🛡️ MITAnon Anonymisierungsdienst

Erst anonymisieren.
Dann die KI fragen.

Öffentliche KI-Dienste sind nützlich – aber Kundennamen, IBANs und Serveradressen haben dort nichts verloren. MITAnon ersetzt diese Angaben durch Platzhalter, du stellst deine Frage, und die Antwort bekommst du mit den echten Daten zurück.

Keine Anmeldung nötig · Die Erkennung läuft auf einer Grafikkarte im eigenen Haus

Das würdest du sonst hochladen
Sehr geehrte Frau Hagmaier,

anbei die Rechnung für die Hagmaier
Zerspanungstechnik GmbH, Industriestraße 14,
71263 Weil der Stadt.
Kundennummer: K-4711
IBAN DE89 3704 0044 0532 0130 00
Rückfragen an 07033 691234.
Server SRV-HAG-01 (192.168.10.5)
meldet einen Fehler.
Das geht tatsächlich raus
Sehr geehrte [PERSON_1],

anbei die Rechnung für die [FIRMA_1],
[ADRESSE_1].
Kundennummer: [KENNUNG_1]
IBAN [IBAN_1]
Rückfragen an [TELEFON_1].
Server [HOST_1] ([IP_1])
meldet einen Fehler.

In vier Schritten

1

Text oder Datei hinein

Einfügen oder hochladen. PDF, Word, Excel und E-Mails werden gelesen, gescannte PDFs zusätzlich per Bilderkennung.

2

Platzhalter statt Klartext

Aus „Frau Hagmaier" wird [PERSON_1]. Gleiche Angabe, gleicher Platzhalter – über den ganzen Vorgang hinweg.

3

Öffentliche KI fragen

Den anonymisierten Text bei ChatGPT, Claude oder Copilot einfügen und ganz normal arbeiten.

4

Antwort zurückübersetzen

Antwort zurück in MITAnon – die Platzhalter werden wieder zu deinen echten Namen, Nummern und Adressen.

Was erkannt wird

Zwei Verfahren greifen ineinander. Feste Regeln finden alles, was eine Form hat – die prüfen sogar die Prüfsumme, damit aus einer Bestellnummer keine IBAN wird. Ein Sprachmodell findet das, was keine Form hat: Namen, Firmen, Adressen im Fließtext.

📐

Feste Regeln

IBANBICKreditkarteE-Mail TelefonIP-AdresseMACURL DomainUSt-IdNr.Steuernummer BenutzernameDateipfadKundennummer Passwörter

Reproduzierbar: gleicher Text, gleiches Ergebnis.

🧠

Sprachmodell

PersonenFirmenAdressen ServernamenKontonamenAktenzeichen

Läuft auf einer eigenen Grafikkarte – der Text verlässt für die Erkennung kein einziges Mal das Haus.

Wo deine Daten bleiben

🏠

Eigene Hardware

Die Erkennung läuft auf einer Grafikkarte in unseren eigenen Räumen in Deutschland. Kein OpenAI, kein Google, keine Cloud.

🔐

Verschlüsselt abgelegt

Die Zuordnung Platzhalter ↔ Originalwert wird verschlüsselt gespeichert. Im Klartext steht in der Datenbank nichts.

⏱️

Wird wieder gelöscht

Ohne Anmeldung wird eine Sitzung nach 24 Stunden samt allen Originalwerten automatisch gelöscht. Löschen geht jederzeit auch sofort.

Nicht nur Text

📄

PDF

Seitenweise. Ohne Textebene springt die Bilderkennung ein.

📝

Word & Excel

Inklusive Tabellen, Kopf- und Fußzeilen und aller Tabellenblätter.

✉️

E-Mail

.eml und .msg mit Kopfzeilen – Anhänge werden mitgelesen.

🧾

Text & Logs

TXT, CSV, Markdown, JSON, XML, HTML und Logdateien.

Was du wissen solltest

👀

Ergebnis bitte durchsehen

Keine Erkennung ist perfekt. Ein ungewöhnlich geschriebener Name kann durchrutschen, und bei gescannten Dokumenten kann die Bilderkennung sich verlesen – was falsch gelesen wurde, wird nicht ersetzt. Der anonymisierte Text steht deshalb offen vor dir, bevor du ihn irgendwo einfügst.

🧩

Kontext bleibt Kontext

Platzhalter ersetzen Angaben, nicht den Zusammenhang. Steht in einem Text „der einzige Zerspanungsbetrieb in Weil der Stadt", hilft [FIRMA_1] wenig. Bei solchen Stellen lohnt ein Blick, bevor der Text rausgeht.

⚙️

Auch als Schnittstelle

Alles, was die Oberfläche kann, gibt es als REST-API – zum Einbauen in eigene Programme oder Automatisierungen. Zugang über einen API-Schlüssel.

Zur API-Dokumentation
curl -X POST https://mitanon.mollet.it/api/v1/anonymize \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -d '{"text":"Herr Müller von der Muster GmbH …"}'

Einmal ausprobieren dauert eine Minute

Kein Konto, keine E-Mail-Adresse, keine Installation.

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