Direct naar content

U bent hier:

  1. Home
  2. Algoritmes

Herkennen namen en persoonsgegevens in omschrijvingen van zaken uit het zaaksysteem

Gemeente Stichtse Vecht

Maskeren van persoonsgegevens om niet noodzakelijke verwerking te voorkomen
Laatst gewijzigd op 20 juni 2024 om 8:24 | Publicatiestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Impactvolle algoritmes
Impacttoetsen
Veld niet ingevuld.
Status
Buiten gebruik

Algemene informatie

Thema

Organisatie en bedrijfsvoering

Begindatum

2022-01

Einddatum

2022-12

Contactgegevens

algoritmeregister@stichtsevecht.nl

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Ter preventie van dat andere modellen leren van gegevens van personen, worden deze op voorhand gemaskeerd aan de hand van een bestaand herkenningsalgoritme.

Afwegingen

Nadeel is dat het nooit geheel dekkend zal zijn en daarmee schijnveiligheid kan creëren wat betreft verwerken van persoonsgegevens.

Menselijke tussenkomst

Veld niet ingevuld.

Risicobeheer

Veld niet ingevuld.

Werking

Gegevens

Zaakgegevens (gegevens uit het zaaksysteem)

Technische werking

Herkennen van namen aan de hand van een bestaand deep learning model.

Leverancier

Intern ontwikkeld

Soortgelijke algoritmebeschrijvingen

  • eData Anonimiseren

    Gemeente Twenterand

    Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).
    Laatst gewijzigd op 19 maart 2024 om 14:15 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik

  • Anonimiseren

    Ministerie van Buitenlandse Zaken

    Herkennen van persoons- en bedrijfsgegevens in overheidsdocumenten ter openbaarmaking.
    Laatst gewijzigd op 9 januari 2025 om 8:57 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik

  • Anonimiseringstool

    Gemeente Gooise Meren

    Software voor het geautomatiseerd weglakken van persoonsgegevens
    Laatst gewijzigd op 17 juni 2024 om 9:25 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik

  • Anonimiseren persoonsgegevens (xxllnc)

    Gemeente Emmen

    Het algoritme onderstreept de persoonsgegevens in documenten. Een medewerker moet alle pagina's bekijken en controleren of het document goed geanonimiseerd is. Daarna verwijdert de software alle gemarkeerde informatie en wordt het zwartgelakt. Daarna kunnen de documenten gepubliceerd worden, bijvoorbeeld op basis van de Wet Open Overheid (WOO).
    Laatst gewijzigd op 10 juli 2026 om 8:17 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik

  • Anonimiseren

    Gemeente Noordoostpolder

    Het identificeren en anonimiseren van privacygevoelige informatie in informatieobjecten (in veel gevallen documenten).
    Laatst gewijzigd op 1 juli 2026 om 7:04 | Publicatiestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Overige algoritmes
    Impacttoetsen
    Veld niet ingevuld.
    Status
    In gebruik