Dit artikel helpt u beter inzicht te krijgen in AI en kwesties rond gegevensbeveiliging, ontdek het nu samen met INVIAI!

Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert industrieën en de maatschappij, maar roept ook kritieke zorgen op over gegevensbeveiliging. Moderne AI-systemen worden gevoed door enorme datasets, waaronder gevoelige persoonlijke en organisatorische informatie. Als deze data niet adequaat wordt beveiligd, kunnen de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-resultaten in het geding komen.

Cybersecurity wordt dan ook beschouwd als „een noodzakelijke voorwaarde voor de veiligheid, veerkracht, privacy, rechtvaardigheid, effectiviteit en betrouwbaarheid van AI-systemen”. Dit betekent dat het beschermen van data niet slechts een IT-zorg is – het is fundamenteel om ervoor te zorgen dat AI voordelen biedt zonder schade te veroorzaken.

Naarmate AI wereldwijd wordt geïntegreerd in essentiële processen, moeten organisaties waakzaam blijven om de data die deze systemen aandrijft te beschermen.

Het belang van gegevensbeveiliging bij AI-ontwikkeling

De kracht van AI komt voort uit data. Machine learning-modellen leren patronen en nemen beslissingen op basis van de data waarop ze getraind zijn. Daarom is gegevensbeveiliging cruciaal bij de ontwikkeling en inzet van AI-systemen. Als een aanvaller de data kan manipuleren of stelen, kunnen het gedrag en de uitkomsten van de AI vertekend of onbetrouwbaar worden.

Effectieve AI-databeheerstrategieën moeten garanderen dat data op geen enkel moment is gemanipuleerd of beschadigd, vrij is van kwaadaardige of ongeautoriseerde inhoud en geen onbedoelde afwijkingen bevat.

Kortom, het beschermen van de integriteit en vertrouwelijkheid van data in alle fasen van de AI-levenscyclus – van ontwerp en training tot implementatie en onderhoud – is essentieel voor betrouwbare AI. Het negeren van cybersecurity in een van deze fasen kan de veiligheid van het hele AI-systeem ondermijnen. Officiële richtlijnen van internationale veiligheidsinstanties benadrukken dat robuuste, fundamentele cybersecuritymaatregelen moeten gelden voor alle datasets die worden gebruikt bij het ontwerpen, ontwikkelen, exploiteren en bijwerken van AI-modellen.

Kortom, zonder sterke gegevensbeveiliging kunnen we AI-systemen niet vertrouwen op veiligheid of nauwkeurigheid.

Privacy-uitdagingen in het AI-tijdperk

Een van de grootste kwesties op het snijvlak van AI en gegevensbeveiliging is privacy. AI-algoritmen hebben vaak enorme hoeveelheden persoonlijke of gevoelige data nodig – van online gedrag en demografische gegevens tot biometrische identificatoren – om effectief te functioneren. Dit roept vragen op over hoe die data wordt verzameld, gebruikt en beschermd. Ongeautoriseerd datagebruik en heimelijke dataverzameling zijn wijdverbreide uitdagingen geworden: AI-systemen kunnen persoonlijke informatie benutten zonder dat individuen hiervan volledig op de hoogte zijn of toestemming hebben gegeven.

Zo zijn er AI-gedreven diensten die het internet afspeuren voor data – een controversieel voorbeeld is een gezichtsherkenningsbedrijf dat een database van meer dan 20 miljard afbeeldingen verzamelde, gescraped van sociale media en websites zonder toestemming. Dit leidde tot strengere regelgeving, waarbij Europese autoriteiten forse boetes en verboden oplegden wegens schending van privacywetten. Dergelijke incidenten tonen aan dat AI-innovaties gemakkelijk ethische en juridische grenzen kunnen overschrijden als privacy niet wordt gerespecteerd.

Regelgevers wereldwijd reageren door gegevensbeschermingswetten toe te passen in de context van AI. Kaders zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie stellen al strenge eisen aan de verwerking van persoonsgegevens, met wereldwijde impact op AI-projecten. Daarnaast staat er nieuwe AI-specifieke regelgeving op de agenda – bijvoorbeeld de EU AI-verordening (verwacht in 2025) die hoge-risico AI-systemen verplicht maatregelen te nemen voor datakwaliteit, nauwkeurigheid en cybersecurity.

