การตรวจจับ PII & การทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้ในระดับองค์กร
Regex patterns for structured data, proven ML models for names. Transparent, auditable results on Hetzner's ISO 27001-certified servers in Germany.
ทำไมต้องเลือก anonym.legal
Deterministic Pattern Detection
Regex patterns for structured data (emails, SSNs, credit cards) give 100% reproducible results. ML-based NER for names and organizations provides high consistency. Fully auditable for compliance.
เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีของเรา →Hetzner Germany, ISO 27001 Certified
การประมวลผลทั้งหมดเกิดขึ้นในศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการรับรอง ISO 27001 ของ Hetzner ในเยอรมนี ข้อมูลของคุณยังคงอยู่ใน EU โดยไม่มีปัญหาด้านเขตอำนาจที่ไม่คาดคิด.
ดูรายละเอียดความปลอดภัย →การตั้งราคาแบบ Token ที่คุณเข้าใจได้
จ่ายสำหรับสิ่งที่คุณใช้ด้วยระบบ Token ที่โปร่งใสของเรา ระดับฟรีรวม 200 Token (~15-18 หน้า/เดือน) ไม่มีค่าธรรมเนียมแอบแฝง ไม่มีความประหลาดใจ.
ดูราคา →การรวม AI พร้อมการปกป้องความเป็นส่วนตัว
เชื่อมต่อเครื่องมือ AI ของคุณเช่น Cursor และ Claude Desktop ในขณะที่รักษาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของคุณให้ปลอดภัยด้วยการทำให้ PII ไม่สามารถระบุตัวตนได้โดยอัตโนมัติ.
Your AI Tool
(Cursor, Claude)
MCP Server
(Anonymizes PII)
AI Processes
(Safe data only)
Restore Values
(Optional)
MCP Server ทำหน้าที่เป็นเกราะป้องกันความเป็นส่วนตัวระหว่างเครื่องมือ AI ของคุณและข้อมูลที่ละเอียดอ่อน มันตรวจจับและทำให้ PII ไม่สามารถระบุตัวตนได้โดยอัตโนมัติก่อนที่จะส่งไปยัง AI จากนั้นคืนค่าค่าต้นฉบับในคำตอบ—เพื่อให้แน่ใจว่า AI ไม่เคยเห็นข้อมูลจริงของคุณ.
การรวมเครื่องมือ AI ที่ไร้รอยต่อ
ทำงานร่วมกับ Cursor, Claude Desktop, และเครื่องมือที่เข้ากันได้กับ MCP อื่นๆ
สถาปัตยกรรมที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว
AI ประมวลผลข้อมูลที่ทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้เท่านั้น—PII ต้นฉบับไม่เคยออกจากการควบคุมของคุณ
การทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้ที่สามารถย้อนกลับได้
การทำ Tokenization ช่วยให้คุณสามารถคืนค่าค่าต้นฉบับเมื่อจำเป็น
การตั้งราคา Token เดียวกัน
ใช้ยอด Token ที่มีอยู่ของคุณ—ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
เครื่องมือ AI ที่รองรับ:
มีให้ในแผน Pro และ Business อัปเกรดเพื่อปลดล็อก.
ประมวลผลเอกสารอย่างปลอดภัย
ความเป็นส่วนตัวสูงสุดด้วยการจัดการไฟล์ที่ปลอดภัย เอกสารจะอยู่ในอุปกรณ์ของคุณ — ข้อความที่ถูกดึงออกมาเท่านั้นที่จะถูกส่งไปวิเคราะห์.
Drag & Drop
(Your files)
Local Processing
(On your device)
Analyze & Anonymize
(Text only)
Save Result
(Stay local)
แอปเดสก์ท็อปประมวลผลเอกสารทั้งหมดในอุปกรณ์ของคุณ ไฟล์จะถูกอ่านในเครื่อง ข้อความที่ถูกดึงออกมาจะถูกส่งไปวิเคราะห์ และเอกสารของคุณจะยังคงเป็นส่วนตัว.
การจัดการไฟล์ที่ปลอดภัย
เอกสารจะอยู่ในคอมพิวเตอร์ของคุณ — ข้อความที่ถูกดึงออกมาจะถูกส่งไปยัง API ที่ปลอดภัยของเราเท่านั้น
การจัดเก็บในเครื่องที่เข้ารหัส
ประวัติ, การตั้งค่า, และกุญแจการเข้ารหัสจะถูกเก็บในห้องนิรภัยในเครื่องที่เข้ารหัสของคุณ
อินเทอร์เฟซลากและวาง
การทำงานที่ง่ายและเข้าใจ—ลากไฟล์และรับผลลัพธ์ทันที
หลายรูปแบบ
PDF, DOCX, TXT, และอื่นๆ—ประมวลผลเอกสารประเภทใดก็ได้
มีให้สำหรับ:
ตรวจจับชื่อ, อีเมล, หมายเลขโทรศัพท์, บัตรเครดิต, SSN, IBAN, ที่อยู่ IP และอื่นๆ ในหลายหมวดหมู่.
รองรับเต็มรูปแบบสำหรับ 48 ภาษา รวมถึงอังกฤษ, เยอรมัน, สเปน, ฝรั่งเศส, และอีก 43 ภาษา พร้อมการสนับสนุน RTL สำหรับอาหรับ, ฮีบรู, เปอร์เซีย, และอูรดู ขับเคลื่อนโดย spaCy, Stanza, และ XLM-RoBERTa NLP engines.
แทนที่, แก้ไข, แฮช (SHA-256), เข้ารหัส (AES-256-GCM), หรือปิดบัง—เลือกวิธีการปกป้องที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณ.
ความน่าเชื่อถือในระดับองค์กรพร้อมการตรวจสอบ, การสำรองข้อมูลอัตโนมัติ, และขั้นตอนการตอบสนองต่อเหตุการณ์.
คู่มือการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัย (ฟรี)
ดาวน์โหลดเอกสารโดยผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยองค์กรของคุณปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและปฏิบัติตามข้อกำหนด
รายการตรวจสอบการปฏิบัติตาม GDPR
กรอบการตรวจสอบ 50 ข้อ
14 pages • PDF
คู่มือป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลจาก AI
ปกป้องข้อมูลจากเครื่องมือ GenAI
18 pages • PDF
คู่มือการปฏิบัติตาม HIPAA
ครอบคลุมตัวระบุ PHI ทั้ง 18 รายการ
22 pages • PDF
กรณีศึกษา: การทำให้ข้อมูล PII เป็นนิรนาม
การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมแบบผสม
11 pages • PDF
ดูการทำงานจริง
ชมวิธีที่ anonym.legal ปกป้องข้อมูลที่อ่อนไหวแบบเรียลไทม์บนเครื่องมือโปรดของคุณ

Latest Insights
Research, guides, and analysis on data privacy
Japan My Number: Verhoeff & APPI
63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.
HDPA Greece: AFM & AMKA Detection
Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.
NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel
Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.
Explore anonym.legal
พร้อมที่จะปกป้องข้อมูลของคุณหรือยัง?
เริ่มต้นด้วยระดับฟรีของเรา—200 Token ต่อรอบ ไม่มีบัตรเครดิตที่จำเป็น.
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
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
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
- 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.