Domande Frequenti

Entrambi i prodotti si basano sullo stesso motore di rilevamento basato su Microsoft Presidio, con certificazione ISO 27001:2022 e server tedeschi (Hetzner). Le differenze principali:

anonym.legal — orientato agli sviluppatori. 7 strumenti MCP, 267+ tipi di entità, 48 lingue, gruppi di entità, 6 operatori. Ideale per sviluppatori individuali, legal tech e team che costruiscono pipeline AI con dati testuali. MCP: trasporto HTTP su https://anonym.legal/mcp (nessuna installazione richiesta).

cloak.business — piattaforma completa. 10 strumenti MCP, 320+ tipi di entità, oltre 70 paesi, OCR delle immagini in 38 lingue, elaborazione batch (da 1 a 100 testi per chiamata), oltre a un'estensione Chrome per gli strumenti AI basati su browser. Ideale per aziende, team che gestiscono documenti visivi e organizzazioni che necessitano di protezione PII a livello di browser. NPM: cloak-business-mcp-server.

Entrambi offrono un piano gratuito a €0 per testare prima di scegliere.

Sì — cloak.business è il prodotto con funzionalità per le immagini. Offre due strumenti MCP dedicati: cloak_analyze_image (OCR + rilevamento PII in 38 lingue) e cloak_redact_image (redazione visiva che disegna riquadri neri sopra le regioni PII rilevate nell'immagine). Questo rende cloak.business la scelta ideale per flussi di lavoro che coinvolgono documenti scansionati, foto, screenshot o qualsiasi dato visivo. anonym.legal gestisce solo il testo.

Per pipeline documentali ad alto volume, cloak.business è la scelta migliore. Il suo cloak_batch_analyze strumento elabora da 1 a 100 testi in un'unica chiamata API, riducendo drasticamente la latenza e l'overhead delle chiamate per i flussi di lavoro massivi. Supporta inoltre più tipi di entità (320+ contro 267+) e copre più paesi (oltre 70 contro 48 lingue). Se elabori contenuti solo testuali con volumi moderati, l'API a 7 strumenti di anonym.legal è più semplice da integrare. Entrambi partono gratuiti — passa a un piano superiore solo quando hai bisogno di limiti più alti.

Il Server MCP (Model Context Protocol) di anonym.legal si integra direttamente con gli strumenti AI per la programmazione come Claude e Cursor, intercettando il testo prima che raggiunga il provider AI e rilevando automaticamente chiavi API, credenziali di database, variabili d'ambiente e pattern di codice proprietario. Il Server MCP funge da livello middleware — gli sviluppatori utilizzano i loro strumenti AI normalmente, mentre i dati PII e i segreti vengono rimossi in tempo reale.

Il Server MCP intercetta il testo del contratto prima che raggiunga Claude, rilevando e sostituendo automaticamente nomi dei clienti, indirizzi, termini finanziari e identificatori specifici del caso con token anonimizzati. Gli avvocati lavorano con l'AI normalmente — l'anonimizzazione è trasparente e la funzione di crittografia reversibile (nei piani a pagamento) consente di ripristinare i nomi originali nella risposta dell'AI. Questo soddisfa i requisiti del segreto professionale forense, consentendo al contempo il lavoro legale assistito dall'AI.

Invece di vietare completamente gli strumenti AI (il che favorisce l'uso di shadow IT), il Server MCP (sia di anonym.legal che di cloak.business) e l'estensione Chrome di cloak.business forniscono controlli tecnici che rimuovono i dati PII e proprietari prima che raggiungano i provider AI. I dipendenti utilizzano ChatGPT, Claude e altri strumenti normalmente, mentre i dati sensibili vengono intercettati e anonimizzati automaticamente. Questo approccio consente di ottenere i vantaggi di produttività dell'AI soddisfacendo al contempo i requisiti di sicurezza aziendale.

Il Server MCP di anonym.legal si integra come livello middleware tra il tuo ambiente di sviluppo e il provider AI, rilevando automaticamente chiavi API, stringhe di connessione, token JWT, credenziali AWS e altri segreti prima che vengano trasmessi. Il server opera localmente ed esegue l'intercettazione in tempo reale senza rallentare il tuo flusso di lavoro di sviluppo.

