chore(privacy): scrub real-org references from plugin internals (phase 2)

Same bulk replacement applied to plugin-internal KB, examples, fixtures,
tests, and docs. Real organization names, persona names, internal system
identifiers, and domain-specific terms replaced with fictional generic
public-sector entity (DDT) and generic terminology.

Scope:
- okr/ — examples, governance, framework, integrations, sources
- ms-ai-architect/ — KB references (engineering, governance, security,
  infrastructure, advisor), tests/fixtures, agents, docs
- linkedin-thought-leadership/ — voice samples, network-builder,
  examples (genericized identifying headlines to "[your organization]")
- llm-security/ — research notes, scan report

Manual genericization beyond bulk replace:
- okr SKILL.md "Primary user / Domain" — generic Norwegian public sector
- linkedin-voice SKILL.md headline placeholder
- network-builder.md headline placeholder
- high-engagement-posts.md voice sample employer line + hashtag

Phase 3 (factual-attribution review) remains: a few KB files attribute
publicly known transport-sector docs/datasets (e.g. håndbok V440, NVDB)
to the fictional DDT after bulk replace. Needs manual semantic review
to either remove or restore correct citation without re-introducing
affiliation references.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-05-03 04:28:15 +02:00
commit 9ea5a2e6c6
76 changed files with 191 additions and 191 deletions

View file

@ -86,7 +86,7 @@ Dersom systemet tilhører flere sektorer, kombineres relevante sjekklister. Sekt
- **Forskrift om ITS (Intelligent Transport Systems)** — EU ITS-direktiv implementert i norsk rett
- **NKOM ITS-retningslinjer** — Nasjonal kommunikasjonsmyndighets krav til ITS-kommunikasjon
- **Veglova** — Vegmyndighetenes ansvar for statlig og kommunalt vegnett
- **Statens vegvesens håndbok V440** — Trafikksikkerhetsvurdering av veg og trafikkanlegg
- **Direktoratet for digital tjenesteutviklings håndbok V440** — Trafikksikkerhetsvurdering av veg og trafikkanlegg
### Sjekkliste transport (18 punkter)
@ -97,7 +97,7 @@ Dersom systemet tilhører flere sektorer, kombineres relevante sjekklister. Sekt
| T-03 | Er systemets håndtering av "worst-case"-scenarioer (glatt veg, sikt null, kritisk infrastrukturfeil) dokumentert og testet? | Sikkerhet | Kritisk |
| T-04 | Er fail-safe-modus definert — dvs. hva systemet gjør ved tap av sensordata, kommunikasjon eller modellkrash? | Robusthet | Kritisk |
| T-05 | Er ansvarsfordeling ved AI-relatert ulykke avklart juridisk — mellom system-eier, operatør og individuell bruker? | Juridisk / Ansvarlighet | Kritisk |
| T-06 | Er systemet sertifisert eller under sertifiseringsløp hos relevant tilsynsmyndighet (Statens vegvesen, Jernbanetilsynet, Luftfartstilsynet, Sjøfartsdirektoratet)? | Regulatorisk | Kritisk |
| T-06 | Er systemet sertifisert eller under sertifiseringsløp hos relevant tilsynsmyndighet (Direktoratet for digital tjenesteutvikling, Jernbanetilsynet, Luftfartstilsynet, Sjøfartsdirektoratet)? | Regulatorisk | Kritisk |
| T-07 | Er realtidsforsinkelse (latency) testet under verste-fall-nettverk, og er sikkerhetskritiske beslutninger tolerante overfor kommunikasjonsavbrudd? | Robusthet | Kritisk |
| T-08 | Er det etablert cyberresiliens mot trusler som GPS-spoofing, LiDAR-jamming og V2X-kommunikasjonsangrep? | Sikkerhet / Cyber | Kritisk |
| T-09 | Er systemet testet for norske klimaforhold (is, snø, mørketid, lavt solstå) som skaper ODD-avvik (Operational Design Domain)? | Kvalitet / Robusthet | Høy |

