Ochrana soukromí & Technologie AI Glosář

Otevřený protokol od Anthropic, který umožňuje AI modelům interagovat s externími nástroji a zdroji dat standardizovaným způsobem. anonym.legal implementuje MCP Server tak, aby AI nástroje pro kódování mohly vyvolat anonymizaci bez opuštění svého workflow.

Integrace MCP Server anonym.legal umožňuje AI asistentům pro kódování (Claude Desktop, Cursor, VS Code Copilot) vyvolat anonymizační API přímo jako nástroj. PII je odstraněn z kódu, výzev a kontextu před odesláním do AI modelu. Připojte se přes HTTP: https://anonym.legal/mcp s Authorization: Bearer hlavičkou — není vyžadována instalace.

Specializovaná kategorie DLP zaměřená na zabránění PII a důvěrným datům v podání do modelů generativní AI (ChatGPT, Claude, Gemini). Rozšíření Chrome a MCP Server anonym.legal řeší toto riziko v bodě vstupu.

Bezpečnostní disciplína a kategorie softwarových nástrojů, které detekují a zabraňují neoprávněnému přenosu citlivých dat mimo organizaci. anonym.legal funguje jako řešení DLP vrstvy prohlížeče a vrstvy AI pro PII.

Strategie náhrady aplikovaná na detekovaný PII. anonym.legal podporuje: REPLACE (zástupný text), REDACT (prázdný řetězec), MASK (hvězdičky), HASH (SHA-256 digest), ENCRYPT (reverzibilní AES-256-GCM) a KEEP (pass-through, užitečné pro testování).

Vzory PII definované uživatelem přidané k vestavěným 267+ typům entit anonym.legal. Podporuje regex vzory, seznamy slov a seznamy zakázáních. Užitečné pro identifikátory specifické pro organizaci, jako jsou ID zaměstnanců, interní kódy projektů nebo proprietární názvy produktů.

Fakturace na základě využití, kde volání API spotřebovávají tokeny vypočítané z délky textu, počtu entit a režimu zpracování (analýza vs. anonymizace). analyze_text: 2–10+ tokenů, anonymize_text: 3–20+ tokenů, detokenize_text: 1–5+ tokenů. Operace správy jsou zdarma.

Jakákoli data, která mohou identifikovat konkrétního jednotlivce přímo nebo v kombinaci s jinými daty. Příklady: jména, e-mailové adresy, čísla sociálního pojištění, IP adresy, biometrické záznamy.

Nevratný proces odstraňování nebo transformace identifikačních informací tak, aby jednotlivci již nemohli být identifikováni, přímo nebo nepřímo. Podle GDPR, skutečně anonymizovaná data spadají mimo rozsah nařízení.

Nahrazení přímých identifikátorů umělými hodnotami (pseudonymy) při zachování schopnosti znovu identifikovat jednotlivce pomocí samostatného klíče. Čl. 4 odst. 5 GDPR jej uznává jako techniku zlepšující ochranu soukromí, ale nezprostňuje pseudonymizovaná data od nařízení.

Trvalé odstraňování nebo zatmavování citlivých informací z dokumentů, jejich nahrazení vizuálním značkou, jako je [REDACTED] nebo černý pruh. Na rozdíl od šifrování je redakce jednosměrná a původní data nelze obnovit.

Nahrazení citlivých dat nicitlivým zástupcem (tokenem), který se mapuje zpět na originál v bezpečném trezoru. Na rozdíl od šifrování nemá token sám matematický vztah k původním datům. Používá se v MCP Server k povolení de-anonymizace odpovědí AI.

Jednosměrná transformace dat na digest s pevnou délkou pomocí algoritmů, jako je SHA-256. Používá se pro konzistentní pseudonymizaci, deduplikaci a ověření integrity. Hodnoty hash nelze vrátit, ale mohou být náchylné k útokům na duhovičku, pokud nejsou sůleny.

Jakákoli zdravotnická informace spojená s identifikovatelnou osobou, regulovaná HIPAA v USA. Zahrnuje diagnózy, léčebné záznamy, pojišťovací údaje a kterýkoli z 18 identifikátorů HIPAA Safe Harbor.

