Ons werk

Privacy by design: data combineren voor betere overheidsdienstverlening

De overheid werkt met heel veel data van burgers en bedrijven. Het is haar wettelijke taak om deze data zorgvuldig te beveiligen om ieders privacy te beschermen. Maar de overheid is ook altijd bezig met verbeteren van haar dienstverlening. Hoe kan je dan als overheid toch betere dienstverlening voor burgers realiseren, zonder de privacy te schenden? Via privacy by design.

Whitepaper: dienstverlening verbeteren door data te combineren

Lees in het whitepaper hoe je dit kunt toepassen zonder de privacy van burgers te schenden.

Download

Wat is privacy by design? 

Privacy by design wil zeggen dat je tijdens de ontwikkeling van een product of dienst zo goed mogelijk rekening houdt met privacy. Dat kan door bij het verwerken van persoonsgegevens bescherming en beveiliging van deze gegevens te waarborgen. 

Geanonimiseerde databases opbouwen 

Bij TNO werken we aan verschillende vormen van privacy by design. Multi-Party Computation (MPC) is er één van. MPC is een slimme manier om gezamenlijk data te analyseren zonder deze te hoeven onthullen. Cryptografische technieken zorgen ervoor dat meerdere partijen gezamenlijk data kunnen analyseren en conclusies kunnen trekken. En dat zonder dat de partijen elkaars data ooit kunnen zien. Met MPC wordt dus helemaal geen data inzichtelijk gemaakt, maar alleen conclusies op basis van die data.

Dienstverlening voor burgers verbeteren 

Door data te combineren kan je als overheid op tal van manieren de dienstverlening voor burgers verbeteren. Denk aan een betere aanpak van armoedebestrijding doordat je meer inzicht hebt in de vele dimensies van armoede. Of aan het benaderen van mensen die wellicht recht hebben op een uitkering en deze niet ontvangen, zonder toegang te krijgen tot hun inkomensgegevens. 

data helpt overheid met beter armoedebeleid

In samenwerking met Erasmus MC, Om effectief en goed onderbouwd armoedebeleid te kunnen vormen is het cruciaal om meer inzicht te krijgen in de vele dimensies van armoede. Gegevensanalyses van o.a. gemeentes, woningcorporaties, CBS, zorgverzekeraars, energiemaatschappijen en anderen kunnen daarbij helpen. Natuurlijk kan, mag en wil de overheid zulke gegevens niet zomaar delen. Privacy moet gewaarborgd worden en er moet op een ethische manier met persoonsgegevens worden omgegaan.

Binnen een lopende samenwerking met het CBS, de gemeente Heerlen, de Universiteit Maastricht, de Brightland Campus in Heerlen en andere partijen verkent TNO de toepassingsmogelijkheden van MPC in het kader van armoedebeleid.

Eventuele waardevolle inzichten die via MPC uit de geanonimiseerde data gehaald worden, kunnen worden gebruikt om gerichter armoedebeleid op te stellen. Denk hierbij aan het investeren in het laag houden van energiekosten of in omgevingsfactoren die aantoonbaar bijdragen aan het oplossen van het armoedeprobleem.

proactief overheidsbeleid door data op privacy-vriendelijke manier te combineren 

Voor mensen die geen volledige AOW hebben opgebouwd is er de aanvullende inkomensvoorziening ouderen. Deze AIO-uitkering wordt verstrekt door de Sociale Verzekeringsbank (SVB). Alleen moet het door de gerechtigden zelf worden aangevraagd. Uit onderzoek van de Algemene Rekenkamer blijkt dat tienduizenden huishoudens in 2017 recht hadden op AIO maar dat niet wisten.

De SVB kan deze mensen zelf niet benaderen. Zij beschikt namelijk niet over de inkomensgegevens die nodig zijn om te bepalen of iemand in aanmerking komt voor de AIO uitkering. Bovendien is het niet proportioneel om inkomensgegevens van het UWV op grote schaal met het SVB te delen. Dan wissel je ook inkomensgegevens uit van mensen die niet bij de doelgroep horen.

Met behulp van MPC kan de SVB versleutelde inkomensgegevens analyseren om veel gerichter potentiële AIO-gerechtigden te benaderen. Dat zonder toegang te krijgen tot de inkomensgegevens die opgeslagen worden door het UWV.

Op deze manier houdt de UWV de controle over haar deel van de data en weet het niet wie er eventueel recht heeft op een AIO-uitkering. De uitkomst van de analyse kan namelijk alleen door de SVB worden ingezien. Hierdoor is de privacy van burgers gewaarborgd. In een lopend onderzoekstraject van TNO, wordt MPC eerst beproefd met nagemaakte testdata voordat de toepassing in een pilotomgeving plaatsvindt. 

Direct aan de slag om de dienstverlening te verbeteren?

Neem contact op met Daniël Worm en ontdek de mogelijkheden.

Contact opnemen
Ons werk

Secure multi-party computation: gezamenlijk gevoelige data analyseren zonder deze te delen

Het analyseren van data uit verschillende bronnen wordt steeds belangrijker. Tegelijkertijd is relevante data vaak te gevoelig om zomaar te delen. Hoe kunt u als organisatie veilig informatie delen zonder... Lees verder
Roadmap

Multi-Party Computation: Zorg Optimaliseren door Patiëntendata te versleutelen

De zorgkosten in Nederland zijn jaarlijks 100 miljard euro (10% van het BBP) en stijgen naar verwachting naar ruim 170 miljard euro in 2040. Het is essentieel om de zorg te blijven verbeteren en daarnaast het zorgstelsel betaalbaar te... Lees verder
Ons werk

Privacy by design: data combineren voor betere overheidsdienstverlening

De overheid werkt met heel veel data van burgers en bedrijven. Het is haar wettelijke taak om deze data zorgvuldig te beveiligen om ieders privacy te beschermen. Maar de overheid is ook altijd bezig met... Lees verder
Contact

Dr. Daniël Worm

  • Multi-Party Computation
  • Privacy-Enhancing Technologies
  • Cryptography. Cybersecurity

Volg TNO op social media

blijf op de hoogte van ons laatste nieuws, vacatures en activiteiten

Op TNO.nl maken we gebruik van cookies. De daarin opgeslagen informatie kan bij een volgend bezoek weer naar onze servers teruggestuurd  worden.