Vpogledi v varstvo podatkov
Strokovni članki o varnosti umetne inteligence, skladnosti z GDPR, zaščiti podatkov v zdravstvu in najboljših praksah za anonimizacijo PII.
Vsi članki
Prilepi in pozabi: zakaj samodejno oznacevanje prepreci vec kot usposabljanje
62 % zaposlenih, ki za delo s podatki strank uporabljajo orodja AI, osebnih podatkov 'vcasih' pozabi najprej odstraniti. Tukaj je zakaj samodejno oznacevanje odpravlja odvisnost od skladnosti pri cloveškem dejavniku.
Past PDF Redakcije: Podatki so Izpostavljeni
Datoteke DOJ Epstein, primer Manafort in uhajanje podatkov NSA imajo skupen vzrok: kozmeticna redakcija, ki puscsa izvorno besedilo berljivo.
Razdrobljenost Formatov Dokumentov pri Obdelavi OO
En odgovor na zahtevo DSAR lahko obsega Wordove pogodbe, PDF racune, Excelove sezname strank in CSV izvozi. Uporaba razlicnih orodij za vsak format ustvarja vrzeli.
Excel in OO: Anonimizacija Stoterih Stolpcev
Excel sodi med vrste dokumentov z najvec osebnimi podatki v poslovnem okolju. Zakaj standardna analiza besedila odpove na preglednicah in kako kontekst stolpcev pomaga.
GDPR Anonimizacija Dnevnikov: Ohranite Razhroscevanje
Aplikacijski dnevniki tiho kopicijo e-postne naslove, IP-je in stevilke racunov. Kako deliti dnevnike s tretjimi stranmi, izvajalci in platformami za opazovanje v skladu z GDPR.
OO v Prostem Besedilu CSV: Onkraj Brisanja Stolpcev
Ankete CSV vsebujejo OO ne le v strukturiranih stolpcih, temvec tudi v odgovorih prostega besedila. Standardno brisanje stolpcev zamudi OO, ki krsi GDPR.
E-Discovery v Mesanih Formatih: Vrzel pri Skladnosti
Produkcije e-discovery in zahteve GDPR DSAR obsegajo PDF-je, Wordove dokumente, Excel in JSON izvoze. Uporaba razlicnih orodij za vsak format ustvari vrzeli pri doslednosti.
GDPR v Aplikacijskih Dnevnikih: Skladnost OO v JSON
Aplikacijski dnevniki vsebujejo e-postne naslove strank, IP-je in stevilke racunov, za katere clen 5(1)(e) GDPR zahteva upravljanje.
GDPR in stara skenirana dokumentacija: OCR za osebne podatke
Pravica do izbrisa po GDPR velja za osebne podatke 'ne glede na obliko'. Slikovni PDF-ji iz papirnatih arhivov niso izvzeti.
Osebni podatki v posnetkih zaslona: uhajanje v internih orodjih
Slack, Teams, Jira in e-posta redno prejemajo posnetke zaslona z osebnimi podatki strank. Ta krsitev nadzora dostopa zaobide vsako orodje DLP.
OCR rokopisnih obrazcev in zaznavanje osebnih podatkov v zdravstvu
Srednje velika bolnisnica obdela 50.000 rokopisnih obrazcev letno. Rocno redigiranje osebnih podatkov pri tej kolicini zahteva 0,5 FTE.
Osebni podatki v raziskavah: posnetki zaslona in GDPR
Akademski clanki redno vkljucujejo pandas DataFrame-e in izhode R, ki prikazujejo prave zapise bolnikov kot primere metodologije. Zakaj to krsi GDPR.
Osebni podatki v internem wikiju: podatki strank v Confluence
Ekipe podpore dokumentirajo postopke s posnetki zaslona racunov strank. V treh letih je to na tisoce krsitev minimizacije podatkov GDPR v vasem orodju.
Orodja AI za kodiranje razkrivajo produkcijske osebne podatke
Testne naprave s pravimi zapisi strank. Datoteke dnevnikov s produkcijskimi podatki za razhroscevanje. GitHub je leta 2024 odkril 39 milijonov razk skrivnosti.
Razdrobljenost orodij za osebne podatke povzroci neuspeh pri skladnostnih revizijah
Stirje razlicni orodji za stiri razlicne delovne tokove pomenijo stiri razlicne nabore pokritosti entitet in stiri razlicne revizijske sledi.
Medaplikacijska zascita OOI: Word, Chrome in UI
Podatki strank potujejo od brskalniskega iskanja do osnutkov v Wordu in do pozivov Claudu. Vsaka zamenjava konteksta je potencialna tocka uhajanja.
GDPR, CCPA in PDPA z enim orodjem
Zaposleni v EU pod GDPR, zaposleni v ZDA z CCPA podatki, zaposleni v Aziji pod PDPA. Tri jurisdikcije, ena porazddeljena ekipa.
Neuspeh revizije GDPR: razdrobljena orodja OOI
Vas revizor sprasa za nadzor nad zaznavo OOI. 'Uporabljamo pet razlicnih orodij' ni odgovor, ki ga zeli slisati. Zakaj je doslednost na vec platformah kljucna.
Oddaljeno delo in GDPR: nedoslednost platform
Ekipe v pisarni uporabljajo namizno programsko opremo z vsemi funkcijami. Oddaljeni delavci uporabljajo spletne aplikacije z morebitno razlicnimi nastavitvami. Sodisce EU pravi, da politike niso dovolj.
Medsistemski OOI: Mac, Linux in Windows
Pooblascenci za zasebnost na Macu, pravna sluzba na Windowsih, podatkovni inzenirji na Linuxu -- vsi obdelujejo enake podatke z razlicnimi orodji. Zakaj je zaznava, neodvisna od OS, kljucna.
BfDI Nemcija: vodic za skladnost z OVP
Nemcija je leta 2024 vloila 27.829 prijav krsitev GDPR -- vec kot katera koli druga drzava clanica EU. Tukaj je, kaj fokus izvrsevannja BfDI pomeni za tehnicni OOI.
CNIL Francija: tehnicna skladnost z GDPR
CNIL je leta 2023 obravnaval 16.433 pritozb in od leta 2019 nakazal globe v visini 150 mio EUR+. Njegove smernice o UI zahtevajo dokumentirano anonimizacijo za ucne podatke.
ICO UK: Razlike med UK GDPR po Brexitu
ICO je decembra 2025 LastPassu izrekla globo 1,2 milijona funtov zaradi neustreznega sifriranja. Odlocitev uvaja strsitev, da je sifriranje na strani odjemalca zakonska zahteva.
Garante Italija: Vodnik za skladnost UI in OOP
Italijanski Garante je decembra 2024 OpenAI-ju izrekel globo 15 milijonov EUR in leta 2023 zacasno prepovedal ChatGPT. Tukaj je, kaj zahteva najbolj agresivni italijanski regulator UI.
Začnite danes zaščititi svoje podatke
267+ tipov entitet, 48 jezikov, varnost na ravni podjetij po začetni ceni.
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.