Nařízení EU 2016/679, primární rámec ochrany dat pro Evropskou unii. Platí pro jakoukoliv organizaci zpracovávající osobní údaje rezidentů EU. Pokuty až €20M nebo 4% globálního ročního příjmu. Klíčová práva: přístup, smazání, přenositelnost, omezení, námitka.

Federální zákon USA stanoveující standardy pro ochranu citlivých zdravotnických údajů pacientů. Pravidlo o ochraně soukromí řídí používání PHI; Bezpečnostní pravidlo vyžaduje administrativní, fyzické a technické bezpečnostní opatření pro elektronické PHI (ePHI). Porušení s sebou nese pokuty až $1,9M na kategorii za rok.

Mezinárodní standard pro systémy řízení bezpečnosti informací (ISMS). Certifikace vyžaduje zdokumentované zásady, posouzení rizik a kontroly. EU servery anonym.legal jsou certifikované ISO 27001, což zajišťuje strukturované správu bezpečnosti.

Standard bezpečnosti pro organizace zpracovávající data platebních karet, spravovaný radou PCI Security Standards. Vyžaduje šifrování, řízení přístupu, logování a pravidelné testování. Nedodržování může vést k pokutám a ztrátě oprávnění ke zpracování karet.

Kalifornský zákon o ochraně soukromí, který rezidentům uděluje právo vědět, smazat a odhlásit se z prodeje jejich osobních údajů. Platí pro podniky splňující prahové hodnoty příjmů, objemu dat nebo prodeje dat.

Nařízení EU 2024/1689, první komplexní zákon o AI na světě. Klasifikuje AI systémy podle úrovně rizika. Požadavky na systémy s vysokým rizikem — pokrývající AI používaný v zaměstnávání, úvěrech, zdravotnictví a kritické infrastruktuře — se stanou vymáhavé 2. srpna 2026. Čl. 10 vyžaduje správu dat a minimalizaci dat pro trénovací data; Čl. 13 vyžaduje transparentnost. Platí pro vývojáře AI, nasazovače a dovozce operující v EU.

GDPR čl. 5 odst. 1 písm. c) vyžaduje, aby osobní údaje byly "adekvátní, relevantní a omezené na to, co je nezbytné" pro jejich účel zpracování. V AI workflow to znamená odstranění PII z výzev před odesláním do AI modelu — model přijímá pouze to, co je přísně nezbytné pro úkol. anonymize.dev automatizuje tento princip na vrstvě protokolu MCP, nahrazuje PII tokeny před tím, než jakýkoli AI model zpracuje žádost.

Vývojářská praxe, kdy vývojáři popisují záměr přirozeným jazykem a spoléhají se na AI agenty pro kódování (Cursor, Windsurf, Claude, GitHub Copilot) k generování implementace. Bezpečnostní riziko: vývojáři běžně vkládají skutečné záznamy zákazníků, připojovací řetězce databází, klíče API a soubory protokolů do AI výzev jako kontext. 77% vývojářů poslalo firemní data do AI nástrojů (Data Privacy Week 2026). Bez zachycení PII to představuje porušení čl. 5 GDPR a možné porušení dat.

Použití neschválených AI nástrojů — často přes osobní účty — mimo viditelnost a kontrolu IT. 88% organizací používá AI v alespoň jedné obchodní funkci; z nich přibližně polovina uživatelů generativní AI spoléhá na osobní AI aplikace, které operují mimo rámce správy. Shadow AI přidal v průměru €670 000 do nákladů na porušení, a 20% organizací zažilo porušení přímo způsobené shadow AI (Kiteworks 2026). Poskytnutí schválených, bezpečných pro ochranu soukromí AI nástrojů snižuje neoprávněné používání o 89%.

AI systémy, které autonomně plánují a provádějí vícekrokové úkoly — procházení webem, volání API, psaní a spouštění kódu, přístup k souborům — často s minimálním lidským dohledem. Britský úřad zmocněnce pro informace (ICO) vydal pokyny v lednu 2026, které zdůrazňují, že agentic AI zhoršuje rizika ochrany dat, protože lidský dohled se stává obtížným, když agenti autonomně operují na velkých objemech osobních údajů. MCP-based zachycení PII (anonymize.dev) se aplikuje na vrstvě protokolu, která chrání data bez ohledu na úroveň autonomie agenta.

