anonym.legal

By · Last updated 2026-04-01

Назад к блогуТехнические

Арабский и иврит: западные инструменты PII дают сбои

GDPR не заканчивается у Босфора. Арабский и иврит-PII в рабочих процессах европейского бизнеса систематически остаются незащищёнными. XLM-RoBERTa и кросс-лингвальное обнаружение для RTL-текстов.

April 1, 20268 мин чтения
Arabic PII detectionHebrew NERRTL text processingMENA GDPR complianceXLM-RoBERTa multilingual

Проблема соответствия RTL

GDPR не заканчивается у Босфора. Европейские компании, использующие инструменты на основе латинского алфавита, имеют слепое пятно — реальное и по большей части игнорируемое.

Проблема не только в направлении текста. Скрипты с написанием справа налево (RTL) требуют иной токенизации и сегментации. Границы сущностей работают иначе, чем в LTR-текстах. NER-системы, обученные на английском, применяют LTR-правила. Эти правила ломаются на RTL-тексте и дают неверные границы сущностей.

Арабская морфология усложняет задачу дополнительно. Язык использует корневую систему: один корень даёт десятки словоформ. Имя Мухаммад может появляться как «Аль-Мухаммад», «Бин Мухаммад» или «Мухаммад аль-Рашид». Регулярные выражения, созданные для западных имён, пропускают эти формы. Модели, обученные на английском, тоже.

GDPR не рассматривает язык как границу соответствия. Европейская компания, обрабатывающая переписку клиентов из стран MENA, должна соблюдать те же правила, что и для французской переписки. Пропуск PII в RTL-тексте — это правовой сбой по статье 32 GDPR.

Случай использования KYC

Дубайская финтех-компания, обрабатывающая KYC-документы для клиентов из ЕС, наглядно демонстрирует проблему.

Файлы KYC арабских клиентов содержат имена в RTL-скрипте, удостоверения Emirates ID и RTL-адреса — всё это соседствует с деловым текстом на английском.

Формат Emirates ID: 784-XXXX-XXXXXXX-X. Код страны 784, год рождения, семь цифр, контрольная цифра. Западные инструменты PII без определений для ОАЭ не найдут этот формат. Поля имён проходят через латинский NER — сегментация неверна, PII становится невидимым в рабочем процессе.

Для компаний с обязательствами по GDPR в отношении этих данных пробел создаёт реальный правовой риск. Статья 32 GDPR требует надлежащих технических мер. Инструмент, пропускающий идентификаторы на 22% мировых языков, таковой мерой не является.

Иврит и смешанноязычные документы

Иврит создаёт аналогичные проблемы. Скрипт пишется справа налево. Израильские ID используют контрольную сумму — тест, аналогичный алгоритму Луна, для девятизначного числа.

Израильские юридические документы часто смешивают иврит, арабский и английский в одном файле. Это характерно для договоров, где иврит — основной язык, а английские термины добавлены по ссылке.

Смешанноязычные документы требуют определения скрипта перед NER. Без этого единственный проход NER применяет латинские правила к RTL-скриптам — с неверным результатом.

Исследование Nature Scientific Reports 2025 года протестировало кросс-лингвальный NER на RTL-PII. Стандартные модели показали F1 от 0,60 до 0,83. XLM-RoBERTa, дообученная на RTL-данных NER, — 0,88 и выше.

Требование к кросс-лингвальной архитектуре

Качественное обнаружение PII в RTL-текстах требует трёх вещей, которых западно-ориентированным инструментам обычно не хватает.

Обработка RTL-текста: соответствие Unicode Bidirectional Algorithm для корректного потока текста, RTL-совместимая токенизация для поиска границ слов.

NER с учётом морфологии: морфологический анализатор — например, Farasa для арабского — или трансформерная модель, дообученная на RTL-данных NER с учётом морфологических вариаций.

Региональные типы сущностей: Emirates ID, израильский ID, саудовский National ID и египетский National ID — каждый нуждается в явном определении с правилами формата. Универсальные западные инструменты этого не имеют.

Готовы защитить ваши данные?

Начните анонимизацию PII с 285+ типов сущностей на 48 языках.

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.