Que detecta, con que o substitúe e con que garantías

Especificacións técnicas

As 20 tipoloxías de datos persoais que recoñece, os 13 formatos que admite, as tres formas de substituílos e o marco de seguridade co que traballa.

anonimiza.do recibe o teu documento, localiza os datos que identifican unha persoa, substitúeos segundo as regras que configurases e devólveche o ficheiro no seu formato orixinal.

Resumo das características do servizo
Característica Descrición
Tipo de servizoSaaS. Sen instalación no equipo nin na rede da organización
OperaciónsAnonimización irreversible e pseudonimización reversible, mesmo na mesma execución
Tipoloxías detectadas20 predefinidas en 7 familias, ampliables con tipoloxías propias
Modalidades de substituciónEnmascaramento, tokenización e datos sintéticos, combinables por tipoloxía
Formatos de entrada.doc .docx .xls .xlsx .txt .pdf .jpg .jpeg .png .tiff .bmp .zip e texto escrito na interface
Formato de saídaO mesmo do orixinal, coa súa extensión
Modos de operaciónInterface web e API REST. Documento a documento ou por lotes
RevisiónSupervisión manual con aprobación versionada
CifradoTLS 1.3 en tránsito, AES-256 en repouso
Marco de seguridadeEsquema Nacional de Seguridade, categoría MEDIA (RD 311/2022)
Rol en protección de datosEncargado do tratamento, artigo 28 do RXPD

Vinte tipoloxías en sete familias, que activas ou desactivas unha a unha ou por familia enteira. Os identificadores con estrutura formal —NIF, NIE, Seguridade Social, IBAN— valídanse polo seu díxito de control: non se tacha o que só se lle parece.

As vinte tipoloxías de datos persoais do catálogo, por familia
Familia Tipoloxía Exemplo
Identificación persoalNIF de persoa física12345678Z
Identificación persoalNIF de persoa xurídicaB41029384
Identificación persoalNIEX1234567L
Identificación persoalPasaportePAB123456
Identificación persoalNúmero da Seguridade Social28 12345678 09
Identificación persoalNome de persoa físicaMaría Luisa Fernández Iglesias
Identificación persoalDenominación de persoa xurídicaLimpieza Sur Servicios, S.L.
Datos de contactoEnderezo 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 contactoPáxina webhttps://www.ejemplo.es
Datos económicosIBANES68 0049 5103 8128 1607 4523
Datos económicosCantidades monetarias187.450,00 €
Datos técnicosEnderezo IP (v4 e v6)192.168.1.15 · 2001:db8::7334
Datos administrativosCódigo Seguro de VerificaciónA1B2C3D4E5F6G7H8
Datos administrativosReferencia normativa (exclúese)Decreto 45/2019, de 3 de abril
Datos temporaisData en calquera formato15/03/1985 · 22 de xaneiro de 2024
Códigos gráficosCódigo QRLeva dentro o n.º de expediente
Códigos gráficosCódigo de barrasLeva dentro o n.º de rexistro

Podes engadir tipoloxías propias describíndoas en linguaxe natural —«número de historia clínica», «código de expediente sancionador»— sen programar regras nin adestrar nada.

Ningún método único serve para todo: unha expresión regular localiza un NIF con exactitude pero confunde un nome cun topónimo, e un modelo de linguaxe recoñece nomes pero non valida un díxito de control. anonimiza.do combina os dous.

As referencias normativas déixanse intactas a propósito. «Decreto 45/2019, de 3 de abril» son unha data e dous números, e un anonimizador inxenuo táchaos: o resultado é un expediente ilexible do que desapareceu a norma aplicable.

Agrupa ademais todas as formas de nomear a mesma persoa —nome completo, abreviado, tratamento co apelido, papel no procedemento—, así que decides unha vez e a decisión alcanza as súas corenta mencións.

«O irmán da solicitante» ou «a alcaldesa dun municipio de 3.000 habitantes» identifican alguén sen nomealo. É o xeito en que fallan a maioría das anonimizacións:

Estratexias de tratamento dos identificadores de relación e de cargo
Estratexia Que fai Exemplo
Xeneralización do vínculoConserva a relación pero desvincúlaa do suxeito identificado«irmá de María Fernández» → «irmá de [PER_2]»
Neutralización do cargoSubstitúe o cargo concreto pola súa categoría«alcalde de Santa Cruz de la Palma» → «[CARGO_PÚBLICO]»
Supresión do sintagmaElimina o fragmento cando a relación non achega nada«, cuñado do anterior adxudicatario,» → suprimido

Ante a dúbida, marca: descartar un falso positivo custa dous clics na revisión, e un dato persoal que se escapa é unha brecha. Os limiares son configurables por tipoloxía. Se che interesa o detalle capa a capa, contámolo neste artigo.

Non son sinónimos, e da elección depende o que poidas facer despois co documento. anonimiza.do implementa os dous e pídeche que elixas.

Diferenzas entre anonimización irreversible e pseudonimización reversible
Anonimización irreversible Pseudonimización reversible
Que se gardaNada que permita recuperar o valor orixinalUnha táboa de correspondencia cifrada coa clave da túa organización
ReversiónImposible por deseñoPosible, suxeita a perfil autorizado e rexistrada
Estabilidade do pseudónimoNon se aplicaO mesmo valor recibe sempre o mesmo pseudónimo
Natureza do resultadoDeixa de ser dato persoal se se descartan os riscosSegue sendo dato persoal (artigo 4.5 do RXPD)
Uso típicoPublicación, acceso á información pública, cesión estatísticaTramitación interna, expedientes que deben poder reabrirse

Dunha soa execución saen dous resultados se os necesitas: unha versión pseudonimizada para o expediente interno e outra anónima para publicar. A táboa de correspondencia ten o seu propio prazo e, ao vencer, destrúese.

