Anonimiseringstool

DCMR Milieudienst Rijnmond

Herkennen en anonimiseren van privacygevoelige informatie in documenten

Laatst gewijzigd op 4 juni 2024 om 14:53 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Overige algoritmes
• Impacttoetsen: Veld niet ingevuld.
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

• Natuur en milieu
• Ruimte en infrastructuur

Begindatum

12-2020

Contactgegevens

https://www.dcmr.nl/contactformulier

Verantwoord gebruik

Doel en impact

De anonimiseringstool wordt ingezet om invulling te geven aan enerzijds transparantie en anderzijds aan de noodzakelijke bescherming van de personen en bedrijven op wie documenten betrekking hebben. De impact van het algoritme op burger en bedrijven is laag. Het algoritme zoekt specifiek naar (persoons)gegevens en maskeert deze ongeacht de verdere inhoud van documenten.

Afwegingen

Het gebruik van de anonimiseringstool zorgt voor een versnelling en vereenvoudiging van het proces voor actieve en passieve openbaarmaking. Het geautomatiseerd anonimiseren is tevens minder foutgevoelig dan menselijk handelen. Daardoor is de kans op een datalek kleiner en zijn de gegevens van burgers en bedrijven beter beschermd.

Menselijke tussenkomst

De door de anonimiseringstool voorgestelde anonimiseringen worden door een medewerker in alle gevallen goedgekeurd dan wel afgekeurd als het gaat om formeel te publiceren beschikkingen en ook als het gaat om WOO verzoeken. Voor te anonimiseren bodemrapporten wordt steekproefsgewijs een controle uitgevoerd.

Risicobeheer

Voor het in gebruik nemen van de tool heeft een uitgebreid testtraject plaatsgevonden. Nieuwe versies worden getest voordat deze in gebruik worden genomen.

Om het risico dat documenten  onvoldoende worden geanonimiseerd te mitigeren vindt controle door een mens plaats, afhankelijk van het type document steekproefsgewijs of een volledige controle.  

Wettelijke basis

Wet algemene bepalingen omgevingsrecht (Wabo) ,  Algemene Wet Bestuursrecht (AWB), Bekendmakingswet, Wet Open Overheid (WOO) , Wet Elektronische Publicaties (WEP)

Werking

Gegevens

Er wordt gebruik gemaakt van waardenlijsten: welke gegevens mogen niet zichtbaar zijn en welke juist wél. 

Technische werking

De anonimiseringstool werkt met Natural Language Processing (NLP). NLP is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) waarbij taal en kunstmatige intelligentie samen komen. Zo kunnen teksten worden geclassificeerd door te herkennen wat het onderwerp van de zin is of wat bijvoorbeeld een werkwoord of naam  is. Door AI herkent de software steeds meer termen.

Leverancier

OCTOBOX Nederland B.V.