+Standardized Terminology

Standardized Terminology

Description

Mechanisms exist to standardize technology and process terminology to reduce confusion amongst groups and departments.

Possible Solutions & Considerations

Micro-Small Business (<10 staff) / BLS Firm Size Classes 1-2

∙ Follow secure coding basics when developing software

Small Business (10-49 staff) / BLS Firm Size Classes 3-4

∙ Secure coding guidelines for developers
∙ Basic security review before release

Medium Business (50-249 staff) / BLS Firm Size Classes 5-6

∙ Formal security engineering principles
∙ Secure design patterns
∙ Threat modeling

Large Business (250-999 staff) / BLS Firm Size Classes 7-8

∙ Enterprise security engineering program
∙ Formal threat modeling
∙ Security architecture standards

Enterprise (> 1,000 staff) / BLS Firm Size Class 9

∙ Enterprise security architecture framework (SABSA)
∙ Formal threat modeling program
∙ Security design patterns library

SCR-CMM

Level 0 Not Performed

Practices are non-existent, based on the inability to demonstrate an implemented and operational capability. A reasonable person would conclude the control is not being performed.

Level 1 Performed Informally

SCR-CMM Level 1 criteria definitions are not available for this control:
▪ A reasonable person would conclude this control requires a structured process.
▪ At this level of maturity, the "ad hoc" nature of performing a capability informally would indicate the intent of the control is not met due to a lack of consistency and formality.

Level 2 Planned Tracked

Secure Engineering & Architecture (SEA) capabilities are requirements-driven, but are not standardized across the entity (e.g., local/regional level consistency). Capability criteria associated with this control reasonably expect the following criteria to exist:
▪ Policies and standards associated with SEA domain capabilities are formally documented and centrally-managed by the entity.
▪ Standardized Operating Procedures (SOP) associated with SEA domain capabilities are documented and maintained by process owners.
▪ IT and/or cybersecurity personnel work with business stakeholders and process owners to appropriately scope and reasonably implement cybersecurity and data protection controls associated with SEA domain capabilities to address applicable statutory, regulatory and/or contractual requirements for Technology Assets, Applications, Services and/or Data (TAASD).
▪ Secure engineering and architecture-related controls are primarily administrative and preventative in nature (e.g., policies, standards and procedures & guidelines).
▪ Secure engineering and architecture management may be a defined function (e.g., team or department) or assigned as an additional duty to existing IT and/or cybersecurity personnel.
▪ IT and/or cybersecurity personnel define entity-specific secure engineering practices to protect the Confidentiality, Integrity, Availability and Safety (CIAS) of the entity's TAASD.
▪ IT and/or cybersecurity personnel align secure engineering practices with the entity's broader IT architecture practices.
▪ IT and/or cybersecurity personnel use secure engineering practices to influence Secure Baseline Configurations (SBC).

Level 3 Well Defined

Cybersecurity & Data Protection Governance (GOV) capabilities are standardized across the entity for applicability to People, Processes, Technologies, Data and/or Facilities (PPTDF) to ensure consistency for Technology Assets, Applications, Services and/or Data (TAASD). Capability criteria associated with this control reasonably expect the following criteria to exist:
▪ Policies and standards associated with GOV domain capabilities are formally documented and centrally-managed by the entity's Governance, Risk & Compliance (GRC) team, or similar function.
▪ Standardized Operating Procedures (SOP) associated with GOV domain capabilities are well-documented and kept current by process owners.
▪ The entity's Governance, Risk & Compliance (GRC) team, or similar function, is appropriately staffed and supported to implement and maintain GOV domain capabilities to address Minimum Compliance Requirements (MCR) (e.g., applicable statutory, regulatory and/or contractual requirements) and Discretionary Security Requirements (DSR) (e.g., entity-required controls).
▪ Technology is leveraged to enhance the efficiency and accuracy of governance, risk management and compliance operations (e.g., GRC platform).
▪ An implemented and operational capability exists to standardize technology and process terminology to reduce confusion amongst groups and departments.

Level 4 Quantitatively Controlled

Utilize SCR-CMM Level 3 criteria definitions:
▪ There are no defined Level 4 criteria, since it is reasonable to assume a quantitatively-controlled process is not necessary to operationalize this control.
▪ While it may be possible to develop “metrics-driven” capabilities for this control, the criteria would be organization-specific to define.

Level 5 Continuously Improving

Utilize SCR-CMM Level 3 or Level 4 (if available) criteria definitions:
▪ There are no defined Level 5 criteria, since it is reasonable to assume a continuously-improving process is not necessary to operationalize this control.
▪ Level 5 capabilities should be considered “world-class” where the control builds on Level 4 capabilities, but are continuously improving through Artificial Intelligence (AI) and/or Machine Learning (ML) technologies.
▪ While it may be possible to develop responsive capabilities for this control through the use of AI and/or ML technologies, the criteria would be organization-specific to define.

