Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Anonymisaasje software
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
De anonimisearringssoftware wurdt brûkt om dokuminten dy't de Provinsje Seelân publisearret flugger en better te anonymisearjen. Op dizze manier foarkomme wy gegevenslekken en drage wy by oan bettere beskerming fan de GDPR-rjochten fan gegevenssubjekten.
Afwagings
De provinsje Seelân moat hieltyd mear ynformaasje iepenbier meitsje. Dêrom moat privacy of saaklike gefoelige ynformaasje ferburgen wurde. It foardiel fan de anonymisaasjesoftware is dat anonymisaasje flugger en better is as mei in hânmjittige oanpak.
Minskele tuskenkomst
De útkomst fan it algoritme wurdt kontrolearre troch in meiwurker. De meiwurker wurdt troch de software ferplichte om alle siden te kontrolearjen. De meiwurker bepaalt oft it dokumint korrekt anonymisearre is.
Risikobehear
Der is gjin risiko fan automatisearre beslútfoarming en it algoritme hat gjin ynfloed op fûnemintele rjochten, om't it algoritme gjin besluten makket mei juridyske gefolgen. It makket allinich in foarstel foar anonymisearjen fan persoanlike gegevens. As it algoritme net goed genôch wurket, kinne wy oanpassingen meitsje mei swarte en wite listen. De meiwurker fan de provinsje Seelân fiert altyd de lêste kontrôle út oft in dokumint goed anonymisearre is.
Wettlike basis
1. WOO 2. WDO 3. UAVG 4. WEP 5. WDO
Links nei wettlike basis
- Woo: https://wetten.overheid.nl/BWBR0045754/
- WDO: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?uri=CELEX:31995L0046
- UAVG: https://wetten.overheid.nl/BWBR0040940
- Wep: https://wetten.overheid.nl/BWBR0043961
- Wdo: https://wetten.overheid.nl/BWBR0048156
Wurking
Gegevens
Alle ynformaasje fûn yn 'e uploaded dokuminten (útsein de metadata) wurdt ferwurke troch it algoritme. It kin gean om gewoane persoanlike gegevens, bysûndere persoanlike gegevens en strafrjochtlike gegevens. It kin ek gean om saaklike gefoelige ynformaasje.
Technyske wurking
Dokuminten wurde opladen nei de applikaasje troch in meiwurker. Op dat stuit wurdt fan it orizjineel in (tydlike) kopy makke yn de foarm fan in PDF mei in tekstlaach en wurde de metadata fan it orizjinele dokumint út de kopy helle. Dit eksimplaar komt telâne op in Nederlânske server en bliuwt dêr maksimaal 30 dagen. De tekstlaach fan 'e PDF wurdt oanbean oan it masine-learalgoritme fia in API. It giet om in Natural Language Processing-algoritme (neamd entiteitsherkenning) fan Microsoft Azure. De API jout de lokaasje yn 'e analysearre teksten werom wêr't persoanlike gegevens wierskynlik foarkomme, tegearre mei de kânsskoare (in persintaazje). Op dat stuit wurdt de tekstlaach fuortdaliks wiske fan Azure. De kânsskoare wurdt tegearre mei de eigen AI-modellen fan de leveransier brûkt om persoanlike gegevens sa sekuer mooglik te werkennen. De modellen wurde oplaat mei trained datasets. Uteinlik kontrolearret in meiwurker it dokumint en as hy of sy it dokumint foltôget, wurde de te anonymisearjen gegevens permanint út de tekstlaach fuortsmiten en fernist.
Leveransier
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- It algoritme ûnderstreket de persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje oft it dokumint goed anonymisearre is. Dan ferwideret de software alle markearre ynformaasje en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer.Lêst feroare op 19 septimber 2024 om 8:21 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket de persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje oft it dokumint goed anonymisearre is. Dan ferwideret de software alle markearre ynformaasje en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer.Lêst feroare op 16 septimber 2024 om 12:15 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket de persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje oft it dokumint goed anonymisearre is. Dan ferwideret de software alle markearre ynformaasje en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer.Lêst feroare op 18 juny 2024 om 8:38 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket de persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje oft it dokumint goed anonymisearre is. Dan ferwideret de software alle markearre ynformaasje en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer.Lêst feroare op 20 augustus 2024 om 8:38 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket de persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje oft it dokumint goed anonymisearre is. Dan ferwideret de software alle markearre ynformaasje en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer.Lêst feroare op 19 septimber 2024 om 9:19 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk