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

Informatiebeveiliging is geen ICT-feestje
Informatiebeveiliging wordt zichtbaar via MFA, logging, back-ups en pentests. Maar de risico’s die er echt toe doen ontstaan in inkoop, procesinrichting, gegevensdeling en bestuurlijke prioriteiten. Erna Havinga over hoe je daar het goede gesprek over voert.
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.

Meer recente berichten

AI-agents beveiligen: de nieuwste miljardenmarkt in cybersecurity
Verder lezen
‘Jonge juristen gebruiken vaker AI, maar ervaren collega’s zijn kritischer’
Verder lezen
Ondernemers Waadhoeke praten tijdens nazomerborrel over cyberveiligheid
Verder lezen
Be­las­ting­dienst mag bijzondere gegevens gebruiken voor dis­cri­mi­na­tie­con­tro­le
Verder lezen
Duizenden organisaties nog niet klaar voor nieuwe cyberwet, vakbeurs Cybersec Netherlands in teken van digitale weerbaarheid
Verder lezen
Datalek CJIB na koppelen verkeersovertredingen en strafzaken aan verkeerde personen
Verder lezen
Hoe verbeter je ot-security?
Verder lezen
Overheid scherpt privacy-afspraken met Salesforce aan
Verder lezen
Waarom cybersecurity-awarenesstraining medewerkers in de steek laat
Verder lezen
De FRIA voor AI-systemen komt eraan: bereid u voor
Verder lezen