anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Nazaj na blogGDPR in skladnost

Japonski PPC in APPI: Skladnost pri usposabljanju AI

Japonski PPC uveljavlja APPI. Spremembe iz leta 2022 so zajele 2,4 milijona japonskih podjetij. My Number, 12-mestna nacionalna ID, zahteva Verhoeff validacijo.

June 5, 202610 min branja
Japan PPCAPPI complianceMy Number detectionJapanese privacy lawAsia Pacific

Japonski PPC in APPI: Skladnost pri usposabljanju umetne inteligence

Japonski PPC uveljavlja APPI. Spremembe iz leta 2022 so bile obseznejse od vseh prejsnjih. Uvedle so pravila za psevdonimizirane evidence, cezmejna posredovanja podatkov in nabore podatkov za usposabljanje AI. PPC je leta 2024 izdal 45 odlocitev. V istem letu je objavil tudi prvi japonski AI-smernice za zasebnost.

Ce vase podjetje usposablja modele na japonskem besedilu ali hrani japonske uporabniske evidence, ta pravila veljajo ze zdaj.

Kaj so spremenile spremembe iz leta 2022

2,4 milijona japonskih podjetij je moralo posodobiti pravila zasebnosti in preoblikovati postopke ravnanja s podatki.

Psevdonimizirane informacije (仮名加工情報): Nova vmesna kategorija. Zajema osebne evidence z odstranjenimi neposrednimi identifikatorji. Ponovna identifikacija je se vedno mozna, ce imate kljuc. Takne evidence se lahko znotraj organizacije prenasajo brez celotnega soglasja. Tretjim stranem jih ni mogoce posredovati. GDPR takne kategorije ne pozna.

Anonimizirane informacije (匿名加工情報): Ponovna identifikacija mora biti tehnicno nemogoca. To mora potrditi usposobljena tretja stran. Japonski standard je na tej tocki visji od GDPR. GDPR pregled naredi neobvezen. APPI ga zahteva.

Cezmejna posredovanja: Posredovanje v druge drzave mora izpolnjevati japonski standard varstva. PPC vodi seznam odobrenih drzav. EU je na tem seznamu.

Nabori podatkov za usposabljanje AI: Smernice PPC iz leta 2024 so to neposredno obravnavale.

  • Nabori podatkov za usposabljanje morajo biti popolnoma anonimizirani ali temeljiti na veljavni pravni podlagi - obicajno na soglasju.
  • Izjema glede obdelave velja samo, ce model ne more identificirati oseb iz svojih izhodnih podatkov.
  • Razvijalci LLM, ki usposabljajo modele na japonskih zapisih, pridobljenih s spletnih strani, morajo dokazati veljavno pravno podlago za zbiranje.

Pregled obveznosti pri cezmejinih prenosih je na voljo na /legal/compliance.

My Number: japonska nacionalna identifikacijska stevilka

My Number (マイナンバー) je 12-mestna nacionalna ID-stevilka. Japonska jo dodeli vsem prebivalcem. Dobijo jo tudi tuji drzavljani. Sistem deluje od leta 2016. Pokriva davke, socialno varstvo in odziv na naravne nesrece.

Kako deluje kontrolna stevilka: My Number uporablja Verhoeffovo metodo - matematicno shemo za preverjanje napak. Bolj zapletena je od metode Luhn, ki se uporablja za svedski personnummer in kanadski SIN. Vecina evropskih ID-jev uporablja enostavnejso modulno matematiko.

Zakaj je zaznavanje tezko: Iskanje 12-mestnih nizov bo zgresnilo cilj. Datumi, postne stevilke in stevilke racunov izgledajo enako. Za razvrscanje potrebujete celotno Verhoeffovo logiko. Preprosta regularni izrazi ne zadostujejo.

Pregled PPC iz leta 2024 je pokazal zastrasyujoc rezultat: 63 % genericnih orodij NLP ne zazna My Number v japonskih evidencah.

Preberite, kako anonym.legal obravnava My Number, na /entities.

Trije pisni sistemi hkrati

Japonscina hkrati uporablja hirагано, катакано in kanji. V nekaterih kontekstih se pojavi tudi latinica. Isto ime je lahko v razlicnih evidencah zapisano razlicno. Orodja, zgrajena za besedilo v latinski pisavi, brez dodatne podpore na japonscini odpovejo.

Kaj to pomeni za zaznavanje imen:

  • Japonski NER potrebuje modele, usposobljene na japonskem besedilu. Uporabite spaCy ja_core_news.
  • Japonscina nima presledkov med besedami. Razdeljitev besed je locen korak, ki zahteva orodja s podporo za japonscino.
  • Osebna imena se pojavljajo v kanji z vodicemi za branje v hiragani ali katakani. Orodja morajo zajeti obe obliki.
  • Imena podjetij (会社名, 株式会社) potrebujejo pravila, specificna za Japonsko.

Vec o NER v jezikih APAC najdete na /docs/faq.

Drugi japonski formati identifikacijskih dokumentov

Vozniski izpit: 12 stevilk s kodo predpone za obmocje izdaje. Kode so fiksne - Tokio ima 10, Osaka 62. Del z regijo je mogoce preveriti.

Potni list: Standardni format ICAO s pravili izdaje, specificnimi za Japonsko.

Kartica zdravstvenega zavarovanja (健康保険証): Simbol (記号) in stevilka. Format se razlikuje glede na zavarovalnico.

Kartica prebivanja (在留カード): Za tuje rezidente. Format: dve crki, osem stevilk, dve crki. Te kartice izdaja Ministrstvo za pravosodje.

Status prenosa podatkov med Japonsko in EU

Japonska in EU sta si od leta 2019 vzajemno podelili status ustreznosti. Osebni podatki se med EU in Japonsko prenasajo brez dodatnih korakov. Japonska je ena redkih neevropskih drzav s polno ustreznostjo EU.

Dogovor zajema standardne osebne evidence. Obcutljivi zdravstveni podatki in kazenska zgodovina potrebujejo dodatne zavarovalnice celo v okviru ustreznosti. Podjetja, ki prenasajo te evidence, morajo beleziti dodatne ukrepe, ki jih uporabljajo.

Pregled obveznosti pri prenosu je na /security-compliance.

Vaš kontrolni seznam za skladnost z japonsko zakonodajo

Zacnite tukaj, ce ravnate z japonskimi osebnimi evidencami:

  • Zaznavanje My Number z logiko kontrolne stevilke Verhoeff.
  • Japonski NER z modeli, usposobljenimi na japonskem besedilu - ne modeli za latinicno pisavo.
  • Podpora za oblike imen v kanji, hiragani in katakani ter variantam s prirocnikom za branje.
  • Zaznavanje vozniskega izpita s preverjanji regionalne kode.
  • Zaznavanje kartice prebivanja z logiko formata MOJ.
  • Zaznavanje kartice zdravstvenega zavarovanja pri razlicnih zavarovalnicah.
  • Veljavna pravna podlaga za vsak nabor podatkov za usposabljanje AI, ki vsebuje osebne evidence.
  • Pregled tretje strani za vse evidence, razvrscene kot anonimizirane po APPI.
  • Dodatni zavarovalniki za obcutljive evidence, ki se prenasajo v okviru sporazuma o ustreznosti med EU in Japonsko.

Glosar izrazov APPI, ki se uporabljajo v tem vodniku, je na /docs/glossary.

Viri

Ste pripravljeni zaščititi svoje podatke?

Začnite z anonimizacijo PII z več kot 285 tipi entitet v 48 jezikih.

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.