Kritická třída zranitelnosti v agentech AI s podporou MCP, kde může škodlivý obsah v externích zdrojích (problémy GitHubu, webové stránky, dokumenty) přejít na agenta a způsobit exfiltraci dat z připojených nástrojů. Zdokumentovaný příklad: útočníci umístili škodlivý obsah do problémů GitHubu, které způsobily, že server GitHub MCP pronikl do privátních dat úložiště. Zachycení PII před tím, než je kontext agenta sestaven, zmírňuje tuto třídu útoku tím, že zajišťuje, že skutečná osobní data nejsou nikdy přítomna v pracovním kontextu agenta.

Kategorie nástrojů a technik, které umožňují analýzu dat a AI workflow při zachování jednotlivého soukromí. Zahrnuje: tokenizaci (anonymize.dev), diferenciální ochranu soukromí (přidá šum k výstupům statistik), k-anonymitu (zajišťuje, že každý záznam je nerozeznatelný od k−1 ostatních), generování syntetických dat, federované učení a bezpečný výpočet více stran. Celosvětový datový privacyový krajina EU v roce 2026 stále více vyžaduje, aby organizace nasaďují PETs jako součást strategie Privacy-by-Design (GDPR čl. 25).

Autentizovaný algoritmus šifrování kombinující AES-256 (klíč 256 bitů) s Galois/Counter Mode pro důvěrnost i integritu. Používá se v reverzibilní anonymizaci anonym.legal k šifrování nahrazených entit. Poskytuje jak tajemství, tak detekci manipulace.

Kryptografická hašovací funkce produkující 256bitový digest. Používá se v anonym.legal pro HMAC autentifikaci požadavků API, ZK auth důkazy a konzistentní pseudonymizaci entit (hašování se solí produkuje stejnou náhradu pro stejnou původní hodnotu).

Kryptografický protokol zabezpečující data v přenosu. anonym.legal vynucuje TLS 1.2 minimálně s TLS 1.3 preferovanou, HSTS s jednoročním max-age a HTTP/2. Veškerý provoz mezi klienty a serverem je šifrován při přenosu.

Šifrování, ve kterém mohou čtení zpráv pouze komunikující strany; poskytovatel služby nemá přístup k prostému textu. V režimu ZK Auth anonym.legal klíče šifrování nikdy neopustí klientské zařízení, dosahuje E2EE pro úložiště anonymizovaného výstupu.

Kategorie osobních údajů, kterou rozpoznávací modul detekuje a může anonymizovat. Příklady: PERSON, EMAIL_ADDRESS, PHONE_NUMBER, CREDIT_CARD, IBAN_CODE, US_SSN, IP_ADDRESS. anonym.legal podporuje 267+ typů entit v 48 jazycích.

Typy entit detekované bez ohledu na jazyk textu, obvykle prostřednictvím regex na základě formátu s ověřením kontrolního součtu. Příklady: CREDIT_CARD, IBAN_CODE, EMAIL_ADDRESS, PHONE_NUMBER, IP_ADDRESS, URL, CRYPTO adresa.

Typy entit pro národní a vládou vydávané identifikátory: US_SSN, US_PASSPORT, UK_NHS, ES_NIF, DE_PERSONALAUSWEIS, FR_INSEE, IT_FISCAL_CODE a 50+ dalších formátů ID specifických pro jednotlivé země. Detekováno pomocí regex specifického pro danou zemi + vzory kontrolního součtu.

Typy entit pokrývajících finanční identifikátory: CREDIT_CARD (Luhnův kontrolní součet), IBAN_CODE (kontrolní součet ISO 13616), SWIFT_CODE (formát BIC), US_BANK_NUMBER, NRP (Spanish tax ID). Detekováno s ověřením kontrolního součtu, aby se minimalizovaly falešné pozitiva.

Typy entit pro 18 identifikátorů HIPAA Safe Harbor a další zdravotnictvím související PII: US_MRN (čísla lékařských záznamů), MEDICAL_LICENSE, HEALTHCARE_PLAN_BENEFICIARY a entity diagnozy/léčby.