Internationale organisaties onderschrijven deze prioriteiten: UNESCO’s wereldwijde aanbeveling voor AI-ethiek omvat expliciet het „recht op privacy en gegevensbescherming”, waarbij wordt geëist dat privacy gedurende de hele levenscyclus van AI-systemen wordt beschermd en dat adequate gegevensbeschermingskaders aanwezig zijn. Samengevat moeten organisaties die AI inzetten navigeren door een complex landschap van privacyzorgen en regelgeving, en ervoor zorgen dat de data van individuen transparant en veilig wordt behandeld om het publieke vertrouwen te behouden.

Bedreigingen voor gegevensintegriteit en AI-systemen

AI beveiligen gaat niet alleen over het beschermen van data tegen diefstal – het gaat ook om het waarborgen van de integriteit van data en modellen tegen geavanceerde aanvallen. Kwaadwillenden hebben manieren gevonden om AI-systemen te misbruiken door de datastroom zelf aan te vallen. Een gezamenlijke cybersecuritywaarschuwing in 2025 benoemde drie belangrijke AI-specifieke databeveiligingsrisico’s: gecompromitteerde dataketen, kwaadaardig gewijzigde („vergiftigde”) data en datadrift. Hieronder lichten we deze en andere belangrijke bedreigingen toe:

• Data Poisoning-aanvallen: Bij een poisoning-aanval injecteert een aanvaller opzettelijk valse of misleidende data in de trainingsset van een AI-systeem, waardoor het gedrag van het model wordt verstoord. Omdat AI-modellen „leren” van trainingsdata, kan vergiftigde data ervoor zorgen dat ze verkeerde beslissingen of voorspellingen doen.
  Als cybercriminelen bijvoorbeeld kwaadaardige voorbeelden in de trainingsdata van een spamfilter plaatsen, kan de AI gevaarlijke malware-bevattende e-mails als veilig classificeren. Een berucht voorbeeld is Microsofts Tay chatbot incident in 2016 – internettrollen „vergiftigden” de chatbot door beledigende input te geven, waardoor Tay toxisch gedrag leerde. Dit toonde aan hoe snel een AI-systeem kan ontsporen door slechte data als er geen bescherming is.

  Poisoning kan ook subtieler zijn: aanvallers kunnen een klein percentage van een dataset aanpassen op een manier die moeilijk te detecteren is, maar die het model bevoordeelt. Het opsporen en voorkomen van poisoning is een grote uitdaging; best practices zijn onder meer het controleren van databronnen en het gebruik van anomaliedetectie om verdachte datapunten te signaleren voordat ze de AI beïnvloeden.

• Adversarial Inputs (Ontwijkingsaanvallen): Zelfs nadat een AI-model is getraind en ingezet, kunnen aanvallers proberen het te misleiden door zorgvuldig samengestelde input te leveren. Bij een ontwijkingsaanval wordt de invoerdata subtiel gemanipuleerd zodat de AI deze verkeerd interpreteert. Deze manipulaties zijn voor mensen vaak onzichtbaar, maar kunnen het model volledig van output doen veranderen.
  Een klassiek voorbeeld betreft computervisiessystemen: onderzoekers hebben aangetoond dat het plaatsen van een paar kleine stickers of wat verf op een stopbord een zelfrijdende auto kan misleiden om het te zien als een snelheidslimietbord. De afbeelding hieronder illustreert hoe kleine aanpassingen die onbeduidend lijken voor mensen, een AI-model volledig kunnen verwarren. Aanvallers kunnen soortgelijke technieken gebruiken om gezichtsherkenning of contentfilters te omzeilen door onzichtbare verstoringen aan afbeeldingen of tekst toe te voegen. Zulke adversarial voorbeelden tonen een fundamentele kwetsbaarheid van AI – het patroonherkenningsvermogen kan op onverwachte manieren worden uitgebuit.防

Kleine aanpassingen aan een stopbord (zoals subtiele stickers of markeringen) kunnen een AI-visiesysteem misleiden om het verkeerd te lezen – in een experiment werd een aangepast stopbord consequent geïnterpreteerd als een snelheidslimietbord. Dit illustreert hoe adversarial aanvallen AI kunnen misleiden door eigenaardigheden in de manier waarop modellen data interpreteren uit te buiten.

• Risico’s in de dataketen: AI-ontwikkelaars vertrouwen vaak op externe of derdepartij databronnen (bijvoorbeeld webgescrapete datasets, open data of data-aggregators). Dit creëert een kwetsbaarheid in de toeleveringsketen – als de brondata gecompromitteerd is of uit een onbetrouwbare oorsprong komt, kan deze verborgen bedreigingen bevatten.
  Een publiek beschikbare dataset kan bijvoorbeeld opzettelijk zijn gevuld met kwaadaardige of subtiele fouten die later het AI-model dat deze gebruikt ondermijnen. Het waarborgen van dataprovenantie (weten waar data vandaan komt en dat het niet is gemanipuleerd) is cruciaal.

