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Text Processing

Text-Anonymisierer mit konsistenten Pseudonymen

· Zuletzt aktualisiert：2026-08-02

Erkennt gängige PII und ersetzt wiederholte Entitäten durch stabile, prüfbare Pseudonyme, ohne den Text an ein Modell zu senden.

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

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Verfasst vom Elysia Tools Team

Leitfaden zur Tool-Nutzung

Erfahren Sie, wann dieses Tool passt, was es unterstützt und wie Nutzer es anwenden.

Wichtige Fakten

Kategorie
Text Processing
Eingabetypen
textarea, select, checkbox, text
Ausgabetyp
json
Sample-Abdeckung
4
API bereit
Ja

Überblick

Der Text-Anonymisierer erkennt ausgewählte personenbezogene Daten und ersetzt wiederholte Entitäten durch konsistente Pseudonyme. Unterstützt werden unter anderem E-Mail-Adressen, Telefonnummern, IPv4-Adressen, API-Schlüssel, Ausweis- und Passnummern sowie Namen nach Namensbezeichnungen.

Wann verwenden

  • Wenn Protokolle oder Texte vor dem Teilen mit konsistenten Pseudonymen anonymisiert werden sollen.
  • Wenn wiederholte E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder andere erkannte Entitäten überall gleich ersetzt werden müssen.
  • Wenn sensible Textdaten ohne Übermittlung an ein Modell bearbeitet werden sollen.

So funktioniert es

  1. 1Fügen Sie den zu anonymisierenden Text in das Textfeld ein.
  2. 2Wählen Sie die Entitätstypen aus, die erkannt und ersetzt werden sollen.
  3. 3Legen Sie den Ersetzungsmodus fest: stabile Bezeichnungen, synthetische Platzhalter oder deterministische Hashes.
  4. 4Optional können Sie eine Zuordnung einschließen und einen Zuordnungssamen verwenden.

Anwendungsfälle

  • Support- und Anwendungsprotokolle vor der Weitergabe anonymisieren.
  • Testdaten mit konsistenten Platzhaltern für wiederkehrende Kontakte erstellen.
  • Sensible Textauszüge für Analyse, Dokumentation oder interne Abstimmung pseudonymisieren.

Beispiele

1. Kontaktdaten konsistent pseudonymisieren

Supportmitarbeiter

Hintergrund

Ein Supportmitarbeiter möchte einen Text mit wiederholten E-Mail-Adressen und Telefonnummern für eine interne Analyse vorbereiten.

Aufgabe

Die Kontaktdaten sollen entfernt werden, während gleiche Entitäten im gesamten Text erkennbar zusammengehören.

Verwendung

Text einfügen, „E-Mail-Adressen“ und „Telefonnummern“ auswählen, den Modus „Stabile Bezeichnungen“ verwenden und die Zuordnung optional einschließen.

Entitätstypen: email, phone; Ersetzungsmodus: label; Zuordnung einschließen: aktiviert; Zuordnungssamen: demo

Ergebnis

Wiederholte E-Mail-Adressen werden beispielsweise durch EMAIL_1 und wiederholte Telefonnummern durch PHONE_1 ersetzt.

2. E-Mail-Adressen mit Hashes ersetzen

Datenschutzbeauftragte

Hintergrund

Für eine Auswertung soll ein Text mit wiederkehrenden E-Mail-Adressen geteilt werden, ohne eine Rückzuordnung mitzuliefern.

Aufgabe

Die Wiederholungen müssen erhalten bleiben, die ursprünglichen Adressen dürfen jedoch nicht im Ergebnis stehen.

Verwendung

FAQ

Welche Daten kann das Tool erkennen?

Erkannt werden E-Mail-Adressen, Telefonnummern, IPv4-Adressen, Kreditkartennummern, API-Schlüssel und Tokens, nationale Ausweise, Passnummern sowie Namen nach Namensbezeichnungen.

Bleiben wiederholte Entitäten gleich?

Ja. Wiederholte erkannte Entitäten erhalten dasselbe Pseudonym.

Welche Ersetzungsmodi stehen zur Verfügung?

Sie können stabile Bezeichnungen, synthetische Platzhalter oder deterministische Hashes verwenden.

Kann eine Zuordnung der Ersetzungen ausgegeben werden?

Ja. Aktivieren Sie dafür die Option „Zuordnung einschließen“.

Wofür dient der Zuordnungssamen?

Der optionale Samen unterstützt eine deterministische Zuordnung der Pseudonyme.

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Rail-Fence / Lattenzaun-Chiffre (ZigZag)

Kodiere, dekodiere, visualisiere und knacke die Rail-Fence-Transpositionschiffre.

Text einfügen, nur „E-Mail-Adressen“ auswählen und den Ersetzungsmodus „Deterministische Hashes“ verwenden. Die Zuordnung bleibt deaktiviert.

Entitätstypen: email; Ersetzungsmodus: hash; Zuordnung einschließen: deaktiviert; Zuordnungssamen: demo

Ergebnis

Die wiederkehrende E-Mail-Adresse erhält ein wiederholbares Hash-Pseudonym. Das JSON-Ergebnis enthält unter anderem den anonymisierten Text und die Anzahl eindeutiger Entitäten.