anonym.legal

Uvidi u zaštitu podataka

Stručni članci o bezbednosti veštačke inteligencije, usklađenosti sa GDPR-om, zaštiti podataka u zdravstvu i najboljim praksama za anonimizaciju PII.

Svi članci

Pravna tehnologija

Pravna redakcija: Resavanje problema formatiranja

73% pravnih strucnjaka prijavljuje ostecenje formatiranja pri koriscenju alata trecih strana za redakciju (Bloomberg Law 2024). Propust redakcije DOJ Epstein fajlova.

April 8, 20268 min
Pravna tehnologija

Excel i GDPR: Rizici podataka u tabelama

GDPR zahtevi za pristup podacima porasli su za 180% od 2021. do 2024. (EDPB). Prosecna obrada DSAR-a traje 12 sati ručno. HR odeljenja koja upravljaju velikim tabelama s podacima zaposlenih suočavaju se s problemom skaliranja.

April 7, 20268 min
Bezbednost veštačke inteligencije

Poslovni AI: Pristup za programere bez rizika

Banke su zabranile ChatGPT. Njihovi programeri su ga koristili od kuće svejedno. 27,4% svih sadrzaja koji se unose u poslovne AI chatbotove sadrži osetljive podatke (Zscaler).

April 6, 20269 min
Bezbednost veštačke inteligencije

Upotreba Cursor-a i Claude-a bez curenja koda

Cursor po podrazumevanoj vrednosti učitava .env fajlove u AI kontekst. Finansijska firma izgubila je 12 miliona dolara nakon što su vlasnički algoritmi za trgovanje poslati AI asistentu.

April 5, 20269 min
Bezbednost veštačke inteligencije

AI politike bez tehničkih kontrola ne funkcionišu

77% zaposlenih deli osetljive poslovne podatke s AI alatima uprkos politikama koje to zabranjuju. Državni izvođač radova nalepljuje FEMA podatke o aplicijantima za poplavnu pomoć u ChatGPT.

April 4, 20268 min
Tehnička

Porez na lažno pozitivne rezultate PII alata

Presidio GitHub issue #1071 dokumentuje sistematske lažno pozitivne rezultate. Istraživanje iz 2024. otkrilo je preciznost od 22,7% u mešovitim jezičkim poslovnim skupovima podataka.

April 3, 20268 min
Zdravstvo

LLM-ovi propuštaju 50% kliničkih PHI podataka

Istraživanje iz 2025. godine otkrilo je da LLM alati propuštaju više od 50% kliničkih PHI podataka u višejezičnim dokumentima. 34,8% svih ChatGPT unosa sadrži osetljive podatke.

April 2, 20269 min
Tehnička

Arapski i hebrejski PII: Zapadni alati ne funkcionišu

GDPR ne prestaje na Bosforu. Arapski i hebrejski PII u poslovnim procesima EU kompanija sistematski ostaje nezaštićen. XLM-RoBERTa višejezično prepoznavanje i regionalno specifični entiteti rešavaju ovaj problem.

April 1, 20268 min
Bezbednost veštačke inteligencije

IDE vs pregledac: bezbednost AI za programere

Programeri koriste AI u dva okruzenja: IDE (Cursor, VS Code) i pregledac (Claude.ai, ChatGPT). Svako zahteva razlicite kontrole.

March 31, 20268 min
Bezbednost veštačke inteligencije

83% AI ekstenzija nikada nije revidirano

83% Chrome ekstenzija sa sirokim ovlascenjima nikada nije bezbednosno revidirano (USENIX 2025). 45% zaposlenih u preduzecima koristi neodobrene ekstenzije.

March 30, 20268 min
Bezbednost veštačke inteligencije

39 miliona GitHub curenja: rizici AI kodiranja

67% programera je slucajno izlozilo tajne u kodu (GitGuardian 2025). 39 miliona tajni procurelo je na GitHub-u u 2024, sto je rast od 25% u odnosu na prethodnu godinu.

March 29, 20268 min
GDPR i usklađenost

KYC na velikom obimu: troskovi lazno pozitivnih

Digitalna banka koja dnevno obradjuje 5.000 KYC zahteva u 15 EU zemalja otkrila je da korak detekcije PII stvara dvodnevo kasnjenje.

