Qué detecta, con qué lo sustituye y con qué garantías

Especificaciones técnicas

Las 20 tipologías de datos personales que reconoce, los 13 formatos que admite, las tres formas de sustituirlos y el marco de seguridad con el que trabaja.

anonimiza.do recibe tu documento, localiza los datos que identifican a una persona, los sustituye según las reglas que hayas configurado y te devuelve el fichero en su formato original.

Resumen de características del servicio
Característica Descripción
Tipo de servicioSaaS. Sin instalación en el equipo ni en la red de la organización
OperacionesAnonimización irreversible y seudonimización reversible, incluso en la misma ejecución
Tipologías detectadas20 predefinidas en 7 familias, ampliables con tipologías propias
Modalidades de sustituciónEnmascaramiento, tokenización y datos sintéticos, combinables por tipología
Formatos de entrada.doc .docx .xls .xlsx .txt .pdf .jpg .jpeg .png .tiff .bmp .zip y texto escrito en la interfaz
Formato de salidaEl mismo del original, con su extensión
Modos de operaciónInterfaz web y API REST. Documento a documento o por lotes
RevisiónSupervisión manual con aprobación versionada
CifradoTLS 1.3 en tránsito, AES-256 en reposo
Marco de seguridadEsquema Nacional de Seguridad, categoría MEDIA (RD 311/2022)
Rol en protección de datosEncargado del tratamiento, artículo 28 del RGPD

Veinte tipologías en siete familias, que activas o desactivas una a una o por familia entera. Los identificadores con estructura formal —NIF, NIE, Seguridad Social, IBAN— se validan por su dígito de control: no se tacha lo que solo se le parece.

Las veinte tipologías de datos personales del catálogo, por familia
Familia Tipología Ejemplo
Identificación personalNIF de persona física12345678Z
Identificación personalNIF de persona jurídicaB41029384
Identificación personalNIEX1234567L
Identificación personalPasaportePAB123456
Identificación personalNúmero de la Seguridad Social28 12345678 09
Identificación personalNombre de persona físicaMaría Luisa Fernández Iglesias
Identificación personalDenominación de persona jurídicaLimpieza Sur Servicios, S.L.
Datos de contactoDirección de domicilioC/ Gran Vía 28, 28013 Madrid
Datos de contactoNúmero de teléfono+34 612 345 678
Datos de contactoCorreo electrónicomaria.fernandez@correo.es
Datos de contactoMatrícula de vehículo1234 BCD · BA-1234-AB
Datos de contactoPágina webhttps://www.ejemplo.es
Datos económicosIBANES68 0049 5103 8128 1607 4523
Datos económicosCantidades monetarias187.450,00 €
Datos técnicosDirección IP (v4 y v6)192.168.1.15 · 2001:db8::7334
Datos administrativosCódigo Seguro de VerificaciónA1B2C3D4E5F6G7H8
Datos administrativosReferencia normativa (se excluye)Decreto 45/2019, de 3 de abril
Datos temporalesFecha en cualquier formato15/03/1985 · 22 de enero de 2024
Códigos gráficosCódigo QRLleva dentro el nº de expediente
Códigos gráficosCódigo de barrasLleva dentro el nº de registro

Puedes añadir tipologías propias describiéndolas en lenguaje natural —«número de historia clínica», «código de expediente sancionador»— sin programar reglas ni entrenar nada.

Ningún método único sirve para todo: una expresión regular localiza un NIF con exactitud pero confunde un nombre con un topónimo, y un modelo de lenguaje reconoce nombres pero no valida un dígito de control. anonimiza.do combina los dos.

Las referencias normativas se dejan intactas a propósito. «Decreto 45/2019, de 3 de abril» son una fecha y dos números, y un anonimizador ingenuo los tacha: el resultado es un expediente ilegible del que ha desaparecido la norma aplicable.

Agrupa además todas las formas de nombrar a la misma persona —nombre completo, abreviado, tratamiento con apellido, papel en el procedimiento—, así que decides una vez y la decisión alcanza a sus cuarenta menciones.

«El hermano de la solicitante» o «la alcaldesa de un municipio de 3.000 habitantes» identifican a alguien sin nombrarlo. Es el modo en que fallan la mayoría de las anonimizaciones:

Estrategias de tratamiento de los identificadores de relación y de cargo
Estrategia Qué hace Ejemplo
Generalización del vínculoConserva la relación pero la desvincula del sujeto identificado«hermana de María Fernández» → «hermana de [PER_2]»
Neutralización del cargoSustituye el cargo concreto por su categoría«alcalde de Santa Cruz de la Palma» → «[CARGO_PÚBLICO]»
Supresión del sintagmaElimina el fragmento cuando la relación no aporta nada«, cuñado del anterior adjudicatario,» → suprimido

Ante la duda, marca: descartar un falso positivo cuesta dos clics en la revisión, y un dato personal que se escapa es una brecha. Los umbrales son configurables por tipología. Si te interesa el detalle capa a capa, lo contamos en este artículo.

No son sinónimos, y de la elección depende lo que puedas hacer después con el documento. anonimiza.do implementa los dos y te pide que elijas.

Diferencias entre anonimización irreversible y seudonimización reversible
Anonimización irreversible Seudonimización reversible
Qué se guardaNada que permita recuperar el valor originalUna tabla de correspondencia cifrada con la clave de tu organización
ReversiónImposible por diseñoPosible, sujeta a perfil autorizado y registrada
Estabilidad del seudónimoNo aplicaEl mismo valor recibe siempre el mismo seudónimo
Naturaleza del resultadoDeja de ser dato personal si se descartan los riesgosSigue siendo dato personal (artículo 4.5 del RGPD)
Uso típicoPublicación, acceso a la información pública, cesión estadísticaTramitación interna, expedientes que deben poder reabrirse

De una sola ejecución salen dos resultados si los necesitas: una versión seudonimizada para el expediente interno y otra anónima para publicar. La tabla de correspondencia tiene su propio plazo y, al vencer, se destruye.