View file

@ -121,7 +121,7 @@ Er AI-systemet oppført i Annex I / Art. 5 (forbudte praksiser)?
**Norsk kontekst:**
- Statnett: AI for lastbalansering i strømnett: Høyrisiko
- Statens vegvesen: AI-styrt trafikksignal: Høyrisiko
- Direktoratet for digital tjenesteutvikling: AI-styrt trafikksignal: Høyrisiko
- Kommune: AI for overvåking av vannkvalitet med automatisk stans: Høyrisiko
- Kommune: AI-chatbot for feilmelding på vann: IKKE høyrisiko (ingen sikkerhetskomponent)
@ -413,7 +413,7 @@ Den nye forvaltningsloven (vedtatt 3. juni 2025, Prop. 79 L (2024-2025)) innehol
| Domstol: AI for juridisk forskning | 8a | Nei | (d) Forberedende | Grensetilfelle — konservativt HØYRISIKO |
| UDI: AI-oversettelse av dokumenter | — | Nei | (a) Smal prosedyre | **IKKE HØYRISIKO** |
| Kommune: AI for dokumentklassifisering | — | Nei | (a) Smal prosedyre | **IKKE HØYRISIKO** |
| Statens vegvesen: AI-styrt trafikklys | 2a | Nei | Nei (sikkerhetskomponent) | **HØYRISIKO** |
| Direktoratet for digital tjenesteutvikling: AI-styrt trafikklys | 2a | Nei | Nei (sikkerhetskomponent) | **HØYRISIKO** |
| Politiet: Prediktiv policing | 6d/6e | Ja | Nei | **HØYRISIKO** |
| Universitet: AI-karakter på essay | 3b | Ja | Nei | **HØYRISIKO** |
| Universitet: AI stavekontroll på oppgave | — | Nei | (b) Forbedring | **IKKE HØYRISIKO** |

View file

@ -165,24 +165,24 @@ Offentlig sektor er typisk **deployer** — de kjøper og tar i bruk AI-systemer
2. De setter navn på systemet og markedsfører det utad (Art. 25(1)(a))
3. De integrerer et high-risk AI-system som endrer opprinnelig tiltenkt formål vesentlig
Statens vegvesen eksempel: Kjøper Microsoft Copilot Studio → **Deployer**. Bygger eget prediksjonsverktøy basert på Azure OpenAI med tilpasset sikkerhetsdomenetrening → vurder om → **Provider**.
Direktoratet for digital tjenesteutvikling eksempel: Kjøper Microsoft Copilot Studio → **Deployer**. Bygger eget prediksjonsverktøy basert på Azure OpenAI med tilpasset sikkerhetsdomenetrening → vurder om → **Provider**.
---
## Transport-sektoreksempler
### Eksempel 1: FartsPrediksjonsagent (Statens vegvesen)
### Eksempel 1: FartsPrediksjonsagent (Direktoratet for digital tjenesteutvikling)
- Formål: Predikerer trafikkflyt og anbefaler fartsgrenser på variabelt oppsatte skilt
- Steg 1: Ingen forbudte praksiser → NEI
- Steg 2: Kritisk infrastruktur (Annex III, pkt. 2)? Påvirker trafikksikkerhet → JA, men kun dersom det tar **bindende** beslutninger. Dersom det kun er et beslutningsstøtteverktøy med menneskelig godkjenning → vurder Art. 6(2) unntak
- Klassifisering: **Minimal risiko** (beslutningsstøtte) eller **Høyrisiko** (autonomt bindende)
### Eksempel 2: AutomatiskSaksbehandler for førerkortvurdering
- Formål: Vurderer automatisk om en søker oppfyller helsekrav for førerkort
### Eksempel 2: AutomatiskSaksbehandler for saksbehandlingvurdering
- Formål: Vurderer automatisk om en søker oppfyller helsekrav for saksbehandling
- Steg 1: NEI til alle forbudte praksiser
- Steg 2: Kategori 4 (viktige offentlige tjenester) → JA, tilgang til offentlig tjeneste
- Klassifisering: **HØYRISIKO** (Annex III, pkt. 5)
- Rolle: Statens vegvesen = **Deployer**
- Rolle: Direktoratet for digital tjenesteutvikling = **Deployer**
- Krav: FRIA (Art. 27), logging 6 mnd, samsvarsvurdering fra provider
### Eksempel 3: Trafikkstyringsagent
@ -269,7 +269,7 @@ Bruk denne filen når brukeren trenger å klassifisere et AI-system under EU AI
1. Gå gjennom steg 1-4 systematisk — hopp ikke over steg
2. Still vurderingsspørsmålene eksplisitt for brukerens system
3. Dokumenter hvert steg i klassifiseringsrapporten (anbefalt vedlegg til FRIA)
4. Bruk transport-sektoreksemplene som analogi når Statens vegvesen er deployer
4. Bruk transport-sektoreksemplene som analogi når Direktoratet for digital tjenesteutvikling er deployer
5. Flagg grensetilfeller og anbefal konsultasjon med tilsynsmyndighet
**Kobling til andre KB-filer:**

View file

@ -213,7 +213,7 @@ START: Har du et AI-system?
|----------|-----------|-------------|
| NAV: AI-assistert søknadsbehandling for uføretrygd | **JA** | Annex III (velferdsytelser) + profiling av søkere |
| Helsedirektoratet: AI for pasientdiagnostikk | **JA** | Annex III (helsevesen) + sikkerhetskomponent i medisinsk utstyr |
| Statens vegvesen: Chatbot for førerkortspørsmål | **NEI** | Begrenset risiko (transparenskrav, men ikke høyrisiko) |
| Direktoratet for digital tjenesteutvikling: Chatbot for saksbehandlingspørsmål | **NEI** | Begrenset risiko (transparenskrav, men ikke høyrisiko) |
| Kommune: AI-drevet dokumentklassifisering (kun metadata) | **NEI** | Smal prosedyreoppgave uten profiling |
| Politiet: Prediktiv policing (risikovurdering) | **JA** | Annex III (rettshåndhevelse) + høy menneskerettighetsimpakt |

View file

@ -25,7 +25,7 @@ Annex IV spesifiserer hvilken teknisk dokumentasjon som kreves. Under følger hv
- Overordnet beskrivelse av funksjonalitet
**Eksempel:**
> "VegvAI-Saksbehandler v2.1 er et beslutningsstøttesystem for saksbehandlere i Statens vegvesen (Annex III, punkt 5a). Systemet analyserer søknader om dispensasjon fra veitrafikklovgivningen og genererer et begrunnet utkast til vedtak. Endelig vedtak fattes alltid av autorisert saksbehandler."
> "VegvAI-Saksbehandler v2.1 er et beslutningsstøttesystem for saksbehandlere i Direktoratet for digital tjenesteutvikling (Annex III, punkt 5a). Systemet analyserer søknader om dispensasjon fra veitrafikklovgivningen og genererer et begrunnet utkast til vedtak. Endelig vedtak fattes alltid av autorisert saksbehandler."
**Typiske mangler:**
- Annex III-kategorien er ikke spesifisert
@ -135,7 +135,7 @@ Annex IV spesifiserer hvilken teknisk dokumentasjon som kreves. Under følger hv
- Dokumentstyring
**Eksempel:**
> "Statens vegvesen følger ISO 9001:2015. AI-spesifikke tilleggsprosedyrer: SVV-AI-P01 (Anskaffelse av AI-systemer), SVV-AI-P02 (Samsvarsvurdering), SVV-AI-P03 (Incident management). AI-ansvarlig (rolle) er utpekt og har gjennomført EU AI Act Foundation-sertifisering (IAPP, 2025)."
> "Direktoratet for digital tjenesteutvikling følger ISO 9001:2015. AI-spesifikke tilleggsprosedyrer: DDT-AI-P01 (Anskaffelse av AI-systemer), DDT-AI-P02 (Samsvarsvurdering), DDT-AI-P03 (Incident management). AI-ansvarlig (rolle) er utpekt og har gjennomført EU AI Act Foundation-sertifisering (IAPP, 2025)."
**Typiske mangler:**
- QMS er referert uten AI-spesifikke prosedyrer
@ -224,7 +224,7 @@ Attestnummer: [Attestnummer fra notified body]
**6. Teknisk dokumentasjon**
Teknisk dokumentasjon utarbeidet i henhold til Annex IV er tilgjengelig hos tilbyderen og kan fremlegges for relevante myndigheter på forespørsel.
Dokumentreferanse: [Intern dokumentkode, f.eks. SVV-AI-TD-001 v2.1]
Dokumentreferanse: [Intern dokumentkode, f.eks. DDT-AI-TD-001 v2.1]
**7. EU-databaseregistrering**

