anonym.legal

By · Last updated 2026-04-13

Înapoi la BlogTehnic

Confidențialitate Air-Gapped: Anonimizare Complet Offline

Mediile FedRAMP și ITAR au un lucru în comun — cloud-ul nu este o opțiune. Pseudonimizare reversibilă conform art. GDPR.

April 13, 20269 min citire
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Regula Air-Gap

Unele rețele nu au internet. Nu din politică — prin design.

Un SCIF (Sensitive Compartmented Information Facility) este o cameră ecranată cu cușcă Faraday. Niciun semnal wireless nu intră sau iese. ITAR (International Traffic in Arms Regulations) interzice trimiterea conținutului tehnic clasificat către persoane neautorizate. Furnizorii de cloud nu sunt certificați ITAR. Pentru aceste medii, „SaaS cloud” nu este un risc de gestionat.

Pentru aceste facilități, instrumentele cloud pur și simplu nu funcționează.

Un instrument care necesită o conexiune de rețea activă nu poate opera aici. Un instrument care apelează un server de licențiere este blocat. Un instrument care trimite fișiere la un API cloud pentru detectare nu poate funcționa într-un SCIF. Acestea nu sunt cazuri extreme. Sunt constrângeri zilnice pentru echipele de apărare.

Cazul ITAR

O specialistă în date dintr-o companie de apărare are dosare de personal supuse ITAR. Trebuie să elimine nume și ID-uri înainte de a partaja fișierele. Rețeaua ei este air-gapped.

Nu există nicio soluție cloud. Singura cale este un instrument care funcționează pe dispozitivul local, stochează propriile modele local și produce output curat fără apeluri externe.

Aplicația Desktop bazată pe Tauri 2.0 satisface aceste cerințe. După instalare, nu se efectuează apeluri de rețea în timpul procesării. Modelele NER spaCy și pattern-urile regex rulează toate pe CPU-ul local. Output-ul rămâne pe dispozitiv până când utilizatorul îl exportă.

De Ce Reversibilitatea Este Importantă

Munca clasificată necesită adesea pseudonimizare reversibilă. Echipele înlocuiesc numele reale cu coduri. Mențin datele utilizabile protejând identitățile reale.

Articolul 4(5) din GDPR definește pseudonimizarea ca măsură formală de protecție a confidențialității. Reduce riscul. Datele pseudonimizate implică mai puține obligații legale — dacă token-ul de căutare este stocat separat de setul de date.

Cercetarea IAPP (2024) a constatat că numai 23% din instrumente suportă o adevărată reversibilitate. Majoritatea efectuează mascarea unidirecțională sau înlocuirea completă. Odată suprascris un înregistrare, aceasta este pierdută pentru totdeauna.

Unele echipe guvernamentale împart munca pe compartimente. O echipă primește fișierele pseudonimizate și le analizează. O a doua echipă păzește token-ul de căutare și re-identifică înregistrările numai când legea o cere. Acest design separat este singura abordare sigură pentru fluxurile de lucru clasificate multi-echipă.

Modelul zero-knowledge merge un pas mai departe. Token-ul de căutare este creat pe dispozitivul clientului și nu este niciodată transmis. Dacă furnizorul primește o cerere judiciară, nu poate preda token-ul deoarece nu l-a avut niciodată. Acest lucru satisface regulile lanțului de custodie în multe medii clasificate.

Separarea Token-urilor conform EDPB

Liniile directoare EDPB 05/2022 stabilesc că token-ul de pseudonimizare trebuie păstrat separat. Nu trebuie să rezide la aceeași parte care deține datele pseudonimizate. Sau trebuie protejat de controale care împiedică acea parte să acceseze simultan datele și token-ul.

Trei elemente combinate satisfac această regulă:

  • Token creat pe dispozitivul clientului — niciodată transmis
  • Toată procesarea are loc local — nimic nu părăsește site-ul air-gapped
  • Output-ul și token-ul exportate separat — două fișiere distincte, două căi distincte

Acest design satisface simultan cerința EDPB și constrângerea air-gap.

Pentru o imagine completă, prezentarea noastră generală a securității arată cum procesarea locală reduce lanțul terților. Ghidul nostru de conformitate acoperă regulile GDPR privind transferurile. Consultați FAQ-urile pentru asistență la configurare.

Aplicația Desktop anonym.legal rulează toată detectarea PII pe dispozitivul local. Nu este necesară conexiunea la internet după instalare. Suportă Windows, macOS și Linux. Modelele NLP integrate acoperă 24 de limbi.

Actualizat pentru 2026

Surse

Pregătit să vă protejați datele?

Începeți să anonimizati PII cu 285+ tipuri de entități în 48 de limbi.

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.