Het beveiligen van AI-systemen is essentieel om risico’s zoals datalekken, aanvallen en reputatieschade te voorkomen. Hier zijn de belangrijkste stappen:
- Bescherm gevoelige gegevens: Stel duidelijke richtlijnen op voor het gebruik van AI-tools en zorg voor dataclassificatie.
- Houd je aan wetgeving: Zorg voor naleving van de GDPR en de aankomende EU AI Act.
- Implementeer Zero-Trust beveiliging: Voer continue verificatie uit van gebruikers en apparaten.
- Beperk toegang: Gebruik Role-Based Access Control (RBAC) en Multi-Factor Authenticatie (MFA).
- Train medewerkers: Zorg dat personeel risico’s begrijpt en AI-systemen veilig gebruikt.
- Monitor dreigingen: Gebruik AI-gestuurde systemen om afwijkingen en aanvallen te detecteren.
Belangrijkste risico’s:
- Gegevensprivacy: Onbedoelde datalekken via AI-tools.
- Modelaanvallen: Manipulatie van AI-modellen via datasets.
- Toegangscontrole: Kwetsbaarheden door sociale manipulatie.
Snelle vergelijking van maatregelen:
| Maatregel | Voordeel | Voorbeeldtool |
| Zero-Trust beveiliging | Minimaliseert risico’s | Microsoft Defender |
| Toegangscontrole (MFA) | Verhoogt beveiliging | Microsoft Entra |
| Dreigingsmonitoring | Realtime bescherming | Microsoft Sentinel |
| Data Loss Prevention | Bescherming van gevoelige informatie | Microsoft DLP |
Met deze aanpak kun je AI veilig en verantwoord inzetten in jouw organisatie.
Secure your organization with zero trust controls and Google AI
Veelvoorkomende AI-beveiligingsrisico’s
Het gebruik van AI brengt specifieke beveiligingsrisico’s met zich mee. Uit onderzoek blijkt dat 75% van de Nederlandse organisaties van plan is AI in te zetten voor personeelsbeheer in de nabije toekomst[1]. Dit benadrukt hoe belangrijk het is om deze risico’s goed te begrijpen en aan te pakken.
De besproken beveiligingspijlers spelen een cruciale rol bij het minimaliseren van deze risico’s.
Risico’s voor gegevensprivacy
In 2023 lekte een organisatie per ongeluk vertrouwelijke informatie naar OpenAI, wat leidde tot een verbod op het gebruik van generatieve AI[3].
Stephanie Dekker, arbeidsrechtexpert bij Pinsent Masons, waarschuwt:
“Werkgevers zouden beleid moeten ontwikkelen over wat wel en niet is toegestaan en welke AI-tools door hun medewerkers mogen worden gebruikt. Dit is bedoeld om persoonsgegevens, bedrijfsgeheimen en vertrouwelijke informatie te beschermen. Gezien de snel voortschrijdende ontwikkelingen op dit gebied is het ook belangrijk dat uw medewerkers zich bewust zijn van de risico’s die gepaard gaan met ongeautoriseerd gebruik van AI.” [2]
Naast privacyproblemen is de veiligheid van AI-modellen een ander belangrijk aandachtspunt.
AI-modelaanvallen
Een kleine aanpassing, zoals het vergiftigen van slechts 0,1% van de dataset, kan al voldoende zijn om een AI-systeem te verstoren[4]. Dergelijke aanvallen worden vaak onderverdeeld in:
| Type Aanval | Kenmerken | Risico’s |
| White-box | Aanvaller heeft toegang tot het model | Manipulatie van modelparameters |
| Black-box | Geen directe toegang tot het model | Beïnvloeding via inputdata |
Naast deze aanvallen is ook de manier waarop toegang tot systemen wordt beheerd van groot belang.
Toegangscontrolebedreigingen
Traditionele toegangscontrolesystemen blijken vaak kwetsbaar door sociale manipulatie en inconsistent beleid[5]. Een meer geavanceerde aanpak omvat:
- Biometrische authenticatie: Een veiliger alternatief voor wachtwoorden.
