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.
Qué encontrarás en esta página
Índice
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.
| Característica | Descripción |
|---|---|
| Tipo de servicio | SaaS. Sin instalación en el equipo ni en la red de la organización |
| Operaciones | Anonimización irreversible y seudonimización reversible, incluso en la misma ejecución |
| Tipologías detectadas | 20 predefinidas en 7 familias, ampliables con tipologías propias |
| Modalidades de sustitución | Enmascaramiento, 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 salida | El mismo del original, con su extensión |
| Modos de operación | Interfaz web y API REST. Documento a documento o por lotes |
| Revisión | Supervisión manual con aprobación versionada |
| Cifrado | TLS 1.3 en tránsito, AES-256 en reposo |
| Marco de seguridad | Esquema Nacional de Seguridad, categoría MEDIA (RD 311/2022) |
| Rol en protección de datos | Encargado 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.
| Familia | Tipología | Ejemplo |
|---|---|---|
| Identificación personal | NIF de persona física | 12345678Z |
| Identificación personal | NIF de persona jurídica | B41029384 |
| Identificación personal | NIE | X1234567L |
| Identificación personal | Pasaporte | PAB123456 |
| Identificación personal | Número de la Seguridad Social | 28 12345678 09 |
| Identificación personal | Nombre de persona física | María Luisa Fernández Iglesias |
| Identificación personal | Denominación de persona jurídica | Limpieza Sur Servicios, S.L. |
| Datos de contacto | Dirección de domicilio | C/ Gran Vía 28, 28013 Madrid |
| Datos de contacto | Número de teléfono | +34 612 345 678 |
| Datos de contacto | Correo electrónico | maria.fernandez@correo.es |
| Datos de contacto | Matrícula de vehículo | 1234 BCD · BA-1234-AB |
| Datos de contacto | Página web | https://www.ejemplo.es |
| Datos económicos | IBAN | ES68 0049 5103 8128 1607 4523 |
| Datos económicos | Cantidades monetarias | 187.450,00 € |
| Datos técnicos | Dirección IP (v4 y v6) | 192.168.1.15 · 2001:db8::7334 |
| Datos administrativos | Código Seguro de Verificación | A1B2C3D4E5F6G7H8 |
| Datos administrativos | Referencia normativa (se excluye) | Decreto 45/2019, de 3 de abril |
| Datos temporales | Fecha en cualquier formato | 15/03/1985 · 22 de enero de 2024 |
| Códigos gráficos | Código QR | Lleva dentro el nº de expediente |
| Códigos gráficos | Código de barras | Lleva 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:
| Estrategia | Qué hace | Ejemplo |
|---|---|---|
| Generalización del vínculo | Conserva la relación pero la desvincula del sujeto identificado | «hermana de María Fernández» → «hermana de [PER_2]» |
| Neutralización del cargo | Sustituye el cargo concreto por su categoría | «alcalde de Santa Cruz de la Palma» → «[CARGO_PÚBLICO]» |
| Supresión del sintagma | Elimina 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.
| Anonimización irreversible | Seudonimización reversible | |
|---|---|---|
| Qué se guarda | Nada que permita recuperar el valor original | Una tabla de correspondencia cifrada con la clave de tu organización |
| Reversión | Imposible por diseño | Posible, sujeta a perfil autorizado y registrada |
| Estabilidad del seudónimo | No aplica | El mismo valor recibe siempre el mismo seudónimo |
| Naturaleza del resultado | Deja de ser dato personal si se descartan los riesgos | Sigue siendo dato personal (artículo 4.5 del RGPD) |
| Uso típico | Publicación, acceso a la información pública, cesión estadística | Tramitación 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.
| Modalidad | Qué hace | Ejemplo | Indicada para |
|---|---|---|---|
| Enmascaramiento | Oculta el valor conservando su extensión, así que la maquetación no se mueve | 12345678Z → █████████ · ********* | Boletines, portales de transparencia y solicitudes de acceso |
| Tokenización | Etiqueta numerada de forma estable en todo el documento y en todo el lote | María Fernández → [PER_1] · Sevilla → [LOC_1] | Tramitación interna y analítica: distingues a cada persona sin saber quién es |
| Datos sintéticos | Valor falso pero formalmente válido: un NIF sintético supera la letra de control | María Fernández → Lucía Sanmartín · 12345678Z → 47829163P | Formación de personal, pruebas de sistemas y cesión de datos |
| Formato | Qué se procesa | Salida |
|---|---|---|
| .doc · .docx | Texto completo, incluidos encabezados, pies, notas y comentarios | .docx con el formato original |
| .xls · .xlsx | Celdas, hoja por hoja y columna por columna | .xlsx con la estructura original |
| .txt | Contenido íntegro | .txt |
| Texto en la interfaz | El texto tal cual se pega, sin crear documento | Texto en pantalla, listo para copiar |
| Capa de texto cuando existe, y reconocimiento óptico cuando no | .pdf con la maquetación original | |
| .jpg · .jpeg · .png · .tiff · .bmp | Imagen completa mediante reconocimiento óptico | Imagen en el mismo formato, con la sustitución sobre los píxeles |
| .zip | Se 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.
| Ámbito | Medida |
|---|---|
| Cifrado | TLS 1.3 en tránsito y AES-256 en reposo |
| Aislamiento e identidad | Separación lógica por organización y usuarios nominales con permisos |
| Registro de actividad | Acceso, tratamiento, revisión, aprobación, descarga y configuración |
| Retención | Configurable desde 24 horas, con borrado automático y certificado a petición |
| Metadatos | Supresión de autor, organización, ruta e historial de revisiones |
| Ubicación | Unión 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
| Referencia | Qué aporta |
|---|---|
| RGPD, artículo 4.5 y considerando 26 | Cuándo un dato deja de ser personal |
| Ley Orgánica 3/2018 (LOPDGDD) | Desarrollo nacional en protección de datos |
| Directrices del CEPD sobre anonimización | Los tres riesgos a descartar: singularización, vinculación e inferencia |
| Directrices del CEPD sobre seudonimización | Alcance y límites del tratamiento seudonimizado |
| ISO/IEC 20889:2018 | Clasificación de las técnicas de desidentificación |
| Nota técnica de la AEPD sobre k-anonimidad | Criterio de aplicación a conjuntos de datos |
| Real Decreto 311/2022 (ENS) | Marco de seguridad del sector público |
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