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Análises profundas sobre detecção de PII, NER e tecnologia de anonimização

33 artigos

Técnico

Presidio É Poderoso. Também É um Projeto de...

O Microsoft Presidio tem milhares de estrelas no GitHub e centenas de problemas abertos.

June 15, 20266 min
Técnico

De 6 Semanas de Inferno de DevOps a 3 Dias de...

Equipes de SaaS de saúde gastam 6 semanas na implantação de produção do Presidio auto-hospedado antes de mudar para a API gerenciada.

June 14, 20267 min
Técnico

O Custo Real da Detecção de PII 'Gratuita' de Código...

A auto-hospedagem do Presidio requer 40-80 horas de configuração inicial e 5-10 horas/mês de manutenção contínua.

June 12, 20267 min
Técnico

O Problema de Precisão de 22,7% do Presidio...

Um benchmark de 2024 descobriu que o reconhecedor de nomes de pessoas do Presidio alcança 22,7% de precisão em documentos empresariais...

June 11, 20267 min
Técnico

Privacidade Reproduzível: Por Que Equipes de ML...

A anonimização de dados de treinamento de ML deve ser consistente e reproduzível.

June 7, 20266 min
Técnico

Construindo um Pipeline de Dados Seguro para o GDPR...

As tags de coluna do dbt não são conformes ao GDPR. Dados brutos de clientes chegam ao seu armazém Snowflake sem máscara antes que as políticas...

May 29, 20268 min
Técnico

FOIA na Era da IA: Como as Agências Estão Reduzindo o...

O governo federal gastou cerca de $500M no processamento de FOIA em 2024, principalmente em redação manual.

May 28, 20268 min
Técnico

Dados de Treinamento de ML em Conformidade com o...

O GDPR restringe o uso de dados pessoais para treinamento de ML além do seu propósito original de coleta.

May 27, 20267 min
Técnico

Como as Agências Governamentais Podem Reduzir o Tempo...

Agências federais dos EUA receberam 1,5 milhão de pedidos de FOIA no FY2024 a um custo médio de $482 por pedido.

May 23, 20269 min
Técnico

Presidio vs. anonym.legal: O que Você Recebe ao Pagar...

O Microsoft Presidio é tecnicamente gratuito, mas custa de 40 a 80 horas de engenharia para ser implantado corretamente.

May 18, 20268 min
Técnico

Privacidade Air-Gapped: Como Anonimizar Documentos...

Ambientes FedRAMP e ITAR têm uma coisa em comum — a nuvem não é uma opção. A pseudonimização reversível sob o Art.

April 13, 20269 min
Técnico

O Imposto de Falsos Positivos: Por Que o Problema de...

A questão #1071 do Presidio no GitHub documenta falsos positivos sistemáticos.

April 3, 20268 min
Técnico

A Lacuna de Conformidade no Oriente Médio...

O GDPR não termina no Bósforo. PII em árabe e hebraico nos fluxos de trabalho de negócios da UE está sistematicamente desprotegido.

April 1, 20268 min
Técnico

O Problema do Documento em Múltiplas Línguas...

72% das empresas da UE processam documentos em 3+ idiomas simultaneamente. Documentos em múltiplas línguas causam taxas de erro de PII 45% mais...

March 26, 20267 min
Técnico

Privacidade de Dados na APAC: Por que Sua Ferramenta...

Uma fintech de Cingapura que processa 500.000 chats de suporte mensalmente em 12 idiomas da APAC descobriu que sua ferramenta apenas em inglês...

March 24, 20267 min
Técnico

O Problema do Falso Positivo: Por Que a Redação Pura...

Um benchmark de 2024 descobriu que o Presidio gerou 13.536 detecções de nomes falsos positivos em 4.434 amostras — sinalizando pronomes...

March 23, 20268 min
Técnico

Como a ISO 27001 + Arquitetura de Zero-Knowledge...