Con que se substitúe un dato depende de para que necesites o documento: publicalo, tramitalo ou usalo como xogo de probas. Podes combinalas por tipoloxía dentro dun mesmo documento.

Modalidades de substitución, exemplos e uso recomendado
Modalidade Que fai Exemplo Indicada para
EnmascaramentoOculta o valor conservando a súa extensión, así que a maquetación non se move12345678Z → █████████ · *********Boletíns, portais de transparencia e solicitudes de acceso
TokenizaciónEtiqueta numerada de forma estable en todo o documento e en todo o loteMaría Fernández → [PER_1] · Sevilla → [LOC_1]Tramitación interna e analítica: distingues cada persoa sen saber quen é
Datos sintéticosValor falso pero formalmente válido: un NIF sintético supera a letra de controlMaría Fernández → Lucía Sanmartín · 12345678Z → 47829163PFormación de persoal, probas de sistemas e cesión de datos
Formatos de ficheiro admitidos e tratamento de cada un
Formato Que se procesa Saída
.doc · .docxTexto completo, incluídos cabeceiras, pés, notas e comentarios.docx co formato orixinal
.xls · .xlsxCelas, folla por folla e columna por columna.xlsx coa estrutura orixinal
.txtContido íntegro.txt
Texto na interfaceO texto tal como se pega, sen crear documentoTexto en pantalla, preparado para copiar
.pdfCapa de texto cando existe, e recoñecemento óptico cando non.pdf coa maquetación orixinal
.jpg · .jpeg · .png · .tiff · .bmpImaxe completa mediante recoñecemento ópticoImaxe no mesmo formato, coa substitución sobre os píxeles
.zipDescomprímese e trátase cada ficheiro segundo o seu tipo.zip cos resultados

Nun Word os datos persoais adoitan estar fóra do corpo —o pé, unha nota ao final, un comentario de revisión—, xusto onde sobreviven á maioría das anonimizacións.

Se non hai capa de texto —un escaneo, unha foto, un fax— lese con recoñecemento óptico e a substitución aplícase sobre os propios píxeles: non é un rectángulo superposto dos que se retiran cun visor de PDF.

Follas de cálculo e listaxes

Aquí infírese a tipoloxía da columna completa, valores atípicos incluídos, así que a mesma persoa recibe o mesmo trato en toda a táboa. E antes dunha cesión estatística ou de publicar datos abertos verifícase a k-anonimidade: fixas o valor de k e o sistema dicche que combinacións quedan por debaixo, segundo a nota técnica da AEPD e a norma ISO/IEC 20889.

O ciclo completo resólvese desde o navegador: subes o documento, elixes modelo, revisas, aprobas e descargas. Para volume, un lote admite varios ficheiros ou un comprimido, procésase en paralelo e descárgase enteiro.

Revisión antes de publicar

A pantalla de revisión confronta o documento co panel de deteccións para que comprobalo custe minutos. Podes ir detección a detección ou por valor único, resolvendo dunha vez cada aparición dun mesmo valor. Cada aprobación queda como unha versión numerada do documento.

Modelos, lista branca e lista negra

Un modelo garda as tipoloxías activas, a modalidade de cada unha e os limiares, e aplícase a un lote enteiro: un para resolucións de subvencións, outro para expedientes de contratación. A lista branca protexe o que non debe tacharse nunca —a túa propia organización, os seus programas, a súa normativa— e a lista negra forza o contrario.

API REST

A API cobre o ciclo completo: envío de documentos asíncrono e de texto síncrono, consulta de estado, descarga e xestión de modelos. Autentica por token de aplicación —revogar unha integración non afecta ás demais—, avisa por webhook ao rematar e ten contorno de probas.

Medidas técnicas de seguridade aplicadas ao servizo
Ámbito Medida
CifradoTLS 1.3 en tránsito e AES-256 en repouso
Illamento e identidadeSeparación lóxica por organización e usuarios nominais con permisos
Rexistro de actividadeAcceso, tratamento, revisión, aprobación, descarga e configuración
RetenciónConfigurable desde 24 horas, con borrado automático e certificado a petición
MetadatosSupresión de autor, organización, ruta e historial de revisións
LocalizaciónUnión Europea, sen transferencias internacionais, con opción de despregamento en España

CEDESA DIGITAL, S.L. dispón de certificación de conformidade co Esquema Nacional de Seguridade en categoría MEDIA, conforme ao Real decreto 311/2022. A unha entidade pública iso afórralle comprobar pola súa conta que o provedor cumpre o esixible.

A túa organización é responsable do tratamento e CEDESA DIGITAL, S.L. actúa como encargado do tratamento (artigo 28 do RXPD). O tratamento é automatizado: o contido non se revisa, non se cede e non se usa para adestrar modelos. O detalle está na Política de privacidade.

Marco normativo

Referencias normativas e técnicas aplicadas
Referencia Que achega
RXPD, artigo 4.5 e considerando 26Cando un dato deixa de ser persoal
Lei orgánica 3/2018 (LOPDGDD)Desenvolvemento nacional en protección de datos
Directrices do CEPD sobre anonimizaciónOs tres riscos que hai que descartar: singularización, vinculación e inferencia
Directrices do CEPD sobre pseudonimizaciónAlcance e límites do tratamento pseudonimizado
ISO/IEC 20889:2018Clasificación das técnicas de desidentificación
Nota técnica da AEPD sobre k-anonimidadeCriterio de aplicación a conxuntos de datos
Real decreto 311/2022 (ENS)Marco de seguridade do sector público

Probámolo cos teus propios documentos?

Cóntanos que tipo de expedientes manexas e ensinámosche que detecta anonimiza.do neles.

Falar co equipo