Terug naar alle algoritmes

Anonimiseren

Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).

Organisatie
Gemeente Beuningen
Thema
Organisatie en bedrijfsvoering
Status
In gebruik

Algemene informatie

Naam

Anonimiseren

Korte omschrijving

Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).

Organisatie

Gemeente Beuningen

Thema

Organisatie en bedrijfsvoering

Status

In gebruik

Begindatum

2023-07

Contactgegevens

privacy@beuningen.nl

Publicatiecategorie

Overige algoritmes

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Het doel van het algoritme is het anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten. Hierdoor wordt de persoonlijke informatie beschermd en blijft de privacy van individuen gewaarborgd.

Afwegingen

Het algoritme is getraind op het herkennen van privacy gevoelige informatie, maar beperkt zich tot classificatie en zal daardoor nooit inhoudelijke informatie onthullen. Bovendien draagt de technologie bij aan verbetering van de kwaliteit van anonimisatie.

Menselijke tussenkomst

De uitkomsten van het algoritme fungeren slechts als hulpmiddel, waarbij menselijke tussenkomst altijd nodig is voor de definitieve anonimisatie.

Risicobeheer

Om de privacyrisico's van het algoritme te waarborgen, ondergaat het constante evaluatie en updates om nieuwe bedreigingen en privacy-uitdagingen aan te pakken. Menselijk toezicht en interventie zijn ingebed om fouten te corrigeren. Bovendien wordt er voortdurend in dialoog gegaan met belanghebbenden.

Wettelijke basis

Wet open overheid
Wet elektronische publicaties

Links naar wettelijke basis

  • Wet open overheid (WOO): https://wetten.overheid.nl/BWBR0045754/
  • Wet elektronische publicaties (WEP): https://wetten.overheid.nl/BWBR0043961/

Link naar verwerkingsregister

https://www.beuningen.nl/bestuur_en_organisatie/Privacy/231214_Verwerkingsregister_gemeente_Beuningen

Werking

Gegevens

Ruimtelijke plannen en interne documenten.

Links naar gegevensbronnen

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

Technische werking

Deep learning-modellen die op zowel visuele als tekstuele wijze bepalen welke informatie als privacygevoelig wordt beschouwd.

Leverancier

eData B.V.