Productiviteit ontmoet Controle.

SOWA Privacy fungeert als een client-side beveiligingslaag in de vorm van een browserextensie. Geen eigen servers, geen cloudcomponenten.

  • Lokale realtime-analyse

    Teksten worden geanalyseerd voordat ze de browser van de gebruiker verlaten.

  • Geautomatiseerde anonimisering

    Detectie van namen, IBAN’s, gezondheidsgegevens e.d. en vervanging door neutrale placeholders.

  • Aanbieder-onafhankelijk

    Werkt met ChatGPT, Claude, Gemini & co. zonder API-aanpassing van de doelsystemen.

  • Naadloze de-anonimisering

    Geanonimiseerde waarden worden hersteld naar de originelen wanneer de AI antwoordt. U krijgt de normale resultaten zonder dat persoonsgegevens externe chatbotservers bereiken.

Hoe detectie werkt

Drie lagen, allemaal lokaal in uw browser. Geen van hen hoeft uw tekst naar een server te sturen om te bepalen of deze persoonsgegevens bevat.

Laag 1 – Regex

Patroonherkenning

Altijd actief. Snelst. Geen model vereist.

  • Ingebouwde patroonpakketten voor e-mailadressen, telefoonnummers (inclusief Nederlandse mobiele nummers), IBAN, BIC/SWIFT, PESEL, NIP, creditcardnummers, rijbewijzen, paspoorten, geboortedatums, IP-adressen, API-sleutels, wachtwoorden, tokens.
  • Actief bij elke toetsaanslag. Nul netwerk, nul modelbelasting – puur lokale tekenreeksherkenning.
  • Uitbreidbaar door gebruiker: voeg aangepaste regels toe in Instellingen met een vierveldformaat (KIND | REGEX | FLAGS | PRIORITY).
Laag 2 – NER

Herkenning van benoemde entiteiten

Meertalig. Lokaal model. Opt-in.

  • Vangt wat regex niet kan: namen van personen, organisaties, locaties – alles wat afhankelijk is van context, niet van een patroon.
  • Meertalig DistilBERT-model (~65 MB) via Transformers.js + ONNX. Eénmalig gedownload van HuggingFace, daarna altijd offline beschikbaar.
  • Draait in een geïsoleerd offscreen-document zodat de chatpagina het niet kan zien of aanroepen.
  • Configureerbare betrouwbaarheidsdrempel (standaard 0,7) en prioriteitsweging.
  • Standaard UIT. De download van 65 MB start pas nadat de gebruiker dit expliciet inschakelt in Instellingen.
Laag 3 – Lokale LLM

Krachtige modus

Randgevallen. Lokale GPU. Opt-in.

  • Vangt de contextuele randgevallen die de eerste twee lagen missen – dubbelzinnige entiteiten, omschreven identificatoren, gevoelige details die alleen uit de zinscontext blijken.
  • WebLLM-runtime op de GPU van de gebruiker. Keuze uit Phi-3, Gemma 2B of SmolLM2 (elk ~200 MB).
  • 2–4 GB RAM-gebruik wanneer actief. Langzamer dan de eerste twee lagen – gebruikt als controle, niet als primaire scanner.
  • Standaard UIT. De modeldownload start pas nadat de gebruiker zich aanmeldt.

Detectietreffers uit de drie lagen worden samengevoegd en op prioriteit gerangschikt. Bovenop de drie lagen bieden een door de gebruiker beheerde Zwarte lijst (prioriteit 100, wint altijd) en Witte lijst individuen of IT-beheerders de mogelijkheid om detectie aan te passen aan hun workflow – bedrijfsspecifieke identificatoren toevoegen, veilige standaardtekst uitsluiten, presets uitrollen naar een team – zonder code te wijzigen.

