Funcionalidades Visão Geral
Anonimização de dados abrangente com capacidades de nível empresarial
27001
267+ Tipos de Entidades
Deteção abrangente de informações pessoais identificáveis
Pessoal
- Nomes Completos
- Primeiros Nomes
- Apelidos
- Alcunhas
- Data de Nascimento
- Idade
- Género
- Nacionalidade
Contacto
- Endereços de Email
- Números de Telefone
- Números de Fax
- Moradas
- Cidades
- Códigos Postais
- Países
- Coordenadas GPS
Financeiro
- Números de Cartão de Crédito
- IBAN
- BIC/SWIFT
- Números de Conta Bancária
- Números de Identificação Fiscal
- Números de IVA
- Montantes em Moeda
- Carteiras de Criptomoedas
Identificação
- Números de Segurança Social
- Números de Passaporte
- Carta de Condução
- Documento de Identificação Nacional
- Número de Seguro de Saúde
- Cartão de Estudante
- Número de Funcionário
- Matrículas
Técnico
- Endereços IP (IPv4/IPv6)
- Endereços MAC
- URLs
- Nomes de Domínio
- User Agents
- Caminhos de Ficheiro
- Hostnames
- Chaves API
Médico
- Números de Processo Clínico
- Diagnósticos
- Medicamentos
- Procedimentos Médicos
- Resultados de Análises
- Números de Seguro
- Nomes de Hospitais
- Nomes de Médicos
Organizacional
- Nomes de Empresas
- Nomes de Organizações
- Cargos
- Nomes de Departamentos
- Nomes de Marcas
- Nomes de Produtos
- Nomes de Projetos
- Nomes de Eventos
Outro
- Datas e Horas
- VINs de Veículos
- Números de Série
- Nomes de Utilizador
- Palavras-passe
- Identificadores de Redes Sociais
- Números de Contrato
- Números de Fatura
5 Métodos de Anonimização
Escolha o nível de proteção certo para o seu caso de uso
Replace
Substitui os dados PII por dados fictícios realistas. Mantém a legibilidade do documento ao mesmo tempo que protege a privacidade.
// Before
"John Smith"
// After
"Max Mueller"Redact
Remove completamente os dados PII do documento. Irreversível, mas com proteção máxima da privacidade.
// Before
"john@example.com"
// After
"[REDACTED]"Hash (SHA-256)
Hash criptográfico unidirecional. Permite uma pseudonimização consistente entre documentos.
// Before
"555-0123"
// After
"a7f3c9..."Encrypt (AES-256-GCM)
Encriptação de nível militar. Totalmente reversível com a chave correta.
// Before
"DE89370400..."
// After
"enc_xK9m..."Mask
Visibilidade parcial com caracteres mascarados. Mostra a estrutura ao mesmo tempo que oculta as partes sensíveis.
// Before
"4532-1234-5678-9012"
// After
"4532-****-****-9012"48 Idiomas Suportados
Incluindo idiomas da direita para a esquerda para cobertura global
Motores de NLP Avançados
Baseado em modelos de aprendizagem automática de última geração
spaCy
NLP de nível industrial para um reconhecimento de entidades rápido e preciso em ambientes de produção.
Stanza
Biblioteca de NLP neuronal da Stanford com precisão de última geração para 66 idiomas.
XLM-RoBERTa
Modelo transformer multilingue para reconhecimento de entidades nomeadas em vários idiomas.
Segurança e Conformidade
Segurança de nível empresarial desde a conceção
ISO 27001:2022
Sistema de gestão de segurança da informação certificado.
Alta Disponibilidade
Infraestrutura certificada ISO 27001:2022 com monitorização e cópias de segurança automatizadas.
Servidores Alemães
Alojado em servidores Hetzner na Alemanha. Conforme com o GDPR.
Autenticação Zero-Knowledge
Hash de palavra-passe com Argon2id. Nunca armazenamos a sua palavra-passe.
AES-256-GCM
Encriptação de nível militar para dados sensíveis.
Recuperação BIP39
Frase de recuperação de 24 palavras para acesso à conta.
Privacy-as-Code
Proteção estrutural — não um documento de política
Abordagem tradicional
- Documento de política de utilização de IA que os funcionários ignoram
- Lista de verificação manual antes de cada interação com IA
- Os alertas de DLP disparam depois os dados terem saído
- Sem aplicação ao nível da prompt de IA
- Responsabilidade GDPR caso um funcionário cometa um erro
Privacy-as-Code com o anonymize.dev
- A interceção de PII é estrutural — camada MCP, não força de vontade
- Cada prompt de IA é anonimizado automaticamente
- A proteção acontece antes de os dados saírem do seu ambiente
- Aplicado independentemente da ferramenta que o programador utiliza
- GDPR Art. 25 Privacy by Design — implementado tecnicamente
GDPR Art. 25 exige que a proteção de dados seja incorporada na conceção do sistema. Confiar que os funcionários evitem manualmente colar dados PII em ferramentas de IA não é uma salvaguarda técnica — é uma política. O anonymize.dev transforma a proteção de PII num controlo técnico: acontece automaticamente, ao nível da infraestrutura, sempre.
Cobertura de Conformidade OWASP
Que riscos do OWASP LLM Top 10 e de IA Agêntica o anonymize.dev mitiga
| Risco OWASP | Categoria | Como o anonymize.dev ajuda | Cobertura |
|---|---|---|---|
| LLM02 | Divulgação de Informação Sensível | Dados PII removidos das prompts antes de o LLM as processar — os dados reais nunca entram no contexto do LLM | ● Total |
| LLM06 | Agência Excessiva | As prompts anonimizadas reduzem o valor dos dados a que um agente com privilégios excessivos pode aceder ou exfiltrar | ● Parcial |
| LLM07 | Fuga da Prompt de Sistema | Dados PII em prompts de sistema anonimizados através do parâmetro de operadores MCP antes da injeção | ● Parcial |
| AA3 (Agentic) | Divulgação de Informação Sensível — Agêntica | A anonimização ao nível da camada MCP impede que dados PII entrem nas janelas de contexto do agente em pipelines com várias ferramentas | ● Total |
| AA4 (Agentic) | Utilização Indevida de Ferramentas / Envenenamento de Ferramentas | Mesmo que uma ferramenta MCP a jusante seja comprometida, esta recebe apenas tokens — e não dados PII reais | ● Total |
| AA7 (Agentic) | Exfiltração de Dados através de Agente | Agentes autónomos com acesso a ficheiros/bases de dados operam sobre dados tokenizados — a exfiltração não produz dados PII reais | ● Total |
Com base no OWASP Top 10 para Aplicações LLM e no OWASP Top 10 para Aplicações de IA Agêntica (edições de 2026)
HIPAA Safe Harbor — 18 Identificadores
Todos os 18 identificadores PHI do HIPAA Safe Harbor detetados e protegidos
Método HIPAA Safe Harbor (45 CFR §164.514(b)) — todos os 18 identificadores são removidos ou transformados antes de os dados chegarem a qualquer modelo de IA.
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