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.

Anonymisearje

Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

Lêst feroare op 30 april 2026 om 11:47 | Publikaasjestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Oare algoritmes
Impacttoetsen
Fjild net ynfierd.
Status
Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

2024-04

Kontaktgegevens

info@dantumadiel.frl

Link nei publykspagina

https://www.dantumadiel.frl/contact

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it algoritme is om privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten te anonymisearjen. Dit beskermet persoanlike ynformaasje en garandearret de privacy fan yndividuen.

Afwagings

It algoritme is oplaat om privacygefoelige ynformaasje te werkennen, mar beheint him ta klassifikaasje en sil dêrom nea ynhâldlike ynformaasje iepenbierje. Boppedat draacht de technology by oan it ferbetterjen fan de kwaliteit fan anonymisaasje.

Minskele tuskenkomst

De útkomsten fan it algoritme tsjinje allinnich as in ark, wêrby't minsklike yntervinsje altyd needsaaklik is foar definitive anonymisaasje.

Risikobehear

Om de privacyrisiko's fan it algoritme te beskermjen, wurdt it konstant evaluearre en bywurke om nije bedrigingen en privacy-útdagings oan te pakken. Minsklik tafersjoch en yntervinsje binne ynbêde om flaters te korrigearjen. Derneist is der oanhâldende dialooch mei belanghawwenden.

Wettlike basis

Wet op Iepenbiere Oerheid
Wet op elektroanyske publikaasjes

Links nei wettlike basis

  • Open Government Act (WOO): https://wetten.overheid.nl/BWBR0045754/
  • Electronic Publications Act (WEP): https://wetten.overheid.nl/BWBR0043961/

Wurking

Gegevens

Romtlike plannen en ynterne dokuminten.

Links nei gegevensboarnen

Spatial plans and internal documents: https://www.ruimtelijkeplannen.nl/home

Technyske wurking

Djippe learmodellen dy't, sawol fia fisuele as tekstuele middels, bepale hokker ynformaasje as privacygefoelich beskôge wurdt.

Leveransier

eData BV

Soartgelikense algoritme beskriuwingen

  • Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 16 oktober 2025 om 6:28 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 22 augustus 2025 om 9:25 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 25 oktober 2024 om 8:31 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 16 oktober 2025 om 6:16 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearjen en anonymisearjen fan privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 16 oktober 2025 om 6:27 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk