De Nederlandse overheid heeft de Werkagenda Waardengedreven Digitaliseren opgesteld. Eén van de programmalijnen luidt: "Iedereen heeft regie op het digitale leven." Daarvoor is regelgeving en beleid nodig, rond wallets en andere basisvoorzieningen. Solid is een specificatie die het mogelijk maakt om je data op een veilige manier, decentraal, op te slaan in PODs, Personal Online Datastores. Als Kadaster bereiden wij ons voor op deze ontwikkelingen. Het begrijpen van de technologie is hiervoor randvoorwaardelijk. Daarom bouwen wij aan een demonstrator, met als voorbeeldusecase het opstellen van een koopovereenkomst, om de (on)mogelijkheden van Solid PODs te onderzoeken en begrijpen.
Het is een (emerging) technologie waar we nog geen of nauwelijks ervaring mee hebben en ook benieuwd zijn hoe deze zich verhoudt tot andere ontwikkelingen:
- Verifiable Credentials
- Linked data
- Wallets zoals de Europese Digitale Identiteit
- Blockchain
- Data Spaces
#DataMinimalisatie #RegieOpGegevens #PrivacyEnhancingTechnologies #SOLID #VerifiableCredentials #EmergingTech #Cloud #Security #LinkedData
- References - een overzicht van interessante links
- Background - een overzicht van onze opgedane kennis rondom;
- Demonstrator - informatie rondom de demonstrator (architectuur, techniek etc.)
In eerste instantie hebben we gewerkt met focusdagen en hebben we de onze bevindingen ook op die manier vastgelegd (zie issues met 'focusdag'). Vanaf oktober (2022) hebben we ons onderzoek gestructureerd naar onderwerpen:
- Quest 1 | Solid POD technologie research: Hoe werkt dat nu eigenlijk? | #11
- Quest 2 | Query languages - tools - libraries quest | #12
- Quest 3 | Verifiable Credentials en bewijzen over gegevens | #13
- Quest 4 | Events in de koopovereenkomst | #14
- Quest 5 | Koopovereenkomst ontologie in Turtle notatie op basis van events | #15
- Quest 6 | Privacy vriendelijke (filtered) view of export (per rol) | #16
Issues rondom het realiseren van de demonstrator is er een apart issue #4
Everyone is welcome to contribute. We are inclusive and do not discriminate on ethnicity, gender or other personal preferences; contributions are expected to adhere to them.
This content is published under MIT License.