View file

@ -217,4 +217,4 @@ Bruk denne filen når brukeren er **deployer** av et høyrisiko-AI-system — ty
- Provider-krav for leverandørvurdering → `ai-act-provider-obligations.md`
- DPIA kobling → `../norwegian-public-sector-governance/`
**Norsk kontekst:** Statens vegvesen, Skatteetaten og kommuner er typisk deployers. Innkjøp gjennom Statens standardavtaler (SSA) — spesielt SSA-D (driftsavtale) bør suppleres med AI Act-spesifikke vedlegg fra 2026.
**Norsk kontekst:** Direktoratet for digital tjenesteutvikling, Skatteetaten og kommuner er typisk deployers. Innkjøp gjennom Statens standardavtaler (SSA) — spesielt SSA-D (driftsavtale) bør suppleres med AI Act-spesifikke vedlegg fra 2026.

View file

@ -205,12 +205,12 @@ Lenker til relaterte dokumenter som bør arkiveres sammen med FRIA:
---
## Eksempel: FRIA for AutomatiskSaksbehandler Førerkort (Statens vegvesen)
## Eksempel: FRIA for AutomatiskSaksbehandler (Direktoratet for digital tjenesteutvikling)
Illustrativt eksempel for å vise utfylt mal:
**Seksjon 1 (utdrag):**
- Systemnavn: AutomatiskSaksbehandler Førerkort v2.0
- Systemnavn: AutomatiskSaksbehandler v2.0
- Provider: [Leverandørnavn]
- Klassifisering: Høyrisiko — Annex III, kategori 5 (viktige offentlige tjenester)
- Beslutningstype: Beslutningsstøtte — AI anbefaler, saksbehandler godkjenner

View file

@ -107,7 +107,7 @@ Teknisk dokumentasjon skal utarbeides **før** systemet settes på markedet og h
### 9 påkrevde elementer med eksempler
**Element 1: Generell systembeskrivelse**
Eksempel: "AutomatiskSaksbehandlerFørerkort v2.1 — AI-system for automatisk vurdering av helsekrav ved søknad om førerkort. Deployer: Statens vegvesen. Provider: [Leverandørnavn]. Tiltenkt formål: Behandling av klasse B og BE søknader."
Eksempel: "AutomatiskSaksbehandler v2.1 — AI-system for automatisk vurdering av helsekrav ved søknad om saksbehandling. Deployer: Direktoratet for digital tjenesteutvikling. Provider: [Leverandørnavn]. Tiltenkt formål: Behandling av ulike søknadskategorier."
**Element 2: Design-spesifikasjoner og utviklingsprosess**
- Systemarkitektur og komponentoversikt

View file

@ -20,16 +20,16 @@ Art. 13(3) spesifiserer hva bruksinstruksjoner for høyrisiko-AI-systemer skal i
| Nr. | Punkt | Hva som kreves | Eksempel |
|-----|-------|----------------|---------|
| a | Identitet og kontaktinformasjon | Tilbyderens navn, adresse og kontaktpunkt for henvendelser om systemet | "Levert av Statens vegvesen, Vegdirektoratet. Kontakt: ai-support@vegvesen.no" |
| a | Identitet og kontaktinformasjon | Tilbyderens navn, adresse og kontaktpunkt for henvendelser om systemet | "Levert av Direktoratet for digital tjenesteutvikling, Vegdirektoratet. Kontakt: ai-support@ddt.no" |
| b | Systemets egenskaper og ytelse | Nøyaktighetsmetrikker, kjente begrensninger, sannsynlige feilmønstre | "Systemet har 94% presisjon på standardsaker. Sjeldne dispensasjonstyper håndteres dårligere." |
| c | Tiltenkt formål | Spesifikk brukskontekst systemet er designet og validert for | "Beslutningsstøtte for saksbehandlere ved søknader om dispensasjon fra veitrafikkloven §X" |
| d | Systemnivå av nøyaktighet | Kvantitative mål, konfidensintervaller, ytelse på ulike undergrupper | "F1-score: 0,915 på valideringsett (500 historiske saker, 20232024)" |
| e | Forventede brukere | Hvem systemet er designet for (kompetanse, rolle, opplæringskrav) | "Autoriserte saksbehandlere med gjennomført e-læring (SVV-AI-L01, 2 timer)" |
| e | Forventede brukere | Hvem systemet er designet for (kompetanse, rolle, opplæringskrav) | "Autoriserte saksbehandlere med gjennomført e-læring (DDT-AI-L01, 2 timer)" |
| f | Forhåndsbehandlet inndata | Spesifikasjoner for inndata systemet forventer | "Søknadsskjema PDF. Bilder: maks 10 MB, JPEG/PNG. Ikke støttet: håndskrevne dokumenter" |
| g | Mål og begrensninger | Hva systemet er designet for å oppnå og kjente begrensninger | "Genererer vedtaksutkast — erstatter ikke juridisk vurdering. Bør ikke brukes alene for saker med > 500 000 NOK konsekvens" |
| h | Kjente og forutsigbare bivirkninger | Risikosituasjoner som kan oppstå ved tiltenkt bruk | "Kan overrepresentere avslag for søkere fra bestemte regioner (bias-kartlagt, se vedlegg B)" |
| i | Human-in-the-loop | Grad av menneskelig tilsyn som kreves og beskrivelse av mekanismer | "Saksbehandler må aktivt godkjenne hvert vedtaksutkast. Systemet kan ikke sende vedtak automatisk." |
| j | Forventede levetid og vedlikehold | Planlagt levetid, oppdateringsfrekvens, prosedyre for å melde feil | "Levetid: 3 år (20262029). Kvartalsvis modellgjennomgang. Feilmelding: ai-incident@vegvesen.no" |
| j | Forventede levetid og vedlikehold | Planlagt levetid, oppdateringsfrekvens, prosedyre for å melde feil | "Levetid: 3 år (20262029). Kvartalsvis modellgjennomgang. Feilmelding: ai-incident@ddt.no" |
| k | Datakvalitetskrav | Egenskaper ved inndata som påvirker ytelsen | "Søknadsdokumenter må være maskinlesbare PDF-er. Skannet tekst (OCR-konvertert) reduserer nøyaktighet med ca. 8%" |
### Mal for bruksinstruksjon-dokument
@ -176,7 +176,7 @@ Art. 50(4) krever merking av syntetiske bilde-, lyd- og videoopptak av virkelige
### Mal 1: Borgermøtende chatbot-notis
**Kontekst:** Offentlig chatbot på nav.no, vegvesen.no, skatteetaten.no o.l.
**Kontekst:** Offentlig chatbot på nav.no, ddt.no, skatteetaten.no o.l.
**Anbefalt plassering:** Øverst i chat-vinduet, alltid synlig

