By · Last updated 2026-04-01

Bloga DönTeknik

Arapça ve İbranice KBV: Batı Araçları Yetersiz Kalıyor

GDPR Boğaz'da bitmez. AB iş akışlarındaki Arapça ve İbranice kişisel veriler sistematik olarak korumasız kalıyor. XLM-RoBERTa çapraz dilsel tespiti ve.

April 1, 20268 dk okuma
Arabic PII detectionHebrew NERRTL text processingMENA GDPR complianceXLM-RoBERTa multilingual

RTL Uyum Açığı

GDPR Boğaz'da bitmez. Latin alfabesi kullanan araçlara sahip AB şirketleri körleşiyor. Bu gerçek bir sorun ve büyük ölçüde görmezden geliniyor.

Sorun yalnızca metin yönü değil. Sağdan sola (RTL) yazılar farklı tokenizasyon gerektiriyor. Farklı parçalara bölme gerektiriyor. Varlık sınırları LTR metinlerden farklı çalışıyor. İngilizce üzerinde eğitilmiş NER sistemleri LTR kurallarını uyguluyor. Bu kurallar RTL metinde bozuluyor ve yanlış varlık sınırları üretiyor.

Arapça morfolojisi işi daha da güçleştiriyor. Dil kök tabanlı çalışıyor. Tek bir kökten düzinelerce kelime türüyor. Muhammed gibi bir isim "Al-Muhammed", "bin Muhammed" veya "Muhammed al-Raşid" biçiminde görünebiliyor. Batılı isimler için oluşturulan regex desenleri bu biçimleri kaçırıyor. İngilizce üzerinde eğitilen modeller de aynı şekilde başarısız oluyor.

GDPR, dili bir uyum sınırı olarak tanımlamıyor. MENA müşterilerinden Arapça posta işleyen bir AB şirketi, Fransızca postaya uygulanan kuralların aynısına tabidir. RTL metindeki kişisel verilerin kaçırılması, GDPR Madde 32 kapsamında hukuki bir ihlal oluşturuyor.

KYC Kullanım Senaryosu

AB müşterileri için KYC belgelerini işleyen Dubai merkezli bir fintech şirketi durumu net biçimde ortaya koyuyor.

Arap müşterilere ait KYC dosyaları RTL yazıyla yazılmış isimler, BAE Emirlik kimlikleri ve RTL adresleri içeriyor. Bunlar İngilizce ticari metinlerin yanında yer alıyor.

Emirates ID formatı 784-XXXX-XXXXXXX-X şeklinde. Ülke kodu 784. Doğum yılı. Yedi basamak. Kontrol basamağı. BAE varlık tanımı olmayan Batılı KBV araçları bu formatı bulamıyor. İsim alanları Latin alfabesi NER'inden geçiyor. Parçalama yanlış yapılıyor. KBV iş akışında görünmez hale geliyor.

Bu veriler üzerinde GDPR yükümlülüğü bulunan şirketler için bu açık gerçek hukuki risk yaratıyor. GDPR Madde 32, uygun teknik tedbirleri zorunlu kılıyor. Dünyanın dillerinin %22'sindeki tanımlayıcıları kaçıran bir araç uygun bir tedbir sayılamaz.

İbranice ve Karma Dilli Belgeler

İbranice de benzer sorunlar yaratıyor. Yazı sağdan sola ilerliyor. İsrail kimlik numaraları dokuz basamak üzerinde Luhn benzeri bir sağlama toplamı kullanıyor.

İsrail hukuki belgeleri çoğunlukla tek bir dosyada İbranice, Arapça metin ve İngilizce içeriyor. Bu durum İbranicenin ana dil olduğu ve İngilizce terimlerin referans olarak eklendiği sözleşmelerde yaygın.

Karma alfabeli dosyalar NER öncesinde alfabe tespiti gerektiriyor. Bu olmadan tek bir NER geçişi RTL yazılara Latin kurallarını uyguluyor ve çıktı hatalı oluyor.

Nature Scientific Reports (2025) dergisinde yayımlanan bir araştırma, RTL kişisel verileri üzerinde çapraz dilsel NER testi yaptı. Standart modeller F1 skoru 0,60-0,83 arasında kaldı. RTL NER verileri üzerinde ince ayarlı XLM-RoBERTa ise 0,88 ve üzerinde skor elde etti.

Çapraz Dilsel Mimari Gereksinimi

İyi bir RTL KBV tespiti, Batı odaklı araçların genellikle yoksun olduğu üç unsura ihtiyaç duyuyor.

RTL metin işleme: Doğru metin akışı için Unicode çift yönlü uyum. Sağdan sola metinde kelime sınırlarını bulan RTL'ye duyarlı tokenizasyon.

Morfoloji duyarlı NER: Arapça için Farasa gibi bir morfoloji analizörü ya da RTL NER verileri üzerinde ince ayarlı bir transformer modeli. Modelin morfolojik çeşitliği öğrenmiş olması şart.

Bölgeye özgü varlık türleri: Emirates ID, İsrail kimlik numarası, Suudi Ulusal Kimliği ve Mısır Ulusal Kimliğinin her biri format kurallarıyla birlikte açıkça tanımlanmayı gerektiriyor. Genel Batı araçları bunlara sahip değil.

Çok dilli NER boru hattımızın 48 dilde alfabe tespitini nasıl ele aldığını görün. Desteklediğimiz MENA tanımlayıcı türlerinin tam listesi için varlık kataloğunu ziyaret edin. GDPR uyum rehberimiz tespit açıklarının Madde 32 riski nasıl yarattığını açıklıyor.

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.