anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад до блогуGDPR та відповідність

NAIH Угорщина: TAJ-szám та adóazonosító jel

Точність NER для угорської мови — 67% проти середнього показника ЄС 82% — оцінка NAIH 2024 року. Прогалини у виявленні TAJ-szám зі зваженою контрольною сумою та adóazonosító jel.

June 5, 20267 хв читання
Hungary NAIHTAJ-szám detectionHungarian NERHungarian GDPR complianceAI DPIA

NAIH Угорщина: TAJ-szám та технічні вимоги GDPR

Оновлено для 2026 року

Угорський орган захисту даних — NAIH. Його звіт 2024 року показав, що точність NER для угорської мови становить лише 67%. Середній показник по ЄС — 82%. Ця прогалина породжує реальний ризик. Інструменти, побудовані для англійської або німецької мов, пропускають угорські ідентифікатори з високою частотою.

Чому NER для угорської мови має низькі показники

Три особливості угорської мови руйнують стандартні NLP-моделі.

Аглютинація: угорська мова додає суфікси до кореневих слів. Те саме ім'я набуває різних форм у реченні. «Kovács Péter» у позиції підмета стає «Kovács Péternek» в іншій ролі. NER-моделі мають пов'язувати всі ці форми з однією особою.

Порядок імен: в угорській мові прізвище стоїть першим. Більшість NLP-моделей очікують спочатку ім'я. Ця інверсія призводить до пропуску виявлень.

Спеціальні символи: угорська мова використовує ő та ű. Вони не є тими самими, що й німецькі умляути. Змішане кодування — Windows-1250 проти UTF-8 — також спричиняє помилки.

Ці три фактори пояснюють більшу частину прогалини в точності у звіті NAIH 2024 року.

TAJ-szám: номер соціального страхування Угорщини

TAJ-szám (Társadalombiztosítási Azonosító Jel) — це 9-значний номер. Він зустрічається в записах про охорону здоров'я, нарахування заробітної плати, соціальні виплати та пенсії.

Контрольна сума: цифри з 1 по 8 множать на ваги 3, 7, 3, 7, 3, 7, 3, 7. Додають результати. Беруть остачу від ділення на 10 — це і є контрольна цифра.

Цей алгоритм є унікальним для Угорщини. Він відрізняється від алгоритму Луна, що використовується в інших країнах.

Загальні інструменти виявляють TAJ-szám лише з точністю 61%, відповідно до звіту NAIH 2024 року. 9-значний формат схожий на безліч інших чисел в угорських документах. Без кроку перевірки контрольної суми інструменти генерують хибнопозитивні результати і пропускають реальні.

Adóazonosító jel: податковий ідентифікатор Угорщини

Adóazonosító jel — це 10-значний особистий податковий номер. Перша цифра завжди 8. Він зустрічається в записах про зайнятість, податкових деклараціях і фінансових документах.

Контрольна сума: беруть цифри з 2 по 9. Множать на ваги 9, 7, 3, 1, 9, 7, 3, 1. Додають результати. Беруть остачу від ділення на 10 — це контрольна цифра. Результат 0 означає, що контрольна цифра дорівнює 0.

Справи NAIH щодо виконання показують, що цей номер часто пропускається в документах HR, коли інструменти налаштовані на інші мови.

Дивіться наш посібник з EU national tax ID про те, як ці номери порівнюються між державами-членами.

Вимога NAIH щодо DPIA для AI-систем

Керівництво NAIH 2024 року вимагає завершеного DPIA до того, як будь-яка AI-система обробляє персональні дані. Це є суворішим, ніж загальний тест за GDPR. DPIA має охоплювати:

  1. Потоки даних — навчальні дані, вхідні та вихідні дані
  2. Правова підстава — задокументована для кожного виду діяльності
  3. Мовна точність — обов'язкова для мов нижче середнього рівня по ЄС
  4. Людський огляд — спосіб перевірки автоматизованих рішень

DPIA необхідно оновлювати щороку при перенавчанні системи.

Для команд, що розгортають AI-інструменти на угорських даних, порядок є фіксованим: спочатку DPIA, потім розгортання.

Мінімальні технічні заходи контролю

Три заходи утворюють базову лінію для відповідності NAIH:

  1. Виявлення TAJ-szám з контрольною сумою за модулем 10 — простого пошуку за шаблоном недостатньо
  2. Виявлення adóazonosító jel з перевіркою контрольної суми — критично важливо для HR і фінансів
  3. NER для угорської мови з підтримкою аглютинації — має обробляти ő, ű і варіанти кодування

Дивіться наш посібник BFDI Німеччина для порівняння того, як DPA Центральної Европи встановлюють технічні вимоги. Для аналогічної мовної прогалини в Центральній Европі дивіться наш посібник чеського ÚOOÚ.

Джерела

Готові захистити свої дані?

Почніть анонімізувати PII з 285+ типами сутностей на 48 мовах.

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.