View file

@ -507,7 +507,7 @@ Executive sponsorship tilgjengelig? ──No──> Ikke etabler CoE nå
| **Personvernombud involvement** | PVO må være involvert i AI-prosjekter | CoE etablerer fast møtepunkt med PVO. Personvernkonsekvensvurdering (DPIA) for AI. |
| **Sikkerhetslov og Beskyttelsesinstruksen** | Høyere sikkerhetskrav for sensitive data | CoE definerer sikkerhetsnivåer (åpen, begrenset, konfidensielt). Separate environments per sikkerhetsnivå. |
### Case: AI CoE i Statens vegvesen (hypotetisk eksempel)
### Case: AI CoE i Direktoratet for digital tjenesteutvikling (hypotetisk eksempel)
**Struktur:** Unified CoE
- Core team (3 FTEs): CoE Lead, AI Architect, AI Security Specialist (KI-seksjonen)
@ -515,7 +515,7 @@ Executive sponsorship tilgjengelig? ──No──> Ikke etabler CoE nå
**Ansvarsområder:**
- Strategi: AI-strategi alignet med "Nasjonal transportplan"
- Kompetanse: Opplæring i Power Platform AI for saksbehandlere (Copilot Studio for førerkort-chatbot)
- Kompetanse: Opplæring i Power Platform AI for saksbehandlere (Copilot Studio for saksbehandling-chatbot)
- Standarder: Governance for bruk av kamera-AI i trafikkovervåkning (GDPR, Politiregisterloven)
- Pilots: AI for vegvedlikehold (prediktiv analyse av asfaltslitasje via computer vision)

View file

@ -284,7 +284,7 @@ Root Management Group
| **AI observability** | Microsoft Agent 365, Defender for Cloud | Custom dashboards | Agent 365 når tilgjengelig (GA), ellers Defender + Log Analytics |
| **Cost management** | Azure Cost Management + Budgets | FinOps-verktøy | Azure Cost Management (gratis, native) |
### Eksempel: Governance-struktur for Statens vegvesen (SVV)
### Eksempel: Governance-struktur for norske offentlige etater
**Kontekst:** Offentlig virksomhet, regulert, flere AI-pilotprosjekter (chatbot, dokument-analyse, prediktive modeller for vegvedlikehold).
@ -292,7 +292,7 @@ Root Management Group
```
┌─────────────────────────────────────────┐
SVV Direktør (Executive Sponsor) │
DDT Direktør (Executive Sponsor) │
└──────────────┬──────────────────────────┘
┌──────────┴────────┐

View file

@ -359,11 +359,11 @@ jobs:
**Konfidensmarkør:** ⚠️ MEDIUM — EU AI Act er under implementering (tredde i kraft 2024), norske myndigheter utvikler veiledning.
### Statens vegvesen-spesifikke vurderinger
### Direktoratet for digital tjenesteutvikling-spesifikke vurderinger
**Use cases med mandatory red teaming:**
- AI-systemer som påvirker trafikksikkerhet (autonomous systems, traffic prediction)
- Chatbots som håndterer sensitive brukerdata (kjøretøyregistrering, førerkortinformasjon)
- Chatbots som håndterer sensitive brukerdata (kjøretøyregistrering, saksbehandlinginformasjon)
- Decision-support systems for inspeksjon eller enforcement
**Data sovereignty:**
@ -372,7 +372,7 @@ jobs:
**Cross-functional red teaming teams:**
- AI-utviklere (teknisk exploit)
- Domeneeksperter (Statens vegvesen domain knowledge)
- Domeneeksperter (Direktoratet for digital tjenesteutvikling domain knowledge)
- Sikkerhetsteam (threat modeling)
- Juridisk (compliance vurdering)