Anonimiseren
Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).
Laatst gewijzigd op 9 september 2026 om 8:21 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
Algemene informatie
Thema
Organisatie en bedrijfsvoering
Begindatum
2025-11
Contactgegevens
gemeente@middendrenthe.nl
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. Het algoritme herkent (persoons)gegevens en anderszins vertrouwelijke informatie in een document en doet een voorstel om dit te anonimiseren. Een medewerker beoordeelt het voorstel en voert de aanpassing definitief door, zodat het document geschikt is voor publicatie.
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/
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 / eSpecialisten
Soortgelijke algoritmebeschrijvingen
- Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).Laatst gewijzigd op 6 september 2024 om 10:50 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
- Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).Laatst gewijzigd op 3 september 2024 om 8:14 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
- Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).Laatst gewijzigd op 12 april 2024 om 12:00 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
- Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).Laatst gewijzigd op 26 juni 2024 om 19:07 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik
- Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).Laatst gewijzigd op 2 oktober 2024 om 8:38 | Publicatiestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Overige algoritmes
- Impacttoetsen
- Veld niet ingevuld.
- Status
- In gebruik