  De gezamenlijke richtlijnen van veiligheidsinstanties raden aan maatregelen te nemen zoals digitale handtekeningen en integriteitscontroles om de authenticiteit van data te verifiëren terwijl het door de AI-pijplijn stroomt. Zonder dergelijke waarborgen kan een aanvaller de AI-toeleveringsketen kapen door data stroomopwaarts te manipuleren (bijvoorbeeld door trainingsdata van een openbaar repository te wijzigen).

• Datadrift en modeldegradatie: Niet alle bedreigingen zijn kwaadaardig – sommige ontstaan natuurlijk in de loop van de tijd. Datadrift verwijst naar het fenomeen waarbij de statistische eigenschappen van data geleidelijk veranderen, waardoor de data die het AI-systeem in de praktijk tegenkomt niet meer overeenkomt met de trainingsdata. Dit kan leiden tot verminderde nauwkeurigheid of onvoorspelbaar gedrag.
  Hoewel datadrift op zichzelf geen aanval is, wordt het een beveiligingsprobleem wanneer een slecht presterend model door aanvallers kan worden misbruikt. Bijvoorbeeld, een AI-fraudedetectiesysteem dat getraind is op transacties van vorig jaar kan nieuwe fraudevormen dit jaar missen, vooral als criminelen zich aanpassen om het oudere model te omzeilen.

  Aanvallers kunnen zelfs opzettelijk nieuwe patronen introduceren (een vorm van concept drift) om modellen te verwarren. Regelmatig hertrainen van modellen met actuele data en het monitoren van hun prestaties is essentieel om drift te beperken. Modellen up-to-date houden en continu de output valideren zorgt ervoor dat ze robuust blijven tegen zowel veranderende omstandigheden als pogingen om verouderde kennis te misbruiken.

• Traditionele cyberaanvallen op AI-infrastructuur: Het is belangrijk te beseffen dat AI-systemen draaien op standaard software- en hardwareplatforms, die kwetsbaar blijven voor conventionele cyberdreigingen. Aanvallers kunnen servers, cloudopslag of databases aanvallen waar AI-trainingsdata en modellen worden opgeslagen.
  Een inbreuk hierop kan gevoelige data blootleggen of manipulatie van het AI-systeem mogelijk maken. Bijvoorbeeld, datalekken bij AI-bedrijven zijn al voorgekomen – in één geval werd de interne klantenlijst van een gezichtsherkenningsbedrijf gelekt nadat aanvallers toegang kregen, waarbij bleek dat meer dan 2.200 organisaties hun dienst hadden gebruikt.

  Dergelijke incidenten benadrukken dat AI-organisaties sterke beveiligingsmaatregelen moeten volgen (versleuteling, toegangscontrole, netwerkbeveiliging) zoals elk softwarebedrijf. Daarnaast is modeldiefstal of -extractie een opkomende zorg: aanvallers kunnen eigendomsrechtelijk beschermde AI-modellen stelen (door hacking of door een publieke AI-service te bevragen om het model te reverse-engineeren). Gestolen modellen kunnen worden misbruikt of geanalyseerd om verdere kwetsbaarheden te vinden. Daarom is het beschermen van AI-modellen (bijvoorbeeld door versleuteling in rust en toegangscontrole) net zo belangrijk als het beschermen van data.

Samenvattend worden AI-systemen geconfronteerd met een mix van unieke data-gerichte aanvallen (poisoning, adversarial ontwijking, supply chain manipulatie) en traditionele cyberrisico’s (hacken, ongeautoriseerde toegang). Dit vraagt om een holistische beveiligingsaanpak die integriteit, vertrouwelijkheid en beschikbaarheid van data en AI-modellen in elke fase waarborgt.

Zoals het Britse National Cyber Security Centre en partners opmerken, brengen AI-systemen „nieuwe beveiligingskwetsbaarheden” met zich mee en moet beveiliging een kernvereiste zijn gedurende de hele AI-levenscyclus, niet slechts een bijzaak.

AI: een tweesnijdend zwaard voor beveiliging

Hoewel AI nieuwe beveiligingsrisico’s introduceert, is het ook een krachtig hulpmiddel om gegevensbeveiliging te versterken wanneer het ethisch wordt ingezet. Het is belangrijk deze dubbele aard te erkennen. Enerzijds gebruiken cybercriminelen AI om hun aanvallen te versterken; anderzijds zetten verdedigers AI in om cybersecurity te verbeteren.

