anonym.legal

By · Last updated 2026-05-04

Terug naar BlogGDPR & Naleving

GDPR Recht op Wissing: EDPB 2025-actie

Het EDPB's 2025 Gecoördineerd Handhavingskader onderzocht naleving van het recht op wissing bij 32 DPA's. Negen DPA's starten formele onderzoeken.

May 4, 20269 min lezen
GDPR right to erasureEDPB coordinated enforcement 2025Article 17 compliancedata minimizationanonymization vs deletion

GDPR Recht op Wissing: EDPB 2025-bevindingen

Bijgewerkt voor 2026

EDPB's 2025-actie voor wissing

Het European Data Protection Board voerde in 2025 een grote actie uit. Deze betrof GDPR Artikel 17 — het recht op wissing. Tweeëndertig DPA's in de EU en EER namen deel. Ze handelden tegelijkertijd. Het doel was het vinden van grootschalige tekortkomingen, niet incidentele gevallen.

Deze actie is het Gecoördineerd Handhavingskader (CEF). Negen DPA's hebben sindsdien formele onderzoeken geopend op basis van de resultaten.

Zeven terugkerende tekortkomingen

Het CEF-rapport noemde zeven problemen die in de onderzochte groepen werden gevonden:

  1. Zwakke procedures voor het afhandelen van wisseringsverzoeken
  2. Buitensporige verificatievereisten voor de identiteit van aanvragers
  3. Geen bevestiging aan aanvragers na voltooiing
  4. Onvolledig wissen — kopieën in back-upsystemen bleven bewaard
  5. Onjuiste beroepen op uitzonderingen voor wissing
  6. Geen beleid voor het informeren van ontvangers over wisseringsverzoeken
  7. Buitensporig lange reactietijden

Elke tekortkoming was niet in één organisatie, maar systematisch in meerdere sectoren.

Wat Artikel 17 vereist

Artikel 17 geeft betrokkenen het recht hun gegevens te laten wissen wanneer:

  • De gegevens niet langer noodzakelijk zijn voor het doel waarvoor ze zijn verzameld
  • De betrokkene zijn toestemming intrekt
  • De betrokkene bezwaar maakt en er geen dwingende gronden zijn
  • De gegevens onrechtmatig zijn verwerkt
  • Wissing vereist is voor naleving van EU-recht of nationale wetgeving

Uitzonderingen bestaan voor wettelijke bewaarverplichtingen, publieke belangen en wettelijke claims. Die uitzonderingen zijn smal en vereisen documentatie.

De back-upproblematiek

De meest complexe tekortkoming: onvolledig wissen in back-upsystemen. Organisaties wisten records uit productiesystemen maar vergeten back-ups, archieven en DR-omgevingen.

Een GDPR-conforme wissingsprocedure moet omvatten:

  1. Identificeer alle systemen die de gegevens bevatten
  2. Documenteer alle opslaglocaties
  3. Wis uit productiesystemen
  4. Plan wissing uit back-upcycli of documenteer de maximale bewaartermijn
  5. Bevestig voltooiing aan de betrokkene
  6. Informeer processors en sub-processors

Hoe anonimisering een alternatief biedt

Wissing is niet de enige naleving van Artikel 17. Ware anonimisering valt ook onder wissing als GDPR-definitie.

Als alle identificerende informatie echt niet-terugkoppelbaar wordt gemaakt, is de record buiten GDPR-bereik. Dit kan in sommige gevallen praktischer zijn dan volledige verwijdering — met name voor analytische datasets waarbij historische records waarde hebben maar identifier-verwijdering de privacyvereisten afhandelt.

anonym.legal biedt detectie en vervanging voor alle 18 HIPAA-identifiers en uitgebreide EU PII-types. Voor GDPR Artikel 17-naleving documenteert het auditlogboek wat is geanonimiseerd en wanneer.

Gerelateerde Artikelen

GDPR & Naleving

Japan My Number: Verhoeff & APPI

63% of generic tools fail My Number detection in Japanese documents. My Number uses Verhoeff algorithm — the most complex national ID checksum in Asia.

GDPR & Naleving

HDPA Greece: AFM & AMKA Detection

Greek AFM detected with 52% accuracy by generic tools. HDPA issued 89 decisions in 2024 — up 162% from 2022. Tourism and maritime sectors face distinct.

GDPR & Naleving

NAIH Hungary: TAJ-Szám and Adóazonosító Jel

Hungarian NER accuracy is 67% vs. EU average 82% — NAIH's 2024 assessment. TAJ-szám weighted checksum and adóazonosító jel detection gaps.

Klaar om uw gegevens te beschermen?

Begin met het anonimiseren van PII met 285+ entiteitstypen in 48 talen.

Start Gratis ProefperiodeBekijk Kenmerken

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.