Anonymisaasje-ark

Gemeente Stienwijkerlân

It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden kontrolearje en ferifiearje dat it dokumint goed anonymisearre is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en makket it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op basis fan 'e Open Government Act (WOO).

Lêst feroare op 21 maaie 2025 om 13:54 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

1-7-21

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://xxllnc.nl/contact

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De anonymisaasje-ark wurdt brûkt om oan 'e iene kant transparânsje te garandearjen en oan 'e oare kant de needsaaklike beskerming fan 'e persoanen oan wa't de dokuminten betrekking hawwe.

Afwagings

Dizze ynformaasje kin privacygefoelige gegevens befetsje. It is wichtich dat dizze gegevens anonymisearre wurde. Manuele anonymisaasje is gefoelich foar flaters en tiidslinend en kin liede ta datalekken. Mei de anonymisaasjetool kinne brûkers persoanlike gegevens en fertroulike ynformaasje op in effisjinte en effektive manier anonymisearje.

Minskele tuskenkomst

De útkomst fan it algoritme wurdt kontrolearre troch in meiwurker. De software fereasket dat de meiwurker alle siden kontrolearret. De meiwurker bepaalt oft it dokumint korrekt anonymisearre is.

Risikobehear

It risiko fan it brûken fan 'e anonymisaasjetool is ferwaarloosber, om't de ark gjin besluten nimt. De anonymisaasjetool genereart in foarstel foar it anonymisearjen fan gegevens en ynformaasje. De meiwurker fan 'e gemeente Stienwijkerlân kontrolearret altyd oft in dokumint korrekt anonymisearre is.

Wettlike basis

WOO, AVG

Wurking

Gegevens

Persoanlike gegevens lykas namme, adres, bertedatum, geslacht, boargerservicenûmer, ensfh.

Technyske wurking

Dokuminten wurde troch in meiwurker nei de applikaasje uploaden. Op dit punt wurdt in kopy fan it orizjineel makke yn 'e foarm fan in PDF mei in tekstlaach en wurde de metadata fan it orizjinele dokumint út 'e kopy fuorthelle. Dizze kopy wurdt opslein op in Nederlânske server en sil dêr maksimaal 30 dagen bliuwe. De tekstlaach fan 'e PDF wurdt oan it masinelearenalgoritme levere fia in API. It giet om in algoritme foar Natuerlike Taalferwurking (neamd entiteitsherkenning) fan Microsoft Azure. De API jout de lokaasje yn 'e analysearre teksten werom wêr't in persoanlik gegevensitem wierskynlik foarkomt, tegearre mei de kânsskoare (in persintaazje). Op dat stuit sil de tekstlaach direkt út Azure fuorthelle wurde. De kânsskoare wurdt brûkt tegearre mei eigen AI-modellen dy't ûntwikkele binne troch de leveransier om te soargjen dat persoanlike gegevens sa akkuraat mooglik werkenber binne. De modellen wurde traind mei de folgjende traine datasets: CoNLL-2003, UD Dutch LassySmall v2.8, Dutch NER Annotations foar UD LassySmall en UD Dutch Alpino v2.8. Minimale kaaiwurden foar de krektens fan it bepalen fan persoanlike gegevens binne as folget: Benoemde entiteiten (presyzje): 0.78, Benoemde entiteiten (weromroppen): 0.76, Benoemde entiteiten (F-skoare): 0.77. Uteinlik kontrolearret in meiwurker it dokumint en as it dokumint finalisearre is, wurde de gegevens dy't anonymisearre wurde moatte permanint út 'e tekstlaach fuorthelle en wurdt in swarte balke pleatst.

Leveransier

Xxllnc