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

Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

Lêst feroare op 3 juny 2024 om 11:30 | Publikaasjestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Oare algoritmes
Impacttoetsen
Fjild net ynfierd.
Status
Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

2022-10

Kontaktgegevens

gemeente@huizen.nl

Link nei publykspagina

Wet open overheid (Woo) | Gemeente Huizen

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

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

Afwagings

It algoritme is oplaat om privacygefoelige ynformaasje te herkennen, mar is beheind 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 resultaten fan it algoritme tsjinje allinich as helpmiddel, mei minsklike yntervinsje altyd nedich foar definitive anonymisaasje.

Risikobehear

Om de privacyrisiko's fan it algoritme te garandearjen, ûndergiet it konstante evaluaasje en updates om nije bedrigingen en privacy-útdagings oan te pakken. Minsklike tafersjoch en yntervinsje binne ynbêde om flaters te korrigearjen. Dêrneist is der in trochgeande dialooch mei belanghawwenden.

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/

Wurking

Gegevens

Romtlike plannen en ynterne dokuminten.

Links nei gegevensboarnen

Ruimtelijke plannen en interne documenten: https://www.ruimtelijkeplannen.nl/home

Technyske wurking

Djippe learmodellen dy't bepale, sawol visueel as tekstueel, hokker ynformaasje wurdt beskôge as privacygefoel.

Leveransier

eData BV

Soartgelikense algoritme beskriuwingen

  • Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 26 juny 2024 om 19:07 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 6 septimber 2024 om 10:50 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 15 july 2024 om 11:50 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 2 oktober 2024 om 8:38 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Identifisearje en anonymisearje privacygefoelige ynformaasje yn ynformaasjeobjekten (yn in protte gefallen dokuminten).

    Lêst feroare op 3 septimber 2024 om 8:14 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk