anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад к блогуТехнические

Защита персональных данных в Word, Chrome и ИИ

Данные клиентов перетекают из браузера в черновики Word, а оттуда — в промпты Claude. Каждая смена контекста создаёт потенциальную точку утечки.

June 5, 20266 мин чтения
cross-platform PIIOffice Add-inChrome extensionMCP Serverworkflow privacy

Защита персональных данных в разных приложениях: Word, Chrome и ИИ

Обновлено в 2026 году.

Пользовательские данные не остаются на месте. Они перемещаются между приложениями в ходе обычной работы. И каждое такое перемещение — новый шанс для утечки.

Проблема многоприложенческих потоков данных

Представьте, как работает юрист-исследователь. Он ищет детали дела в Chrome. Копирует их в Word. Затем вставляет фрагменты в Claude, чтобы помочь с черновиком. Имена клиентов переходят из приложения в приложение на каждом шаге.

Менеджер поддержки поступает так же. Он открывает жалобу клиента в браузерной CRM. Копирует её в Word для внутренней эскалации. Затем вставляет в ИИ-инструмент, чтобы составить ответ. Имя и данные аккаунта клиента проходят через три приложения.

HR-специалист скачивает записи сотрудников в Excel. Открывает файл и проводит анализ. Затем вставляет итоги в PowerPoint для встречи с руководством. Персональные данные сотрудников присутствуют в каждом приложении на всём пути.

Все эти рабочие процессы объединяет одно. Одни и те же персональные данные одновременно находятся в нескольких местах. Каждая смена приложения — новый шанс на утечку: через промпт ИИ, скриншот, вложение в письме или расшаренный файл.

Почему защита в одном приложении не работает

Расширение для Chrome, которое защищает промпты в ИИ, полезно. Но оно работает только в браузере. Те же данные клиентов, которые оно блокирует от ChatGPT, могут:

  • Появиться в документе Word, отправленном внешним юристам
  • Быть вставлены в чат Teams без предупреждения
  • Оказаться в файле Excel в общей облачной папке

Офисный плагин, защищающий Word, полезен. Но он работает только в Word. Имена клиентов из этого документа всё равно можно вставить в Claude Desktop. Никакого обнаружения не будет. Никаких предупреждений не появится.

Один инструмент, покрывающий одно приложение, оставляет все остальные открытыми. Персональные данные утекают через щели.

Где именно нужна защита

Начните с составления карты потоков персональных данных во всех приложениях вашей команды.

Типичные потоки для картирования:

  • Браузер (CRM или портал) → Word (отчёты или письма)
  • Браузер (исследование) → ИИ-инструмент (подготовка текста или резюме)
  • Email → Word (документирование жалоб)
  • Excel (экспортированные данные) → ИИ-инструмент (анализ)
  • Word или PDF → ИИ-инструмент (проверка или составление)
  • Любое приложение → Скриншот → Инструмент совместной работы

Для каждого потока задайте вопрос: где применяется защита и где есть пробелы?

Защита по инструменту:

  • Промпт в браузерном ИИ: расширение Chrome
  • Word и Excel: офисный плагин
  • Claude Desktop или Cursor: MCP-сервер
  • Пакетная обработка файлов: десктоп-приложение или веб-приложение
  • Изображения и скриншоты: обнаружение персональных данных в изображениях

Любой поток, проходящий через незащищённый шаг, имеет уязвимость. Её необходимо устранить.

Используйте один движок обнаружения везде

Межприложенческая защита работает только если один и тот же движок обнаружения запущен в каждом контексте.

Если расширение Chrome использует иной движок, чем офисный плагин, возникают проблемы. Одно и то же имя может быть обнаружено в Chrome, но пропущено в Word. Пороги уверенности могут различаться. Токены замены тоже могут отличаться. Это делает невозможным отслеживание данных между документами.

Хорошая межприложенческая защита использует одну модель, одни типы сущностей, одни пороги и одну логику замены — в каждом приложении.

Кейс: юридические исследования в трёх инструментах

Юрист-исследователь ежедневно использует три инструмента:

  • Microsoft Word для составления заключений
  • Chrome для поиска прецедентов через Claude
  • Claude Desktop для создания текстов с помощью ИИ

Имена клиентов и ссылки на дела перемещаются через все три инструмента в течение обычного рабочего дня.

До настройки:

  • Расширение Chrome установлено: промпты ИИ в Chrome защищены
  • Нет офисного плагина: имена клиентов в Word не защищены при пересылке
  • Нет MCP-сервера: имена клиентов в Claude Desktop не защищены

После настройки с общим пресетом:

  • Расширение Chrome: перехватывает имена клиентов перед отправкой в ИИ
  • Офисный плагин: перехватывает имена клиентов перед пересылкой по email или внешним получателям
  • MCP-сервер: перехватывает имена клиентов до того, как Claude Desktop их получит

Ключевое: Один пресет «Юридические исследования» — настроенный один раз — работает одинаково во всех трёх приложениях. Имя, обнаруженное в Word, обнаруживается тем же способом в Chrome и в Claude Desktop.

При обновлении пресета изменение распространяется на все три приложения через общую конфигурацию. Нет ничего, что нужно поддерживать отдельно.

Подробнее о пресетах см. в материале как пресеты анонимизации работают в контексте аудита GDPR.

Начните с потоков с наибольшим риском

Не все потоки несут одинаковый риск. Начните там, где уязвимость максимальна.

Уровень 1 — защищать в первую очередь:

  • Потоки через ИИ-инструменты (персональные данные покидают ваши контролируемые системы)
  • Потоки внешного обмена (вложения в email, ссылки в облачных хранилищах)
  • Потоки регуляторной отчётности (данные, отправляемые регуляторам или третьим сторонам)

Уровень 2 — защищать следующими:

  • Потоки внутренней совместной работы (документы, просматриваемые множеством сотрудников)
  • Потоки экспорта данных (выгрузки из БД, системные отчёты)

Уровень 3 — менее срочно:

  • Внутреннее создание файлов (документы, не расшариваемые за пределы компании)
  • Локальный анализ (работа в Excel только для внутренней отчётности)

Уровень 1 несёт наибольшую уязвимость по статье 32 GDPR. Он также даёт максимальное снижение рисков на единицу усилий.

Полное описание требований статьи 32 GDPR см. в техническом руководстве по соответствию GDPR.

Как многоплатформенная защита работает на практике, см. в материале соответствие требованиям PII на разных платформах: Mac, Linux и Windows.

Источники

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.