Vergelijk met alternatieven Bekijk de broncode
01

Advocatenkantoren & juridische afdelingen

Gebruik AI voor contractbeoordeling, zaaksamenvattingen, juridische memo's, NDA-vergelijking en cliëntcommunicatie zonder identificerende informatie van cliënten bloot te stellen.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Cliëntnamen Tegenpartijen Contractnummers Zaaknummers Adressen Rechtbankreferenties Vertrouwelijke juridische feiten
02

Belastingadvies

Gebruik AI om belastingdienstbrieven toe te lichten, cliënt-e-mails op te stellen, belastingzaken samen te vatten en documentchecklists te maken, terwijl belastingbetalersgegevens worden beschermd.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Fiscale identificatienummers Cliëntnamen Inkomensgegevens Bedrijfsgegevens Adressen Bankgegevens Belastingdienstreferenties
03

Boekhouding & administratie

Gebruik AI voor factuursamenvattingen, conceptbetalingsherinneringen, kostenclassificatie, boekhoudvragen en auditvoorbereiding zonder factuur- of betalingsgegevens bloot te stellen.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Leveranciersnamen Klantnamen IBAN's Factuurnummers Fiscale identificatienummers Betalingsbedragen Interne referenties
04

Gezondheidszorg, klinieken & therapeuten

Gebruik AI om medische aantekeningen te structureren, patiëntvriendelijke uitleg op te stellen, afspraakopvolgingen voor te bereiden en therapienotities te anonimiseren voordat AI-tools worden gebruikt.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Patiëntnamen Geboortedatums Verzekeringsnummers Diagnoses Medicatiereferenties Afspraakgegevens Medische dossiers
05

Bankwezen & financiële dienstverlening

Gebruik AI voor samenvattingen van klachten, KYC-casusnotes, AML-documentatieondersteuning, auditvoorbereiding en conceptantwoorden aan klanten in gereguleerde financiële workflows.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Klantnamen Rekeningnummers IBAN's Transactiereferenties Leningnummers Adressen Compliance-zaak-ID's
06

Verzekeringen

Gebruik AI om schadeclaims samen te vatten, polissen toe te lichten, checklists voor ontbrekende documenten op te stellen, klantantwoorden te conceptualiseren en escalatienotes te structureren, terwijl polishouder- en claimgegevens worden gemaskeerd.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Polishoudersnamen Claimnummers Polisnummers Locaties van ongelukken Kentekens Gezondheidsinformatie Schaderapportages
07

Overheid & publieke sector

Gebruik AI voor het opstellen van burgersreacties, het samenvatten van aanvragen, het voorbereiden van interne memo's, het toelichten van formulieren en het ondersteunen van communicatie over vergunningen of uitkeringen.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Burgernamen Adressen Vergunningnummers Aanvraag-ID's Uitkeringsinformatie Gezondheids- of handicapgegevens Officiële zaaknummers
08

HR & werving

Gebruik AI voor cv-samenvattingen, interviewvraagopstelling, kandidaatvergelijking, conceptbeoordelingen en personeelscommunicatie zonder de identiteit van sollicitanten of medewerkers bloot te stellen.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Kandidaatnamen Medewerkernamen Salarissen Contactgegevens Adressen Verzuim Beoordelingsnotities Medewerkernummers
09

Consultancy

Gebruik AI om workshops samen te vatten, strategieën op te stellen, processen te analyseren, voorstellen voor te bereiden en risicobeoordelingen te structureren zonder vertrouwelijke klantinformatie te lekken.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Klantnamen Projectnamen Interne roadmaps Financiële cijfers Strategische documenten Medewerkernamen Vertrouwelijke processen
10

IT, IAM & beveiliging

Gebruik AI om IAM-tickets samen te vatten, toegangsverzoeken toe te lichten, incidentrapporten op te stellen, auditbewijs voor te bereiden en gebruikerscommunicatie te verbeteren, terwijl technische identificatoren worden gemaskeerd.

Voorbeelden van gevoelige gegevens
Gebruikersnamen Medewerkernummers IP-adressen Hostnamen Systeemnamen Toegangsrollen Groepsnamen Ticket-ID's Incidentdetails