Non è necessario installare alcun pacchetto npm. Il Server MCP di anonym.legal utilizza esclusivamente il trasporto HTTP — non richiede Node.js né npm. Aggiungilo al tuo claude_desktop_config.json o alle impostazioni MCP di Cursor con l'endpoint https://anonym.legal/mcp e un header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY utilizzando la tua chiave API anonym.legal (piano Pro o Business).

Una soluzione pratica di DLP per la GenAI combina la protezione a livello di browser (estensione Chrome di cloak.business per ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Perplexity) con l'integrazione negli strumenti per sviluppatori (Server MCP — anonym.legal o cloak.business — per Claude, Cursor) e la protezione a livello di documento (Office Add-in per Word, disponibile su entrambi i prodotti). Entrambi i prodotti condividono un'infrastruttura ospitata nell'UE (Germania) che rileva 267–320+ tipi di entità in oltre 48 lingue prima che i dati raggiungano qualsiasi provider AI.

Il Server MCP (anonym.legal o cloak.business) funziona come middleware locale che intercetta le richieste degli strumenti AI, rimuove i dati PII e i segreti, e inoltra ai provider AI solo contenuti sanificati. Tutto il rilevamento PII utilizza API ospitate nell'UE (Germania, Hetzner) — nessun dato sensibile viene inviato a provider AI di terze parti. Per gli strumenti AI basati su browser, l'estensione Chrome di cloak.business offre lo stesso livello di protezione senza richiedere agli sviluppatori di modificare il proprio flusso di lavoro.

Questo tipo di incidente richiede tre livelli di prevenzione: intercettazione a livello di browser (estensione Chrome), integrazione negli strumenti AI (Server MCP) e controlli a livello di rete. L'estensione Chrome di cloak.business rileva i dati PII nel contenuto degli appunti prima che raggiungano i chatbot AI, mentre il Server MCP (anonym.legal o cloak.business) offre la stessa protezione per gli strumenti AI degli sviluppatori. Tutti i prodotti rilevano nomi, numeri di previdenza sociale, indirizzi e altri dati PII in tempo reale prima dell'invio.

Gli operatori controllano il modo in cui ogni tipo di entità viene anonimizzato. Sono 6: replace sostituisce con un'etichetta personalizzata come [CLIENT]; redact rimuove completamente il valore; hash (SHA-256 o SHA-512) produce un'impronta deterministica a senso unico utile per la deduplicazione; encrypt (AES-256) cripta il valore con una chiave fornita dall'utente — reversibile solo da chi possiede la chiave; mask nasconde un numero configurabile di caratteri dall'inizio o dalla fine; keep lascia passare l'entità senza modifiche. Si configurano per ogni tipo di entità in un'unica chiamata a anonymize_text — ad esempio, hash su PERSON, encrypt su IBAN, mask su CREDIT_CARD, redact su US_SSN.

Quando chiami anonymize_text con mode: "tokenize" (il valore predefinito), il server restituisce un session_id. I token nel testo possono essere successivamente ripristinati tramite detokenize_text utilizzando quel session_id. Esistono due livelli di persistenza: session (predefinito) mantiene i token per 24 ore — adatto a sessioni AI di una singola conversazione. persistent mantiene i token per 30 giorni — adatto a flussi di lavoro di lunga durata, revisioni legali o registri che si estendono su più sessioni. Puoi elencare tutte le sessioni attive con list_sessions ed eliminarne una qualsiasi con delete_session per la conformità al diritto alla cancellazione del GDPR.

Sì — utilizza il ad_hoc_recognizers parametro sia in analyze_text che in anonymize_text. Ogni recognizer specifica un entity_type nome (ad es. "EMPLOYEE_ID"), uno o più patterns (regex + punteggio di confidenza opzionale), opzionali context parole che aumentano la confidenza del rilevamento, e opzionale languages per limitare l'ambito. Fino a 10 recognizer personalizzati per richiesta. Questo copre identificatori interni, codici di progetto, formati proprietari e qualsiasi dato specifico del dominio utilizzato dalla tua organizzazione che non rientra nella libreria standard di oltre 267 entità.

