By · Last updated 2026-06-05

Späť na blogGDPR a Dodržiavanie

LGPD Brazilia: CPF, CNPJ a ochrana udajov

LGPD pokryva 215 miliónov Brazílcanov a ANPD zacal velké presadzovanie v roku 2024. Nástroje trénované na anglictine detegujú CPF iba so 45% presnostou.

June 5, 20268 min čítania
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brazília: CPF, CNPJ a ochrana udajov

Brazilsky zákon Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) pokryva 215 miliónov ludí. Je to tretí najväcsí zákon o ochrane udajov na svete podla poctu obyvatelstva. Pokryva viac ludí ako Nemecko, Francúzsko a Velká Británia dohromady. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) vydal prve velké pokuty v roku 2024. Prechod na nové pravidlá po prijatí LGPD v roku 2020 skoncil.

Existuje aj technickú vyzvu. Dokumenty LGPD sú v brazilskej portugaltine. Národné ID v Brazílii sa lísia od tych v Portugalsku. Lísia sa aj od ID akejkolvek inej krajiny.

Preco sú brazilské osobné udaje iné

Brazilské federálne a statne systémy ID sa vyvíjali oddelene od europskych systémov digitálnej identity. To vytvorilo jedinecnú sadu identifikátorov. Väcsina NLP nástrojov je trénovaná na anglickych alebo europskych údajoch. Nedokázu detekovát miestne ID.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): 11-miestné cislo platcu dane. Formát: XXX.XXX.XXX-XX. Má dve kontrolné cifry. Vzorec pouzíva dva oddelené matematické kroky. Oba musia souhlasit, aby bolo CPF platné.

Medzera v detekcii je velká. Nástroje NLP trénované na anglictine detegujú CPF iba so 45% presnostou (ANPD, 2024). Dva dôvody to vysvetlujú. Po prvé, nástroje, ktoré zodpovedajú 11-miestnym cislam bez logiky kontrolnej cifry v dvoch krokoch, zamieñajú platné cisla CPF s náhodnymi sekvenciami. Po druhé, CPF casto nemá formát XXX.XXX.XXX-XX. Stáva sa to pri výstupe OCR a textovych formulároch.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): 14-miestné firemné ID cislo. Formát: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. Má tiez dve kontrolné cifry. Vzorec je podobny ako pri CPF, ale nie rovnaký.

RG (Registro Geral): Statny preukaz totoznsti. Formát sa lísi podla statu. São Paulo pouzíva 2 písmena a 5-9 cifier. Rio de Janeiro pouzíva 7-8 cifier s pomlckou. Minas Gerais pouzíva 7-9 cifier. Iné staty majú vlastné formáty. Nástroj, ktorý pozná iba RG jedného statu, prevazne zlyháva.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): 11-miestné cislo vodicskeho preukazu. Má jednu kontrolnú cifru. Formát zahrnuje kód obvodu.

Título de Eleitor: 12-miestné cislo volicha. Má tri casti: 8-miestny identifikacny kód, 2-miestny kód statu a 2 kontrolné cifry.

Cislo SUS (Cartão SUS): 15-miestné ID verejného zdravia. Kazdy v krajine ho má. Objavuje sa vo vsetkych nemocnicnych a klinickych zaznamoch.

PIS/PASEP: 11-miestné cislo sociálneho programu. Objavuje sa v kazdom pracovnom zázname.

Standard anonymizácie LGPD

Clanek 12 LGPD definuje anonymné udaje. Standard: udaje "nemôzu byt identifikované s prihliadnutím na primerané technické prostriedky v case spracovania". Je to standard relatívny k technológii. Udaje, ktoré su dnes anonymné, môzu byt zajtra znovu identifikovatelné, ked sa zdokonalí opätovná identifikácia.

ANPD prináša dalšie usmernenie. Odstránenie priamych identifikátorov, ako sú CPF a meno, nestaci. Skupiny kvazi-identifikátorov môzu stale umoznit opätovnú identifikáciu. Vekové rozmedzie, mesto, pohlavie a zamestnanie môzu dohromady identifikovat osobu. Tieto musia byt osetrené zoskupovaním alebo pridaním suma.

Pre AI trenovacie údaje ANPD vyzaduje jednu z troch podmienok:

  1. Úplná anonymizácia — Priame identifikátory odstránené a kvazi-identifikátory osetrené na k-anonymitu.
  2. Suhlas — Dotknutá osoba dala suhlas s pouzitím svojich udajov pre trenovanie AI.
  3. Legitimny záujem — Zriedkavo uplatnitelny pre AI trenovanie bez jasnej technickej zdôvodnenia.

Brazilská technická suladnost s LGPD

Pre brazilské záznamy musí vás nástroj:

  1. Implementovat CPF s dvojkrokovou kontrolnou logiku. Jedna kontrolná cifra nestaci — CPF pouzíva dve oddelené vypocty.
  2. Pokryt CNPJ odlisnou validaciou od CPF. Vzorce sú podobné, nie totoznné.
  3. Pokryt RG pre hlavné brazilské staty — minimálne São Paulo, Rio de Janeiro a Minas Gerais.
  4. Detekovát vsetky identifikátory v rôznych formátoch. CPF sa vyskytuje s a bez formátovania.
  5. Pouzívat portugalskyNER. Nie prekladový model — model trénovaný priamo na brazilskej portugaltine.
  6. Auditovatelné záznamy anonymizácie. ANPD vyzaduje dokladovatelnost spracovania.

ANPD vydal prvé velké pokuty v roku 2024. Firmy, ktoré nedokázu preukázat brazilskú detekciu identifikátorov a suladnú anonymizáciu, su vystavené priamemu presadzovaciemu riziku.

Pozrite si, ako anonym.legal spracúva brazilské identifikátory: /entities.

Pripravení chrániť vaše údaje?

Začnite anonymizovať PII s 285+ typmi entít v 48 jazykoch.

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.