By · Last updated 2026-06-05

Bloga DönGDPR & Uyumluluk

HDPA Yunanistan: Turizm ve Denizcilik GDPR

Yunanistan'ın HDPA'sı 2024'te 89 uygulama kararı verdi — 2022'deki 34 karardan %162 artış. Turizm vakaların %38'ini oluşturuyor. AFM ve AMKA tanımlayıcıları zorunlu tespit gerektiriyor.

June 5, 20269 dk okuma
Greece HDPAAFM AMKA detectiontourism GDPRmaritime data protectionGreek identifiers

Yunanistan Hellenik Veri Koruma Otoritesi (HDPA), 2024 yılında 89 uygulama kararı verdi. Bu rakam, 2022'deki 34 karardan %162 artışa karşılık geliyor. En yoğun baskıyla karşılaşan iki sektör turizm ve denizcilik.

2026 için güncellendi

Turizm: Mevsimsel Toplu İşleme

Yunanistan, 2024 yılında 30 milyondan fazla yabancı ziyaretçi ağırladı. Her ziyaret kişisel kayıtlar oluşturuyor. Oteller, POS sistemleri, tur şirketleri ve restoranlar bu verileri topluyor. Temel sorun zamanlama. Kayıtlar Haziran-Eylül arasında yoğun biçimde geliyor; ancak çok daha uzun süre güvenli tutulması gerekiyor.

HDPA'nın 2024 otel denetimlerinde üç yaygın hata türü tespit edildi.

POS saklama hataları: Restoran POS sistemleri, kart ve fiş kayıtlarını belirtilen süreler aşılmış olmasına rağmen tutmaya devam etti. Otel şirketlerinin büyük çoğunluğunun yazılı saklama planı yoktu. Kayıtlar "muhasebe amaçlı" olarak etiketlenmiş ve son tarihi belirlenmemiş şekilde duruyordu.

Rezervasyon platformu eksiklikleri: Global rezervasyon platformlarını kullanan oteller genellikle Veri İşleme Anlaşması imzalamamıştı. Birçoğu, AB dışı sistemlere yapılan aktarımlar için Transfer Etki Değerlendirmesi de yapmamıştı.

Mevsimsel erişim hataları: Yoğun sezon çalışanlarına misafir yönetim sistemlerine erişim sağlandı. Bu çalışanların denetimleri nadiren yapıldı. Giriş bilgileri çoğunlukla ayrılmalarından aylarca sonra da açık kaldı.

Turizm, HDPA davalarında sektörel olarak en büyük payı oluşturuyor. Daha geniş bir bakış açısı için AB ulusal tanımlayıcı tespitinin Avrupa genelinde nasıl işlediğine bakın.

Denizcilik Uyumu: Büyük Ölçekte Mürettebat Kayıtları

Gemi tonajı açısından Yunanistan, dünya gemi sahipliğinde lider konumda. Hellenik filosu 90.000'den fazla denizci istihdam ediyor. Atina'daki şirketler, farklı ülkelerden işçi çalıştıran filolar için mürettebat kayıtlarını yönetiyor.

Mürettebat kayıtları dört GDPR sorunu doğuruyor.

Bayrak devleti hukuku: Gemi nerede seyreden olursa olsun bayrak devleti hukuku geçerlidir. GDPR, mürettebat kayıtlarının yalnızca kıyı ofisinde değil, gemide kullanımını da kapsar.

Çok uluslu mürettebatlar: Pek çok mürettebatta yerel vatandaş bulunmuyor. Filipinler, Ukrayna, Hindistan ve Endonezya'dan çalışanlar yaygın. Pasaportları, STCW kartları ve sağlık kayıtları Atina üzerinden yönetilen sistemlere akıyor.

Sağlık kayıtları: Denizcilik işleri düzenli sağlık kontrolü gerektiriyor. Sağlık kayıtları, GDPR'ın 9. Maddesi kapsamında özel kategori sayılıyor. Net bir hukuki dayanak, güçlü güvenlik ve sıkı erişim kuralları gerekiyor.

Denizci kimlik numaraları: STCW kartları ve Denizci Cüzdanları, düzenleyen ülkeye göre farklı numara biçimleri kullanıyor. Bu kimlikler mürettebat sistemlerinde görünüyor ve tam KKB kapsamı için tespit edilmesi gerekiyor. Kimlik türleri genelinde güven puanlaması için ikili KKB tespiti ve güven puanlamasına bakın.

Ulusal Kimlik Numaraları: AFM ve AMKA

ΑΦΜ (Vergi Numarası): AFM, 9 haneli bir sayı. Kontrol basamağı ağırlıklı toplam kuralıyla belirleniyor. Ülkedeki temel ticari kimlik belgesi. İş anlaşmalarında, istihdam dosyalarında ve kamu hizmetlerinde kullanılıyor.

Genel amaçlı NLP araçları AFM'leri sıklıkla atlatıyor. 9 haneli desen, tarihler ve referans kodlarıyla çakışıyor. Checksum adımı çalıştırılmadığında yanlış pozitifler oluşuyor. Araçlar, AFM'leri boşluksuz veya farklı ayraçlarla yazıldığında da kaçırıyor.

ΑΜΚΑ (Sosyal Sigorta Numarası): AMKA, 11 haneli bir sayı. Doğum tarihi, cinsiyet ve sıra kodu içeriyor. İstihdam sözleşmelerinde, ilaç reçetelerinde ve hastane formlarında kullanılıyor.

Ulusal Kimlik Kartı (Αστυνομική Ταυτότητα): Bir harf ve ardından altı ya da yedi rakamdan oluşuyor; Hellenik yayın kuralları geçerli.

Pasaport: Yerel yayın kurallarıyla standart AB biçimi.

Hellenik Metinler İçin Dil NER'i

Yerel alfabe Latin değil. Ticari NLP modellerinin büyük çoğunluğu Latin metin üzerinde eğitiliyor. Latin tabanlı bir araç, Hellenik alfabeyle yazılmış dosyalardaki isimleri ve adresleri bulamıyor.

Bu dil için sağlam NER dört şeye ihtiyaç duyuyor:

  • spaCy el_core_news veya eşdeğer bir Hellenik NLP modeli
  • Yerel karakter aralıkları için doğru tokenizasyon
  • İngilizce ve Almanca'dan farklı yerel isim desenleri
  • Adres terimleri: "Οδός" (sokak), "Πλατεία" (meydan), "Λεωφόρος" (bulvar)

Turizm veya denizcilik alanında faaliyet gösteren firmalar için HDPA düzeyinde KKB tespiti, tek bir pipeline'da AFM ve AMKA checksum kontrollerini Hellenik NER ile birleştirmeyi gerektiriyor.

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.