Privacidade & Tecnologia de IA Glossário

Um protocolo aberto por Anthropic que permite que modelos de IA interajam com ferramentas externas e fontes de dados de forma padronizada. anonym.legal implementa um MCP Server para que ferramentas de codificação de IA possam invocar anonimização sem sair de seu fluxo de trabalho.

A integração do MCP Server anonym.legal permite que assistentes de codificação de IA (Claude Desktop, Cursor, VS Code Copilot) chamem a API de anonimização diretamente como ferramenta. O PII é retirado do código, prompts e contexto antes de ser enviado para o modelo de IA. Conectar via HTTP: https://anonym.legal/mcp com um Authorization: Bearer cabeçalho — nenhuma instalação necessária.

Uma categoria de DLP especializada focada em prevenir que PII e dados confidenciais sejam incluídos em prompts enviados para modelos de IA generativa (ChatGPT, Claude, Gemini). A Extensão Chrome anonym.legal e o MCP Server abordam esse risco no ponto de entrada.

Uma disciplina de segurança e categoria de ferramentas de software que detectam e previnem a transmissão não autorizada de dados sensíveis fora de uma organização. anonym.legal funciona como uma solução DLP de camada de navegador e camada de IA para PII.

A estratégia de substituição aplicada ao PII detectado. anonym.legal suporta: REPLACE (texto substituto), REDACT (cadeia vazia), MASK (asteriscos), HASH (resumo SHA-256), ENCRYPT (AES-256-GCM reversível), e KEEP (passagem, útil para testes).

Padrões de PII definidos pelo utilizador adicionados aos 267+ tipos de entidades integradas anonym.legal. Suporta padrões regex, listas de palavras e listas de negação. Útil para identificadores específicos da organização, como IDs de funcionários, códigos de projetos internos ou nomes de produtos proprietários.

Faturamento baseado em uso em que chamadas de API consomem tokens calculados a partir do comprimento do texto, contagem de entidades e modo de processamento (analisar vs. anonimizar). analyze_text: 2–10+ tokens, anonymize_text: 3–20+ tokens, detokenize_text: 1–5+ tokens. Operações de gestão são gratuitas.

Qualquer dado que possa identificar um indivíduo específico diretamente ou em combinação com outros dados. Exemplos: nomes, endereços de e-mail, números de segurança social, endereços IP, registos biométricos.

O processo irreversível de remoção ou transformação de informações de identificação para que os indivíduos não possam mais ser identificados, direta ou indiretamente. Sob GDPR, dados verdadeiramente anonimizados ficam fora do escopo da regulação.

Substituição de identificadores diretos por valores artificiais (pseudónimos) mantendo a capacidade de re-identificar indivíduos usando uma chave separada. O Artigo 4(5) do GDPR o reconhece como técnica de aprimoramento de privacidade, mas não isenta dados pseudonimizados da regulação.

Remoção permanente ou obscurecimento de informações sensíveis de documentos, substituindo-as por um marcador visual como [REDACTED] ou uma barra preta. Ao contrário da criptografia, a redação é unidirecional e os dados originais não podem ser recuperados.

Substituição de dados sensíveis por um espaço reservado não sensível (token) que mapeia para o original num cofre seguro. Ao contrário da criptografia, o token em si não tem relação matemática com os dados originais. Usado no MCP Server para permitir deanonimização de resposta de IA.

Uma transformação unidirecional de dados num resumo de comprimento fixo usando algoritmos como SHA-256. Usado para pseudonimização consistente, deduplicação e verificação de integridade. Os valores hash não podem ser revertidos, mas podem ser vulneráveis a ataques de tabela arco-íris se não forem com salt.

Qualquer informação relacionada com a saúde vinculada a um indivíduo identificável, regulamentada sob HIPAA nos EUA. Inclui diagnósticos, registos de tratamento, dados de seguros e qualquer um dos 18 identificadores HIPAA Safe Harbor.

