Brasilien und LGPD: CPF und andere Kennungen vor der KI erkennen
LGPD, ANPD, PL 2338/2023 und brasilianische Kennungen: wie Sie CPF, CNPJ oder CNS erkennen und anonymisieren, bevor sie generative KI-Tools erreichen.

In Brasilien ist die CPF-Nummer überall: auf Rechnungen, in Verträgen, Kundendatensätzen und Support-Tickets. Sie gehört auch zu den Daten, die am häufigsten in Prompts an ChatGPT, Gemini oder Copilot landen, zusammen mit dem Rest einer Tabelle oder einer E-Mail hineinkopiert. Für ein Unternehmen, das der LGPD unterliegt, ist dieses einfache Kopieren und Einfügen eine Verarbeitung personenbezogener Daten.
Dieser Beitrag fasst zunächst den brasilianischen Rechtsrahmen zusammen und wird dann technisch: welche Kennungen erkannt werden müssen, wie man sie zuverlässig identifiziert und wie man sie anonymisiert, ohne die KI unbrauchbar zu machen.
Der Rahmen: LGPD, ANPD und Sanktionsverordnung
Die Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Gesetz Nr. 13.709/2018) gilt für jede Verarbeitung von Daten über Personen in Brasilien. Sie unterscheidet personenbezogene Daten, sensible Daten (Gesundheit, rassische oder ethnische Herkunft, religiöse Überzeugungen, politische Meinungen, Gewerkschaftszugehörigkeit, genetische oder biometrische Daten, Sexualleben) und anonymisierte Daten. Artikel 46 verlangt angemessene technische und organisatorische Sicherheitsmaßnahmen.
Die ANPD, Brasiliens nationale Datenschutzbehörde, überwacht die Einhaltung. Ihre Verordnung zur Bemessung und Verhängung von Sanktionen (Resolução CD/ANPD Nr. 4 vom 24. Februar 2023) legt fest, wie Bußgelder berechnet werden. Die LGPD sieht unter anderem Verwarnungen, die Veröffentlichung des Verstoßes, die Sperrung oder Löschung von Daten und ein einfaches Bußgeld von bis zu 2 % des in Brasilien erzielten Umsatzes vor, begrenzt auf 50 Millionen Reais pro Verstoß.
Die ANPD hat KI bereits im Blick
Die Behörde hat nicht auf ein eigenes Gesetz gewartet, um sich mit KI zu befassen. Am 2. Juli 2024 verhängte sie gegen Meta eine vorsorgliche Maßnahme, die die Nutzung personenbezogener Daten brasilianischer Nutzer zum Training seiner KI-Systeme aussetzte, mit einem Zwangsgeld von 50.000 Reais pro Tag bei Nichtbefolgung.
Auf gesetzgeberischer Ebene wurde der Gesetzentwurf PL 2338/2023, der einen risikobasierten Rahmen für KI schaffen soll, am 10. Dezember 2024 vom Bundessenat verabschiedet. Seitdem prüft ihn ein Sonderausschuss der Abgeordnetenkammer, eine Schlussabstimmung gibt es bisher nicht. Bis dahin reicht die LGPD, um Prompts zu regeln.
Brasilianische Kennungen, die erkannt werden müssen
In Brasilien muss eine wirksame Erkennung weit mehr abdecken als Namen und E-Mail-Adressen. Die wichtigsten Formate:
CPF: 11 Ziffern, meist als 000.000.000-00 geschrieben, mit zwei Prüfziffern nach Modulo 11.
CNPJ: 14 Stellen im Format 00.000.000/0000-00. Seit dem 1. Juli 2026 dürfen neue CNPJ in den ersten 12 Stellen auch Buchstaben enthalten, die letzten beiden bleiben numerische Prüfziffern.
Cartão Nacional de Saúde (CNS): 15 Ziffern, mit Gesundheitsdaten verknüpft und damit sensibel.
