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.
Bedriging-foar-libben-model
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
It bedriging-foar-libben-model ûndersiket automatysk berjochten, lykas ûnderskepte EncroChat-berjochten, op libbensgefaarlike ynhâld, lykas deadsbedrigingen, ûntfierings of serieuze oanfallen. It systeem is traind op berjochten dy't sinjaalwurden befetsje (lykas "dea", "sjitte" en "sliepe") en har kontekst om te bepalen oft in bedriging bestiet en hoe serieus dy is. Dit besparret de plysje in soad tiid by it trochsykjen fan miljoenen berjochten, eat dat hast ûnmooglik is om mei de hân te dwaan.
Afwagings
It brûken fan in model makket it mooglik om potinsjele deadsbedrigingen yn in grutte hoemannichte gegevens fluch foarôf te screenen, wat net mei de hân mooglik west hie. Dit makket it mooglik om sels skynber ûnskuldige wurden, lykas "sliepe", as bedrigingen te erkennen. Dit helpt om werklik geweld te foarkommen.
In potinsjeel neidiel is dat it systeem soms blinde flekken hawwe kin. Dit betsjut dat driigjende berjochten mist wurde kinne (saneamde falske negativen) of in alarm ferkeard ôffierd wurde kin (saneamde falske positiven).
Minskele tuskenkomst
It algoritme jout elk berjocht in "bedrigingsskoare" (tusken 0 en 1), wêrnei't alle berjochten mei in hege bedrigingsskoare wurde beoardiele troch in minske, dy't dan beslút oft in warskôging wurdt útjûn of yngripen wurdt. Dizze beslissing leit dêrom net by it algoritme.
Risikobehear
Minsken kontrolearje berjochten mei in hege bedrigingsskoare om falske positiven te foarkommen. Se hawwe ek altyd de opsje om berjochten op eigen inisjatyf en op basis fan eigen oardiel te ûndersykjen, sels as it model se miskien mist. It model wurdt ek kontinu ferbettere troch feedback en nije trainingsgegevens. De plysje en it Nederlânsk Forensysk Ynstitút (NFI) soargje derfoar dat de brûkte gegevens akkuraat bliuwe en dat it model him oanpast oan nije foarmen fan kommunikaasje, lykas strjittaal of feroarjende bedrigingspatroanen.
Wettlike basis
De ferwurking fan ûndersyksgegevens falt ûnder artikel 9 fan 'e Wet op plysjegegevens (Wpg); ferwurking mei it doel om wet en oarder te hanthavenjen yn in spesifyk gefal.
De gegevens dy't analysearre wurde moatte troch it model foar bedriging fan it libben waarden krigen op basis fan artikel 94, 126h-126w, 552i fan it Wetboek fan Strafproseduere.
Links nei wettlike basis
- Wpg Article 9: https://wetten.overheid.nl/BWBR0022463/2025-07-01#Paragraaf2_Artikel9
- Code of Criminal Procedure article 94: https://wetten.overheid.nl/BWBR0001903/2018-07-28/#BoekEerste_TiteldeelIV_AfdelingDerde_Paragraaf1_Artikel94
- Code of Criminal Procedure article 126h: https://wetten.overheid.nl/BWBR0001903/2018-07-28/#BoekEerste_TiteldeelIVA_AfdelingTweede_Artikel126h
- Code of Criminal Procedure section 552i: https://wetten.overheid.nl/BWBR0001903/2018-07-28
Wurking
Gegevens
It model waard traind mei foarbylden fan (deads)bedrigingen út kryptografyske kommunikaasje. Dizze foarbylden waarden selektearre troch plysje-eksperts en markearre om oan te jaan hokker bedrigingen it wiene.
Technyske wurking
Begeliede learen waard brûkt om in taalmodel te trainen. Dit model jout in skoare tusken 0 en 1 op nije teksten. Hoe tichter it by 1 is, hoe wierskynliker it is dat it in driigjend berjocht is.
Leveransier
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- It model helpt by it opspoaren en analysearjen fan ûnregelmjittichheden en ûnregelmjittichheden nei it ferlienen fan in Wmo/Jeugdwetbepaling. It model jout oan oft der fierder ûndersyk dien wurde moat nei de besteging fan fûnsen.Lêst feroare op 5 july 2024 om 9:31 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- IAMA
- Status
- Yn gebrûk
- It is in ferkearsmodel om stedswiid ynsjoch te jaan yn de oerlêst troch aktiviteiten (bouwurken, dykwurksumheden en eveneminten) op it Bereikberensbehearnet (it haadferkearnetwurk yn Den Haach), sadat de berikberens fan Den Haach safolle garandearre wurdt. as mooglik.Lêst feroare op 23 augustus 2024 om 15:22 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It relevânsjemodel helpt advokaten om Woo-oanfragen rapper te ferwurkjen troch dokuminten foar in Woo-oanfraach effisjint te ferdielen yn 'relevant' en 'net relevant'.Lêst feroare op 19 juny 2025 om 12:25 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Bûten gebrûk
- It boskbrânmodel is in foarsizzingsmodel dat in oanwizing jout fan hoe heech it risiko is dat in boskbrân ûntstiet yn 'e feilichheidsregio Noard- en East-Gelderlân. It wurdt brûkt troch krisisamtners om har foar te bereiden op 'e kommende perioade.Lêst feroare op 24 juny 2025 om 7:13 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Risicoclassificatie
- Status
- Yn gebrûk
- It foarsizzingsmodel fan Wmo jout in foarsizzing fan it oantal unike brûkers mei in foarsizzingshorizont fan fiif jier. Op wyknivo wurde foarsizzings makke foar sawol it Wmo-totaal as foar subprodukten fan de Wmo (Hushâldlike Hulp, Thússtipe en Hulp en Tsjinsten).Lêst feroare op 7 augustus 2024 om 9:45 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk