实时 PII 拦截每次可节省 220 万美元
IBM 研究显示,预防与检测之间存在 220 万美元的成本差距。这组数字说明,实时 PII 拦截对安全团队而言已不可或缺。
GDPR 第 32 条:AI 工具 PII 监控合规实践
企业合规团队需要关于 AI 工具 PII 控制措施的量化证据。网络 DLP 对浏览器 AI 交互无能为力。
实时 PII 拦截:在 AI 数据泄露发生前将其阻断
员工向 ChatGPT 输入客户姓名的那一刻,数据便脱离了组织的掌控。事后 DLP 工具无法让这口钟「哑火」。
GDPR 与客服 AI:自定义标识符不可忽视
客服 AI 接收的客户消息中包含姓名、电子邮件以及订单编号。标准 PII 工具能过滤电子邮件,却对订单编号视而不见。
您的AI隐私工具是否正在窃取您的数据?
67%的AI Chrome扩展程序会收集用户数据。2025年12月的事件中,90万用户因伪装成隐私保护工具的扩展程序而遭受损失。
客服团队每日平均发生3.8次个人信息泄露
每位使用ChatGPT的客服人员每天平均进行3.8次敏感数据粘贴操作。对于一个100人的团队,这意味着每天发生380起GDPR合规风险事件。
90万用户数据泄露事件后的安全反思
2026年1月,两款恶意Chrome扩展程序在拥有90万以上用户的情况下,每30分钟向外泄露一次完整的ChatGPT和DeepSeek对话记录。
为何制度规范无法阻止ChatGPT泄露个人信息
77%的企业AI用户会将数据直接复制粘贴到聊天机器人中。上传的文件中近40%包含个人身份信息或支付卡数据。HIPAA安全规则拟议更新。
企业AI:让开发者安全使用AI工具
银行禁用了ChatGPT,但员工在家照用不误。Zscaler调查显示,企业AI聊天机器人中27.4%的内容涉及敏感数据,同比激增156%。
使用 Cursor 与 Claude 进行开发而不泄露代码
Cursor 默认将 .env 文件加载到 AI 上下文中。一家金融服务公司因专有交易算法被发送至 AI 助手而损失了 1,200 万美元。
没有技术管控的 AI 政策,注定失效
77% 的员工即使在政策明令禁止的情况下,仍会向 AI 工具分享敏感工作数据。一名政府承包商将 FEMA 洪灾救助申请者的数据粘贴进了 ChatGPT。
IDE 与浏览器:开发者 AI 安全的双层防护
开发者在两种环境中使用 AI:IDE(Cursor、VS Code)和浏览器(Claude.ai、ChatGPT)。每种环境都需要不同的安全控制措施。
83% 的 AI 扩展程序从未经过安全审计
USENIX 2025 研究显示,83% 拥有广泛权限的 Chrome 扩展程序从未经过安全审计;45% 的企业员工在使用未经 IT 审批的扩展程序。
GitHub 3900万次泄露:AI编程工具的安全风险
67%的开发者曾意外在代码中暴露密钥(GitGuardian 2025)。2024年GitHub泄露的密钥达3900万个,同比增长25%。
氛围编程与个人信息泄露:被忽视的安全隐患
AI 生成的代码鲜少包含个人信息处理逻辑。73% 的氛围编程应用在处理敏感数据时缺乏匿名化机制。开发者必须了解这一风险。
MCP 服务器安全 2026:8,000 台公网暴露,492 台零认证
8,000+ 台模型上下文协议服务器公开暴露在互联网上,492 台完全没有认证机制,36.7% 存在 SSRF 漏洞。如何在 MCP 工具中保护个人信息。
浏览器DLP:拦截 vs 匿名化——2026年方案对比
浏览器DLP有两种路线:拦截方案阻止个人信息提交至AI工具;匿名化方案在发送前对数据进行变换处理。本文提供客观对比分析。
三星三度将源代码泄露给ChatGPT
2023年4月,三星半导体的三支独立工程师团队在一个月内将专有代码和机密数据粘贴到了ChatGPT中。每次事件都揭示了不同的风险维度。
企业AI封禁:生产力与风险的博弈
27.4%的企业AI聊天机器人内容包含敏感数据,同比增长156%。然而71.6%的员工仍通过个人账户继续使用AI。
2026年:安全的AI隐私扩展程序指南
2026年1月,两个拥有90万以上用户的恶意Chrome扩展程序被发现每隔30分钟就窃取一次ChatGPT和DeepSeek对话记录。
ChatGPT、Claude和Gemini的浏览器DLP防护指南
传统企业DLP是为文件传输和电子邮件而设计的,并非针对AI聊天机器人。本指南详述2026年面向ChatGPT、Claude和Gemini的浏览器原生数据防泄漏方案。
自动高亮个人信息:为何技术手段胜过合规培训
62%使用AI工具处理客户数据的员工「有时」或「经常」忘记在粘贴前删除个人信息。了解为何自动高亮能从根本上消除这一合规漏洞,而培训无法做到。
截图 PII:内部工具中被忽视的数据泄露风险
Slack、Teams、Jira 和邮件每天都在接收含有客户 PII 的截图,这一访问控制漏洞绕过了所有 DLP 工具。
内部 Wiki 中的 PII:Confluence 客户数据风险
支持团队用含客户账户截图记录操作流程,三年下来,您的知识库中可能已积累数千次 GDPR 数据最小化违规。
AI 编程助手泄露生产环境个人数据
单元测试夹具中存有真实客户记录,调试时调取生产数据写入日志文件。GitHub 报告显示 2024 年开发者在公共代码库中泄露了 3900 万条密钥。
90万用户的AI聊天记录遭到窃取
两个恶意Chrome扩展程序从90万以上用户处窃取了ChatGPT聊天记录,其中一个还获得了Google的"精选"徽章。
AI:头号数据泄露渠道
77%的员工将敏感数据粘贴到AI工具中。生成式AI现已占企业数据泄露的32%。了解如何保护您的组织。
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.