• AI in handen van aanvallers: De opkomst van generatieve AI en geavanceerde machine learning heeft de drempel verlaagd voor het uitvoeren van geavanceerde cyberaanvallen. Kwaadwillenden kunnen AI gebruiken om phishing- en social engineering-campagnes te automatiseren, waardoor scams overtuigender en moeilijker te detecteren zijn.
  Generatieve AI kan bijvoorbeeld zeer gepersonaliseerde phishing-e-mails of nepberichten maken die de schrijfstijl van een individu nabootsen, waardoor de kans groter is dat een slachtoffer wordt misleid. AI-chatbots kunnen zelfs realtime gesprekken voeren met doelwitten terwijl ze zich voordoen als klantenservice of collega’s, met als doel gebruikers te verleiden wachtwoorden of financiële gegevens prijs te geven.

  Een andere dreiging zijn deepfakes – AI-gegenereerde synthetische video- of audioclips. Aanvallers hebben deepfake-audio gebruikt om stemmen van CEO’s of andere functionarissen na te bootsen om frauduleuze bankoverschrijvingen te autoriseren, bekend als „voice phishing”. Evenzo kunnen deepfake-video’s worden ingezet om desinformatie te verspreiden of te chanteren. De schaalbaarheid van AI maakt het mogelijk deze aanvallen op grote schaal (en soms met geloofwaardigheid) uit te voeren die voorheen niet mogelijk was.

  Beveiligingsexperts merken op dat AI een wapen is geworden in het arsenaal van cybercriminelen, gebruikt voor alles van het identificeren van softwarekwetsbaarheden tot het automatiseren van malwarecreatie. Deze trend vereist dat organisaties hun verdediging versterken en gebruikers opleiden, aangezien de „menselijke factor” (zoals het klikken op een phishing-e-mail) vaak de zwakste schakel is.

• AI voor verdediging en detectie: Gelukkig kunnen dezelfde AI-mogelijkheden de cybersecurity aan de verdedigingszijde aanzienlijk verbeteren. AI-gestuurde beveiligingstools kunnen enorme hoeveelheden netwerkverkeer en systeemlogs analyseren om anomalieën te detecteren die kunnen wijzen op een cyberinbraak.
  Door te leren wat „normaal” gedrag is in een systeem, kunnen machine learning-modellen afwijkende patronen in realtime signaleren – waardoor hackers mogelijk op heterdaad worden betrapt of een datalek direct wordt ontdekt. Deze anomaliedetectie is vooral nuttig om nieuwe, sluipende bedreigingen te identificeren die signature-based detectors kunnen missen.

  AI-systemen kunnen bijvoorbeeld gebruikersloginpatronen of data-access in een bedrijf monitoren en beveiligingsteams waarschuwen bij verdachte toegangspogingen of wanneer een gebruiker een ongewoon grote hoeveelheid data downloadt (wat kan duiden op een insider threat of gestolen inloggegevens). AI wordt ook ingezet bij het filteren van spam en kwaadaardige content, waarbij het leert phishing-e-mails of malware te herkennen aan hun kenmerken.

  Op het gebied van fraudedetectie gebruiken banken en financiële instellingen AI om transacties direct te beoordelen aan de hand van het typische gedrag van een klant en verdachte transacties te blokkeren, waardoor fraude in realtime wordt voorkomen. Een andere verdedigingsmethode is het gebruik van AI voor kwetsbaarheidsbeheer – machine learning kan de meest kritieke softwarekwetsbaarheden prioriteren door te voorspellen welke het meest waarschijnlijk worden misbruikt, waardoor organisaties systemen kunnen patchen voordat een aanval plaatsvindt.

  Belangrijk is dat AI menselijke beveiligingsexperts niet vervangt, maar ondersteunt door het zware werk van data-analyse en patroonherkenning over te nemen, zodat analisten zich kunnen richten op onderzoek en respons. Deze synergie tussen AI-tools en menselijke expertise wordt een hoeksteen van moderne cybersecuritystrategieën.

Kortom, AI vergroot zowel het dreigingslandschap als de mogelijkheden om verdedigingen te versterken. Deze wapenwedloop betekent dat organisaties op de hoogte moeten blijven van AI-ontwikkelingen aan beide zijden. Positief is dat veel cybersecurityleveranciers AI integreren in hun producten en dat overheden onderzoek naar AI-gedreven cyberverdediging financieren.

