używali go z domu. 27,4% wszystkich treści przekazywanych do korporacyjnych chatbotów AI zawiera dane wrażliwe (Zscaler).
Cursor i Claude bez wycieku kodu — jak to zrobić
Cursor domyślnie ładuje pliki .env do kontekstu AI. Firma z sektora finansowego straciła 12 milionów dolarów po tym, jak zastrzeżone algorytmy tradingowe trafiły do asystenta AI.
Polityka AI bez mechanizmów technicznych jest nieskuteczna
77% pracowników udostępnia wrażliwe dane służbowe narzędziom AI pomimo polityk zabraniających tego. Wykonawca rządowy wkleił dane wnioskodawców o pomoc powodziową FEMA do ChatGPT.
Podatek od fałszywych alarmów w narzędziach PII
Zgłoszenie #1071 na GitHubie Microsoft Presidio dokumentuje systematyczne fałszywe alarmy. Badanie z 2024 roku wykazało precyzję na poziomie 22,7% w mieszanych językowo zbiorach danych korporacyjnych.
Modele językowe pomijają 50% klinicznych PHI
Badanie z 2025 roku wykazało, że modele językowe pomijają ponad 50% klinicznych PHI w dokumentach wielojęzycznych. 34,8% wszystkich danych wprowadzanych do ChatGPT zawiera informacje wrażliwe.
Arabski i hebrajski PII: zachodnie narzędzia zawodzą
RODO nie kończy się na Bosforze. Dane osobowe w języku arabskim i hebrajskim w europejskich procesach biznesowych są systematycznie niezabezpieczone. Detekcja cross-lingual z XLM-RoBERTa i inne rozwiązania.
IDE kontra przeglądarka: bezpieczeństwo AI dla deweloperów
Deweloperzy korzystają z AI w dwóch środowiskach: IDE (Cursor, VS Code) i przeglądarce (Claude.ai, ChatGPT). Każde wymaga innych mechanizmów ochrony.
83% rozszerzeń AI nigdy nie jest audytowanych
83% rozszerzeń Chrome z szerokimi uprawnieniami nigdy nie przeszło audytu bezpieczeństwa (USENIX 2025). 45% pracowników korporacyjnych używa niezatwierdzonych rozszerzeń.
39 mln wycieków z GitHub: ryzyko kodowania z AI
67% programistów przypadkowo ujawniło sekrety w kodzie (GitGuardian 2025). W 2024 r. na GitHubie wyciekło 39 milionów sekretów — wzrost o 25% rok do roku.
KYC na dużą skalę: koszty fałszywych alarmów
Cyfrowy bank przetwarzający 5 000 wniosków KYC dziennie w 15 krajach UE stwierdził, że krok wykrywania PII tworzy 2-dniową kolejkę.
Wyjaśnialna redakcja: audyty HIPAA
Metoda ekspercka HIPAA wymaga udokumentowanej metodologii. Wykrywanie elektroniczne e-discovery wymaga podstaw każdej redakcji. 34% DPO zgłasza niewystarczające narzędzia do dokumentowania automatycznej anonimizacji.
PII w dokumentach wielojęzycznych: jednojęzyczne narzędzia zawodzą
72% przedsiębiorstw UE przetwarza jednocześnie dokumenty w co najmniej 3 językach. Mieszane językowo dokumenty powodują 45% wyższy wskaźnik pominięć PII w jednojęzycznych narzędziach NER.
Jedno narzędzie, 45 krajów: ponad 267 encji
Brazylijski CPF ma cyfry kontrolne. Indyjski PAN to 10-znakowa kombinacja liter i cyfr. IBAN-y UE różnią się w zależności od kraju. Globalne platformy e-commerce nie mogą sobie pozwolić na osobne.
PII w regionie APAC: tajski, indonezyjski, wietnamski
Singapurska firma fintech przetwarzająca 500 000 miesięcznych czatów obsługi klienta w 12 językach regionu APAC stwierdziła, że narzędzie wyłącznie angielskie pomija PII w 60% rozmów nieanglojęzycznych.
Fałszywe alarmy Presidio: dlaczego redakcja ML zawodzi
Badanie benchmarkowe z 2024 r. wykazało, że Presidio wygenerowało 13 536 fałszywych wykryć imion w 4 434 próbkach — oznaczając zaimki, nazwy statków i nazwy krajów jako imiona osób.
Obrona redakcji: wyniki AI przed sądem
Sędzia zapytał, dlaczego 47% dokumentu zostało zredagowane. Odpowiedź „AI to oznaczyła” nie jest prawnie uzasadniona. Oto jak wygląda obronialna automatyczna redakcja.
Narzędzia PII tylko po angielsku: odpowiedzialność z tytułu RODO
Egzekwowanie RODO dotyczy w równym stopniu naruszeń we wszystkich językach UE. Gdy Twoje anglojęzyczne narzędzie PII pomija identyfikatory niemieckie, francuskie lub polskie, narażasz firmę na realne sankcje.
Narzędzia PII tylko po angielsku: luka w RODO
Niemiecki Steuer-ID (11 cyfr z sumą kontrolną) różni się strukturalnie od amerykańskiego SSN. Francuski numer NIR ma 15 cyfr. Polskie PESEL i szwedzkie Personnummer.
ISO 27001 + zero-knowledge skraca czas oceny dostawców
Badanie z 2025 r. wykazało, że „brak uznanej certyfikacji bezpieczeństwa" był drugim najczęstszym powodem dyskwalifikacji dostawców SaaS przez CISO. Oto, co daje połączenie ISO 27001 i architektury zero-knowledge.
Architektura zero-knowledge skraca cykle sprzedaży
Kwestionariusze bezpieczeństwa dostawców dla przedsiębiorstw zawierają średnio ponad 100 pytań. Architektura zero-knowledge odpowiada na najtrudniejsze z nich w sposób definitywny — i przyspiesza zamykanie transakcji.
Naruszenie LastPass: lekcje bezpieczeństwa od dostawców
LastPass szyfrował dane swoich użytkowników. Sejfy zostały mimo to skradzione. Ponad 600 tys. rekordów Okta poszło w ślad. Incydenty bezpieczeństwa SaaS wzrosły o 300% w latach 2022–2024.
Ocena twierdzeń o zero-knowledge po naruszeniu LastPass
438 mln dolarów skradzionych użytkownikom LastPass po naruszeniu ich „zaszyfrowanych" sejfów. Kara ICO wyniosła 1,2 mln funtów. Oto lista kontrolna do oceny, czy twierdzenia dostawcy o zerowej wiedzy są wiarygodne.
Zacznij chronić swoje dane już dziś
267+ typów podmiotów, 48 języków, bezpieczeństwo klasy przedsiębiorstw w cenach startowych.
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, held by our hosting provider.
- 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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.