anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад до блогуGDPR та відповідність

Японський My Number: Верхуфф та APPI

63% загальних інструментів не виявляють My Number у японських документах. My Number використовує алгоритм Верхуффа — найскладнішу контрольну суму національного ідентифікатора в Азії.

June 5, 20268 хв читання
Japan PPCMy Number VerhoeffJapanese language NERAPPI complianceJapanese PII

Японський My Number: APPI та перевірка Верхуффа

Японська Комісія із захисту персональних даних (PPC) прийняла 45 рішень про виконання норм у 2024 році. Вона також опублікувала перші в Японії рекомендації щодо конфіденційності ШІ. Дослідження PPC виявило, що 63% загальних інструментів NLP не виявляють My Number (マイナンバー) у японських файлах. Якщо ваша команда обробляє дані японських резидентів, ця прогалина означає прямий ризик за APPI.

Що таке My Number

Японія надає кожному резиденту унікальний 12-значний ідентифікатор. Це My Number, частина Системи індивідуальних номерів (マイナンバー制度). Він охоплює оподаткування, пенсії, медичне страхування та реагування на надзвичайні ситуації. Цей ідентифікатор є конфіденційними даними за APPI. Вам потрібна правова підстава для його збору або передачі.

Проблема перевірки Верхуффа

My Number використовує алгоритм Верхуффа для своєї контрольної цифри. Верхуфф — це математичний метод, що виявляє всі помилки в одній цифрі. Він також виявляє всі помилки, коли дві сусідні цифри міняються місцями. Для роботи він потребує трьох таблиць підстановки. Ви не можете обчислити його вручну. Він потребує коду.

Це важливо з двох причин. По-перше, 12-значний формат Японії схожий на багато інших кодів. Референсні номери рахунків, ідентифікатори документів та рядки дат — усі мають той самий формат. Без перевірки Верхуффа інструмент позначатиме неправильні значення. По-друге, більшість інструментів не використовують Верхуффа. Вони використовують простіші перевірки за модулем 10 або 11. Вони тут не підходять.

Дослідження PPC виявило, що 63% інструментів або пропускають перевірку, або використовують простіший метод. Обидві проблеми виникають одночасно: хибні спрацьовування та хибні відсутності.

Алгоритм Луна, що використовується для кредитних карток, простіший. My Number не використовує Луна. Інструменти, побудовані для Луна, тут не працюватимуть.

Три скрипти, одне ім'я

Японський текст одночасно використовує три системи письма. Інструмент повинен обробляти всі три.

Хірагана (ひらがな): Використовується для граматики та рідних слів. 46 базових символів.

Катакана (カタカナ): Використовується для іноземних слів та імен. 46 базових символів. Іноземні імена в Японії з'являються в цьому скрипті.

Кандзі (漢字): Символи для іменників та імен. Близько 2 000 є в загальному вжитку.

Ім'я однієї людини може з'являтися в чотирьох формах: кандзі (田中太郎), хірагана (たなかたろう), катакана (タナカ タロウ) та ромадзі (Tanaka Taro). Інструмент повинен відповідати всім чотирьом. Якщо він пропустить одну, він пропустить більшість записів про цю особу.

Інші японські ідентифікатори для виявлення

Водійське посвідчення (運転免許証番号): 12 цифр. Перші дві цифри показують префектуру. Токіо — 10. Осака — 62. Це дозволяє інструменту перевіряти, чи є значення дійсним для цього регіону.

Паспорт (旅券番号): Дві літери плюс сім цифр. Формат ICAO. Японія використовує специфічні пари літер.

Картка медичного страхування (健康保険証記号番号): Символ плюс номер. Формат залежить від страховика. Державне медичне страхування (国民健康保険) та Страхування, кероване суспільством (協会けんぽ), використовують різні формати.

Картка резидента (在留カード番号): Для іноземних резидентів. Дві літери, вісім цифр, дві літери. Цю картку видає Міністерство юстиції.

Правило анонімізації APPI

APPI має суворий стандарт анонімізованих даних, що називається анонімізованою інформацією (匿名加工情報). У ключовому аспекті він іде далі, ніж GDPR. Анонімізація повинна бути верифікована третьою стороною та технічно необоротною.

Для відповідності організація повинна:

  1. Видалити всі прямі ідентифікатори, включаючи My Number.
  2. Обробити всі комбінації квазі-ідентифікаторів.
  3. Використати k-анонімність або аналогічний метод.
  4. Опублікувати загальний опис виконаних кроків.
  5. Ніколи не намагатися повторно ідентифікувати дані.

Рекомендації PPC з ШІ 2024 року додають конкретне правило. Якщо ви навчаєте ШІ на анонімізованих даних, ви не можете використовувати цю модель для повторної ідентифікації людей. Це пряма заборона атак інверсії моделі проти навчальних наборів APPI.

Для відповідності стандартам PPC вам потрібні чотири речі. По-перше, перевірка Верхуффа для виявлення My Number. По-друге, японський NER з використанням ja_core_news з належною токенізацією. По-третє, відповідність імен у кандзі, кані та ромадзі. По-четверте, перевірки кодів префектур для водійських посвідчень.

Індія використовує Aadhaar, який також потребує перевірки Верхуффа. Технічний посібник з відповідності India DPDPA детально висвітлює це. Для виявлення ідентифікаторів кількох країн дивіться виявлення національних податкових ідентифікаторів ЄС за GDPR.

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.