Technické
Hlboké ponory do detekcie PII, NER a technológie anonymizácie
33 články
Presidio: 3-tyzdnové nastavenie vs. spravované PII
Microsoft Presidio má tisíce hviezdic na GitHub a stovky otvorených problémov. Zlozhitost nastavenia, rézia integrácie PySpark a konflikty závislostí Python spôsobujú tyzdne oneskorenia.
Od 6 tyzднov na 3 dni: spravované API pre PII
Tímy SaaS v zdravotníctve trávia 6 tyzднov na produkcionom nasadení vlastnohosteného Presidio, kym neprejdú na spravované API. Spravované API nahradí celý projekt nasadenia.
Bezplatná detekcia PII stojí viac ako 13 000 EUR rocne
Vlastné hosťovanie Presidio vyzaduje 40-80 hodín pociatocného nastavenia a 5-10 hodín mesacnej údrzby. Pri hodinovej sadzbe inziniera 100 EUR je to viac ako 13 200 EUR.
Problem presnosti Presidio: 22,7 % falošnych poplachov
Benchmark z roku 2024 zistil, ze rozpoznávac mien osob v Presidio dosahuje presnost 22,7 % v obchodnych dokumentoch — co znamená, ze 77,3 % detekcií su falošné poplachy.
Reprodukovatelne sukromie: Predvolby pre ML
Anonymizacia trénovacich dat ML musi byt konzistentna a reprodukovatelna. Ak data vedci A a B aplikuju rozne typy entit, trénovacie datasety su nekonzistentne.
GDPR pipeline: anonymizujte PII pred ulozenim
Oznacovanie stlpcov v dbt nie je sulade s GDPR. Surove zakaznickeudate dorazia do vasho skladu Snowflake nemaskovane este pred tym, ako sa uplatnia zasady zalozene na znackach.
FOIA: AI skrati redakciu z tyzdenov na hodiny
Federalna vlada minula odhadovanych 500 miliard dolarov na spracovanie FOIA v roku 2024, vacsinou na manualnu redakciu. ARPA-H explicitne hladala softer na redakciu s AI.
Anonymizacia trenovacich dat pre ML podla GDPR
GDPR obmedzuje pouzivanie osobnych udajov na trenovanie ML modelov nad ramec povodneho ucelu zberu. Datove timy spolahajuce sa na ad-hoc Python skripty vytvaraju medzery v sulade s predpismi.
FOIA: o 80 % rychlejsie s dávkovou redakciou
Americké federálne agentúry dostali 1,5 milióna ziadostí FOIA v FY2024 pri priemernych nákladoch 482 USD na ziadost. Dávková redakcia OÚ skracuje cas spracovania z tyzndov na dni.
Presidio vs. anonym.legal: Budovat alebo kupit?
Microsoft Presidio je technicky bezplatný, ale správne nasadenie stojí 40-80 hodín inzinierskej práce. anonym.legal dodáva rovnakú presnost ML ako spravovaný SaaS.
Súkromie v izolovaných sietiach: anonymizácia bez internetu
Prostredia FedRAMP a ITAR majú jedno spolocné -- cloud nie je moznost. Reverzibilná pseudonymizácia podla GDPR clanku 4(5) vyzaduje separáciu tokenov.
Dan falošnych pozitívov v nastrojoch na detekciu PII
GitHub issue Presidio č. 1071 dokumentuje systematicke falošne pozitívy. Studia z roku 2024 zistila 22,7-percentnu preciznost na zmieszanych podnikových datasetoch.
Arabske a hebrejske PII: Zapadne nastroje zlyhavaju
GDPR nekončí pri Bospore. Arabske a hebrejske osobne udaje v pracovnych tokoch EU su systematicky nechranene. Krizovajazycna detekcia pomocou XLM-RoBERTa a spravna segmentacia RTL textov.
PII vo viacjazycnych dokumentoch: Jednojazyckove nastroje zlyhavaju
72 % podnikov v EU spracuvava dokumenty v 3 a viac jazykoch sucasne. Viacjazycne dokumenty sposobuju o 45 % vyssi pocet vynechanych PII v jednojazyckych nastrojoch NER.
PII v oblasti APAC: Thajsky, Indonézsky, Vietnamsky
Singapurský fintech spracúvajúci 500 000 mesacnych chatov podpory napriec 12 jazykmi APAC zistil, ze ich nástroj iba v anglictine prehliadol PII v 60 % necielených chatov. Tu je to, co vyzaduje skutocné viacjazyné pokrytie.
Falsné pozitívne výsledky: preco zlyhávA redigovanie ML
Benchmark z roku 2024 zistil, ze Presidio vygenerovalo 13 536 falsnych pozitívnych detekcií mien napriec 4 434 vzorkami - oznacujúc zámenná mená, názvy lodí a krajiny ako mená osôb. Tu je to, co to stojí v právnych a zdravotníckych prostrediach.