1. Overzicht

Titel Standaard

1.1 Referenties

1.2 Geïdentificeerde eisen

1.3 Gerelateerde regelingen

2. Geïdentificeerde eisen

Eisen
Bron Eis

3. Gerelateerde regelingen

Regelingen
Bron Regelgeving
EULAW Artikel 3 Definities

Artikel 3

Definities

Voor de toepassing van deze verordening wordt verstaan onder:

1) 

„AI-systeem”: een op een machine gebaseerd systeem dat is ontworpen om met verschillende niveaus van autonomie te werken en dat na het inzetten ervan aanpassingsvermogen kan vertonen, en dat, voor expliciete of impliciete doelstellingen, uit de ontvangen input afleidt hoe output te genereren zoals voorspellingen, inhoud, aanbevelingen of beslissingen die van invloed kunnen zijn op fysieke of virtuele omgevingen;

2) 

„risico”: de combinatie van de kans op schade en de ernst van die schade;

3) 

„aanbieder”: een natuurlijke of rechtspersoon, overheidsinstantie, agentschap of ander orgaan die/dat een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden ontwikkelt of laat ontwikkelen en dat systeem of model in de handel brengt of het AI-systeem in gebruik stelt onder de eigen naam of merk, al dan niet tegen betaling;

4) 

„gebruiksverantwoordelijke”: een natuurlijke of rechtspersoon, overheidsinstantie, agentschap of ander orgaan die/dat een AI-systeem onder eigen verantwoordelijkheid gebruikt, tenzij het AI-systeem wordt gebruikt in het kader van een persoonlijke niet-beroepsactiviteit;

5) 

„gemachtigde”: een natuurlijke of rechtspersoon die zich bevindt of gevestigd is in de Unie die een schriftelijke machtiging heeft gekregen en aanvaard van een aanbieder van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden om namens die aanbieder de verplichtingen en procedures van deze verordening respectievelijk na te komen en uit te voeren;

6) 

„importeur”: een natuurlijke of rechtspersoon die zich bevindt of gevestigd is in de Unie die een AI-systeem in de handel brengt dat de naam of het merk van een in een derde land gevestigde natuurlijke of rechtspersoon draagt;

7) 

„distributeur”: een andere natuurlijke persoon of rechtspersoon in de toeleveringsketen dan de aanbieder of de importeur, die een AI-systeem in de Unie op de markt aanbiedt;

8) 

„operator”: een aanbieder, productfabrikant, gebruiksverantwoordelijke, gemachtigde, importeur of distributeur;

9) 

„in de handel brengen”: het voor het eerst in de Unie op de markt aanbieden van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden;

10) 

„op de markt aanbieden”: het in het kader van een handelsactiviteit, al dan niet tegen betaling, verstrekken van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden met het oog op distributie of gebruik op de markt van de Unie;

11) 

„in gebruik stellen”: de directe levering van een AI-systeem aan de gebruiksverantwoordelijke voor het eerste gebruik of voor eigen gebruik in de Unie voor het beoogde doel;

12) 

„beoogd doel”: het gebruik waarvoor een AI-systeem door de aanbieder is bedoeld, met inbegrip van de specifieke context en voorwaarden van het gebruik, zoals gespecificeerd in de informatie die door de aanbieder in de gebruiksinstructies, reclame- of verkoopmaterialen en verklaringen, alsook in de technische documentatie is verstrekt;

13) 

„redelijkerwijs te voorzien misbruik”: het gebruik van een AI-systeem op een wijze die niet in overeenstemming is met het beoogde doel, maar die kan voortvloeien uit redelijkerwijs te voorzien menselijk gedrag of redelijkerwijs te voorziene interactie met andere systemen, waaronder andere AI-systemen;

▼M1

14) 

„veiligheidscomponent”: een component van een product of van een AI-systeem die een veiligheidsfunctie voor dat product of AI-systeem vervult of waarvan het falen of gebrekkig functioneren de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom in gevaar brengt; voor de toepassing van deze definitie vervult een component een veiligheidsfunctie wanneer het beoogde doel ervan is om risico’s voor de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom te voorkomen of te beperken;

▼M1

14 bis) 

„micro-, kleine en middelgrote onderneming” of „kmo”: een kleine, middelgrote of micro-onderneming zoals gedefinieerd in artikel 2 van de bijlage bij Aanbeveling 2003/361/EG;

14 ter) 

„kleine midcaponderneming”: een kleine midcaponderneming zoals gedefinieerd in punt 2 van de bijlage bij Aanbeveling (EU) 2025/1099 van de Commissie;

▼B

15) 

„gebruiksinstructies”: de door de aanbieder verstrekte informatie om de gebruiksverantwoordelijke te informeren over met name het beoogde doel en juiste gebruik van een AI-systeem;