Regulação UE 2016/679, o quadro de proteção de dados principal para a União Europeia. Aplica-se a qualquer organização que processe dados pessoais de residentes da UE. Multas até €20M ou 4% da receita anual global. Direitos-chave: acesso, eliminação, portabilidade, restrição, objeção.

Lei federal dos EUA que estabelece padrões para proteção de informações sensíveis de saúde do paciente. A Regra de Privacidade governa o uso de PHI; a Regra de Segurança exige salvaguardas administrativas, físicas e técnicas para PHI eletrônico (ePHI). Violações resultam em multas até $1.9M por categoria por ano.

Padrão internacional para sistemas de gestão de segurança da informação (ISMS). A certificação requer políticas documentadas, avaliações de risco e controlos. Os servidores da UE anonym.legal são certificados ISO 27001, garantindo governança de segurança estruturada.

Padrão de segurança para organizações que lidam com dados de cartões de pagamento, mantido pelo PCI Security Standards Council. Requer criptografia, controlos de acesso, registro e testes regulares. A não conformidade pode resultar em multas e perda de privilégios de processamento de cartão.

Lei de privacidade da Califórnia que concede aos residentes o direito de saber, excluir e recusar a venda de suas informações pessoais. Aplica-se a empresas que atendem aos limites de receita, volume de dados ou venda de dados.

Regulação UE 2024/1689, a primeira lei abrangente de IA do mundo. Classifica sistemas de IA por nível de risco. Requisitos de sistema de alto risco — cobrindo IA usada em emprego, crédito, saúde e infraestrutura crítica — tornam-se executáveis em 2 de agosto de 2026. Art. 10 exige governança de dados e minimização de dados para dados de treinamento; Art. 13 exige transparência. Aplica-se a desenvolvedores, implantadores e importadores de IA que operam na UE.

A Art. 5(1)(c) do GDPR exige que dados pessoais sejam "adequados, relevantes e limitados ao que é necessário" para seu propósito de processamento. Em fluxos de trabalho de IA, isso significa retirar PII de prompts antes de enviar para um modelo de IA — o modelo recebe apenas o que é estritamente necessário para a tarefa. anonymize.dev automatiza esse princípio na camada de protocolo MCP, substituindo PII por tokens antes de qualquer modelo de IA processar a solicitação.

Uma prática de desenvolvimento em que programadores descrevem intenção em linguagem natural e confiam em agentes de codificação de IA (Cursor, Windsurf, Claude, GitHub Copilot) para gerar implementação. O risco de segurança: programadores rotineiramente colam registos de clientes reais, cadeias de conexão de banco de dados, chaves de API e arquivos de log em prompts de IA como contexto. 77% dos programadores enviaram dados da empresa para ferramentas de IA (Data Privacy Week 2026). Sem interceção de PII, isso constitui uma violação da Art. 5 do GDPR e potencial violação de dados.

O uso de ferramentas de IA não aprovadas — frequentemente via contas pessoais — fora da visibilidade e controlo de TI. 88% das organizações usam IA em pelo menos uma função comercial; destas, quase metade dos utilizadores de IA generativa confiam em aplicações de IA pessoais que operam fora de marcos de governança. IA Sombra adicionou em média €670.000 aos custos de violação, e 20% das organizações experimentaram violações diretamente causadas por IA Sombra (Kiteworks 2026). Fornecer ferramentas de IA aprovadas e seguras de privacidade reduz o uso não autorizado em 89%.

Sistemas de IA que planeiam e executam autonomamente tarefas multi-etapa — navegar na web, chamar APIs, escrever e executar código, aceder a ficheiros — frequentemente com supervisão humana mínima. O Escritório do Comissário de Informações do Reino Unido (ICO) publicou orientação em janeiro de 2026 destacando que IA agentic exacerba riscos de proteção de dados porque a supervisão humana fica difícil quando agentes operam autonomamente em grandes volumes de dados pessoais. Interceção de PII baseada em MCP (anonymize.dev) aplica-se na camada de protocolo, protegendo dados independentemente do nível de autonomia do agente.