Con qué se sustituye un dato depende de para qué necesites el documento: publicarlo, tramitarlo o usarlo como juego de pruebas. Puedes combinarlas por tipología dentro de un mismo documento.

Modalidades de sustitución, ejemplos y uso recomendado
Modalidad Qué hace Ejemplo Indicada para
EnmascaramientoOculta el valor conservando su extensión, así que la maquetación no se mueve12345678Z█████████ · *********Boletines, portales de transparencia y solicitudes de acceso
TokenizaciónEtiqueta numerada de forma estable en todo el documento y en todo el loteMaría Fernández[PER_1] · Sevilla[LOC_1]Tramitación interna y analítica: distingues a cada persona sin saber quién es
Datos sintéticosValor falso pero formalmente válido: un NIF sintético supera la letra de controlMaría FernándezLucía Sanmartín · 12345678Z47829163PFormación de personal, pruebas de sistemas y cesión de datos
Formatos de archivo admitidos y tratamiento de cada uno
Formato Qué se procesa Salida
.doc · .docxTexto completo, incluidos encabezados, pies, notas y comentarios.docx con el formato original
.xls · .xlsxCeldas, hoja por hoja y columna por columna.xlsx con la estructura original
.txtContenido íntegro.txt
Texto en la interfazEl texto tal cual se pega, sin crear documentoTexto en pantalla, listo para copiar
.pdfCapa de texto cuando existe, y reconocimiento óptico cuando no.pdf con la maquetación original
.jpg · .jpeg · .png · .tiff · .bmpImagen completa mediante reconocimiento ópticoImagen en el mismo formato, con la sustitución sobre los píxeles
.zipSe descomprime y se trata cada fichero según su tipo.zip con los resultados

En un Word los datos personales suelen estar fuera del cuerpo —el pie, una nota al final, un comentario de revisión—, justo donde sobreviven a la mayoría de las anonimizaciones.

Si no hay capa de texto —un escaneo, una foto, un fax— se lee con reconocimiento óptico y la sustitución se aplica sobre los propios píxeles: no es un rectángulo superpuesto de los que se retiran con un visor de PDF.

Hojas de cálculo y listados

Aquí se infiere la tipología de la columna completa, valores atípicos incluidos, así que la misma persona recibe el mismo trato en toda la tabla. Y antes de una cesión estadística o de publicar datos abiertos se verifica la k-anonimidad: fijas el valor de k y el sistema te dice qué combinaciones quedan por debajo, según la nota técnica de la AEPD y la norma ISO/IEC 20889.

El ciclo completo se resuelve desde el navegador: subes el documento, eliges plantilla, revisas, apruebas y descargas. Para volumen, un lote admite varios ficheros o un comprimido, se procesa en paralelo y se descarga entero.

Revisión antes de publicar

La pantalla de revisión enfrenta el documento con el panel de detecciones para que comprobarlo cueste minutos. Puedes ir detección a detección o por valor único, resolviendo de una vez cada aparición de un mismo valor. Cada aprobación queda como una versión numerada del documento.

Plantillas, lista blanca y lista negra

Una plantilla guarda las tipologías activas, la modalidad de cada una y los umbrales, y se aplica a un lote entero: una para resoluciones de subvenciones, otra para expedientes de contratación. La lista blanca protege lo que no debe tacharse nunca —tu propia organización, sus programas, su normativa— y la lista negra fuerza lo contrario.

API REST

La API cubre el ciclo completo: envío de documentos asíncrono y de texto síncrono, consulta de estado, descarga y gestión de plantillas. Autentica por token de aplicación —revocar una integración no afecta a las demás—, avisa por webhook al terminar y tiene entorno de pruebas.

Medidas técnicas de seguridad aplicadas al servicio
Ámbito Medida
CifradoTLS 1.3 en tránsito y AES-256 en reposo
Aislamiento e identidadSeparación lógica por organización y usuarios nominales con permisos
Registro de actividadAcceso, tratamiento, revisión, aprobación, descarga y configuración
RetenciónConfigurable desde 24 horas, con borrado automático y certificado a petición
MetadatosSupresión de autor, organización, ruta e historial de revisiones
UbicaciónUnión Europea, sin transferencias internacionales, con opción de despliegue en España

CEDESA DIGITAL, S.L. dispone de certificación de conformidad con el Esquema Nacional de Seguridad en categoría MEDIA, conforme al Real Decreto 311/2022. A una entidad pública eso le ahorra comprobar por su cuenta que el proveedor cumple lo exigible.

Tu organización es responsable del tratamiento y CEDESA DIGITAL, S.L. actúa como encargado del tratamiento (artículo 28 del RGPD). El tratamiento es automatizado: el contenido no se revisa, no se cede y no se usa para entrenar modelos. El detalle está en la Política de Privacidad.

Marco normativo

Referencias normativas y técnicas aplicadas
Referencia Qué aporta
RGPD, artículo 4.5 y considerando 26Cuándo un dato deja de ser personal
Ley Orgánica 3/2018 (LOPDGDD)Desarrollo nacional en protección de datos
Directrices del CEPD sobre anonimizaciónLos tres riesgos a descartar: singularización, vinculación e inferencia
Directrices del CEPD sobre seudonimizaciónAlcance y límites del tratamiento seudonimizado
ISO/IEC 20889:2018Clasificación de las técnicas de desidentificación
Nota técnica de la AEPD sobre k-anonimidadCriterio de aplicación a conjuntos de datos
Real Decreto 311/2022 (ENS)Marco de seguridad del sector público

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