By · Last updated 2026-06-05

Bloga DönGDPR & Uyumluluk

LGPD Brezilya: CPF, CNPJ ve Veri Koruma

LGPD, 215 milyon Brezilyalıyı kapsıyor ve ANPD 2024'te büyük yaptırım uygulamaya başladı. CPF, İngilizce eğitimli araçlar tarafından yalnızca %45 doğrulukla tespit ediliyor.

June 5, 20268 dk okuma
Brazil LGPDCPF detectionBrazilian Portuguese PIIANPD complianceSouth America data protection

LGPD Brezilya: CPF, CNPJ ve Veri Koruma

Brezilya'nın Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) yasası, 215 milyon kişiyi kapsamaktadır. Nüfus bakımından dünyanın üçüncü büyük veri koruma yasasıdır. Almanya, Fransa ve Birleşik Krallık'ın toplamından daha fazla insanı kapsamaktadır. Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), 2024'te ilk büyük para cezalarını uyguladı. LGPD'nin 2020'deki yürürlüğe girmesinin ardından tanınan geçiş dönemi sona erdi.

Teknik bir zorluk da mevcuttur. LGPD belgeleri Brezilya Portekizcesiyle yazılmıştır. Brezilya'daki ulusal kimlikler Portekiz'dekilerden farklıdır. Başka hiçbir ülkenin kimliklerinden de farklıdır.

Brezilya KKB'si Neden Farklıdır

Brezilya'nın federal ve eyalet kimlik sistemleri, Avrupa dijital kimlik sistemlerinden ayrı biçimde gelişti. Bu durum, kendine özgü bir tanımlayıcılar kümesi yarattı. NLP araçlarının büyük çoğunluğu İngilizce veya Avrupa verileri üzerinde eğitilmiştir. Yerel kimlikleri tespit etmekte başarısız olurlar.

CPF (Cadastro de Pessoas Físicas): 11 haneli vergi mükellefi numarası. Format: XXX.XXX.XXX-XX. İki kontrol hanesi vardır. Formül iki ayrı matematiksel adım kullanır. CPF'nin geçerli sayılması için ikisi de eşleşmelidir.

Tespit boşluğu büyüktür. İngilizce eğitimli NLP araçları CPF'yi yalnızca %45 doğrulukla tespit eder (ANPD, 2024). İki neden bunu açıklar. Birincisi, iki adımlı kontrol hanesi mantığı olmaksızın 11 haneli sayılarla eşleşen araçlar, geçerli CPF numaralarını rastgele dizilerle karıştırır. İkincisi, CPF bazen XXX.XXX.XXX-XX formatını içermeyebilir. Bu durum OCR çıktısında ve düz metin formlarında ortaya çıkar.

CNPJ (Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica): 14 haneli şirket kimlik numarası. Format: XX.XXX.XXX/XXXX-XX. İki kontrol hanesi de vardır. Formül CPF'ye benzer ama aynı değildir.

RG (Registro Geral): Eyalet medeni kimlik kartı. Format eyalete göre değişir. São Paulo, 2 harf ve 5–9 rakam kullanır. Rio de Janeiro, tireli 7–8 rakam kullanır. Minas Gerais, 7–9 rakam kullanır. Diğer eyaletlerin kendi formatları vardır. Yalnızca bir eyaletin RG'sini bilen bir araç, RG numaralarının büyük çoğunluğunu kaçıracaktır.

CNH (Carteira Nacional de Habilitação): 11 haneli sürücü belgesi numarası. Bir kontrol hanesi vardır. Format, bölge kodu içerir.

Título de Eleitor: 12 haneli seçmen kimlik numarası. Üç bölümden oluşur: 8 haneli kimlik kodu, 2 haneli eyalet kodu ve 2 kontrol hanesi.

SUS numarası (Cartão SUS): 15 haneli kamu sağlık kimliği. Ülkedeki her kişi birine sahiptir. Tüm hastane ve klinik kayıtlarında görünür.

PIS/PASEP: 11 haneli sosyal program numarası. Her istihdam kaydında görünür.

LGPD Anonimleştirme Standardı

LGPD Madde 12, anonim veriyi tanımlar. Standart: 'işleme sırasında makul teknik araçlar göz önünde bulundurulduğunda tanımlanamayan' veri. Bu, teknolojiye bağıl bir standarttır. Bugünün anonim verisi, yeniden tanımlama yöntemleri geliştikçe bu niteliğini koruyamayabilir.

ANPD ek kılavuz sunar. CPF ve ad gibi doğrudan tanımlayıcıları kaldırmak yeterli değildir. Yarı tanımlayıcı grupları hâlâ yeniden tanımlamaya olanak tanıyabilir. Yaş aralığı, şehir, cinsiyet ve meslek birlikte bir kişiyi tanımlayabilir. Bunlar gruplandırma veya gürültü ekleme yoluyla ele alınmalıdır.

Yapay zeka eğitim verisi için ANPD üç koşuldan birini gerektirir. Birincisi: veri Madde 12 standardını karşılar. İkincisi: her veri sahibi belirli eğitim kullanımı için açık rıza vermiştir. Üçüncüsü: geçerli bir belgelenmiş amaç mevcuttur.

Portekizce Dil Gereksinimleri

Brezilya Portekizcesi, Avrupa Portekizcesinden farklıdır. Sözcükler, yazım ve belge formları aynı değildir. Portekiz metni üzerinde eğitilmiş NLP modelleri, yerel metin üzerinde eğitilmiş modellerin doğruluğunun yaklaşık %71'ine ulaşır. Bu, ANPD teknik değerlendirmesinden gelmektedir.

KKB tespiti açısından temel farklılıklar:

  • İsimler: Çift soyadı kullanımı ve isim sırası Portekiz'den farklıdır.
  • Adresler: CEP kodları XXXXX-XXX formatını kullanır. Bu format ülkeye özgüdür. Kendine özel tespit mantığı gerektirir.
  • Belge terimleri: Burada 'Carteira de Identidade', Portekiz'de ise 'Bilhete de Identidade'. Kurum adları da farklılık gösterir.

ANPD Uyumluluğu için Gerekenler

Dört teknik gereksinim ANPD uyumluluğunu kapsamaktadır. CPF ve CNPJ tespiti, iki adımlı kontrol hanesi doğrulamasını içermelidir. RG tespiti tüm eyaletleri kapsamalıdır. SUS numarası ve Título de Eleitor tespiti de gereklidir. NLP modelleri, yerel Portekizce metinler üzerinde eğitilmiş olmalıdır.

Küresel KKB tanımlayıcı tespiti ve 2024'teki LGPD yaptırım eylemleri kılavuzlarımıza bakın.

Kaynaklar

Verilerinizi korumaya hazır mısınız?

48 dilde 285+ varlık türü ile PII anonimleştirmeye başlayın.

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.