> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://trf2.gitbook.io/apoia/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://trf2.gitbook.io/apoia/anonimizacao.md). # Anonimização A funcionalidade de **anonimização** foi implementada na ApoIA com o objetivo de proteger dados pessoais e sensíveis durante as interações com a inteligência artificial (IA). Quando ativada, essa funcionalidade busca que **as informações extraídas do processo sejam automaticamente anonimizadas antes de serem enviadas para análise pela IA**, reduzindo riscos de exposição de dados identificáveis. Essa funcionalidade não utiliza recursos de IA, apenas trata os textos através da busca de padrões. Embora os resultados sejam de ótima qualidade, **não há garantia de que nenhum dado pessoal resistirá ao processo de anonimização**. A anonimização pode ser ativada ou desativada diretamente pelo usuário, por meio de uma **opção disponível no menu de configurações do usuário**, na interface da aplicação. A ativação é feita por meio de uma **caixa de seleção** (checkbox) identificada como "Anonimizar". {% hint style="info" %} Não é realizada anonimização em arquivos enviados como anexos no Chat. {% endhint %} ## Ferramenta de Anonimização de Texto Além da opção global do menu, a página inicial da Apoia disponibiliza a ferramenta **"Anonimização"**, para tratamento pontual de textos. Ela funciona de forma independente do checkbox do menu e **não utiliza IA**: o processamento é feito por padrões de texto, com controle total do usuário sobre o que será anonimizado. Como utilizar: 1. Acesse a ferramenta pelo cartão "Anonimização" na página inicial. 2. Cole o texto no editor (também é possível carregar um PDF). 3. Marque ou desmarque, nas caixas de seleção, os tipos de dado que devem ser anonimizados. 4. Clique em "**Anonimizar**". 5. O resultado é exibido com a contagem de substituições realizadas e pode ser editado diretamente no editor antes de copiado. Os tipos de dados disponíveis para seleção são (entre parênteses, o estado padrão): Números (ativo), CPF (ativo), Identidade/RG (ativo), Número de Processo (inativo), Número de Benefício (inativo), Endereços (ativo), Telefone fixo (ativo), Telefone móvel (ativo), E-mails (ativo), OAB (ativo), URLs (ativo), CRM (ativo) e Nomes próprios (ativo). ## Informações anonimizadas Quando a anonimização está ativa, o sistema aplica transformações automáticas no conteúdo textual das peças processuais e dos metadados, cobrindo os seguintes tipos de dados: | Tipo de dado | Descrição | | ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | **Números** | Substituição de números que não sejam parte de expressões legais ou processuais. | | **Identificadores pessoais** | Remoção ou ofuscação de documentos como RG e CPF. | | **Endereços** | Supressão de logradouros, números, bairros e CEPs. | | **Telefones fixos** | Detecção e substituição de números fixos. | | **Telefones móveis** | Detecção e substituição de números celulares. | | **E-mails** | Remoção ou substituição de endereços de e-mail. | | **Números de OAB** | Supressão de registros de advogados. | | **URLs** | Remoção de endereços de sites. | | **Números de CRM** | Supressão de registros profissionais médicos. | | **Nomes próprios** | Anonimização de nomes próprios com base em um banco de nomes comuns. | #### Detalhes sobre a anonimização de nomes A anonimização de nomes é realizada por meio de uma abordagem heurística baseada em uma **lista de pré-nomes mais comuns no Brasil**, obtida da Receita Federal (RFB). Essa lista contém nomes que ocorrem **mais de 1.500 vezes** e é usada para identificar prováveis nomes próprios no texto. O algoritmo: 1. **Segmenta o texto em palavras e símbolos** preservando espaços e pontuação. 2. **Verifica se as palavras correspondem a nomes válidos** (com inicial maiúscula e estrutura típica). 3. **Aplica substituição por iniciais** (ex.: “João da Silva” se torna “J. S.”). 4. **Mantém conectivos comuns de nomes brasileiros** como “de”, “da”, “do”, “das”, “dos”. 5. **Preserva a estrutura e fluidez do texto**, mesmo após as substituições. > Exemplo:\ > Texto original: "O autor João da Silva compareceu à audiência."\ > Texto anonimizado: "O autor J. S. compareceu à audiência." Esse processo é inteiramente automático e transparente para o usuário, ocorrendo no momento em que o conteúdo do processo é lido e antes de ser enviado à IA. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://trf2.gitbook.io/apoia/anonimizacao.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.