Anonymisearje

Gemeente Veenendaal

Dit algoritme helpt meiwurkers fan de gemeente Veenendaal om privacygefoelige ynformaasje yn dokuminten te identifisearjen en te anonymisearjen.

Lêst feroare op 24 febrewaris 2025 om 12:57 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

2025-01

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it algoritme is om privacygefoelige ynformaasje yn dokuminten te anonymisearjen. D'r binne wetten en regeljouwing dy't de privacy fan boargers beskermje en misbrûk fan persoanlike gegevens foarkomme. Dizze regels fereaskje de anonymisaasje fan persoanlike gegevens. Anonymisaasje giet it om it ferbergjen fan gegevens sadat se net mear brûkt wurde kinne om ien te identifisearjen. Sa wurde de persoanlike ynformaasje fan boargers en bedriuwen beskerme.

De gemeente Veenendaal brûkt dizze applikaasje om dokuminten te anonymisearjen. De applikaasje jout suggestjes foar hokker gegevens anonymisearre wurde moatte. De juridyske basis dy't anonymisaasje stipet wurdt ek oanjûn. Meiwurkers dy't de applikaasje brûke, beslute sels hokker gegevens anonymisearre wurde en hokker basis dêrfoar jildt.

Afwagings

It algoritme is oplaat om privacygefoelige ynformaasje te herkennen. It is beheind ta klassifikaasje en sil dêrom gjin ynhâldlike ynformaasje iepenbierje. It algoritme draacht by oan it ferbetterjen fan de kwaliteit en krektens fan anonymisaasje, en ek it fergrutsjen fan de snelheid wêrop anonymisaasje plakfynt. Dat is wichtich, om't wet- en regeljouwing lykas de Wet Iepen Oerheid (Woo) en de Wet op Elektroanyske Publikaasjes (Wep) it oantal dokuminten ferheegje dat troch oerheidsynstânsjes publisearre wurde moat.

Minskele tuskenkomst

De útgongen fan it algoritme tsjinje allinich as in ark, mei minsklike yntervinsje altyd nedich foar definitive anonymisaasje.

Risikobehear

Om de privacyrisiko's fan it algoritme te garandearjen, ûndergiet de applikaasje konstante evaluaasje en updates om opkommende bedrigingen en privacyútdagings oan te pakken. Minsklike tafersjoch en yntervinsje binne ynbêde om flaters te korrigearjen.

Wettlike basis

Iepen Rykswet

Wet op elektroanyske publikaasjes

Links nei wettlike basis

• Wet open overheid (WOO): https://wetten.overheid.nl/BWBR0045754/
• Wet elektronische publicaties (WEP): https://wetten.overheid.nl/BWBR0043961/

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA): https://www.autoriteitpersoonsgegevens.nl/themas/basis-avg/praktisch-avg/data-protection-impact-assessment-dpia

Wurking

Gegevens

De kategory fan persoanlike gegevens dy't yn 'e oanfraach ferwurke wurde is ôfhinklik fan it dokumint oanbean troch de gemeente. Dit kin dus elke soarte fan persoanlike gegevens wêze, ôfhinklik fan de publikaasjeplicht of it doel dêr't de oplossing foar brûkt wurdt. Dit kin de folgjende persoanlike gegevens omfetsje:

• Namme en adres details;
• Kontaktgegevens (e-postadres, telefoannûmer);
• Hantekeningen en inisjalen;
• Ynhâld dy't saaktype relatearre is.

It kin barre dat spesjale en gefoelige persoanlike gegevens ferwurke wurde. Teoretysk kinne de folgjende spesjale/gefoelige persoanlike gegevens dêrom ferwurke wurde:

• sûnens gegevens;
• Gegevens dy't ras of etnyske komôf sjen litte;
• Gegevens dy't politike opfettings sjen litte;
• Gegevens dy't religieuze of filosofyske leauwen iepenbierje;
• Ynformaasje bewize fakbûn lidmaatskip;
• biometryske gegevens;
• Gegevens oangeande it seksuele gedrach of foarkar fan in persoan;
• kriminele gegevens;
• BSN;
• Finansjele gegevens

Technyske wurking

De applikaasje brûkt modellen foar djippe learen dy't sawol fisuele as tekstuele ynformaasje analysearje om te bepalen hokker gegevens as privacygefoelich wurde beskôge. Djip learen is in technology dy't de applikaasje helpt te learen troch in protte foarbylden te besjen en se korrekt te klassifisearjen. It algoritme herkent privacygefoelige ynformaasje en jout suggestjes foar anonymisaasje, ynklusyf de juridyske basis foar anonymisaasje. De meiwurker bepaalt dan hokker ynformaasje anonymisearre wurdt en op hokker wetlike basis dat dien wurdt.

Leveransier

eData BV