Uma pesquisa de 2025 descobriu que 'falta de certificação de segurança reconhecida' foi a #2 razão pela qual os CISOs desqualificam fornecedores de...

March 19, 20267 min
Técnico

Respondendo às Perguntas Mais Difíceis do...

Os questionários de segurança de fornecedores empresariais têm em média mais de 100 perguntas.

March 18, 20267 min
Técnico

O que a Violação do LastPass Deveria Ter Ensinado a...

O LastPass criptografou os dados de seus usuários. Os cofres ainda foram exfiltrados. Mais de 600 mil registros da Okta seguiram.

March 17, 20268 min
Técnico

Por que 'Nós Encriptamos Seus Dados' Não É...

$438 milhões roubados de usuários do LastPass após seus cofres 'encriptados' serem violados. Uma multa de £1,2 milhões do ICO se seguiu.

March 16, 20268 min
Técnico

LangChain CVE-2025-68664: Como PII Vaza Através do...

CVSS 9.3. As funções de serialização do LangChain expõem variáveis de ambiente e segredos para LLMs controlados por atacantes.

March 16, 20268 min
Técnico

Anonimização de PII no LibreOffice: Como Redigir...

Guia passo a passo para anonimizar PII em documentos LibreOffice usando a extensão anonym.legal.

March 10, 202610 min
Técnico

LibreOffice vs. Microsoft Office para Redação de PII...

Comparação detalhada das capacidades de anonimização de PII em LibreOffice (extensão anonym.legal) vs. Microsoft Office (Office Add-in).

March 10, 20268 min
Técnico

Por que a Detecção Binária de PII Está Falhando com...

Detectado/não detectado é insuficiente para contextos de conformidade que exigem julgamento humano.

March 6, 20268 min
Técnico

O Problema da Fragmentação de Formatos de Documento...

Uma única resposta a um DSAR pode abranger contratos em Word, faturas em PDF, listas de clientes em Excel e exportações em CSV.

March 6, 20267 min
Técnico

Compartilhamento de Logs em Conformidade com o GDPR...

Logs de aplicação acumulam silenciosamente e-mails de usuários, IPs e números de contas.

March 6, 20267 min
Técnico

GDPR em Seus Logs de Aplicação: Por Que Cada Arquivo...

Os logs de aplicação contêm endereços de e-mail de clientes, IPs e números de conta que o Artigo 5(1)(e) do GDPR exige que sejam gerenciados.

March 6, 20266 min
Técnico

Proteção de PII entre Aplicações: Como Proteger Dados...

Os dados dos clientes fluem da pesquisa no navegador para rascunhos no Word até prompts no Claude.

March 6, 20266 min
Técnico

Conformidade PII Multiplataforma: Por que Ferramentas...

Agentes de privacidade no Mac, jurídico no Windows, engenheiros de dados no Linux — todos processando os mesmos dados com ferramentas diferentes.

March 6, 20266 min
Técnico

Anonymização de PII em Ambiente Isolado...

41% das políticas de segurança empresarial proíbem o processamento em nuvem de documentos classificados.

March 3, 20268 min
Técnico

Redação Reversível vs. Permanente: Por Que Sua...

O GDPR distingue anonimização de pseudonimização. Os tribunais exigem documentos originais. A pesquisa precisa de reidentificação.

February 27, 20267 min
Técnico

NER Multilíngue: Por que seu modelo treinado em...

Modelos de NER em inglês alcançam 85-92% de precisão. E árabe e chinês? Muitas vezes 50-70%.

February 26, 20268 min
Técnico

Como Usar Claude e ChatGPT Sem Vazar Segredos da Empresa

Um guia para desenvolvedores sobre como usar assistentes de IA de forma segura.

February 22, 20267 min

Comece a Proteger Seus Dados Hoje

Mais de 285 tipos de entidades, 48 idiomas, segurança de nível empresarial com preços de startup.

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.

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 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

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.