La modalità E2E (e2e_mode: true in anonymize_text) sposta la mappatura dei token lato client. Invece di far memorizzare al server quale token corrisponde a quale valore originale, il server restituisce le posizioni di ciascuna entità nel testo originale, e il tuo client costruisce la mappatura localmente. Il server vede solo il testo anonimizzato — mai i valori PII o la mappatura. Usa la modalità E2E quando: operi in un ambiente zero-trust in cui nemmeno i server di anonym.legal devono conservare le mappature; devi crittografare la mappatura con una chiave tua; oppure stai costruendo un sistema autonomo in cui il server funge solo da motore di rilevamento.

Quando Claude o un'altra AI restituisce una risposta contenente token come <PERSON_1> o <EMAIL_1>, questi token possono essere ripristinati chiamando anonym_legal_detokenize_text con il testo e il session_id dell'anonimizzazione originale. In Claude Desktop (modalità stdio), puoi istruire Claude a chiamare detokenize_text automaticamente come parte del suo flusso di risposta. Il Server MCP non intercetta automaticamente le risposte dell'AI — la chiamata di detokenizzazione è esplicita. Questo design ti dà il controllo su quando e se ripristinare i valori.

I gruppi di entità sono raccolte predefinite di tipi di entità correlati. Invece di elencare singolarmente tutti gli oltre 20 identificatori tedeschi, puoi passare entity_groups: ["DACH"] e tutti gli identificatori DE/AT/CH/LI vengono inclusi automaticamente. I gruppi includono: UNIVERSAL (PII comuni), FINANCIAL (bancari), HEALTHCARE (sanitari), CORPORATE (identificativi aziendali), NORTH_AMERICA, DACH, UK_IRELAND, FRANCE, LATIN_AMERICA, NORDIC, ITALY, LUSOPHONE, NETHERLANDS, POLAND, ASIA_PACIFIC, OCEANIA, EASTERN_EUROPE, CENTRAL_EUROPE, BALKANS, BALTIC, SOUTHERN_EUROPE, MIDDLE_EAST, VEHICLE, INSURANCE, LEGAL, EDUCATION. Puoi combinare più gruppi — ad es., ["UNIVERSAL", "FINANCIAL", "DACH"] — e aggiungere singole entità in più.

anonym.legal rileva oltre 267 tipi di entità PII in 48 lingue. Questo include dati personali (nomi, email, numeri di telefono), dati finanziari (carte di credito, IBAN), documenti d'identità governativi (SSN, passaporto, patente di guida), identificatori tecnici (indirizzi IP, chiavi API), dati sanitari e identificatori specifici per paese come il CPF brasiliano, il PAN e l'Aadhaar indiani, lo Steuer-ID tedesco, il NIR francese, i personnummer nordici e molti altri.

No — gli oltre 267 tipi di entità di anonym.legal includono il CPF brasiliano, il PAN e l'Aadhaar indiani, tutti i formati IBAN dell'UE e decine di altri identificatori specifici per paese con convalida integrata del checksum. La conoscenza dei formati e la logica di convalida di ciascun paese sono mantenute dal team di anonym.legal, così le organizzazioni con operazioni globali ottengono una copertura completa da un unico strumento, senza dover sviluppare regex personalizzate.

Presidio nella sua versione base, con circa 55 tipi di entità predefiniti, spesso genera un eccesso di corrispondenze in contesti tecnici perché manca di un filtraggio sensibile al contesto. anonym.legal estende Presidio con oltre 267 tipi di entità e un approccio di rilevamento ibrido a tre livelli — regex per i pattern strutturati, NLP per le entità semantiche e convalida incrociata tra i livelli — che riduce drasticamente i falsi positivi nei file di log, nel codice e nei documenti tecnici, mantenendo al contempo un alto richiamo per le PII reali.