- Gedragsanalyse: Herkent afwijkende activiteiten.
- Zero-trust architectuur: Zorgt voor continue verificatie van gebruikers en apparaten.
“AI helpt organisaties hun gegevens en middelen beter te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en kwaadaardige activiteiten.” [5]
Nienke Kingma, data protection expert bij Pinsent Masons, benadrukt het belang van een duidelijke aanpak:
“Gezien de risico’s van mogelijke datalekken wordt aanbevolen om ook voorbeelden op te nemen van datalekken die verband houden met het ongeautoriseerde gebruik van persoonsgegevens in dergelijke AI-tools in uw databelekmeldingsbeleid en trainingsprogramma om het bewustzijn te vergroten. Als de organisatie nog niet over een datalekbeleid beschikt, zou dit een uitgelezen kans zijn om er nu een in te voeren. Vooral nu datalekmeldingen naar aanleiding van het gebruik van AI-tools de aandacht van de Autoriteit Persoonsgegevens trekken. Het niet naleven van de meldplicht onder de AVG kan leiden tot handhaving door de Autoriteit Persoonsgegevens, inclusief het opleggen van administratieve boetes.” [2]
Kernbeveiligingsmaatregelen voor AI
Het aanpakken van risico’s begint met het implementeren van maatregelen die AI-systemen beter beschermen. Beveiliging is cruciaal, zeker gezien het feit dat databreuken gemiddeld €3,5 miljoen aan schade kunnen veroorzaken. Een gelaagde aanpak met meerdere beveiligingslagen helpt om deze systemen te beschermen.
Zero-Trust Beveiligingsopzet
Een Zero-Trust model werkt met het principe dat niemand automatisch wordt vertrouwd, zelfs niet binnen het netwerk. Dit vereist constante verificatie van zowel gebruikers als systemen. Zoals Katea Murray, VP en CTO bij Leidos, aangeeft:
“Als we het over AI hebben, moeten we het hebben over governance rond de mogelijkheden die we implementeren. En als we het over governance hebben, richten we ons op de beveiligingsimplementaties van de modellen en hoe we die structuur implementeren.” [6]
Belangrijke onderdelen van Zero-Trust zijn:
| Component | Doel | Voordeel |
| Microsegmentatie | Beperkt de verspreiding van bedreigingen | Vermindert impact bij inbreuken |
| Continue monitoring | Spoort afwijkingen op | Geeft vroeg waarschuwingen |
| Adaptieve toegang | Past toegang aan op risiconiveau | Zorgt voor flexibele beveiliging |
Deze aanpak legt de basis voor strikte toegangscontrole en minimaliseert risico’s.
Toegangscontrolemethoden
Een combinatie van Role-Based Access Control (RBAC) en Multi-Factor Authenticatie (MFA) is een sterke basis voor toegangsbeheer. RBAC zorgt ervoor dat gebruikers alleen toegang krijgen tot de systemen die relevant zijn voor hun rol. MFA voegt een extra beveiligingslaag toe door meerdere verificatiemethoden te vereisen.
Microsoft Entra biedt handige opties om MFA snel in te stellen [7]. Veelgebruikte verificatiemethoden zijn:
- Microsoft Authenticator
- Windows Hello for Business
- FIDO2-beveiligingssleutels
- SMS of spraakoproepen
Naast toegangsbeheer is het essentieel om dreigingen continu in de gaten te houden.
Dreigingsmonitoringsystemen
Een goed monitoringsysteem biedt realtime inzicht in beveiligingsrisico’s en bouwt verder op de eerder genoemde maatregelen. AI-gestuurde systemen spelen hierin een grote rol. Ze combineren technologieën zoals:
| Technologie | Functie | Effectiviteit |
| Gedragsanalyse | Spoort afwijkend gebruikersgedrag op | 86% minder valse meldingen [9] |
| Anomaliedetectie | Herkent ongebruikelijke patronen | Biedt realtime bescherming |
| Geautomatiseerde respons | Reageert direct op bedreigingen | Minimaliseert downtime |
Een voorbeeld hiervan is Microsoft Defender for Endpoint, dat door de Amerikaanse CISA wordt gebruikt voor overheidsbrede cyberbeveiliging. Dit platform combineert AI-gestuurde dreigingsdetectie met preventieve acties.
