anonym.legal

By · Last updated 2026-05-02

Назад к блогуGDPR и соблюдение

Глобальное соответствие требованиям к персональным данным: GDPR, LGPD и DPDP одновременно

Бразильский CPF, индийский Aadhaar и американский SSN имеют принципиально разные форматы и алгоритмы валидации. LGPD и индийский DPDP добавляют CPF и Aadhaar в перечень охраняемых данных. Инструмент, рассчитанный на одну страну, не покрывает глобальные операции.

May 2, 20268 мин чтения
global PII complianceBrazilian CPF detectionIndian Aadhaar DPDPLGPD compliancemulti-regulatory PII

Проблема трёх регуляторных режимов

Британский международный маркетплейс, обрабатывающий верификационные документы продавцов из 80 стран, одновременно работает в трёх регуляторных системах: GDPR — для продавцов из ЕС, LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) — для бразильских продавцов, и индийский Закон о защите цифровых персональных данных (DPDP) — для продавцов из Индии. Каждый режим определяет собственные национальные идентификаторы как охраняемые персональные данные, требующие специального обращения.

Бразильский CPF (Cadastro de Pessoas Fisicas): 11-значный индивидуальный налоговый идентификатор формата XXX.XXX.XXX-XX. Последние две цифры — контрольные, вычисленные по алгоритму модульной арифметики. Бразильский LGPD рассматривает CPF как уникальный идентификатор физического лица — по чувствительности он сопоставим с американским SSN. Инструмент, не знающий формата и алгоритма проверки CPF, не способен его обнаружить.

Индийский Aadhaar: 12-значный биометрический идентификатор, выдаваемый Unique Identification Authority of India. В отличие от CPF и SSN, номера Aadhaar присваиваются случайно, а контрольная цифра вычисляется по алгоритму Верхоффа. Индийский DPDP накладывает обязательства на организации, обрабатывающие данные, привязанные к Aadhaar. Обнаружение требует распознавания формата (12 последовательных цифр с контрольной по Верхоффу) и контекстной фильтрации (не каждая последовательность из 12 цифр — Aadhaar).

Американский SSN: 9-значный номер социального страхования с задокументированными ограничениями на коды регионов (первые 3 цифры), структуру групп (средние 2 цифры) и диапазон серийных номеров (последние 4 цифры). Алгоритмы валидации хорошо известны.

Эти три идентификатора имеют разные форматы, разные алгоритмы валидации и разные регуляторные контексты. Система соответствия, одновременно обрабатывающая документы из Бразилии, Индии и США, не может полагаться на инструмент, созданный для одной страны.

Глобальный пробел в покрытии на практике

Разрыв между обнаружением SSN и глобальным покрытием больше, чем большинство команд соответствия себе представляют. Организации, которые проверяют «работоспособность» своего инструмента исключительно на американских данных, не обнаруживают сбоев на неамериканских форматах — до тех пор, пока их не выявит регуляторное событие.

Статья 28 GDPR требует заключения Соглашения об обработке данных с каждым обработчиком. Оценка воздействия на защиту данных (DPIA) инструмента анонимизации должна учитывать, охватывает ли инструмент все форматы идентификаторов, присутствующих в обрабатываемых данных. DPIA, фиксирующая «обнаружение SSN» в качестве основного контроля персональных данных для датасета с бразильскими продавцами, имеющими CPF, содержит задокументированный пробел в соответствии — тот, который может быть выявлен в ходе регуляторного аудита.

Сочетание максимального штрафа GDPR в размере 4% мирового годового оборота, аналогичных положений LGPD и формирующегося правоприменения DPDP создаёт кумулятивный регуляторный риск для глобальных организаций, полагающихся на инструменты обнаружения персональных данных одной страны.

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.