16) 

„terugroepen van een AI-systeem”: een maatregel gericht op het retourneren aan de aanbieder, het buiten gebruik stellen of het onbruikbaar maken van een AI-systeem dat aan gebruiksverantwoordelijken ter beschikking is gesteld;

17) 

„uit de handel nemen van een AI-systeem”: een maatregel waarmee wordt beoogd te voorkomen dat een AI-systeem dat zich in de toeleveringsketen bevindt, op de markt wordt aangeboden;

18) 

„prestaties van een AI-systeem”: het vermogen van een AI-systeem om het beoogde doel te verwezenlijken;

19) 

„aanmeldende autoriteit”: de nationale autoriteit die verantwoordelijk is voor het opzetten en uitvoeren van de noodzakelijke procedures voor de beoordeling, aanwijzing en kennisgeving van de conformiteitsbeoordelingsinstanties en de monitoring hiervan;

20) 

„conformiteitsbeoordeling”: het proces waarbij de naleving wordt aangetoond van de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, in verband met een AI-systeem met een hoog risico;

21) 

„conformiteitsbeoordelingsinstantie”: een instantie die als derde partij conformiteits-beoordelingsactiviteiten verricht, zoals onder meer testen, certificeren en inspecteren;

22) 

„aangemelde instantie”: een conformiteitsbeoordelingsinstantie die overeenkomstig deze verordening en andere relevante harmonisatiewetgeving van de Unie, is aangemeld;

23) 

„substantiële wijziging”: een verandering van een AI-systeem nadat dit in de handel is gebracht of in gebruik is gesteld, die door de aanbieder niet is voorzien of gepland in de initiële conformiteitsbeoordeling en als gevolg waarvan de overeenstemming van het AI-systeem met de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, wordt beïnvloed, of die leidt tot een wijziging van het beoogde doel waarvoor het AI-systeem is beoordeeld;

24) 

„CE-markering”: een markering waarmee een aanbieder aangeeft dat een AI-systeem in overeenstemming is met de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, en andere toepasselijke harmonisatiewetgeving van de Unie, die in het aanbrengen ervan voorzien;

25) 

„systeem voor monitoring na het in de handel brengen”: alle door aanbieders van AI-systemen verrichte activiteiten voor het verzamelen en evalueren van ervaringen met door hen in de handel gebrachte of in gebruik gestelde AI-systemen, teneinde te kunnen vaststellen of er onmiddellijk corrigerende dan wel preventieve maatregelen nodig zijn;

26) 

„markttoezichtautoriteit”: de nationale autoriteit die de activiteiten verricht en maatregelen neemt als bedoeld in Verordening (EU) 2019/1020;

27) 

„geharmoniseerde norm”: een geharmoniseerde norm zoals gedefinieerd in artikel 2, lid 1, punt c), van Verordening (EU) nr. 1025/2012;

28) 

„gemeenschappelijke specificatie”: een reeks technische specificaties zoals gedefinieerd in artikel 2, punt 4, van Verordening (EU) nr. 1025/2012, om te voldoen aan bepaalde voorschriften zoals vastgelegd in deze verordening;

29) 

„trainingsdata”: data die worden gebruikt voor het trainen van een AI-systeem door de leerbare parameters hiervan aan te passen;

30) 

„validatiedata”: data die worden gebruikt voor het verrichten van een evaluatie van het getrainde AI-systeem en voor het afstemmen van onder andere de niet-leerbare parameters en het leerproces ervan, om underfitting of overfitting te voorkomen;

31) 

„validatiedataset”: een afzonderlijke dataset of deel van de trainingsdataset, als vaste of variabele opdeling;

32) 

„testdata”: data die worden gebruikt voor het verrichten van een onafhankelijke evaluatie van het AI-systeem om de verwachte prestaties van dat systeem te bevestigen voordat het in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld;

33) 

„inputdata”: data die in een AI-systeem worden ingevoerd of direct door een AI-systeem worden verworven en op basis waarvan het systeem een output genereert;

34) 

„biometrische gegevens”: persoonsgegevens die het resultaat zijn van een specifieke technische verwerking met betrekking tot de fysieke, fysiologische of gedragsgerelateerde kenmerken van een natuurlijk persoon, zoals gezichtsafbeeldingen of vingerafdrukgegevens;

35) 

„biometrische identificatie”: de geautomatiseerde herkenning van fysieke, fysiologische, gedragsgerelateerde of psychologische menselijke kenmerken om de identiteit van een natuurlijk persoon vast te stellen door biometrische gegevens van die persoon te vergelijken met in een databank opgeslagen biometrische gegevens van personen;

36) 

