Інсайти з конфіденційності даних
Експертні статті про безпеку ШІ, відповідність GDPR, захист даних у сфері охорони здоров'я та найкращі практики анонімізації PII.
Всі статті
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.
COPPA квітень 2026: що EdTech-платформи повинні зробити до дедлайну
Оновлене правило COPPA набирає чинності 22 квітня 2026 року. Reddit оштрафовано на £14,47 млн за порушення захисту даних дітей. EdTech-платформи стикаються з таким самим ризиком.
LangChain CVE-2025-68664: як PII витікає через ваш RAG-конвеєр
CVSS 9,3. Функції серіалізації LangChain розкривають змінні середовища та секрети LLM, контрольованим зловмисником. Як виявити та виправити витоки PII.
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.
Закон ЄС про ШІ серпень 2026: анонімізація навчальних даних для відповідності статті 10
Повне виконання Закону ЄС про ШІ починається 2 серпня 2026 року. Штрафи до €35 млн або 7% глобального обороту. Стаття 10 вимагає анонімізації навчальних даних.
Постійна анонімізація: ризик знищення доказів
34,8% запитів до ChatGPT містять конфіденційні дані (Cyberhaven). Рішення — постійна анонімізація — саме по собі створює правовий ризик: знищення доказів. GDPR Стаття 4(5) вимагає зворотності. AES-256-GCM вирішує обидві проблеми.
Рахунок на $80 тис. за редагування: рішення через надбудову Word
За ставки $200–$400/год продукція з 10 000 документів коштує $26 000–$80 000 у гонорарах адвоката (RAND). Bloomberg Law 2024: автоматизація скорочує цей термін із 2–3 днів до 4–6 годин.
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.
Санкції в e-discovery: провали ШІ-редагування
У справі Athletics Investment Group v. Schnitzer Steel (2024) неналежне редагування призвело до санкцій у рамках e-discovery. При тому що ШІ-інструменти досягають лише 22,7% точності на юридичних документах.
Зломи SaaS зросли на 300%: потрібна ZK-архітектура
Conduent розкрив 25,9 млн записів. NHS Digital — 9 млн пацієнтів. Зловмисники зламують SaaS-постачальників за 9 хвилин. Коли ваш вендор стає вектором атаки.
HIPAA у хмарі: архітектура zero-knowledge для ПМД
Угоди ділового партнера не запобігають порушенням HIPAA, коли ваш хмарний провайдер ШІ обробляє ПМД у відкритому вигляді. Ось що дійсно забезпечує архітектура zero-knowledge і чому BAA — лише половина рішення.
Розширення LibreOffice для анонімізації PII
Покрокове керівництво з анонімізації PII в документах LibreOffice за допомогою розширення anonym.legal.
LibreOffice проти Office: редагування PII
Детальне порівняння можливостей анонімізації PII в LibreOffice (розширення anonym.legal) проти Microsoft Office (надбудова Office).
Анонімізація з відкритим кодом: LibreOffice
Як організації державного сектору використовують LibreOffice з розширенням anonym.legal для анонімізації документів відповідно до GDPR.
Кросплатформна анонімізація PII: Office і LibreOffice
Як організації зі змішаними середовищами Microsoft Office і LibreOffice забезпечують узгоджену анонімізацію PII. Один рушій — два офісні пакети — однакові результати.
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.
Коли директори з ІБ в охороні здоров'я відмовляються від хмарної обробки ПМД
725 порушень даних в охороні здоров'я у 2024 році торкнулися 275 мільйонів записів. При середніх витратах на порушення $10,22 млн — найвищих у будь-якій галузі — директори з інформаційної безпеки в охороні здоров'я дедалі частіше відмовляються від хмарних інструментів для обробки ПМД.
Штраф TikTok на €530 млн: цифровий суверенітет даних за GDPR
Штраф TikTok на €530 млн за передачу даних з ЄС до Китаю відкрив нову еру виконання вимог щодо суверенітету даних. За загальної суми €5,65 млрд штрафів за GDPR вибір постачальника став регуляторним рішенням.
Клінічна документація ШІ та запобігання PHI до запису в EHR (HHS 2025)
Системи транскрипції ШІ можуть випадково внести PHI пацієнта A до запису пацієнта B. Виявлення PHI в реальному часі до запису в EHR — це той контроль, що потрібен.
Чому бінарне виявлення ПДн не відповідає вимогам комплаєнсу
«Виявлено/не виявлено» недостатньо для контекстів відповідності, що вимагають людського судження. Ось чому оцінювання довіри перетворює анонімізацію ПДн на справжнє рішення для дотримання вимог.
Мінімізація даних GDPR: виявлення ПДн в реальному часі через API
Стаття 5(1)(c) GDPR вимагає збирати лише необхідні дані. Інтеграція API в реальному часі запобігає надмірному збору на етапі подачі форми — ще до запису в базу даних.
Почніть захищати свої дані сьогодні
267+ 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, held by our hosting provider.
- 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
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
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.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
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.