anonym.legal

By · Last updated 2026-04-13

Bloga DönTeknik

Hava Boşluklu Gizlilik: Çevrimdışı Anonimleştirme

FedRAMP ve ITAR ortamlarının ortak bir noktası var — bulut bir seçenek değil. GDPR Madde 4(5) kapsamında tersine çevrilebilir takma adlaştırma.

April 13, 20269 dk okuma
air-gapped anonymizationSCIF document processingITAR complianceFedRAMP offline toolsoffline PII detection

Hava Boşluğu Kuralı

Bazı ağların interneti yok. Politika gereği değil — tasarım gereği.

Bir SCIF (Hassas Bölümlere Ayrılmış Bilgi Tesisi) Faraday kafesli bir odadır. İçine hiçbir kablosuz sinyal girmiyor ya da çıkmıyor. ITAR (Uluslararası Silah Ticareti Yönetmeliği) kapsanan teknik içeriğin onaylanmamış taraflara gönderilmesini yasaklıyor. Bulut sağlayıcıları ITAR onaylı değil. Bu gruplar için "bulut SaaS" yönetilecek bir risk değil.

Bu siteler için bulut araçları çalışmıyor. Nokta.

Canlı ağ bağlantısına ihtiyaç duyan bir araç burada çalışamaz. Lisans sunucusuna çağrı yapan bir araç engellenir. Tespit için bir bulut API'sine dosya gönderen bir araç SCIF içinde işlev göremez. Bunlar uç vakalar değil. Savunma ekipleri için günlük kısıtlamalar.

ITAR Vakası

Bir savunma firmasındaki veri bilimcisinin ITAR kapsamında personel kayıtları var. Dosyaları paylaşmadan önce adları ve kimlikleri kaldırması gerekiyor. Ağı hava boşluklu.

Bulut çözümü yok. Tek yol yerel cihazda çalışan bir araç. Modellerini yerel olarak depolamalı. Harici çağrı yapmadan temiz çıktı üretmeli.

Tauri 2.0 tabanlı Masaüstü Uygulama bunu yapıyor. Kurulumdan sonra çalışma sırasında ağ çağrısı yapılmıyor. spaCy NER modelleri ve regex desenleri hepsi yerel CPU'da çalışıyor. Çıktı, kullanıcı dışa aktarana kadar cihazda kalıyor.

Tersine Çevrilebilirlik Neden Önemli

Gizli çalışmalar çoğunlukla tersine çevrilebilir takma adlaştırma gerektiriyor. Ekipler gerçek adları kodlarla değiştiriyor. Kayıtları kullanışlı tutuyor. Gerçek kimlikleri koruyor.

GDPR Madde 4(5) takma adlaştırmayı resmi bir gizlilik tedbiri olarak tanımlıyor. Riski düşürüyor. Takma adlandırılmış kayıtlar daha az yasal yükümlülük taşıyor — arama belirteci veri setinden ayrı tutulursa.

IAPP araştırması (2024) araçların yalnızca %23'ünün gerçek tersine çevrilebilirliği desteklediğini buldu. Çoğu tek yönlü maskeleme veya tam değiştirme yapıyor. Bir kayıt üzerine yazıldığında geri dönüş yok.

Bazı devlet ekipleri çalışmalarını bölmelere göre ayırıyor. Bir ekip takma adlandırılmış dosyaları alıyor. Analizi yapıyorlar. İkinci bir ekip arama belirtecini tutuyor. Yalnızca yasa gerektirdiğinde kayıtları yeniden tanımlıyorlar. Bu bölünmüş tasarım, çok ekipli gizli iş akışları için tek güvenli yaklaşım.

Sıfır bilgi modeli bir adım daha ileri gidiyor. Arama belirteci istemci cihazında oluşturuluyor. Asla dışarı gönderilmiyor. Satıcıya mahkeme celbi gönderilse bile belirteci teslim edemiyor. Hiç elinde olmadı. Bu, pek çok gizli ortamdaki gözetim zinciri kurallarını karşılıyor.

EDPB Belirteç Ayrımı

EDPB Kılavuz 05/2022, takma adlaştırma belirtecinin ayrı tutulması gerektiğini belirtiyor. Takma adlandırılmış kayıtları elinde bulunduran tarafla aynı yerde duramaz. Ya da o tarafın hem kayıtları hem de belirteci aynı anda okuyamamasını sağlayan kontrollerle kilitlenmesi gerekiyor.

Üç şeyin birlikte olması bu kuralı karşılıyor:

  • Belirteç istemci cihazında oluşturuluyor — asla gönderilmiyor
  • Tüm işlem yerel olarak yapılıyor — hava boşluklu siteyi asla terk etmiyor
  • Çıktı ve belirteç ayrı ayrı dışa aktarılıyor — iki ayrı dosya, iki ayrı yol

Bu tasarım EDPB kuralını ve hava boşluğu kısıtlamasını aynı anda karşılıyor.

Tam tablo için güvenlik genel bakışımız yerel işlemenin üçüncü taraf zincirini nasıl kırdığını gösteriyor. Uyumluluk kılavuzumuz GDPR transfer kurallarını kapsıyor. Kurulum yardımı için SSS'e bakın.

Anonym.legal Masaüstü Uygulaması tüm KKB tespitini yerel cihazda çalıştırıyor. Kurulumdan sonra internet gerekmiyor. Windows, macOS ve Linux'u destekliyor. Paket halinde NLP modelleri 24 dili kapsıyor.

2026 için güncellenmiştir

Kaynaklar

İlgili Makaleler

Teknik

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Teknik

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Teknik

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Verilerinizi korumaya hazır mısınız?

48 dilde 285+ varlık türü ile PII anonimleştirmeye başlayın.

Ücretsiz Deneme BaşlatÖzellikleri Görüntüle

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.