Hukuk Teknolojisi
Hukuk büroları ve hukuk profesyonelleri için veri koruma
20 makaleler
Hukuki KBV: Ayrıcalık Tespiti
Dava referans numaraları, baroluk numaraları, mahkeme dosya numaraları ve müvekkil dosya kimlikleri, standart KBV araçlarının gözden kaçırdığı yasal açıdan hassas tanımlayıcılardır.
Kişisel Veri Tespiti E-Keşif Maliyetlerini Düşürüyor
E-keşifte avukat öncülüğünde kişisel veri gizleme sayfa başına 1–2 dolar maliyetli. 50.000 belgelik bir dava, yalnızca gizleme için 375.000 $+ maliyet yaratıyor.
Geri Alınabilir Kişisel Veriyle Anonim İK Anketleri
Anonim anketler taciz ve etik ihlallerinin dürüstçe bildirilmesini teşvik eder. Ciddi bir iddia ortaya çıktığında İK soruşturma yapmak zorundadır — ancak.
Hukuki Keşif için Geri Alınabilir Şifreleme
Belgeleri karartıp gizlediniz. Hâkim orijinalleri sunmanızı emretti. Şimdi ne yapacaksınız? GDPR cezaları 2024'te rekor kıran 1,2 milyar EUR'ya ulaştı.
GDPR ve CCPA için Elektronik Tablo Anonimleştirme
Excel formülleri müşteri adlarını içeren hücrelere başvuruyor. Pivot tablolar hassas verileri önbelleğe alıyor. Hava boşluklu ortamlar devlet kurumlarının %67'si için zorunlu.
FOIA Birikimi: Otomatik Devlet Redaksiyonu
ABD'de FOIA talepleri 2024 mali yılında 1,5 milyona ulaştı — bir önceki yıla göre %25 artış. Birikimler %33 artarak 267.056 bekleyen talebe çıktı. Hükümet işleme için 723 milyon dolar harcadı.
Hukuki Redaksiyon: Biçimlendirme Sorunu ve Çözümü
Bloomberg Law 2024 araştırmasına göre hukuk profesyonellerinin %73'ü üçüncü taraf redaksiyon araçlarında biçimlendirme bozulması yaşıyor. DOJ Epstein dosyaları redaksiyon hatası bu sorunun en çarpıcı örneği.
Excel ve GDPR: Tablo Verisi Riskleri
GDPR Erişim Hakkı talepleri 2021'den 2024'e %180 arttı (EDPB). Ortalama EVKT işleme manuel olarak 12 saat alıyor. İK departmanları yönetiyor.
Redaksiyonları Savunmak: Mahkemede YZ Güven Puanları
Bir hâkim, bir belgenin yüzde 47'sinin neden redakte edildiğini sordu. 'YZ işaretledi' yanıtı hukuken savunulabilir değildir. Savunulabilir otomatik redaksiyon böyle görünür.
COPPA Nisan 2026: EdTech Platformlarının Son Tarihten Önce Yapması Gerekenler
COPPA'nın güncellenen kuralı 22 Nisan 2026'da yürürlüğe giriyor. Reddit çocuk verisi ihlalleri nedeniyle 14,47 milyon pound para cezasına çarptırıldı. EdTech platformları aynı riskle karşı karşıya.
Kalıcı Anonimleştirme: Delil İmhası Riski
ChatGPT girdilerinin %34,8'i hassas veri içeriyor (Cyberhaven). Çözüm — kalıcı anonimleştirme — kendi hukuki riskini yaratıyor: delil imhası. GDPR Md. 4(5) geri döndürülebilirlik gerektiriyor.
80.000 Dolarlık Redaksiyon Faturası: Word Eklentisi Çözümü
Saatte 200–400 dolar ücretle, 10.000 belgelik bir sunum avukatlık süresi olarak 26.000–80.000 dolara mal oluyor (RAND). Bloomberg Law 2024, otomasyonun bu süreyi önemli ölçüde kısalttığını ortaya koydu.
E-Keşif Yaptırımları: Yapay Zeka Redaksiyonu Başarısız
Athletics Investment Group - Schnitzer Steel (2024) davasında hatalı redaksiyon e-keşif yaptırımlarını tetikledi. Yapay zeka araçları yalnızca %22,7 hassasiyet elde ederken hukuk ekipleri gerçek yükümlülükle yüz yüze.
Platformlar Arası KKB: Office ve LibreOffice
Microsoft Office ve LibreOffice'i birlikte kullanan kuruluşların anonym aracılığıyla tutarlı KKB anonimleştirmesini nasıl sağladığı.
PDF Redaksiyon Tuzağı: Açığa Çıkan Veriler
DOJ Epstein dosyaları, Manafort davası ve NSA sızıntılarının hepsi aynı başarısızlığı paylaşıyor: temel metnin çıkarılabilir kalmasına yol açan kozmetik redaksiyon.
Karışık Formatlı E-Keşif: Uyumluluk Açığını Kapatmak
E-keşif üretimleri ve GDPR VSAT talepleri PDF, Word, Excel ve JSON formatlarını kapsar. Her format için farklı araç kullanmak tutarsızlık açıkları yaratır.
Epstein Dosyaları: Üstünü Boyamak Redaksiyon Değildir
Aralık 2025'te DOJ'un yayımladığı Epstein dosyaları kritik bir redaksiyon hatasını gözler önüne serdi: PDF'lerde siyah vurgulanan metin kopyala-yapıştırla okunabilir halde kalıyor.
Avukat-Müvekkil Gizliliği ve Yapay Zeka: 2026'da Hukuk Firmaları Ne Yapmalı?
Şubat 2026'da bir ABD federal mahkemesi, yapay zeka araçlarıyla yapılan iletişimlerin avukat-müvekkil gizliliği kapsamında olmadığına hükmetti.
Mahkemeler Avukatları Yanlış Redaksiyon Nedeniyle Yaptırımla Karşılaştırıyor
Word'de metni siyah renkte vurgulamak redaksiyon değildir. Mahkemeler, avukatları ayrıcalıklı bilgileri ifşa eden teknik hatalar nedeniyle yaptırımla karşılaştırıyor.
2023'te Hukuk Firmalarına 45 Fidye Yazılımı Saldırısı
2023, hukuk firmalarına yönelik rekor 45 fidye yazılımı saldırısına sahne oldu; 1,6 milyon kayıt tehlikeye girdi. Hukuk firmalarının neden birincil hedef olduğunu ve müvekkil verilerini nasıl koruyacağınızı öğrenin.
Verilerinizi Bugün Koruma Altına Alın
285+ varlık türü, 48 dil, girişim düzeyinde güvenlik başlangıç fiyatlarıyla.
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 company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds 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.