„biometrische verificatie”: de geautomatiseerde één-op-éénverificatie, met inbegrip van de authenticatie, van de identiteit van natuurlijke personen door hun biometrische gegevens te vergelijken met eerder verstrekte biometrische gegevens;

37) 

„bijzondere categorieën persoonsgegevens”: de categorieën persoonsgegevens als bedoeld in artikel 9, lid 1, van Verordening (EU) 2016/679, artikel 10 van Richtlijn (EU) 2016/680 en artikel 10, lid 1, van Verordening (EU) 2018/1725;

38) 

„gevoelige operationele gegevens”: operationele gegevens met betrekking tot activiteiten op het gebied van preventie, opsporing, onderzoek of vervolging van strafbare feiten waarvan de openbaarmaking de integriteit van strafprocedures in het gedrang zou kunnen brengen;

39) 

„systeem voor het herkennen van emoties”: een AI-systeem dat is bedoeld voor het vaststellen of afleiden van de emoties of intenties van natuurlijke personen op basis van hun biometrische gegevens;

40) 

„systeem voor biometrische categorisering” een AI-systeem dat is bedoeld voor het indelen van natuurlijke personen in specifieke categorieën op basis van hun biometrische gegevens, tenzij dit een aanvulling vormt op een andere commerciële dienst en om objectieve technische redenen strikt noodzakelijk is;

41) 

„systeem voor biometrische identificatie op afstand”: een AI-systeem dat is bedoeld voor het identificeren van natuurlijke personen, zonder dat zij daar actief bij betrokken zijn en doorgaans van een afstand, door middel van vergelijking van de biometrische gegevens van een persoon met de biometrische gegevens die zijn opgenomen in een referentiedatabank;

42) 

„systeem voor biometrische identificatie op afstand in real time”: een systeem voor biometrische identificatie op afstand, waarbij het vastleggen van biometrische gegevens, de vergelijking en de identificatie zonder significante vertraging plaatsvinden, zowel wanneer de identificatie niet enkel onmiddellijk plaatsvindt, maar ook wanneer de identificatie met beperkte korte vertragingen plaatsvindt, om omzeiling te voorkomen;

43) 

„systeem voor biometrische identificatie op afstand achteraf”: een ander biometrisch systeem voor de identificatie op afstand dan een systeem voor biometrische identificatie op afstand in real time;

44) 

„openbare ruimte”: een fysieke plek die in publieke of private handen is en toegankelijk is voor een onbepaald aantal natuurlijke personen, ongeacht of bepaalde voorwaarden voor de toegang van toepassing zijn, en ongeacht eventuele capaciteitsbeperkingen;

45) 

„rechtshandhavingsinstantie”:

a) 

iedere overheidsinstantie die bevoegd is voor de voorkoming van, het onderzoek naar, de opsporing en de vervolging van strafbare feiten of de uitvoering van straffen, met inbegrip van de bescherming tegen en de voorkoming van gevaren voor de openbare veiligheid, of

b) 

ieder ander orgaan dat of iedere andere entiteit die krachtens het recht van de lidstaten is gemachtigd openbaar gezag en openbare bevoegdheden uit te oefenen met het oog op de voorkoming van, het onderzoek naar, de opsporing en de vervolging van strafbare feiten of de uitvoering van straffen, met inbegrip van de bescherming tegen en de voorkoming van gevaren voor de openbare veiligheid;

46) 

„rechtshandhaving”: activiteiten die worden verricht door of namens rechtshandhavings-instanties met het oog op de voorkoming van, het onderzoek naar, de opsporing of de vervolging van strafbare feiten of de uitvoering van straffen, met inbegrip van de bescherming tegen en de voorkoming van gevaren voor de openbare veiligheid;

47) 

„AI-bureau”: de taak van de Commissie waarbij zij bijdraagt aan de uitvoering van, de monitoring van en het toezicht op AI-systemen en AI-modellen voor algemene doeleinden, en AI-governance, als bepaald in het besluit van de Commissie van 24 januari 2024; verwijzingen in deze verordening naar het AI-bureau worden begrepen als verwijzingen naar de Commissie;

48) 

„nationale bevoegde autoriteit”: een aanmeldende autoriteit of een de markttoezichtautoriteit; wat betreft AI-systemen die door instellingen, organen en instanties van de EU in gebruik worden gesteld of worden gebruikt, worden verwijzingen naar nationale bevoegde autoriteiten of markttoezichtautoriteiten in deze verordening begrepen als verwijzingen naar de Europese Toezichthouder voor gegevensbescherming;

49) 

„ernstig incident”: een incident of gebrekkig functioneren van een AI-systeem dat direct of indirect leidt tot:

a) 

het overlijden van een persoon of ernstige schade voor de gezondheid van een persoon;

b) 

een ernstige en onomkeerbare verstoring van het beheer of de exploitatie van kritieke infrastructuur;

c) 

een schending van de uit het recht van de Unie voortvloeiende verplichtingen ter bescherming van de grondrechten;

d) 

ernstige schade aan eigendommen of het milieu;