La maggior parte degli strumenti di rilevamento PII è incentrata sull'inglese — uno Steuer-ID tedesco (11 cifre con checksum), un NIR francese (15 cifre) o un PESEL polacco hanno formati unici che i pattern regex generici non riconoscono affatto. anonym.legal utilizza uno stack di rilevamento a tre livelli: modelli linguistici nativi spaCy per 25 lingue europee ad alta disponibilità di risorse, Stanza per altre 7 lingue e transformer cross-linguistici XLM-RoBERTa per 16 lingue a bassa disponibilità di risorse. Con oltre 267 tipi di entità, inclusi identificatori DACH, nordici ed europei orientali, il rilevamento conforme al GDPR funziona in tutti gli stati membri dell'UE.

anonym.legal offre quattro piani: Free (200 token/mese, €0), Basic (1.000 token/ciclo, €3), Pro (4.000 token/ciclo, €15), Business (10.000 token/ciclo, €29). Il Server MCP è disponibile su tutti i piani. Il costo dei token varia in base all'operazione: anonymize_text costa 3–20+ token, analyze_text costa 2–10+ token. La maggior parte degli sviluppatori individuali resta sul piano Basic a €3/mese.

I token vengono consumati per ogni operazione API. analyze_text costa 2–10+ token (a seconda della lunghezza del testo e del numero di entità), anonymize_text costa 3–20+ token, detokenize_text costa 1–5+ token. Le operazioni di gestione (get_balance, estimate_cost, list_sessions, delete_session) sono gratuite. Un token corrisponde approssimativamente a 4 caratteri di testo analizzato.

Sì — il Server MCP è disponibile nei piani Pro e Business. Pro (€15/mese, 4.000 token/ciclo) copre la maggior parte dei flussi di lavoro degli sviluppatori individuali. Business (€29/mese, 10.000 token/ciclo) è ideale per i team.

Il vibe coding è la pratica di sviluppare applicazioni descrivendo le proprie intenzioni in linguaggio naturale ad agenti AI come Cursor, Claude o Windsurf. Il rischio per il GDPR: gli sviluppatori includono regolarmente dati reali dei clienti — nomi, email, record degli account, chiavi API — come contesto in questi prompt. Questi dati vengono poi trasmessi ai server dei provider esterni dei modelli AI. Ai sensi dell'art. 5(1)(c) del GDPR, i dati personali devono essere limitati a quanto necessario. Inviare record di produzione completi come contesto per l'AI non supera questo test.

Il server MCP di anonymize.dev intercetta ogni prompt prima che lasci la tua macchina, sostituendo i dati PII con token reversibili. L'AI riceve solo token — mai dati reali.

La shadow AI si riferisce ai dipendenti che utilizzano strumenti AI non approvati — tipicamente tramite account personali — al di fuori della governance IT. L'88% delle organizzazioni utilizza l'AI in almeno una funzione aziendale, ma quasi la metà di questi utenti fa affidamento su account AI personali che operano al di fuori di qualsiasi accordo sul trattamento dei dati. Questo crea responsabilità ai sensi del GDPR: non esiste un accordo sul trattamento dei dati (DPA) in essere, né alcun modo per verificare quali dati siano stati inviati.

Quando le organizzazioni forniscono un accesso AI approvato e sicuro sotto il profilo della privacy, l'uso di strumenti non autorizzati diminuisce dell'89%. anonymize.dev garantisce che anche gli strumenti approvati gestiscano correttamente i dati PII a livello di protocollo.

Il server MCP opera a livello di protocollo — intercetta i prompt AI prima che raggiungano qualsiasi modello AI, indipendentemente dal fatto che lo sviluppatore utilizzi Claude Desktop, Cursor, VS Code o un altro strumento compatibile con MCP. Questo significa che la protezione dei dati PII viene applicata in modo coerente su tutti gli strumenti AI approvati, senza richiedere agli sviluppatori di ricordarsi di sanificare manualmente i propri prompt.

Per i team, distribuire il server MCP come configurazione standardizzata riduce l'incentivo a utilizzare account AI personali: la privacy viene gestita automaticamente, così gli sviluppatori possono lavorare con contesto reale senza rischi.

Sì. I requisiti dell'EU AI Act per i sistemi AI ad alto rischio diventano vincolanti dal 2 agosto 2026. Gli obblighi principali rilevanti per lo sviluppo assistito dall'AI:

• Art. 10 — Governance dei dati: I dati di addestramento e di input devono essere pertinenti, rappresentativi e il più possibile privi di errori. Il livello di minimizzazione dei dati di Anonymize.dev garantisce che i modelli AI ricevano solo ciò che è necessario.
• Art. 13 — Trasparenza: I sistemi AI ad alto rischio devono registrare input e output. I registri delle sessioni di anonymize.dev forniscono una traccia di audit di ciò che è stato anonimizzato, per quali tipi di entità e quando.