Uma classe crítica de vulnerabilidade em agentes de IA habilitados para MCP em que conteúdo malicioso em fontes externas (problemas do GitHub, páginas da web, documentos) pode sequestrar o agente e fazer com que ele exfiltre dados de ferramentas conectadas. Um exemplo documentado: os atacantes plantaram conteúdo malicioso em problemas do GitHub que causaram o vazamento do servidor MCP do GitHub dados de repositório privado. A interceção de PII antes de o contexto do agente ser montado mitiga essa classe de ataque garantindo que dados pessoais reais nunca estejam presentes no contexto de trabalho do agente.

Uma categoria de ferramentas e técnicas que permitem análise de dados e fluxos de trabalho de IA enquanto preservam privacidade individual. Inclui: tokenização (anonymize.dev), privacidade diferencial (adiciona ruído a saídas estatísticas), k-anonimidade (garante que cada registo seja indistinguível de k−1 outros), geração de dados sintéticos, aprendizado federado e computação segura multi-parte. A paisagem de privacidade de dados da UE em 2026 exige cada vez mais que as organizações implementem PETs como parte de uma estratégia de implementação Privacy-by-Design (GDPR Art. 25).

Um algoritmo de criptografia autenticado combinando AES-256 (chave de 256-bit) com Modo Galois/Counter para sigilo e integridade. Usado na anonimização reversível anonym.legal para criptografar entidades substituídas. Fornece segredo e detecção de tamper.

Uma função de hash criptográfica produzindo um resumo de 256-bit. Usado em anonym.legal para autenticação HMAC de solicitações de API, provas de autenticação ZK e pseudonimização consistente de entidades (hash com salt produz a mesma substituição para o mesmo valor original).

O protocolo criptográfico que assegura dados em trânsito. anonym.legal impõe TLS 1.2 mínimo com TLS 1.3 preferido, HSTS com idade máxima de um ano e HTTP/2. Todo o tráfego entre clientes e o servidor é criptografado em trânsito.

Criptografia em que apenas as partes comunicantes podem ler as mensagens; o provedor de serviços não tem acesso ao texto simples. No modo ZK Auth anonym.legal, as chaves de criptografia nunca saem do dispositivo cliente, alcançando E2EE para armazenamento de saída anonimizada.

Uma categoria de informação pessoal que o mecanismo de detecção reconhece e pode anonimizar. Exemplos: PERSON, EMAIL_ADDRESS, PHONE_NUMBER, CREDIT_CARD, IBAN_CODE, US_SSN, IP_ADDRESS. anonym.legal suporta 267+ tipos de entidades em 48 idiomas.

Tipos de entidades detectados independentemente do idioma do texto, tipicamente através de regex baseado em formato com validação de checksum. Exemplos: CREDIT_CARD, IBAN_CODE, EMAIL_ADDRESS, PHONE_NUMBER, IP_ADDRESS, URL, endereço CRYPTO.

Tipos de entidades para identificadores nacionais e emitidos pelo governo: US_SSN, US_PASSPORT, UK_NHS, ES_NIF, DE_PERSONALAUSWEIS, FR_INSEE, IT_FISCAL_CODE e 50+ outros formatos de ID específicos do país. Detectados usando regex específico do país + padrões de checksum.

Tipos de entidades cobrindo identificadores financeiros: CREDIT_CARD (checksum Luhn), IBAN_CODE (checksum ISO 13616), SWIFT_CODE (formato BIC), US_BANK_NUMBER, NRP (ID fiscal espanhol). Detectados com validação de checksum para minimizar falsos positivos.

Tipos de entidades para os 18 identificadores HIPAA Safe Harbor e PII adicional relacionado com a saúde: US_MRN (números de registo médico), MEDICAL_LICENSE, HEALTHCARE_PLAN_BENEFICIARY e entidades de contexto de diagnóstico/tratamento.