By · Last updated 2026-03-25

Tillbaka till BloggenGDPR & Efterlevnad

Ett verktyg, 45 länder: 260+ entitetstyper

Brasilianskt CPF har kontrollsiffror. Indiskt PAN är 10-teckens alfanumeriskt. EU:s IBAN varierar per land. Globala e-handelsplattformar har inte råd med separata.

March 25, 20267 min läsning
global PII compliance260 entity typesBrazilian CPFIndian PANIBAN formats

Ett verktyg, 45 länder: 260+ entitetstyper

Globala plattformar hanterar personuppgifter från många länder samtidigt. Varje land har sina egna ID-format. Varje format har sina egna regler. Ett enda detektionsverktyg måste hantera dem alla. De flesta verktyg klarar inte det.

Problemet med fragmenterade identifierare

En marknadsplats med säljare i 45 länder får mycket olika registreringsdokument. En brasiliansk säljare skickar in ett CPF. Det har 11 siffror. Två är kontrollsiffror. De använder en specifik viktningsformel. En indisk säljare skickar in ett PAN. Det har 10 tecken. Bokstäver och siffror förekommer i fasta positioner. En tysk säljare skickar in ett Steuer-ID. Det har 11 siffror och en Luhn-kontrollsumma. En holländsk säljare skickar in ett BSN. Det har 9 siffror och använder mod-11-validering.

Varje format har olika längd och struktur. Ett reguljärt uttryck byggt för ett format matchar inte de andra. Ett brett "10–12-siffrors"-mönster fångar för mycket. Det flaggar priser, datum och referensnummer. Falskt positiva resultat växer snabbt i stor skala.

Luckan med 40 identifierare

De flesta enterprise-PII-verktyg levereras med ungefär 40 identifierartyper. Vanliga sådana inkluderar:

  • Amerikanskt personnummer (Social Security Number)
  • Amerikanskt passformat
  • Amerikanskt körkort
  • Generiska kreditkortsformat med Luhn-validering
  • E-postadresser
  • Telefonnummer i NANP-format
  • IP-adresser

Dessa täcker nordamerikansk efterlevnad väl. De täcker inte globala verksamheter.

Hur luckan ser ut per region

Sydamerika: Brasilianska CPF och CNPJ använder kontrollsummealgoritmer från Brasiliens skattemyndighet. Argentinska CUIT använder en annan viktad summaformel. Colombianska NIT har sin egen valideringsmetod. Ingen av dessa matchar amerikanska mönster.

Asien: Indiska PAN, Aadhaar, GSTIN och väljar-ID har alla distinkta format. Japanskt My Number har 12 siffror. Sydkoreanskt personnummer (Resident Registration Number) och kinesiskt nationellt ID kräver var sin igenkänningsfunktion.

EU:s medlemsstater: Full EU-täckning kräver IBAN-format för alla 27 medlemsstater. Varje stat har en landsspecifik längd och struktur. Det krävs också varje nationellt ID-format. Det inkluderar tyskt Steuer-ID, franskt NIR, holländskt BSN, polskt PESEL och svenskt personnummer. Det inkluderar även sloveniskt EMŠO, kroatiskt OIB, bulgariskt EGN och rumänskt CNP.

Vad 260+ entitetstyper täcker

Ett bibliotek med 260+ entitetstyper täcker alla 27 EU-medlemsstaters nationella ID. Det validerar alla EU:s IBAN-format. Det täcker sydamerikanska ID: brasilianskt CPF och CNPJ, argentinskt CUIT, colombianskt NIT. Det täcker asiatiska ID: indiska PAN, Aadhaar, GSTIN, japanskt My Number, koreanskt RRN. Det täcker brittiska ID: NI Number, NHS Number, NINO-varianter. Det täcker medicinska ID: amerikanskt NPI, DEA-nummer, sjukhusets MRN-format. Det täcker finansiella ID: SWIFT-koder, BIC-format, kontonummermönster.

Varför detektionstäckning är en efterlevnadsfråga

Varje regelverk kräver att dess identifierare hittas och skyddas. GDPR täcker EU-säljardata. LGPD täcker brasiliansk säljardata. Indiens DPDP Act täcker indisk säljardata.

"Lämpligt skydd" innebär att verktyget hittade identifieraren. En missad Aadhaar är inte ett konfigurationsfel. Det är ett täckningsfel. För globala plattformar är den luckan skillnaden mellan partiell efterlevnad och verkligt skydd.

En enda driftsättning med 260+ entitetstäckning hanterar alla dessa jurisdiktioner. Inga separata regionala verktyg. Inga separata bearbetningspipelines. Ingen manuell berikning för format som ett 40-igenkänningsverktyg missar.

För mer information om hur täckning mappas till GDPR-skyldigheter, se GDPR-efterlevnadsresurser. För revisionslogg och uppdateringspolicyer, se säkerhets- och efterlevnadsinformation.

Källor

Redo att skydda din data?

Börja anonymisera PII med 285+ entitetstyper på 48 språk.

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.