Инсайты о конфиденциальности данных
Экспертные статьи о безопасности ИИ, соблюдении GDPR, защите данных в здравоохранении и лучших практиках анонимизации PII.
Все статьи
Garante Италия: соответствие требованиям в области ИИ и ПДн
В декабре 2024 года итальянский Garante оштрафовал OpenAI на €15 млн и временно запретил ChatGPT в 2023 году. 63% итальянских компаний не имеют политик управления данными ИИ.
LGPD Бразилия: CPF, CNPJ и защита персональных данных
LGPD распространяется на 215 млн бразильцев, а ANPD начала серьёзное правоприменение в 2024 году. CPF обнаруживается инструментами на английском языке лишь с точностью 45%.
Нидерландский AP: штраф €290 млн и правоприменение GDPR
Нидерландский регулятор AP выписал крупнейший в ЕС штраф за трансграничную передачу данных — €290 млн против Uber. BSN (нидерландский аналог ИНН) требует проверки по алгоритму Elfproef, которую упускают 56% инструментов.
UODO Польша: PESEL, NIP и соответствие RODO
UODO выявило, что 89% применяемых инструментов некорректно распознают польский PESEL. Польша ежедневно обрабатывает 2,3 млн записей о клиентах из ЕС. Валидация контрольной суммы PESEL и идентификатора NIP.
ANSPDCP Румыния: обнаружение CNP и проверки GDPR
ANSPDCP установило, что 78% инструментов не распознают румынский CNP с надлежащей валидацией. CNP кодирует пол, дату и место рождения — что влечёт обработку данных особой категории по GDPR.
IMY Швеция: personnummer и проверка по алгоритму Луна
IMY выявило, что 45% универсальных инструментов пропускают шведский personnummer. Samordningsnummer (со смещением +60) не поддерживается большинством реализаций. Швеция лидирует в ЕС по использованию прав GDPR — 79%.
Дания, CPR: проверка по модулю 11 для соответствия GDPR
67% NLP-инструментов не выполняют проверку датского CPR-номера по модулю 11. 14 правоприменительных действий Datatilsynet в секторе здравоохранения в 2024 году. Вторичное использование медицинских данных.
Чешское rodné číslo: кодирование пола и GDPR
Чешское rodné číslo кодирует пол через смещение месяца на 50 — что делает его данными особой категории по статье 9 GDPR. 67% чешских компаний используют немецкие инструменты.
NAIH Венгрия: TAJ-szám и adóazonosító jel
Точность NER для венгерского языка — 67% против среднего по ЕС показателя в 82% (оценка NAIH, 2024 год). Взвешенная контрольная сумма TAJ-szám и пробелы в обнаружении adóazonosító jel.
HDPA Греция: обнаружение AFM и AMKA
Универсальные инструменты определяют греческий AFM лишь с точностью 52%. В 2024 году HDPA вынесла 89 решений — рост на 162% с 2022 года. Туристический и морской секторы несут особые риски.
My Number Японии: алгоритм Verhoeff и APPI
63% универсальных инструментов не обнаруживают My Number в японских документах. My Number использует алгоритм Verhoeff — наиболее сложную систему контрольных сумм национального идентификатора в Азии.
Файлы Эпштейна: выделение текста — не редактирование
Публикация материалов DOJ по делу Эпштейна в декабре 2025 года обнажила критический изъян: чёрный выделенный текст в PDF можно прочитать через копирование.
Адвокатская тайна и ИИ в 2026 году
В феврале 2026 года федеральный суд постановил, что коммуникации с ИИ не обладают привилегией адвоката. Вот что это означает для юридических фирм, использующих ИИ.
Нулевое знание против нулевого доверия: облачное шифрование
LastPass тоже шифровал данные — и всё равно было похищено $438 млн. Вот разница между серверным шифрованием и подлинной архитектурой нулевого знания.
Анонимизация PII в изолированных сетях: принцип offline-first
41% корпоративных политик безопасности запрещают облачную обработку секретных документов. Узнайте, как работает анонимизация PII в изолированных сетях.
Многоязычное обнаружение PII для соответствия GDPR
Немецкий Steuer-ID, французский NIR и шведский Personnummer требуют разной логики обнаружения. Узнайте, как обеспечить многоязычное соответствие GDPR.
Обратимое или постоянное редактирование: как сделать правильный выбор
GDPR разграничивает анонимизацию и псевдонимизацию. Суды требуют оригиналы. Исследования требуют повторной идентификации. Узнайте, когда применять каждый подход.
Многоязычное NER: английские модели не справляются с арабским
NER-модели, обученные на английском, достигают 85–92% точности. На арабском и китайском? Зачастую 50–70%. Узнайте о технических сложностях и как построить по-настоящему многоязычную систему.
94% МСП подверглись атакам: доступная защита персональных данных
МСП сталкиваются с теми же угрозами, что и крупные предприятия, но не могут позволить себе инструменты за $800+/мес. Вот как получить корпоративный уровень защиты PII за €3/мес.
Обнаружение PHI: John Snow Labs 96% против GPT-4o 79%
Не все инструменты деидентификации одинаковы. Бенчмарки ECIR 2025 показывают F1-оценки от 79% до 96%. Узнайте, почему точность важна и как оценивать инструменты.
Суды налагают санкции на адвокатов за ненадлежащее редактирование
Выделение текста в Word — это не редактирование. Суды налагают санкции на адвокатов за технические ошибки, раскрывающие привилегированную информацию.
Используйте Claude и ChatGPT без утечки персональных данных
Руководство разработчика по безопасному использованию ИИ-ассистентов. Настройте интеграцию с MCP-сервером для прозрачной защиты PII в Claude Desktop, Cursor и VS Code.
900 тысяч пользователей лишились своих чатов с ИИ
Два вредоносных расширения Chrome похитили переписку в ChatGPT у более чем 900 000 пользователей. Одно из них имело значок Google «Рекомендуемое».
$7,42 млн: здравоохранение лидирует по стоимости утечек данных
Здравоохранение остаётся самой дорогостоящей отраслью по утечкам данных на протяжении 14 лет подряд. Узнайте, почему PHI так ценны и как их защитить.
Начните защищать ваши данные сегодня
267+ типов сущностей, 48 языков, безопасность корпоративного уровня по стартовым ценам.
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, held by our hosting provider.
- 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
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.