50) 

„persoonsgegevens”: persoonsgegevens zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 1, van Verordening (EU) 2016/679;

51) 

„niet-persoonsgebonden gegevens”: andere gegevens dan persoonsgegevens zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 1, van Verordening (EU) 2016/679;

52) 

„profilering”: profilering zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 4, van Verordening (EU) 2016/679;

53) 

„plan voor testen onder reële omstandigheden”: een document waarin de doelstellingen, methode, geografische reikwijdte, betrokken personen, duur, monitoring, organisatie en wijze van uitvoering van een test onder reële omstandigheden worden omschreven;

54) 

„testomgevingsplan”: tussen de deelnemende aanbieder en de bevoegde autoriteit overeengekomen document waarin de doelstellingen, de voorwaarden, het tijdschema, de methode en de vereisten voor de in de testomgeving uitgevoerde activiteiten worden beschreven;

55) 

„AI-testomgeving voor regelgeving”: een door een bevoegde autoriteit opgezet gecontroleerd kader dat aanbieders of toekomstige aanbieders van AI-systemen de mogelijkheid biedt een innovatief AI-systeem te ontwikkelen, trainen, valideren en testen, zo nodig onder reële omstandigheden, volgens een testomgevingsplan, voor een beperkte periode en onder begeleiding van een toezichthouder;

56) 

„AI-geletterdheid”: vaardigheden, kennis en begrip die aanbieders, gebruiksverantwoordelijken en betrokken personen, rekening houdend met hun respectieve rechten en plichten in het kader van deze verordening, in staat stellen geïnformeerd AI-systemen in te zetten en zich bewuster te worden van de kansen en risico’s van AI en de mogelijke schade die zij kan veroorzaken;

57) 

„testen onder reële omstandigheden”: het tijdelijk testen van een AI-systeem voor zijn beoogde doel onder reële omstandigheden buiten een laboratorium of anderszins gesimuleerde omgeving teneinde betrouwbare en robuuste gegevens te verkrijgen, en te beoordelen en te verifiëren of het AI-systeem overeenstemt met de voorschriften van deze verordening en het wordt niet aangemerkt als het in de handel brengen of in gebruik stellen van het AI-systeem in de zin van deze verordening, mits aan alle in artikel 57 of artikel 60 vastgestelde voorwaarden is voldaan;

58) 

„proefpersoon” in het kader van tests onder reële omstandigheden: een natuurlijk persoon die deelneemt aan een test onder reële omstandigheden;

59) 

„geïnformeerde toestemming”: de vrijelijk gegeven, specifieke, ondubbelzinnige en vrijwillige uiting door een proefpersoon van zijn of haar bereidheid deel te nemen aan een bepaalde test onder reële omstandigheden, na geïnformeerd te zijn over alle aspecten van de test die van belang zijn voor zijn of haar beslissing om deel te nemen;

60) 

„deepfake”: door AI gegenereerd of gemanipuleerd beeld-, audio- of videomateriaal dat een gelijkenis vertoont met bestaande personen, voorwerpen, plaatsen, entiteiten of gebeurtenissen, en door een persoon ten onrechte voor authentiek of waarheidsgetrouw zou worden aangezien;

61) 

„wijdverbreide inbreuk”: alle handelingen of omissies die in strijd zijn met het Unierecht ter bescherming van de belangen van natuurlijke personen, waarbij:

a) 

schade is veroorzaakt of waarschijnlijk zal worden veroorzaakt aan de collectieve belangen van natuurlijke personen met verblijfplaats in ten minste twee andere lidstaten dan de lidstaat waar:

i) 

de handeling of omissie haar oorsprong vond of plaatshad;

ii) 

de betrokken aanbieder of, waar van toepassing, diens gemachtigde zich bevindt of is gevestigd, of

iii) 

de gebruiksverantwoordelijke is gevestigd, indien de inbreuk door de gebruiksverantwoordelijke is gepleegd;

b) 

schade is veroorzaakt, wordt veroorzaakt of waarschijnlijk zal worden veroorzaakt aan de collectieve belangen van natuurlijke personen, en die gemeenschappelijke kenmerken hebben, waaronder dezelfde onrechtmatige praktijk of een inbreuk op hetzelfde belang, en die zich gelijktijdig voordoen en door dezelfde operator worden begaan in ten minste drie lidstaten;

62) 

„kritieke infrastructuur”: kritieke infrastructuur zoals gedefinieerd in artikel 2, punt 4, van Richtlijn (EU) 2022/2557;

63) 