“AI-tools worden snel onmisbaar voor bedrijven die hun middelen willen beveiligen, klantgegevens willen beschermen en vertrouwen willen behouden in een steeds digitalere wereld.” [8]
Beveiligingstools voor AI-bescherming
Microsoft Defender for Cloud biedt bescherming voor AI-systemen met functies die gericht zijn op het detecteren en voorkomen van dreigingen. Deze tool is ontworpen om AI-workloads te beveiligen en biedt realtime bescherming tegen diverse aanvallen. Samen vormen deze tools een uitgebreide aanpak om AI-beveiliging te waarborgen.
Microsoft Defender for Cloud integreert eenvoudig in AI-omgevingen en biedt:
| Functie | Beschrijving | Voordeel |
| AI-beveiligingsbeheer | Herkent AI-componenten zoals plugins en SDK’s | Geeft inzicht in AI-assets |
| Dreigingsdetectie | Houdt verdachte activiteiten, zoals jailbreak-aanvallen, in de gaten | Waarschuwt vroegtijdig bij aanvallen |
| Gegevensbeveiliging | Beschermt gevoelige informatie tijdens AI-verwerking | Helpt datalekken te voorkomen |
De tool werkt samen met Azure AI Content Safety Prompt Shields en maakt gebruik van de dreigingsinformatie van Microsoft voor betere bescherming [11]. Momenteel ondersteunt het systeem teksttokens, terwijl beeld- en audiocontroles binnenkort beschikbaar komen [11].
Toegangsbeleid instellen
Naast de bescherming door Microsoft Defender is het essentieel om toegang tot AI-systemen goed te beheren. Microsoft Entra ID’s Conditional Access biedt een effectieve manier om toegangscontrole te regelen. Dit systeem werkt op basis van specifieke voorwaarden (“als-dan”-principes) [12]. Belangrijke factoren die worden meegenomen zijn:
- Gebruikers- en groepslidmaatschap
- IP-locatie
- Apparaatdetails
- Applicatietoegang
- Risicodetectie in realtime
Voor het gebruik van Conditional Access is een Microsoft Entra ID P1-licentie nodig. Gebruikers van Microsoft 365 Business Premium hebben ook toegang tot deze functie [12].
Data Loss Prevention configureren
Om gevoelige AI-data te beschermen, is een sterke DLP-strategie noodzakelijk. Zo’n strategie vereist een gestructureerde aanpak:
- Inventarisatie en classificatie
Begin met het in kaart brengen van alle AI-tools en de gevoelige data die ze verwerken. Categoriseer deze data op basis van gevoeligheid en stel duidelijke richtlijnen op [13]. - Technische implementatie en monitoring
Gebruik DLP-software om:- Data in realtime te scannen en API-controles uit te voeren
- Automatische dataclassificatie en labeling toe te passen
- Gebruikersgedrag te analyseren en regelmatige audits uit te voeren
- Waarschuwingen te geven bij mogelijke datalekken [13]
AI-beveiligingsrichtlijnen
Beveiligingstraining voor medewerkers
Een sterke AI-beveiliging begint met goed geïnformeerde medewerkers. Zorg ervoor dat je team wordt getraind in:
- Het begrijpen van AI-systemen en de risico’s van datamanipulatie.
- Het beschermen van gevoelige informatie en voldoen aan regelgeving.
- Het herkennen en rapporteren van beveiligingsincidenten.
Hier is een voorbeeld van een trainingsschema:
| Trainingsgebied | Belangrijkste onderdelen | Frequentie |
| AI-basiskennis | Werking van AI-systemen, risico’s van datamanipulatie | Elk kwartaal |
| Databescherming | Omgaan met gevoelige gegevens, naleving van regelgeving | Maandelijks |
| Incident response | Herkennen en melden van beveiligingsincidenten | Halfjaarlijks |
Medewerkers moeten zich ervan bewust zijn dat gevoelige informatie, zoals wachtwoorden, medische gegevens (PHI) en persoonsgegevens (PII), niet gedeeld mag worden met AI-tools [14].
