Skip to main content

Praktische problemen bij het afknippen van hashes

Regelmatig krijgt de Autoriteit Persoonsgegevens (AP) bij onderzoeken te maken met organisaties die aangeven dat zij anonieme gegevens verwerken (en dus geen persoonsgegevens) doordat de gegevens ‘gehasht en afgeknipt’ zijn. In de praktijk constateert de AP dat organisaties bij deze vorm van anonimisering vaak fouten maken, waardoor de gegevens toch niet anoniem blijken te zijn. In deze blogpost lichten AP-technologen Victor Klos en Jonathan Ellen dit onderwerp toe voor technisch geïnteresseerden.

Let op: de juiste toepassing van de technieken die hier genoemd worden, is lastig en vaak afhankelijk van het geval. Dit is dus geen technisch of juridisch advies.

k-anonimity

Een veelgebruikte methode om gegevens te anonimiseren is k-anonimity. Hierbij verander je een dataset zo dat iedere combinatie van attributen altijd minstens k keer voorkomt.

Onder de juiste omstandigheden en als k groot genoeg is, is het herleiden van personen dan onmogelijk. Iedere persoon maakt dan deel uit van een groep gelijken. Immers (k-1) anderen hebben dezelfde attributen.

Afknippen

Een manier om groepen te maken is door attributen af te ronden. Als je uit een dataset bijvoorbeeld alle leeftijden naar beneden afrondt op tientallen, dan ontstaan er vanzelf groepen. Iemand met leeftijd 29 valt dan in dezelfde groep als iemand met leeftijd 21 of iemand met leeftijd 27, namelijk de groep met leeftijd 20.

Met een beetje fantasie is dit afronden een bewerking die je ook kunt doen door afknippen. Neem een leeftijd van 26. Hiervan 1 symbool afknippen, van rechts af gezien, resulteert in leeftijd 2.

Na afknippen valt dus weer iedereen met een leeftijd van 20-29 in dezelfde groep. (Afhankelijk van de toepassing kun je na het afknippen weer een symbool toevoegen, zoals een 0, maar dat verandert niets aan het effect.)

Eerst hashen

Het wordt anders wanneer je een identificator hebt van een persoon of een aan een persoon gerelateerd apparaat, zoals een telefoonnummer, IP-adres, MAC-adres, IMSI-nummer of vergelijkbaar.

Verder lezen bij de bron
IB&P

Nieuwsbrief

Deze versturen we 3-4x per jaar.

Recente blogs

De nieuwe Archiefwet: waarom informatiebeveiliging hierbij moet aanhaken
Op 1 januari 2027 treedt de nieuwe Archiefwet in werking. Op het eerste gezicht lijkt dat vooral een onderwerp voor informatiebeheer, DIV, de gemeentearchivaris of juridische zaken. Toch raakt de nieuwe wet ook duidelijk aan informatiebeveiliging.
Waarom BIO2 vooral om eigenaarschap in de lijn vraagt
BIO2 maakt informatiebeveiliging nadrukkelijk onderdeel van goed management: proceseigenaren moeten risico’s kennen, keuzes maken en opvolging organiseren. Daarmee verschuift de focus van losse maatregelen naar aantoonbaar eigenaarschap, samenwerking en risicogestuurde sturing binnen de gemeentelijke praktijk.
Jouw leverancier, jouw risico: Waarom ketenrisico’s geen IT-probleem zijn
Veel gemeenten vertrouwen op leveranciers, maar blijven zelf verantwoordelijk voor de risico’s in de keten. In deze blog lees je waarom ketenrisico’s actief bestuurd moeten worden en hoe je als organisatie grip krijgt op leveranciers, contracten en continuïteit.

Meer recente berichten

Applicatiebeveiliging kraakt onder de snelheid van AI-ontwikkelingen
Verder lezen
Evaluatie datalek gemeente Epe
Verder lezen
Waarom informatiebeveiliging nooit af is
Verder lezen
De Cloud Act en digitale soe­ve­rei­ni­teit ontrafelt
Verder lezen
AI zet decennia cybersecurity op zijn kop
Verder lezen
Privacyklachten stijgen explosief – en de overheid staat in de top 3
Verder lezen
Maatregelen nodig voor automatisering Van Brienenoordbrug
Verder lezen
AP stelt procesbeschrijving voor verscherpt toezicht vast
Verder lezen
Digitale weerbaarheid: waarom een strategische aanpak noodzakelijk is
Verder lezen
Privacyschending bij de verkoop van ‘verloren pakketten’: Bol start onderzoek
Verder lezen