By · Last updated 2026-06-05

Späť na blogGDPR a Dodržiavanie

NAIH Madarsko: TAJ-Szám a Adóazonosító Jel

Presnost NER pre madarstinu je 67 % oproti priemeru EÚ 82 % — hodnotenie NAIH za rok 2024. Medzery v detekcii TAJ-szám so vazenym kontrolnym soutom a adóazonosító jel.

June 5, 20267 min čítania
Hungary NAIHTAJ-szám detectionHungarian NERHungarian GDPR complianceAI DPIA

NAIH Madarsko: TAJ-Szám a Technické Požiadavky GDPR

Aktualizovane pre rok 2026

Madarsky dozorny organ je NAIH. Jeho správa za rok 2024 zistila, ze presnost NER pre madarstinu je iba 67 %. Priemer EÚ je 82 %. Tato medzera vytvara skutocné riziko. Nástroje postavené pre anglictinu alebo nemcinu prepasávaju madarské identifikátory vo velkom mnozstve.

Preco madarstina dostáva nizke skóre NER

Tri vlastnosti madarstiny rusí standardné modely NLP.

Aglutinácia: Madarstina pridáva prípony ku kmennym slovám. To iste meno nadobúda v vete mnozstvo foriem. "Kovács Péter" v pozícii podmetu sa stáva "Kovács Péternek" v inej roli. Modely NER musia prepojit vsetky tieto formy k jednej osobe.

Poradie mena: Madarstina uvádza priezvisko na prvom mieste. Väcsina modelov NLP ocakáva krsté meno na prvom mieste. Toto obrátenie spôsobuje prepasnuté detekcie.

Specialné znaky: Madarstina pouzíva ö a ü. Tie nie su to iste ako nemecke prehlaskovky. Zmiešané kodovanie — Windows-1250 oproti UTF-8 — tiez spôsobuje zlyhania.

Tieto tri faktory vysvetluju väcšinu medzery presnosti v správe NAIH za rok 2024.

TAJ-Szám: Madarské cislo sociálneho zabezpecenia

TAJ-szám (Tarsadalombiztosítasi Azonosító Jel) je 9-miestne cislo. Objavuje sa v zdravotnictvej, mzdovej, sociálnej a dôchodkovej agende.

Kontrolny sucet: Cislice 1 az 8 sa vynasobia vahmi 3, 7, 3, 7, 3, 7, 3, 7. Vysledky sa sectaju. Vysledok po deleni modulo 10 je kontrolná cislica.

Tento algoritmus je specificky pre Madarsko. Nie je to rovnaký algoritmus Luhn pouzívany v inych krajinách.

Generické nástroje detekuju TAJ-szám iba s 61 % presnostou podla správy NAIH za rok 2024. Formát 9 císlic vyzera ako mnozstvo inych cisiel v madarskych dokumentoch. Bez kroku kontrolneho souctu nástroje označuju falsne poplachy a prepasávaju skutocné.

Adóazonosító Jel: Madarské danové ID

Adóazonosító jel je 10-miestne osobné danové cislo. Prvá cislica je vzdy 8. Objavuje sa v zamestnaneckých zaznamoch, danových priznanich a financnych dokumentoch.

Kontrolny sucet: Vezmite cislice 2 az 9. Vynasibte vahmi 9, 7, 3, 1, 9, 7, 3, 1. Sectajte vysledky. Vysledok po deleni modulo 10 je kontrolná cislica. Výsledok 0 znamena ze kontrolná cislica je 0.

Prípady presadzovania NAIH ukazuju, ze toto cislo sa casto prepasuje v HR dokumentoch, ked su nástroje nastavené pre iné jazyky.

Pozrite si nasu prirucku národneho danoveho ID EÚ, kde sa porovnavaju tieto cisla napriec clenskymi statmi.

Požiadavka NAIH na DPIA pre systemy AI

Usmernenie NAIH za rok 2024 vyzaduje vyplnenú DPIA pred tým, ako akykolvek systém AI spracuje osobné udaje. Je to prisnejsie ako všeobecny test GDPR. DPIA musi pokryvat:

  1. Datové toky — trénované udaje, vstupy a výstupy
  2. Právny základ — zdokumentovaný pre kazdu cinnost
  3. Jazyková presnost — vyzadovaná pre jazyky pod priemerom EÚ
  4. Ludská kontrola — sposob overovania automatizovaných rozhodnutí

DPIA sa musí aktualizovat kazdy rok, ked je systém znovu trénovaný.

Pre tímy nasadzujúce nástroje AI na madarskych datach je poradie pevné: najprv DPIA, potom nasadenie.

Minimálne technické kontroly

Tri kontroly tvoria základ pre sülad s NAIH:

  1. Detekcia TAJ-szám s kontrolnym suctem modulo-10 — samotne porovnávanie vzoru nestaci
  2. Detekcia adóazonosító jel s validaciou kontrolneho souctu — kriticka pre HR a financie
  3. NER pre madarstinu s podporou aglutinácie — musi spracovat ö, ü a varianty kodovania

Pozrite si nasu prirucku BFDI Nemecko pre porovnanie toho, ako centralnoeurópske dozorné organy stanovuju technické požiadavky. Pre podobnú jazykovú medzeru v strednej Európe pozrite nasu prirucku ceského ÚOOÚ.

Zdroje

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.