Leestijd: 3 minuten
Categorie: Artificial Intelligence, Trends and reports
Een medewerker vraagt of ze hun eigen AI-agent mogen gebruiken om interne documenten te verwerken. Ze hebben er een gevonden die moeiteloos draait via een cloudservice en “alleen toegang nodig heeft tot de gedeelde map.” Klinkt handig, maar wat als die agent gevoelige data begint te lekken naar derden? Wat als de broncode of het model zelf kan worden aangepast? Wat als een aanvaller die agent gebruikt als springplank naar je systemen?
“Hackers move faster than you think,” schreef Wired in februari 2024. In dat artikel beschreven ze hoe aanvallers binnen enkele uren na de lancering van een nieuw AI-model misbruik maakten om gevoelige data te stelen en het gedrag van het model te manipuleren.
AI biedt enorme kansen, maar creëert tegelijk een compleet nieuw aanvalsoppervlak. Zeker wanneer organisaties zelf AI-oplossingen bouwen of integreren. Denk aan prompt injection, model theft, ongeautoriseerde API-toegang of trainingsdata die ongemerkt gevoelige informatie bevat.
UNDERSTANDING AI
Toch is dat geen reden om AI te wantrouwen of links te laten liggen. Denk aan een timmerman die een nieuwe, krachtige zaag krijgt. Je zou niet zeggen: “Te gevaarlijk, laat maar.” Je leert hoe je ermee omgaat, neemt voorzorgsmaatregelen en zorgt voor een veilige werkplek. Met AI is het niet anders: goed gebruikt is het een krachtig hulpmiddel. Maar je moet weten waar de risico’s zitten en hoe je je ertegen beschermt.
Dit is wat we in de praktijk vaak tegenkomen:
- AI-systemen die in de cloud draaien zonder de juiste netwerksegmentatie.
- Modellen en datasets die voor iedereen in het bedrijf toegankelijk zijn, of erger nog, voor iedereen met een link.
- Geen duidelijke regels over wie toegang heeft tot wat, en waarom.
Daar komt nog iets bij. AI wordt vaak ontwikkeld en gebruikt door meerdere teams tegelijk: data scientists, developers en businessunits. Zonder duidelijke afbakening van verantwoordelijkheden ontstaan blinde vlekken. En juist daar slaan aanvallers graag toe.
Hoe pak je het goed aan?
AI beveiligen begint met helderheid en discipline. Een volwassen organisatie kiest voor een Zero Trust-aanpak: geen impliciet vertrouwen, maar expliciete toegangscontroles op basis van identiteit, context en gedrag.
Concreet betekent dat:
- Segmenteren: Isoleer AI-componenten (modellen, datasets, API’s) binnen het netwerk.
- Beperken: Geef alleen toegang aan mensen die het echt nodig hebben, en controleer dat regelmatig.
- Monitoren: Houd gedrag continu in de gaten en reageer direct op afwijkingen.
Sinds 2010 helpen we organisaties met het bouwen van Zero Trust-omgevingen, en dat geldt vandaag ook voor AI. We werken samen om risico’s te identificeren, bescherming rond je AI-assets te ontwerpen en te zorgen dat innovatie veilig blijft.
AI is te belangrijk om onbeschermd te laten. De risico’s zijn echt. De aanvallen gebeuren nu. Maar met de juiste strategie is er veel te winnen.
Bronnen: Wired (2024), Microsoft Security Blog (2023), NIST AI Risk Management Framework (2023), Microsoft:Use Zero Trust security to prepare for AI companions (2025)
