Запобігання проти виявлення: різниця у вартості порушень ПДн на $2,2 млн
IBM виявила різницю у вартості між запобіганням та виявленням у $2,2 млн. Ось математика, що робить перехоплення ПДн в реальному часі обов'язковим для команд безпеки.
Відповідність статті 32 GDPR для інструментів ШІ: моніторинг ПДн
Командам корпоративного комплаєнсу потрібні кількісні докази контролю ПДн в інструментах ШІ. Мережевий DLP пропускає взаємодії ШІ у браузері.
Запобігання витоку ПДн в реальному часі при використанні ШІ
Коли співробітник вводить ім'я клієнта в ChatGPT, дані миттєво виходять з-під контролю організації. Постфактумні засоби DLP не здатні виправити ситуацію після витоку.
GDPR та AI-підтримка: спеціальні ідентифікатори мають значення
AI для обслуговування клієнтів отримує повідомлення з іменами, електронними адресами ТА ID замовлень. Стандартні PII-інструменти видаляють електронні адреси, але залишають ID замовлень.
Чи краде ваш AI-інструмент конфіденційності ваші дані?
67% AI-розширень Chrome збирають дані користувачів. Інциденти у грудні 2025 року: 900 тис. користувачів постраждали від розширень, що маскувалися під інструменти конфіденційності.
3,8 випадків витоку PII щодня в командах підтримки
Кожен оператор підтримки, що використовує ChatGPT, в середньому вставляє чутливі дані 3,8 рази на день. Для команди зі 100 осіб це 380 потенційних інцидентів GDPR щодня.
Після інциденту з розширенням на 900 тис. користувачів
У січні 2026 року два шкідливих розширення Chrome, встановлених 900 тис.+ користувачами, кожні 30 хвилин передавали повні чати ChatGPT і DeepSeek на сторонні сервери.
Чому політики не зупиняють витоки персональних даних через ChatGPT
77% корпоративних користувачів ШІ копіюють і вставляють дані у запити до чат-ботів. Майже 40% завантажених файлів містять персональні або платіжні дані. Запропоновано оновлення Правила безпеки HIPAA.
Корпоративний ШІ: доступ для розробників без ризиків
Банки заборонили ChatGPT. Їхні розробники все одно використовували його вдома. 27,4% усього вмісту, що подається до корпоративних ШІ-чат-ботів, містить конфіденційні дані (Zscaler).
Cursor і Claude: як не витікати код
Cursor за замовчуванням завантажує .env-файли в контекст ШІ. Компанія фінансових послуг втратила 12 млн доларів після того, як власні торгові алгоритми потрапили до ШІ-асистента.
Політика ШІ без технічних засобів контролю не працює
77% співробітників діляться конфіденційними робочими даними з ШІ-інструментами, попри заборонні правила. Державний підрядник вставив до ChatGPT дані заявників на допомогу після повені від FEMA.
IDE проти браузера: безпека ШІ для розробників
Розробники використовують ШІ у двох середовищах: IDE (Cursor, VS Code) та браузері (Claude.ai, ChatGPT). Кожне потребує різних засобів управління.
83% розширень ШІ ніколи не проходили аудит
83% розширень Chrome із широкими дозволами ніколи не проходили аудит безпеки (USENIX 2025). 45% корпоративних співробітників використовують несхвалені розширення.
39 мільйонів витоків на GitHub: ризики ШІ при кодуванні
67% розробників випадково розкривали секрети у коді (GitGuardian 2025). У 2024 році на GitHub витекло 39 мільйонів секретів — на 25% більше порівняно з попереднім роком.
Вайб-кодинг і витік PII: загроза безпеці, про яку ніхто не говорить
Згенерований ШІ код рідко включає обробку PII. 73% вайб-кодованих застосунків обробляють чутливі дані без анонімізації. Ось що потрібно знати розробникам.
Безпека MCP-серверів 2026: 8 000 відкритих, 492 без автентифікації
Понад 8 000 серверів Model Context Protocol публічно відкриті. 492 не мають жодної автентифікації. 36,7% вразливі до SSRF. Захистіть PII у своїх інструментах MCP.
Browser DLP: блокування проти анонімізації у 2026 році
Два підходи до браузерного DLP: блокування запобігає надсиланню PII до інструментів ШІ; анонімізація перетворює дані перед відправкою. Об'єктивне порівняння.
Samsung тричі злив вихідний код до ChatGPT
Три окремі інженерні команди Samsung передали пропрієтарний код і конфіденційні дані до ChatGPT у квітні 2023 року. Кожен інцидент виявив окремий структурний недолік корпоративних засобів контролю ШІ.
Корпоративні заборони на ШІ: продуктивність проти ризику
27,4% корпоративного вмісту чат-ботів із ШІ містить конфіденційні дані — зріст на 156% порівняно з минулим роком. Але 71,6% доступу до ШІ в компаніях відбувається через некорпоративні акаунти. Заборони не працюють. Анонімізація — працює.
Безпечні розширення Chrome для конфіденційності ШІ у 2026 році
У січні 2026 року два шкідливих розширення Chrome із понад 900 000 користувачів були викриті у викраданні розмов ChatGPT і DeepSeek кожні 30 хвилин. Дослідження Incogni показало: 67% розширень Chrome для ШІ активно збирають дані користувачів.
Browser DLP для ChatGPT, Claude та Gemini
Традиційний корпоративний DLP був побудований для передачі файлів та електронної пошти, а не для ШІ-чатботів. Цей посібник охоплює браузерне запобігання втраті даних для ChatGPT.
Вставити й забути: автоматичне підсвічування ПДн проти тренінгів з відповідності
62% співробітників, що використовують інструменти ШІ для роботи з даними клієнтів, «іноді» забувають видалити ПДн перед відправленням. Ось чому автоматичне підсвічування усуває залежність від комплаєнс-навчання.
PII на скриншотах: витоки у внутрішніх інструментах
Slack, Teams, Jira та електронна пошта регулярно отримують скриншоти з персональними даними клієнтів. Це порушення контролю доступу обходить будь-який DLP-інструмент.
PII у внутрішній вікі: дані клієнтів у Confluence
Команди підтримки документують процеси зі скриншотами облікових записів клієнтів. За 3 роки це тисячі порушень принципу мінімізації даних GDPR у вашій вікі.
AI-помічники для кодування та витік PII у виробництві
Тестові фікстури з реальними записами клієнтів. Журнальні файли з виробничими даними для відлагодження. GitHub виявив 39 мільйонів витоків секретів у 2024 році.
900 000 користувачів втратили свої чати з ШІ
Два шкідливих розширення Chrome викрали розмови в ChatGPT від 900 000+ користувачів. Одне мало значок «Featured» від Google.
ШІ — головний канал витоку корпоративних даних
77% співробітників вставляють конфіденційні дані в інструменти ШІ. GenAI вже забезпечує 32% усіх корпоративних витоків даних. Дізнайтеся, як захистити свою організацію.
Почніть захищати свої дані сьогодні
285+ типів сутностей, 48 мов, безпека корпоративного рівня за стартовими цінами.
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.