PIS/PASEP/NIT: 11 Ziffern, zu finden in Personal- und Lohnunterlagen.
Wählerausweis, CNH und RG, wobei das Format des RG je nach Bundesstaat variiert.
Pix-Schlüssel: eine CPF, eine E-Mail, eine Telefonnummer oder ein Zufallsschlüssel, die wie Finanzdaten behandelt werden sollten.
Erkennen, ohne Teams mit Fehlalarmen zu überfluten
Ein einfacher regulärer Ausdruck, der nach 11 Ziffern sucht, schlägt bei Bestellnummern, Telefonnummern und internen Referenzen an. Eine zuverlässige Methode kombiniert mehrere Signale:
Das Format erkennen, mit oder ohne Satzzeichen (000.000.000-00 oder 00000000000).
Die Prüfziffern validieren, bei CPF, CNPJ oder CNS. Eine zufällige elfstellige Zahl besteht die CPF-Prüfung nur mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa eins zu hundert.
Ungültige Folgen ausschließen, etwa 111.111.111-11, die die Berechnung bestehen, aber nie vergeben werden.
Den Kontext auswerten: Wörter wie „CPF“, „inscrição“ oder „titular“ in der Nähe erhöhen die Sicherheit.
Der alphanumerische CNPJ zwingt dazu, die Regeln anzupassen: Ein Detektor, der nur Ziffern akzeptiert, übersieht Unternehmen, die seit Juli 2026 registriert wurden.

Anonymisieren, ohne die KI-Nutzung zu zerstören
Nach Artikel 12 der LGPD sind anonymisierte Daten keine personenbezogenen Daten mehr, sofern sich der Vorgang nicht mit vertretbaren Mitteln umkehren lässt. Eine CPF durch Sternchen zu ersetzen schützt sie, macht die Antwort der KI aber oft wertlos: Das Modell weiß nicht mehr, dass es sich um eine Kennung handelt, und auch nicht, welche zu welcher Tabellenzeile gehört.
Die formatbewahrende Anonymisierung ersetzt jede CPF durch eine fiktive, aber gültige CPF, die im ganzen Dokument einheitlich bleibt. Das Modell behält die Struktur, und die Person erhält eine brauchbare Antwort. Wird die Zuordnung lokal gespeichert, um die echten Werte wiederherzustellen, spricht die LGPD eher von Pseudonymisierung, die dennoch eine starke Sicherheitsmaßnahme im Sinne von Artikel 46 bleibt.
Die Kontrolle an der richtigen Stelle
Klassische Netzwerk-DLP sieht kaum, was in einer verschlüsselten ChatGPT-Sitzung passiert, wie wir in warum Netzwerk-DLP an ChatGPT scheitert erklären. Die Kontrolle muss so nah wie möglich an der Person sitzen, im Browser und auf dem Gerät, vor der Verschlüsselung. Das gilt auch für Entwickler, die KI-Agenten auf der Kommandozeile nutzen und damit Konfigurationsdateien oder Datenbankauszüge voller CPF-Nummern versenden können.
Genau so arbeitet ZeusLock. Es erkennt sensible Daten in Prompts und Dateien, auch nationale Kennungen wie CPF oder CNPJ, und anonymisiert sie nach Ihren Regeln formatbewahrend, warnt die Person oder blockiert den Versand. Jeder Vorfall wird protokolliert und dokumentiert so die Sicherheitsmaßnahmen, die die LGPD erwartet.
Das Wichtigste in Kürze
Die LGPD (Gesetz 13.709/2018) gilt für jeden Prompt mit personenbezogenen Daten.
Die ANPD hat seit 2023 eine Sanktionsverordnung und ist 2024 bereits beim Thema KI eingeschritten.
Der PL 2338/2023 wurde vom Senat verabschiedet und wird in der Abgeordnetenkammer weiter beraten.
Gute Erkennung kombiniert Format, Prüfziffern und Kontext und berücksichtigt den alphanumerischen CNPJ.
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