Combinato con l'art. 25 del GDPR (privacy by design), anonymize.dev automatizza il principio di minimizzazione dei dati a livello di protocollo.

L'art. 25 del GDPR richiede che la minimizzazione dei dati e la protezione della privacy siano integrate nei sistemi fin dalla progettazione — non aggiunte come ripensamento successivo. anonymize.dev implementa questo principio a livello di protocollo MCP: i dati PII vengono rimossi prima dell'inizio dell'elaborazione AI, garantendo che il sistema AI non elabori mai più dati personali di quanto necessario per il compito. Questo avviene automaticamente — non è richiesta alcuna azione da parte dello sviluppatore per ogni singola richiesta.

I server nell'UE (Hetzner, Germania), la certificazione ISO 27001:2022 e la modalità di sessione Zero-Knowledge (in cui il server non memorizza mai la mappatura token-valore in chiaro) forniscono le misure tecniche e organizzative richieste dall'art. 32.

Sì. I registri delle sessioni documentano: quali tipi di entità sono stati rilevati, quali operatori sono stati applicati (hash/encrypt/mask/redact/replace), l'ID della sessione e il timestamp. Questi log possono essere esportati per dimostrare che la minimizzazione dei dati è stata applicata prima dell'elaborazione AI. Lo strumento delete_session garantisce la conformità all'art. 17 del GDPR (diritto alla cancellazione) — eliminando permanentemente tutte le mappature dei token su richiesta.

Nota: anonymize.dev copre il livello del flusso di lavoro AI. Un audit GDPR completo copre l'intero patrimonio di trattamento dei dati — le politiche organizzative, i DPA e le DPIA restano di tua responsabilità.

L'AI agentica si riferisce a sistemi AI che pianificano ed eseguono autonomamente compiti multi-fase — navigando pagine web, interrogando database, chiamando API, scrivendo ed eseguendo codice — spesso con una supervisione umana minima per ogni fase. Il rischio per la privacy è amplificato rispetto a una singola interazione di chat: l'agente può accumulare grandi volumi di dati personali attraverso molte chiamate a strumenti, e la supervisione umana di ogni singola azione è spesso impraticabile.

L'ICO britannico ha pubblicato nel gennaio 2026 delle linee guida specificamente dedicate agli obblighi di protezione dei dati per l'AI agentica. anonymize.dev mitiga questo rischio garantendo che ogni prompt e ogni finestra di contesto in ingresso al modello AI dell'agente contengano solo token, non dati PII reali — indipendentemente dal numero di chiamate a strumenti effettuate dall'agente.

Quando aggiungi server MCP di terze parti a Claude o Cursor (per l'accesso a database, operazioni sui file, ricerche web), le protezioni della privacy di Anthropic o Cursor si applicano al modello AI — non ai server MCP che aggiungi. L'AI può istruire quei server a elaborare qualsiasi dato presente nel contesto della conversazione corrente, inclusi i dati PII.

anonymize.dev colma questa lacuna intercettando ogni prompt a livello di protocollo MCP prima che il modello AI — e quindi prima di qualsiasi altro server MCP — lo veda. Gli altri server MCP ricevono sempre e solo dati tokenizzati.

Un attacco Toxic Agent Flow si verifica quando un contenuto malevolo in una fonte esterna (un issue di GitHub, una pagina web, un documento letto dall'agente) contiene istruzioni nascoste che dirottano l'agente AI e lo inducono a esfiltrare dati attraverso gli strumenti MCP connessi. Un esempio documentato: gli aggressori hanno utilizzato issue di GitHub per indurre il server MCP di GitHub a divulgare il contenuto di repository privati.

anonymize.dev limita il raggio d'azione di questo attacco: poiché i dati PII reali sono stati sostituiti con token prima che venga costruito il contesto dell'agente, qualsiasi dato esfiltrato tramite un attacco Toxic Agent Flow contiene solo token — non record reali dei clienti, chiavi API o altri valori sensibili.