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 26 maaie 2026 om 12:19 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Organisaasje en bedriuwsfiering
Begjindatum
2026-01
Kontaktgegevens
gemeente@dalfsen.nl
Link nei publykspagina
Home | Gemeente Dalfsen
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
It algoritme anonymisearret persoanlike ynformaasje yn dokuminten. Dêrtroch bliuwe de gegevens fan minsken beskerme en har privacy feilich.
Afwagings
It algoritme kin privacygefoelige ynformaasje werkenne. It kategorisearret dizze ynformaasje, mar makket gjin persoanlike gegevens bekend. Dit helpt om gegevens better te anonymisearjen en de kwaliteit fan anonymisaasje te ferbetterjen.
Minskele tuskenkomst
De resultaten fan it algoritme binne in ark. Minsken moatte altyd kontrolearje hokker gegevens anonymisearre binne.
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/
Link nei ferwurkingsregister
Over deze website | Gemeente Dalfsen
Impacttoetsen
Data Protection Impact Assessment (DPIA)
Wurking
Gegevens
Romtlike plannen en ynterne dokuminten.
Links nei gegevensboarnen
Spatial plans and internal documents: https://www.ruimtelijkeplannen.nl/home
Technyske wurking
Djippe learmodellen kinne ynformaasje ûndersykje en bepale oft it privee is. Se sjogge nei sawol ôfbyldings as tekst.
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 6:16 | 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 6:28 | 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 6:27 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk