By · Last updated 2026-06-05

Bloga DönGDPR & Uyumluluk

Yunanistan HDPA: AFM ve AMKA Tespiti

AFM, genel araçlar tarafından yalnızca yüzde 52 doğrulukla tespit ediliyor. HDPA 2024 yılında 89 karar verdi — 2022'ye kıyasla yüzde 162 artış. Turizm ve denizcilik sektörleri kendine özgü riskler taşımaktadır.

June 5, 20267 dk okuma
Greece HDPAAFM AMKA detectionGreek alphabet NERtourism GDPRGreek identifiers

Yunanistan'ın Kişisel Verileri Koruma Kurumu (HDPA), 2024 yılında 89 icra kararı verdi. Bu sayı, 2022'deki 34 kararla karşılaştırıldığında yüzde 162'lik bir artışa karşılık gelmektedir. Bu sert icra ivmesi, hem artan HDPA kapasitesini hem de HDPA davalarının yüzde 38'ini oluşturan turizm sektörü ile denizcilik operasyonlarındaki sektöre özgü uyum başarısızlıklarını yansıtmaktadır.

AFM: Yunanistan'ın Birincil Ticari Tanımlayıcısı

ΑΦΜ (Αριθμός Φορολογικού Μητρώου, Vergi Kimlik Numarası), tüm Yunan vatandaşlarına, yerleşik kişilere ve işletmelere vergi yönetimi amacıyla atanan 9 haneli bir numaradır. Denetim basamağı, ağırlıklı toplam algoritması kullanır: 1-8 arası basamaklar (256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2) ağırlıklarıyla çarpılır, sonuçlar toplanır ve 11'e bölümünden kalan alınır. Sonuç 10 ise numara geçersizdir; aksi hâlde denetim basamağı, sonucun 10'a bölümünden kalandır.

AFM, tüm Yunan ticari belgelerinde — faturalar, sözleşmeler, iş sözleşmeleri ve devlet formlarında — yer alır. Hem gerçek kişiler hem de işletmeler için birincil ticari tanımlayıcıdır.

Tespit doğruluğu: Genel NLP araçları AFM'yi yüzde 52 doğrulukla tespit ediyor (HDPA 2024 analizi). Hata modları şunlardır:

  • AFM'nin 9 haneli biçimi, Yunan belgelerindeki pek çok referans numarası ve tarih bileşeniyle örtüşmektedir
  • Ağırlıklı modulo-11/modulo-10 iki aşamalı denetim basamağı, genel araçlarda yaygın olarak uygulanmamaktadır
  • Yunan belgelerinde AFM sık sık açık bir etiket olmaksızın bağlam içinde (adres bloklarına gömülü, "ΑΦΜ:" şeklinde etiketlenmeksizin) sunulmaktadır

AMKA: Yunanistan'ın Sosyal Sigorta Tanımlayıcısı

ΑΜΚΑ (Αριθμός Μητρώου Κοινωνικής Ασφάλισης, Sosyal Sigorta Sicil Numarası), doğum tarihi ve cinsiyeti kodlayan 11 haneli bir numaradır:

  • 1-6. basamaklar: GGAAAA formatında doğum tarihi
    1. basamak: Cinsiyet (tek = erkek, çift = kadın)
  • 8-11. basamaklar: Denetim basamaklı sıra numarası

Doğum tarihi ve cinsiyet kodlaması, AMKA'yı İsveç personnummer'ına yapısal olarak benzer kılmakta ve aynı GDPR özel kategori sorununu doğurmaktadır: numara, biyolojik cinsiyeti kayıt itibarıyla açığa çıkarmaktadır.

AMKA, tüm Yunan sağlık belgelerinde, sosyal güvenlik başvurularında ve işveren kayıtlarında yer alır. Her Yunan vatandaşının ve yasal ikamet sahibinin bir AMKA numarası vardır; bu numara sağlık hizmetleri ve sosyal yardıma erişimde sosyal güvenlik numarasının eşdeğeridir.

Yunan Alfabesi: NLP Altyapısındaki Temel Sorun

Yunan metni, Latin alfabesinden tamamen farklı bir yazı sistemini kullanır. Bu durum, KKB tespiti açısından köklü bir altyapı sorunu yaratmaktadır:

Unicode aralıkları: Yunan karakterleri, Unicode U+0370 ile U+03FF aralığında (Yunan ve Kıpti bloğu) ve U+1F00 ile U+1FFF aralığında (politonik biçimler için Genişletilmiş Yunan) yer alır. Yalnızca ASCII veya Latin Extended karakterlerini destekleyen araçlar Yunan metinlerini hiç işleyemez.

Yunan NER modelleri: spaCy'nin el_core_news modeli Yunan NER desteği sunar — ancak açık bir Yunan dili yapılandırması gerektirir. Varsayılan dil yapılandırmasını (genellikle İngilizce) kullanan kuruluşlar, Yunan alfabesiyle yazılmış belgeler için hiçbir çıktı alamaz.

Karma alfabe belgeler: Yunan ticari ve devlet belgeleri sıklıkla Yunan alfabesi (ana içerik) ile Latin alfabesini (marka adları, teknik terimler, İngilizce açıklamalar) bir arada kullanır. NLP işlem hatları, aynı belgede her iki alfabeyi de desteklemelidir.

Yunanca isim tanıma: Yunan isimleri nominatif hâlde (Γεώργιος Παπαδόπουλος) görülebileceği gibi, Yunan cümlelerinde genitif/akuzatif hâlde de (Γεωργίου Παπαδόπουλου) karşımıza çıkar. Duruma duyarlı NER tanıması için Yunan morfoloji analizi gerekmektedir.

Turizm Sektörü: Mevsimsel Veri İşleme Uyumu

HDPA icra davalarının yüzde 38'i turizm sektöründen kaynaklanmaktadır. Uyum sorunu ölçek ve mevsimsellikten kaynaklanmaktadır:

Otel PMS sistemleri: Mülk yönetim sistemleri tüm misafirler için eksiksiz kişisel bilgileri — pasaport numaraları, uyruk, doğum tarihleri, iletişim bilgileri — işlemektedir. HDPA icra bulguları, pek çok otel PMS sisteminin misafir verilerini belgelenmiş bir amaç ve veri hacmine orantılı güvenlik önlemleri olmaksızın 5 yılı aşkın süre sakladığını ortaya koymuştur.

IBAN ve ödeme verisi: Yunan turizm işletmeleri, AB ve uluslararası misafirlerden ödeme verisi işlemektedir. Misafir faturaları (otel hesapları) kısmi kart numaraları içerirken rezervasyon sistemleri son kullanma tarihiyle birlikte tam ödeme bilgilerini barındırmaktadır. PCI DSS uyumu, ödeme verisine ilişkin GDPR gereksinimleriyle örtüşmektedir.

Personel veri devri: Konaklama sektöründeki mevsimlik işçiler genellikle 4-6 aylık iş sözleşmeleri yapmaktadır. HDPA icra bulguları, ayrılan mevsimlik personelin sistem erişiminin iptal edilmemesi yönünde tekrarlayan başarısızlıkları saptamıştır — yüksek personel devrine sahip her sektörde yaygın görülen bir durum.

Yunan bağlamında HDPA uyumu için: sağlama toplamı doğrulamasıyla AFM ve AMKA tespiti, Yunan alfabesi NER desteği (spaCy el_core_news) ile Yunan pasaportu/nüfus cüzdanı tespiti teknik gereksinimler arasındadır. Turizm sektörüne özgü uyum için ise otel PMS veri saklama belgelendirmesi ve mevsimlik personel erişim iptali prosedürleri, HDPA icra kararlarının açıkça ortaya koyduğu ek organizasyonel gereksinimlerdir.

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.