Versión 4 · Detección y sustitución de datos personales en documentos argentinos · Ley 25.326, RGPD art. 4.5, ISO/IEC 27001 A.8.11
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| Categoría | Original | Reemplazo | Ocurr. | Observación |
|---|
Detecta datos personales en el texto de un escrito judicial argentino y los sustituye. Trabaja sobre texto plano, dentro de tu navegador, sin enviar nada a ningún servidor.
No reemplaza tu revisión. La detección de nombres y domicilios es heurística: reconoce patrones, no comprende el documento. Un apellido escrito en minúscula, partido por un salto de línea o poco frecuente puede pasar. Tratá la salida como un borrador con el 95% del trabajo hecho, no como un documento listo para presentar.
Cargá el documento. Pegá el texto en el panel izquierdo, o usá
Abrir archivo para un .txt o .md. Si el
escrito está en PDF o Word, convertilo a texto antes — y hacelo con una
herramienta instalada en tu equipo: un conversor en línea anularía todo el
sentido de esto.
Elegí la estrategia. Si tenés dudas, dejá etiqueta indexada: es la más segura y la que mantiene legible el escrito.
Ajustá las categorías. Vienen todas activas. Desactivá las que no correspondan: por ejemplo, si querés conservar los nombres de las personas jurídicas y solo ocultar los de las personas humanas, apagá Nombre de persona y revisá a mano.
Anonimizá y leé la auditoría. La tabla muestra cada valor detectado, con qué se reemplazó y cuántas veces aparecía. Es el lugar donde se cazan los falsos positivos.
Releé la salida completa. Buscá específicamente lo que la herramienta no puede saber: apodos, referencias indirectas (“el hermano de la actora”), nombres de establecimientos, fechas que en conjunto identifican, montos singulares.
Cada valor distinto recibe un número estable: [DNI_1],
[DNI_2]. El mismo valor recibe siempre la misma etiqueta a lo
largo del documento. Es lo que permite seguir distinguiendo a la actora del
demandado después de anonimizar, y por eso es la opción por defecto.
Usala para publicar jurisprudencia, compartir un modelo de escrito, o dar un caso como ejemplo en clase.
Deriva una etiqueta a partir del dato, con un salt aleatorio de 32 bytes:
[DNI_a3f9c1e08b42]. Es determinista dentro de una misma
corrida, así que el mismo DNI produce la misma etiqueta en todo el
documento. Si anonimizás varios escritos en la misma sesión, las
etiquetas se corresponden entre documentos y podés cruzarlos sin exponer el
dato.
Cada vez que recargás la página se genera un salt nuevo, de modo que las etiquetas de hoy no coinciden con las de ayer. Eso es deliberado: un salt fijo y conocido volvería el hash reversible por diccionario.
Requiere contexto seguro. Funciona con la página servida
por https://. Si abrís el archivo descargado directamente con
doble clic (file://), algunos navegadores no habilitan
WebCrypto y la herramienta te lo va a avisar; usá etiqueta o máscara en ese
caso.
Deja los últimos caracteres a la vista: *******22. Es la
opción más débil y está pensada para uso interno, cuando necesitás
reconocer de qué expediente se trata sin leer el dato completo.
No la uses para nada que salga de tu estudio. Un DNI con cuatro dígitos visibles más el domicilio y la edad aproximada identifica a una persona casi con certeza, y por eso el valor por defecto es dos y no cuatro.
| Categoría | Cómo se reconoce |
|---|---|
| CBU | 20 a 24 dígitos con separadores libres, verificado por doble checksum |
| CUIT / CUIL | 11 dígitos, verificado por módulo 11 |
| DNI | Con separadores de miles, o 7–8 dígitos junto a una palabra clave |
| Correo electrónico | Patrón estándar |
| Teléfono | Cinco formatos argentinos, incluido el código de área |
| Patente | Formato nuevo AA999AA y viejo AAA999 |
| Código postal | Formato A9999AAA |
| Expediente | Número con año, precedido de “expte”, “autos” o “causa” |
| Matrícula profesional | Tomo y folio, M.P., número de matrícula |
| Domicilio | Vía + denominación (alfabética o numérica) + altura |
| Nombre de persona | Capitalización normal y caja alta de carátula |
“Partido de San Martín” se marca como nombre de persona. No hay forma de distinguir un topónimo de un apellido sin un diccionario, y “San Martín” es las dos cosas. El criterio es deliberado: en un anonimizador, un falso positivo cuesta una corrección y una fuga cuesta un incidente.
Los hallazgos de esa categoría quedan marcados como “revisar manualmente” en la auditoría. Si te molestan, desactivá la categoría y hacé esa parte a mano.
Lo mismo con los identificadores mal transcriptos. Un CUIT cuyo dígito verificador no cierra igual se anonimiza, y la auditoría lo anota. Filtrar por checksum dejaría el número en claro, que es exactamente lo que no queremos.
El botón Mapa de reidentificación descarga un JSON que asocia cada etiqueta con su valor original. Sirve para revertir la anonimización cuando hay fundamento para hacerlo.
Ese archivo es el punto delicado de todo el proceso:
Mientras el mapa exista, el resultado es dato seudonimizado, no anónimo, y el tratamiento sigue alcanzado por la Ley 25.326. Si tu objetivo es publicar sin posibilidad de reversión, no descargues el mapa: cerrá la pestaña y desaparece.
Descargar la herramienta, arriba a la derecha, guarda esta página
completa como un archivo .html de unos 60 kB. Ese archivo es
la herramienta entera: motor, interfaz y manual. Abrilo con doble clic y
funciona igual, con la máquina desconectada de la red.
La copia se genera limpia: no incluye el documento que hayas cargado ni la tabla de auditoría. Podés guardarla, mandarla por correo a un colega o dejarla en un pendrive sin arrastrar datos de nadie.
Dos diferencias en modo local: la estrategia hash puede no estar disponible, según el navegador, y el botón de copiar quizá te pida usar Ctrl+C con el texto ya seleccionado.
[NOMBRE_1] sea siempre la misma persona.Ley 25.326, art. 2: el dato deja de ser personal cuando no permite identificar a su titular. Con el mapa vigente, hay seudonimización y no anonimato, y siguen corriendo los deberes de seguridad del art. 9.
RGPD, art. 4.5: la seudonimización exige que la información adicional para reidentificar se guarde por separado y con medidas técnicas. Eso es precisamente lo que hace el mapa aparte, y de ahí las advertencias.
ISO/IEC 27002, control 8.11 (enmascaramiento de datos): recomienda enmascarar según el propósito y el público del documento. Por eso hay tres estrategias y no una.
Nada de esto reemplaza el criterio profesional sobre qué corresponde anonimizar en cada caso. La herramienta ejecuta la decisión; no la toma.
Estos casos corren en tu navegador, sobre el mismo motor que acabás de usar. Varios fijan defectos concretos detectados en versiones anteriores: colisión de identidades, hash reversible, CBU no detectado, carátulas en caja alta. Si alguno falla, la herramienta no es confiable en esa dimensión.