Na de training is het belangrijk om een helder beleid op te stellen, zodat medewerkers hun kennis in de praktijk kunnen toepassen.
AI-beveiligingsbeleid
Naast technische maatregelen is een goed opgezet beveiligingsbeleid cruciaal. Dit beleid kan bestaan uit:
- Dataclassificatie en -scheiding
Zorg voor duidelijke dataclassificatie en controleer altijd de output van AI-systemen [15]. - Goedkeuringsproces
Stel een formeel proces in voor het beoordelen van nieuwe AI-tools. Dit proces moet regelmatig worden herzien en teams uit verschillende afdelingen, zoals juridische zaken, IT, HR en verkoop, betrekken [14]. - Documentatie en monitoring
Houd gedetailleerd bij hoe AI-systemen worden gebruikt en ontwikkeld. Besteed daarbij aandacht aan ethiek, transparantie, intellectueel eigendom en naleving van regelgeving.
Beveiligingstestschema
Met goed getrainde medewerkers en een stevig beleid is het essentieel om de beveiliging voortdurend te testen. Test AI-systemen regelmatig om zwakke plekken te identificeren. Een AI Security Assessment kan hierbij nuttig zijn. Dit biedt richtlijnen en methodes voor veilige implementatie en beheer van AI-technologieën [16].
Belangrijke onderdelen van het testschema zijn:
- AI Red Teaming: Simuleer aanvallen om de beveiliging van systemen te testen [17].
- Geautomatiseerd patchbeheer: Los kwetsbaarheden snel op [18].
- Continuous Learning: Zorg dat AI-systemen up-to-date blijven met de nieuwste dreigingsinformatie [18].
- AI-gestuurde tabletop-oefeningen: Laat beveiligingsteams oefenen met realistische scenario’s om risico’s te identificeren en aan te pakken in een veilige omgeving [18].
Conclusie
Het beschermen van AI-systemen binnen organisaties is cruciaal. Uit recent onderzoek blijkt dat 77% van de bedrijven het afgelopen jaar te maken heeft gehad met inbreuken op hun AI-systemen [19]. Toch heeft slechts 10% van de organisaties een formeel AI-beleid ingevoerd [20].
Deze cijfers benadrukken de noodzaak van een sterke beveiligingsstrategie. De uitgaven aan AI-software worden geschat op €275,4 miljard tegen 2027, met een jaarlijkse groei van 19,1% [19].
“We’re seeing that the early adopters who overcame barriers to deploy AI are making further investments, proving to me that they are already experiencing the benefits from AI.” – Rob Thomas, Senior Vice President, IBM Software [21]
Voor een goede beveiliging van AI-systemen is een aanpak met meerdere lagen belangrijk:
| Beveiligingslaag | Kernmaatregelen | Verwacht resultaat |
| Technisch | Real-time monitoring, dataversleuteling, toegangscontrole | Bescherming tegen directe aanvallen |
| Organisatorisch | Trainingen, beleid, auditschema’s | Groter bewustzijn rondom beveiliging |
| Governance | Ethische richtlijnen, compliance monitoring | Vertrouwen en naleving waarborgen |
Deze lagen bouwen voort op eerder besproken maatregelen en onderstrepen het belang van een allesomvattende aanpak.
“The ability to spin up and down resources on-demand has been a game-changer for our AI development efforts” [19]
Met deze strategieën kunnen organisaties hun AI-systemen beter beveiligen, voldoen aan wet- en regelgeving en vertrouwen winnen van belanghebbenden. Regelmatige evaluatie en aanpassing van deze maatregelen blijven essentieel. Het beschermen van AI vereist voortdurende waakzaamheid en flexibiliteit om in te spelen op nieuwe uitdagingen en ontwikkelingen.