March 28, 20267 min
Zdravstvo

Objasnjiva redakcija: HIPAA revizije

HIPAA metoda ekspertskog utvrdjivanja zahteva dokumentovanu metodologiju. Pravno elektronsko otkrivanje zahteva razloge za svaku redakciju. 34% DPO-a izvestava o nedovoljnim alatima.

March 27, 20268 min
Tehnička

PII u mesovitim jezicima: jednojezicni alati ne uspevaju

72% EU preduzeca obradjuje dokumente na 3+ jezika istovremeno. Dokumenti na mesovitim jezicima prouzrokuju 45% vecu stopu propustanja PII u jednojezicnim NER alatima.

March 26, 20267 min
GDPR i usklađenost

Jedan alat, 45 zemalja: 267+ entiteta

Brazilski CPF ima kontrolne cifre. Indijski PAN je alfanumericki od 10 karaktera. EU IBAN-ovi variraju po zemlji. Globalne e-commerce platforme ne mogu da priustave odvojene alate.

March 25, 20267 min
Tehnička

APAC PII: Tajlandski, indonežanski, vijetnamski

Singapurska fintech kompanija koja obrađuje 500.000 mesečnih razgovora podrške u 12 APAC dijalekata otkrila je da njen alat samo za engleski propušta PII u 60% razgovora na nematičnim jezicima.

March 24, 20267 min
Tehnička

Lažno pozitivni: Zašto ML redakcija ne uspeva

Benchmark iz 2024. otkrio je da je Presidio generisao 13.536 lažno pozitivnih detekcija imena u 4.434 uzorka — označavajući zamenice, nazive plovila i nazive zemalja kao imena osoba. Evo šta to košta u pravnom i zdravstvenom okruženju.

March 23, 20268 min
Pravna tehnologija

Odbrana redakcija: AI ocene poverenja na sudu

Sudija je pitao zašto je 47% dokumenta bilo redaktovano. Odgovor da je AI to označio nije pravno odbranjiv. Evo kako izgleda odbranjiva automatizovana redakcija.

March 22, 20268 min
GDPR i usklađenost

Alati za PII samo na engleskom: GDPR odgovornost

GDPR primena jednako važi za povrede na svim EU jezicima. Kada vaš alat usmeren na engleski propusti nemačke, francuske ili poljske identifikatore, kompanija je izložena pravnoj odgovornosti.

March 21, 20267 min
GDPR i usklađenost

Alati za PII samo na engleskom: GDPR praznina

Nemački Steuer-ID (11 cifara s kontrolnom sumom) strukturno se razlikuje od američkog SSN. Francuski NIR broji 15 cifara. Poljski PESEL i švedski Personnummer imaju sopstvene formate. Engleski alati ih propuštaju.

March 20, 20268 min
Tehnička

ISO 27001 + ZK skraćuje vreme procene vendora

Istraživanje iz 2025. otkrilo je da je nedostatak priznatog bezbednosnog sertifikata drugi razlog zašto CISO-i diskvalifikuju SaaS vendore. Evo šta kombinacija ISO 27001 i zero-knowledge pruža.

March 19, 20267 min
Tehnička

ZK arhitektura skraćuje prodajne cikluse

Bezbednosni upitnici za vendore u enterprise okruženju sadrže u proseku 100+ pitanja. Zero-knowledge arhitektura daje definitivan odgovor na najteža pitanja — i pomaže pri konverziji.

March 18, 20267 min
Tehnička

LastPass proboj: Lekcije o bezbednosti dobavljača

LastPass je šifrovao podatke korisnika. Trezori su ipak bili eksfiltrirani. Sledilo je 600.000+ Okta zapisa. SaaS bezbednosni incidenti porasli su 300% od 2022. do 2024.

March 17, 20268 min
Tehnička

Procena ZK tvrdnji posle LastPass incidenta

438 miliona $ ukradeno od korisnika LastPass-a nakon sto su njihovi sifrovani trezori probijeni. Sledila je kazna ICO od 1,2 miliona funti. Kontrolna lista za procenu da li dobavljaceve zero-knowledge tvrdnje zaista vaze.

March 16, 20268 min

Započnite zaštitu svojih podataka danas

267+ tipova entiteta, 48 jezika, bezbednost na nivou preduzeća po start-up cenama.

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, 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

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.