Anonymisearje

Seelânske Argiven

Persoansnammen en gesichten werkenne yn teksten en ôfbyldings, om se dêrnei te anonymisearjen.

Lêst feroare op 19 juny 2026 om 6:21 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: DEDA
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Organisaasje en bedriuwsfiering
• Ûnderwiis en wittenskip

Begjindatum

2024-09

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://www.zeeuwsarchief.nl

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De anonymisaasjesoftware helpt om nammen en gesichten yn argyfdokuminten te ferbergjen. De iepenbiere tagonklikens fan dizze dokuminten is yn guon gefallen beheind op basis fan 'e Argyfwet, en guon dokuminten kinne ûnder de AVG falle. Om dizze (beheinde) iepenbiere dokuminten dochs beskikber te stellen, binne persoanlike gegevens redigearre.

Afwagings

It Seelânske Argyf moat by it publisearjen fan ynformaasje foldwaan oan de regels fan 'e AVG en de Argyfwet. Om te kontrolearjen oft de ynformaasje goed anonymisearre is, brûkt it Seelânske Argyf AQL-audits. It Seelânske Argyf hat gearwurke mei eksterne partners om transkripsjes te anonymisearjen. De gearwurking mei dizze partners hat lykwols net resultearre yn in suksesfolle AQL-steekproef.

It ûntwikkele algoritme herkent persoansnammen, sosjale feiligensnûmers en e-mailadressen, en anonymisearret se dêrnei. It proses fynt plak op in ynterne server dy't allinich tagonklik is foar autorisearre brûkers. It algoritme is boud mei in prioriteit foar "falske positiven". Dit beheint it risiko fan it ferjitten om gegevens te anonymisearjen. Dit resulteart lykwols wol yn mear "falske negativen" (tefolle wurdt redigearre).

De útfier fan it algoritme wurdt kontrolearre mei in stekproef foardat it stik publisearre wurdt. As net oan de stekproef foldien wurdt, folget in hânmjittige korreksje.

It algoritme draacht by oan in fermindering fan datalekken dy't ûntsteane út ferkearde anonymisaasje. Dêrtroch is der in posityf effekt op 'e beskerming fan persoanlike gegevens, en it Seelânske Argyf hat de heechste AQL-skoare.

Minskele tuskenkomst

In meiwurker kontrolearret de útkomst fan it algoritme per batch. De meiwurker ferifiearret oft de argyfdokuminten goed anonymisearre binne. As dit net it gefal is, wurdt de hiele batch mei de hân anonymisearre.

Risikobehear

Der is gjin risiko fan automatisearre beslútfoarming. It algoritme hat gjin ynfloed op fûnemintele rjochten, om't it gjin besluten nimt dy't juridyske gefolgen hawwe. Der is lykwols in risiko dat de útfier net goed ferifiearre wurdt. Wy lossen dit op mei in AQL-kontrôle. As de kontrôle net de heechste skoare jout, wurdt it dokumint net publisearre. It risiko dat net-anonymisearre gegevens it Argyf ferlitte wurdt fermindere, om't wy it algoritme allinich yntern brûke. De foardielen foar privacy binne grutter as de risiko's fan it net brûken fan dizze software.

Derneist wurdt by publikaasje oanjûn dat anonymisaasje in automatisearre proses is mei help fan keunstmjittige yntelliginsje. As der flaters fûn wurde, nim dan kontakt op mei de lêskeamer.

Wettlike basis

1. De GDPR (Algemiene Ferordening Gegevensbeskerming) is de wet dy't regels jout oer hoe't wy omgean mei persoanlike gegevens.

2. De Argyfwet giet oer it behâld fan dokuminten en gegevens.

Links nei wettlike basis

• UAVG: https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/uploads/imported/verordening_2016_-_679_definitief.pdf
• Archives Act: https://wetten.overheid.nl/BWBR0007376/2024-06-19

Taljochting op impacttoetsen

Impacttoetsen

The Ethical Data Assistant (DEDA)

Wurking

Gegevens

It systeem ferwurket teksten dy't omset binne yn skreaune wurden. Dit kin ek persoanlike ynformaasje befetsje.

Technyske wurking

Gesichtsherkenning is basearre op InsightFace. Herkende gesichten wurde ûnwerkenber makke.

Persoanlike gegevens wurde erkend mei Named Entity Recognition (NER). Trije iepenbiere modellen wurde hjirfoar efterinoar brûkt. Dizze modellen kinne wurde downloade fan HuggingFace.

Op it stuit giet it om:

- xlm-roberta-grut-finetuned-conll03-Ingelsk

- Davlan/bert-base-meartalich-cased-ner-hrl

- iiiorg/piiranha-v1-detect-persoanlike-ynformaasje

Identifiseerbere persoanlike gegevens (persoansnamme, BSN en e-postadres) binne yn 'e ôfbylding swart makke en ferfongen troch de tekst "[Fertroulik]" yn it byhearrende transkript.

De AQL-stekproef hat in ynspeksjenivo fan III en in stekproefplan fan 1.0.