Anonimizar demandas de modificación de medidas para revisión y formación jurídica – Anonimización conforme al RGPD según LEC art. 775 (Ley 1/2000); CC arts. 90-91 (RD 24 julio 1889); RGPD art. 9

La demanda de modificación de medidas acordadas en sentencia de divorcio o separación, tramitada conforme al art. 775 LEC, identifica a la familia con sus circunstancias actuales —económicas, de salud y de convivencia de los hijos— siendo datos de categoría especial bajo el RGPD art. 9. anonym.legal seudonimiza estos datos para revisión jurídica externa y formación especializada.

Cuándo se aplica

Aplica cuando una demanda de modificación de medidas debe compartirse con abogados colaboradores para evaluar la alteración sustancial de circunstancias, revisarse en auditorías de calidad procesal, o emplearse en formación sobre el procedimiento de modificación sin revelar la identidad de las familias.

  1. Sube la demanda de modificación de medidas en PDF o DOCX a anonym.legal.
  2. El motor detecta nombre, DNI y datos de cada progenitor, así como datos de los hijos menores y referencias a la sentencia o convenio previo.
  3. Los datos económicos actuales (nóminas, desempleo, nuevas circunstancias) y los datos de salud se clasifican como categoría especial si corresponde.
  4. Cada persona recibe un seudónimo coherente en todo el escrito y en los documentos acreditativos adjuntos.
  5. Las pretensiones de modificación —custodia, régimen de visitas, pensiones— y las referencias al art. 775 LEC y los arts. 90-91 CC se conservan como contenido estructural.
  6. Se genera el mapa de reversión cifrado.
  7. La demanda seudonimizada se exporta en el formato original.

Qué proporciona usted

  • Demanda de modificación de medidas en PDF o DOCX
  • Sentencia o convenio previo cuyas medidas se pretenden modificar
  • Documentación acreditativa del cambio de circunstancias (nóminas, informes médicos, etc.)
  • Indicación de si hay menores cuyos datos requieren protección reforzada

Limitaciones y precauciones

  • anonym.legal no evalúa si las nuevas circunstancias son suficientemente relevantes para justificar la modificación; esa valoración corresponde al abogado.
  • Las referencias a la sentencia previa pueden contener datos identificativos del procedimiento judicial que requieren atención especial.
  • El escrito seudonimizado no puede presentarse en el juzgado en sustitución del original.
  • La seudonimización no modifica los plazos procesales ni los criterios de firmeza de la sentencia cuyas medidas se pretenden modificar.

Preguntas frecuentes

¿Se puede seudonimizar también la sentencia previa que se adjunta como documento acreditativo?

Sí. La sentencia previa puede procesarse en el mismo flujo que la demanda de modificación. El motor asigna los mismos seudónimos a las personas mencionadas en ambos documentos, manteniendo la coherencia narrativa del expediente seudonimizado.

¿Cómo se tratan los nuevos datos económicos que justifican la modificación?

Los datos económicos actuales —nóminas, declaraciones de IRPF, certificados de desempleo— contienen identificadores personales y se seudonimizan junto con los datos del escrito principal. Los importes y conceptos económicos se conservan como datos estructurales relevantes para la pretensión.

¿Puede la demanda seudonimizada usarse para preparar el informe del equipo técnico judicial?

Para la fase de preparación del encargo, sí. El equipo técnico judicial necesitará acceder al expediente original para emitir su informe. La demanda seudonimizada permite al coordinador de caso hacer el briefing inicial sin exponer los datos de la familia.

Derecho de Familia

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.

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.