By George Curta · Last updated 2026-04-07
เครื่องมือการทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR
ตรวจจับและทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลเป็นนิรนามตามมาตรา 4(5) ของ GDPR ประเภทเอนทิตีมากกว่า 285 ประเภท, 48 ภาษา, การเข้ารหัสที่สามารถย้อนกลับได้ โครงสร้างพื้นฐาน 100% ในสหภาพยุโรป
การทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR คืออะไร?
การทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR คือกระบวนการในการลบหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อไม่ให้สามารถระบุได้ว่าเป็นบุคคลเฉพาะ แม้ว่าจะรวมกับข้อมูลอื่น ๆ ก็ตาม ตามมาตรา 4(5) ของ GDPR ข้อมูลที่ทำให้เป็นนิรนามอย่างถูกต้องจะอยู่นอกขอบเขตของกฎระเบียบ
แตกต่างจากการทำให้เป็นนามแฝง (ซึ่งสามารถย้อนกลับได้) การทำให้เป็นนิรนามที่แท้จริงไม่สามารถย้อนกลับได้ อย่างไรก็ตาม หลายกรณีการใช้งานต้องการการทำให้เป็นนิรนามที่สามารถย้อนกลับได้ (การทำให้เป็นนามแฝงพร้อมการเข้ารหัส) เพื่อรักษาประโยชน์ของข้อมูลในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัว
anonym.legal สนับสนุนทั้งสองวิธี: การลบถาวรสำหรับการทำให้เป็นนิรนามที่แท้จริง และการเข้ารหัส AES-256-GCM สำหรับการทำให้เป็นนามแฝงที่สามารถย้อนกลับได้ซึ่งตรงตามข้อกำหนดของ GDPR สำหรับการป้องกันข้อมูล
ฟีเจอร์การทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR
ทุกสิ่งที่คุณต้องการสำหรับการทำให้ข้อมูลเป็นนิรนามตาม GDPR
ประเภทเอนทิตีมากกว่า 285 ประเภท
ตรวจจับชื่อ ที่อยู่ หมายเลขประกันสังคม (SSN) หมายเลข IBAN ข้อมูลสุขภาพ และหมวดหมู่ PII มากกว่า 275 หมวดหมู่ในข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ GDPR ทั้งหมด
48 ภาษา
ครอบคลุมสหภาพยุโรปทั้งหมดรวมถึงเยอรมัน ฝรั่งเศส สเปน อิตาลี โปแลนด์ และภาษาราชการของสหภาพยุโรปทั้งหมดรวมถึงภาษาหลักทั่วโลก
การเข้ารหัสที่สามารถย้อนกลับได้
การเข้ารหัส AES-256-GCM พร้อมการจัดการคีย์ที่ปลอดภัย ถอดรหัสเมื่อจำเป็นสำหรับคำขอของเจ้าของข้อมูลหรือการประมวลผลที่ชอบด้วยกฎหมาย
โครงสร้างพื้นฐานในเยอรมนี
การตั้งข้อมูลในสหภาพยุโรป 100% บน Hetzner เยอรมนี ไม่มี AWS, Azure หรือ GCP ไม่มีการเปิดเผยตามกฎหมาย Cloud Act ของสหรัฐอเมริกา สอดคล้องกับ Schrems II อย่างเต็มที่
แอปเดสก์ท็อป
ประมวลผลไฟล์ในเครื่องก่อนการอัปโหลด การประมวลผลแบบกลุ่มสำหรับชุดเอกสารขนาดใหญ่ ทำงานร่วมกับ Word, Excel, PDF และอื่น ๆ
REST API
รวมการทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR เข้ากับการทำงานของคุณ API ที่เรียบง่ายพร้อมเอกสารที่ครอบคลุม MCP Server สำหรับเครื่องมือ AI
กรณีการใช้งานการทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR
คำขอของเจ้าของข้อมูล
ทำให้ PII ของบุคคลที่สามเป็นนิรนามก่อนที่จะแบ่งปันข้อมูลกับผู้ขอ คำขอการเข้าถึงตามมาตรา 15 โดยไม่เปิดเผยข้อมูลของผู้อื่น
การแบ่งปันข้อมูลกับผู้ขาย
แบ่งปันชุดข้อมูลกับผู้ประมวลผลโดยไม่เปิดเผย PII ดิบ รักษาประโยชน์ของข้อมูลในขณะที่รับประกันการปฏิบัติตาม GDPR
การวิเคราะห์ & การวิจัย
เปิดใช้งานการวิเคราะห์ในชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่มีข้อจำกัดของ GDPR การทำให้เป็นนิรนามที่แท้จริงจะลบข้อมูลออกจากขอบเขตของกฎระเบียบ
การฝึกอบรม AI/ML
ทำให้ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นนิรนามก่อนที่จะป้อนเข้าสู่โมเดล AI ป้องกันการรั่วไหลของ PII ผ่านผลลัพธ์ของโมเดล
ทำไมต้องเลือก anonym.legal สำหรับการทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR?