„AI-model voor algemene doeleinden”: een AI-model, ook wanneer het is getraind met een grote hoeveelheid data met behulp van self-supervision op grote schaal, dat een aanzienlijk algemeen karakter vertoont en in staat is op competente wijze een breed scala aan verschillende taken uit te voeren, ongeacht de wijze waarop het model in de handel wordt gebracht, en dat kan worden geïntegreerd in een verscheidenheid aan systemen verder in de AI-waardeketen of toepassingen verder in de AI-waardeketen, met uitzondering van AI-modellen die worden gebruikt voor onderzoek, ontwikkeling of prototypingactiviteiten alvorens zij in de handel worden gebracht;

64) 

„capaciteiten met een grote impact”: capaciteiten die overeenkomen met of groter zijn dan de capaciteiten die worden opgetekend bij de meest geavanceerde AI-modellen voor algemene doeleinden;

65) 

„systeemrisico”: een risico dat specifiek is voor de capaciteiten met een grote impact van AI-modellen voor algemene doeleinden, die aanzienlijke gevolgen hebben voor de markt van de Unie vanwege hun bereik, of vanwege feitelijke of redelijkerwijs te voorziene negatieve gevolgen voor de gezondheid, de veiligheid, de openbare veiligheid, de grondrechten of de samenleving als geheel, en dat op grote schaal in de hele waardeketen kan worden verspreid;

66) 

„AI-systeem voor algemene doeleinden”: een AI-systeem dat is gebaseerd op een AI-model voor algemene doeleinden en dat verschillende doeleinden kan dienen, zowel voor direct gebruik als voor integratie in andere AI-systemen;

67) 

zwevendekommabewerking of „floating-point operation (FLOP)”: elke wiskundige bewerking of toewijzing met zwevendekommagetallen, die een subset vormen van de reële getallen die gewoonlijk op computers worden gerepresenteerd door een geheel getal met een vaste precisie, geschaald door een gehele exponent van een vaste basis;

68) 

„aanbieder verder in de AI-waardeketen”: een aanbieder van een AI-systeem, met inbegrip van een AI-systeem voor algemene doeleinden, waarin een AI-model is geïntegreerd, ongeacht of het AI-model door hemzelf wordt verstrekt en verticaal geïntegreerd is of door een andere entiteit wordt aangeboden op basis van contractuele betrekkingen.

EULAW Artikel 4 Definities

Artikel 4

Definities

Voor de toepassing van deze verordening wordt verstaan onder:

1)

„persoonsgegevens” : alle informatie over een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon („de betrokkene”); als identificeerbaar wordt beschouwd een natuurlijke persoon die direct of indirect kan worden geïdentificeerd, met name aan de hand van een identificator zoals een naam, een identificatienummer, locatiegegevens, een online identificator of van een of meer elementen die kenmerkend zijn voor de fysieke, fysiologische, genetische, psychische, economische, culturele of sociale identiteit van die natuurlijke persoon;

2)

„verwerking” : een bewerking of een geheel van bewerkingen met betrekking tot persoonsgegevens of een geheel van persoonsgegevens, al dan niet uitgevoerd via geautomatiseerde procedés, zoals het verzamelen, vastleggen, ordenen, structureren, opslaan, bijwerken of wijzigen, opvragen, raadplegen, gebruiken, verstrekken door middel van doorzending, verspreiden of op andere wijze ter beschikking stellen, aligneren of combineren, afschermen, wissen of vernietigen van gegevens;

3)

„beperken van de verwerking” : het markeren van opgeslagen persoonsgegevens met als doel de verwerking ervan in de toekomst te beperken;

4)

„profilering” : elke vorm van geautomatiseerde verwerking van persoonsgegevens waarbij aan de hand van persoonsgegevens bepaalde persoonlijke aspecten van een natuurlijke persoon worden geëvalueerd, met name met de bedoeling zijn beroepsprestaties, economische situatie, gezondheid, persoonlijke voorkeuren, interesses, betrouwbaarheid, gedrag, locatie of verplaatsingen te analyseren of te voorspellen;

5)

„pseudonimisering” : het verwerken van persoonsgegevens op zodanige wijze dat de persoonsgegevens niet meer aan een specifieke betrokkene kunnen worden gekoppeld zonder dat er aanvullende gegevens worden gebruikt, mits deze aanvullende gegevens apart worden bewaard en technische en organisatorische maatregelen worden genomen om ervoor te zorgen dat de persoonsgegevens niet aan een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon worden gekoppeld;

6)

„bestand” : elk gestructureerd geheel van persoonsgegevens die volgens bepaalde criteria toegankelijk zijn, ongeacht of dit geheel gecentraliseerd of gedecentraliseerd is dan wel op functionele of geografische gronden is verspreid;

7)