ISO 27001 + ZK skracuje cas hodnotenia dodavatelov
Prieskum z roku 2025 zistil, ze 'chybajuca uznávana bezpecnostna certifikácia' bola 2. najcastejsím dovodom, preco CISO diskvalifikuju SaaS dodavatelov. Tu je co prináša kombinacia ISO 27001 a zero-knowledge.
ZK architektura skracuje obchodne cykly
Bezpecnostne dotazniky pre podnikove dodavatelov obsahuju priemerne viac ako 100 otazok. Architektura zero-knowledge odpoveda na tie najnárocnejsie definitívne - a pretvara potencialnych klientov.
Narushenie LastPass: Ponaučenia z bezpečnosti dodávateľov
LastPass šifroval dáta svojich používateľov. Trezory boli napriek tomu exfiltrované. Nasledovalo viac ako 600 000 záznamov Okta. Bezpečnostné incidenty SaaS vzrástli o 300 % od roku 2022 do roku 2024.
Hodnotenie tvrdení o nulovej znalosti po prípade LastPass
438 miliónov USD ukradnutých od pouzivatielov LastPass po prieniku do ich zašifrovaných trezory. Nasledovala pokuta ICO vo výske 1,2 milióna libier. Tu je kontrolny zoznam na overenie, ci tvrdenia dodavatela o nulovej znalosti skutocne plati.
LangChain CVE-2025-68664: Ako PII unika cez vas RAG pipeline
CVSS 9,3. Serializacne funkcie LangChain odhaluju premenne prostredia a tajne kluce LLM riadenym utocnikmi. Ako detekovat a opravit unikanie PII.
Rozsirenie LibreOffice na anonymizaciu PII
Krok za krokom sprievodca anonymizaciou PII v dokumentoch LibreOffice pomocou rozsirenia anonym.legal.
LibreOffice vs. Office: Redakcia PII
Podrobné porovnanie schopnosti anonymizacie PII v LibreOffice (rozsirenie anonym.legal) vs. Microsoft Office (doplnok Office).
Preco binárna detekcia PII zlyhá pri dodržiavaní predpisov
Stav detekovaný/nedetekovaný nestací pre kontexty súladu, ktoré vyžadujú udské úsudok. Skórovanie dôvery mení anonymizáciu PII z binárneho odhadu na auditovatelný nástroj súladu.
Fragmentacia formatov dokumentov pri nastroje na PII
Jedna odpoved na DSAR moze zahrnovat zmluvy vo Worde, faktury v PDF, zoznamy zakaznikov v Exceli a exporty v CSV. Pouzivanie roznych nastrojov pre kazdy format vytvara medzery v sulade.
Anonymizacia logov pre GDPR: Zachovajte ladiace schopnosti
Aplikacne logy ticho hromadia emaily pouzivatelov, IP adresy a cisla uctov. Tu je postup, ako zdielat logy s tretimi stranami, dodavatelmi a nastrojmi pre pozorovatelnost bez porusenia GDPR.
GDPR v logoch aplikacii: Sulaad JSON s OOU
Aplikacne logy obsahuju emailove adresy zakaznikov, IP adresy a cisla uctov, ktore GDPR clanok 5(1)(e) vyzaduje spravovat.
Ochrana OÚ napriec aplikaciami: Word, Chrome a AI
Údaje o zákazníkoch putujú z prieskumu v prehliadaci do konceptov vo Worde a do promptov pre Claude. Kazdy prechod medzi kontextmi je potencialnym miestom úniku.
Súlad OÚ napriec platformami: Mac, Linux a Windows
Pracovníci ochrany súkromia na Mac, právnici na Windows, datoví inzinieri na Linux — vsetci spracúvajú rovnaké dáta s rôznymi nástrojmi. Tu je vysvetlenie, preco detekcia nezávislá od OS je nevyhnutná.
Air-gapped PII: Offline-first pre obranu a suladnost
41 % podnikovych bezpecnostnych politik zakazuje cloudove spracovanie utajovanych dokumentov. Zistite, ako funguje offline anonymizacia PII pre obranné firmy, nemocnice a vladne agentury.
Reverzibilne vs permanentne redigovanie: Spravna volba
GDPR rozlisuje anonymizaciu od pseudonymizacie. Sudy potrebuju originaly. Vyskum potrebuje re-identifikaciu. Zistite, kedy pouzit kazdy pristup.
Viacjazykovy NER: Anglicke modely zlyhavaju na arabcine
NER modely v anglictine dosahuju presnost 85-92 %. Arabcina a cinstina? Casto iba 50-70 %. Zistite o technickych vyzbach a o tom, ako budovat skutocne viacjazykovu detekciu.
Používajte Claude a ChatGPT bez úniku osobných údajov
Sprievodca vývojára pre bezpečné používanie asistentov AI. Nastavte integráciu MCP Server pre transparentnú ochranu osobných údajov v Claude Desktop, Cursor a VS Code.
Začnite chrániť svoje údaje dnes
285+ typov entít, 48 jazykov, podniková bezpečnosť za cenu štartu.
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 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
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
- 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.