| ฟีเจอร์ | anonym.legal | อื่น ๆ |
|---|---|---|
| ประเภทเอนทิตี | 285+ | 20-55 |
| ภาษา | 48 | 2-10 |
| การตั้งข้อมูลในสหภาพยุโรป | มักจะตั้งอยู่ในสหรัฐอเมริกา | |
| การเข้ารหัสที่สามารถย้อนกลับได้ | ไม่บ่อยนัก | |
| ราคาเริ่มต้น | €3/month | $800+/month |
| ระดับฟรี | ไม่บ่อยนัก |
ทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง
€4.7 Billion: ทำไมบริษัทในสหรัฐอเมริกาจึงจ่ายค่าปรับ GDPR 83%
เจาะลึกแนวโน้มการบังคับใช้ GDPR และวิธีหลีกเลี่ยงค่าปรับ
การปฏิบัติตาม GDPR ขององค์กร
วิธีที่องค์กรใช้ anonym.legal สำหรับการป้องกันข้อมูลข้ามพรมแดน
การปฏิบัติตามบริการทางการเงิน
การปฏิบัติตาม PCI DSS และ GDPR สำหรับธนาคารและฟินเทค
คำถามที่พบบ่อย
EDPB กำลังดำเนินการบังคับใช้สิทธิในการลบข้อมูลในปี 2025 — เราต้องทำอย่างไร?
การดำเนินการบังคับใช้ที่ประสานงานโดย EDPB มุ่งเน้นไปที่ว่าองค์กรสามารถค้นหาและลบข้อมูลส่วนบุคคลทั้งหมดเมื่อผู้ใช้ข้อมูลใช้สิทธิในการลบข้อมูลได้จริงหรือไม่ การตรวจจับ PII ของ anonym.legal (ประเภทเอนทิตีมากกว่า 285 ประเภทใน 48 ภาษา) สามารถสแกนที่เก็บข้อมูลของคุณเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลส่วนบุคคลอยู่ที่ไหน สนับสนุนการปฏิบัติตามการลบข้อมูลอย่างเป็นระบบ ฟีเจอร์การเข้ารหัสที่สามารถย้อนกลับได้ช่วยแยกแยะข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ (ซึ่งอยู่นอกขอบเขตของ GDPR) จากข้อมูลที่เป็นนามแฝง (ซึ่งไม่ใช่).
TikTok ถูกปรับ 530 ล้านยูโรสำหรับการส่งข้อมูลของสหภาพยุโรปไปยังจีน — ฉันจะทำอย่างไรเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือการไม่สามารถระบุตัวตนของฉันไม่สร้างปัญหาการถ่ายโอนข้อมูล?
โครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของ anonym.legal โฮสต์อยู่ในศูนย์ข้อมูล Hetzner ในเยอรมนี — ข้อมูลไม่เคยออกจากเขตอำนาจของสหภาพยุโรป แตกต่างจากผู้ให้บริการที่มีโครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์ในสหรัฐอเมริกาหรือเอเชีย ซึ่งจะกำจัดความเสี่ยงในการถ่ายโอนข้ามพรมแดนโดยสิ้นเชิง สถาปัตยกรรมแบบไม่มีความรู้ให้ชั้นเพิ่มเติม: แม้ภายในโครงสร้างพื้นฐานของสหภาพยุโรป anonym.legal ก็ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลของคุณในรูปแบบข้อความธรรมดาได้.
เริ่มการทำให้เป็นนิรนามตาม GDPR วันนี้
200 โทเค็นฟรีเพื่อเริ่มต้น ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต โครงสร้างพื้นฐานในเยอรมนี, 48 ภาษา, ประเภทเอนทิตีมากกว่า 285 ประเภท
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.