„verwerkingsverantwoordelijke” : een natuurlijke persoon of rechtspersoon, een overheidsinstantie, een dienst of een ander orgaan die/dat, alleen of samen met anderen, het doel van en de middelen voor de verwerking van persoonsgegevens vaststelt; wanneer de doelstellingen van en de middelen voor deze verwerking in het Unierecht of het lidstatelijke recht worden vastgesteld, kan daarin worden bepaald wie de verwerkingsverantwoordelijke is of volgens welke criteria deze wordt aangewezen;

▼C2

8)

„verwerker” : een natuurlijke persoon of rechtspersoon, een overheidsinstantie, een dienst of een ander orgaan die/dat namens de verwerkingsverantwoordelijke persoonsgegevens verwerkt;

▼B

9)

„ontvanger” : een natuurlijke persoon of rechtspersoon, een overheidsinstantie, een dienst of een ander orgaan, al dan niet een derde, aan wie/waaraan de persoonsgegevens worden verstrekt. Overheidsinstanties die mogelijk persoonsgegevens ontvangen in het kader van een bijzonder onderzoek overeenkomstig het Unierecht of het lidstatelijke recht gelden echter niet als ontvangers; de verwerking van die gegevens door die overheidsinstanties strookt met de gegevensbeschermingsregels die op het betreffende verwerkingsdoel van toepassing zijn;

10)

„derde” : een natuurlijke persoon of rechtspersoon, een overheidsinstantie, een dienst of een ander orgaan, niet zijnde de betrokkene, noch de verwerkingsverantwoordelijke, noch de verwerker, noch de personen die onder rechtstreeks gezag van de verwerkingsverantwoordelijke of de verwerker gemachtigd zijn om de persoonsgegevens te verwerken;

▼C1

11)

„toestemming” van de betrokkene : elke vrije, specifieke, geïnformeerde en ondubbelzinnige wilsuiting waarmee de betrokkene door middel van een verklaring of een ondubbelzinnige actieve handeling een hem betreffende verwerking van persoonsgegevens aanvaardt;

▼B

12)

„inbreuk in verband met persoonsgegevens” : een inbreuk op de beveiliging die per ongeluk of op onrechtmatige wijze leidt tot de vernietiging, het verlies, de wijziging of de ongeoorloofde verstrekking van of de ongeoorloofde toegang tot doorgezonden, opgeslagen of anderszins verwerkte gegevens;

13)

„genetische gegevens” : persoonsgegevens die verband houden met de overgeërfde of verworven genetische kenmerken van een natuurlijke persoon die unieke informatie verschaffen over de fysiologie of de gezondheid van die natuurlijke persoon en die met name voortkomen uit een analyse van een biologisch monster van die natuurlijke persoon;

14)

„biometrische gegevens” : persoonsgegevens die het resultaat zijn van een specifieke technische verwerking met betrekking tot de fysieke, fysiologische of gedragsgerelateerde kenmerken van een natuurlijke persoon op grond waarvan eenduidige identificatie van die natuurlijke persoon mogelijk is of wordt bevestigd, zoals gezichtsafbeeldingen of vingerafdrukgegevens;

15)

„gegevens over gezondheid” : persoonsgegevens die verband houden met de fysieke of mentale gezondheid van een natuurlijke persoon, waaronder gegevens over verleende gezondheidsdiensten waarmee informatie over zijn gezondheidstoestand wordt gegeven;

16)

„hoofdvestiging” :

a) 

met betrekking tot een verwerkingsverantwoordelijke die vestigingen heeft in meer dan één lidstaat, de plaats waar zijn centrale administratie in de Unie is gelegen, tenzij de beslissingen over de doelstellingen van en de middelen voor de verwerking van persoonsgegevens worden genomen in een andere vestiging van de verwerkingsverantwoordelijke die zich eveneens in de Unie bevindt, en die tevens gemachtigd is die beslissingen uit te voeren, in welk geval de vestiging waar die beslissingen worden genomen als de hoofdvestiging wordt beschouwd;

b) 

met betrekking tot een verwerker die vestigingen in meer dan één lidstaat heeft, de plaats waar zijn centrale administratie in de Unie is gelegen of, wanneer de verwerker geen centrale administratie in de Unie heeft, de vestiging van de verwerker in de Unie waar de voornaamste verwerkingsactiviteiten in het kader van de activiteiten van een vestiging van de verwerker plaatsvinden, voor zover op de verwerker krachtens deze verordening specifieke verplichtingen rusten;

17)

„vertegenwoordiger” : een in de Unie gevestigde natuurlijke persoon of rechtspersoon die uit hoofde van artikel 27 schriftelijk door de verwerkingsverantwoordelijke of de verwerker is aangewezen om de verwerkingsverantwoordelijke of de verwerker te vertegenwoordigen in verband met hun respectieve verplichtingen krachtens deze verordening;

18)

„onderneming” : een natuurlijke persoon of rechtspersoon die een economische activiteit uitoefent, ongeacht de rechtsvorm ervan, met inbegrip van maatschappen en persoonsvennootschappen of verenigingen die regelmatig een economische activiteit uitoefenen;

19)

„concern” : een onderneming die zeggenschap uitoefent en de ondernemingen waarover die zeggenschap wordt uitgeoefend;

20)

„bindende bedrijfsvoorschriften” : beleid inzake de bescherming van persoonsgegevens dat een op het grondgebied van een lidstaat gevestigde verwerkingsverantwoordelijke of verwerker voert met betrekking tot de doorgifte of reeksen van doorgiften van persoonsgegevens aan een verwerkingsverantwoordelijke of verwerker in een of meer derde landen binnen een concern of een groepering van ondernemingen die gezamenlijk een economische activiteit uitoefenen;

21)

„toezichthoudende autoriteit” : een door een lidstaat ingevolge artikel 51 ingestelde onafhankelijke overheidsinstantie;

22)

„betrokken toezichthoudende autoriteit” :

een toezichthoudende autoriteit die betrokken is bij de verwerking van persoonsgegevens omdat:

a) 

de verwerkingsverantwoordelijke of de verwerker op het grondgebied van de lidstaat van die toezichthoudende autoriteit is gevestigd;

b) 

de betrokkenen die in de lidstaat van die toezichthoudende autoriteit verblijven, door de verwerking wezenlijke gevolgen ondervinden of waarschijnlijk zullen ondervinden; of

c) 

bij die toezichthoudende autoriteit een klacht is ingediend;

23)

„grensoverschrijdende verwerking” :

a) 

verwerking van persoonsgegevens in het kader van de activiteiten van vestigingen in meer dan één lidstaat van een verwerkingsverantwoordelijke of een verwerker in de Unie die in meer dan één lidstaat is gevestigd; of

b) 

verwerking van persoonsgegevens in het kader van de activiteiten van één vestiging van een verwerkingsverantwoordelijke of van een verwerker in de Unie, waardoor in meer dan één lidstaat betrokkenen wezenlijke gevolgen ondervinden of waarschijnlijk zullen ondervinden;

24)

„relevant en gemotiveerd bezwaar” : een bezwaar tegen een ontwerpbesluit over het bestaan van een inbreuk op deze verordening of over de vraag of de voorgenomen maatregel met betrekking tot de verwerkingsverantwoordelijke of de verwerker strookt met deze verordening, waarin duidelijk de omvang wordt aangetoond van de risico's die het ontwerpbesluit inhoudt voor de grondrechten en de fundamentele vrijheden van betrokkenen en, indien van toepassing, voor het vrije verkeer van persoonsgegevens binnen de Unie;

25)

„dienst van de informatiemaatschappij” : een dienst als gedefinieerd in artikel 1, lid 1, punt b), van Richtlijn (EU) 2015/1535 van het Europees Parlement en de Raad ( 1 );

26)

„internationale organisatie” : een organisatie en de daaronder vallende internationaalpubliekrechtelijke organen of andere organen die zijn opgericht bij of op grond van een overeenkomst tussen twee of meer landen.

Gekoppelde issues

  • Secure Controls Framework -

    The Secure Controls Framework® (SCF)

    "The SCF is the Common Controls Framework™ (CCF), the world's most comprehensive cybersecurity and data privacy metaframework - it is also free to use. The entire concept is building secure, compliant and resilient capabilities in the most efficient and cost-effective manner possible.

    The SCF is more than just a unified control catalog, since its included content creates a playbook for Governance, Risk & Compliance (GRC) capabilities. Used globally by organizations of every size, the SCF is a robust and scalable solution for security, compliance and resilience controls. As a comprehensive security framework, the SCF maps 1,400+ controls across 200+ laws, regulations, and industry frameworks so you can implement once and comply everywhere.

    Like it or not, cybersecurity is a protracted war on an asymmetric battlefield, where the threats are everywhere and as defenders we have to make the effort to work together to help improve cybersecurity and data privacy practices, since we all suffer when massive data breaches occur or when cyber attacks have physical impacts. Hackers share information on attack methods with other hackers, so why shouldn’t the good guys share information on how to best protect an organization? We decided to take action and make a difference, since we feel it is too important to wait for someone else to fix the problems that exist.

    The SCF is made up of volunteers, mainly specialists within the cybersecurity profession, who focus on GRC and the cybersecurity side of data privacy. These are auditors, engineers, architects, incident responders, consultants and other specialists who live and breathe these topics on a daily basis. The end product is "expert-derived content" that makes up the SCF." https://securecontrolsframework.com/ 

    Terms & Conditions

    The SCF End User License Agreement (EULA) governs the use of the Secure Controls Framework® (SCF) under the Creative Commons Attribution-No Derivatives 4.0 International Public License.