Toch is voorzichtigheid geboden: net zoals elk beveiligingsmiddel getest moet worden, moeten AI-verdedigingssystemen grondig worden geëvalueerd om te voorkomen dat ze zelf worden misleid door aanvallers (bijvoorbeeld door het voeden van misleidende data aan een verdedigende AI om deze „blind” te maken voor een lopende aanval – een vorm van poisoning gericht op beveiligingssystemen). Daarom moet het inzetten van AI voor cybersecurity gepaard gaan met strenge validatie en toezicht.

Best practices voor het beveiligen van AI-data

Gezien de vele bedreigingen, wat kunnen organisaties doen om AI en de onderliggende data te beveiligen? Experts adviseren een gelaagde aanpak waarbij beveiliging in elke stap van de AI-levenscyclus wordt ingebed. Hier zijn enkele best practices samengevat uit gerenommeerde cybersecurityinstanties en onderzoekers:

• Data Governance en toegangscontrole: Begin met strikte controle over wie toegang heeft tot AI-trainingsdata, modellen en gevoelige output. Gebruik robuuste authenticatie en autorisatie om te waarborgen dat alleen vertrouwd personeel of systemen data kunnen wijzigen. Alle data (zowel in rust als in transit) moet versleuteld zijn om onderschepping of diefstal te voorkomen.
  Logging en auditing van datatoegang zijn belangrijk voor verantwoording – als er iets misgaat, kunnen logs helpen de oorzaak te traceren. Implementeer ook het principe van least privilege: elke gebruiker of component mag alleen de minimale data benaderen die nodig is voor zijn functie.

• Data-validatie en provenantie: Verifieer de integriteit van datasets voordat ze worden gebruikt voor training of invoer in AI. Technieken zoals digitale handtekeningen en checksums kunnen garanderen dat data sinds verzameling niet is gewijzigd. Het bijhouden van een duidelijke provenantie (herkomst) van data bevordert vertrouwen – bijvoorbeeld door voorkeur te geven aan data van betrouwbare, gecontroleerde bronnen of officiële partners.
  Bij gebruik van crowd-sourced of webgescrapete data is het verstandig deze te vergelijken met meerdere bronnen (een „consensus”-benadering) om afwijkingen te detecteren. Sommige organisaties passen sandboxing toe voor nieuwe data – waarbij data geïsoleerd wordt geanalyseerd op rode vlaggen (zoals kwaadaardige code of opvallende uitschieters) voordat het in training wordt opgenomen.

• Veilige AI-ontwikkelpraktijken: Volg veilige codeer- en implementatiepraktijken die specifiek zijn afgestemd op AI. Dit betekent niet alleen typische softwarekwetsbaarheden aanpakken, maar ook AI-specifieke risico’s. Neem bijvoorbeeld „privacy by design” en „security by design” principes op: bouw uw AI-model en datastroom vanaf het begin met ingebouwde beveiligingen, in plaats van deze achteraf toe te voegen.
  De richtlijnen uit het VK en de VS voor veilige AI-ontwikkeling adviseren het gebruik van dreigingsmodellering tijdens de ontwerpfase om te anticiperen op mogelijke aanvallen. Tijdens modelontwikkeling kunnen technieken worden toegepast om de impact van vergiftigde data te verminderen – een methode is het detecteren van uitschieters in de trainingsdata, zodat als 5% van de data vreemde of schadelijke signalen geeft, dit wordt opgemerkt voordat training plaatsvindt.

  Een andere aanpak is robuuste modeltraining: er bestaan algoritmes die modellen minder gevoelig maken voor uitschieters of adversarial noise (bijvoorbeeld door trainingsdata te verrijken met kleine verstoringen zodat het model leert veerkrachtig te zijn). Regelmatige code reviews en beveiligingstests (inclusief red-team oefeningen waarbij testers actief proberen het AI-systeem te breken) zijn net zo cruciaal voor AI als voor elke kritieke software.

• Monitoring en anomaliedetectie: Na implementatie moet het AI-systeem continu worden gemonitord op tekenen van manipulatie of drift. Stel waarschuwingen in voor ongebruikelijke patronen – bijvoorbeeld als plotseling een stortvloed aan vergelijkbare ongebruikelijke queries het AI-model bereikt (wat kan duiden op een poisoning- of extractieaanval), of als het model opeens merkwaardig output geeft. Anomaliedetectiesystemen kunnen op de achtergrond draaien om deze gebeurtenissen te signaleren.
  Monitoring moet ook datakwaliteitsindicatoren omvatten; als de nauwkeurigheid van het model op nieuwe data onverwacht daalt, kan dat wijzen op datadrift of een stille poisoning-aanval, wat nader onderzoek vereist. Het is verstandig modellen periodiek te hertrainen of bij te werken met verse data om natuurlijke drift te beperken en patches toe te passen als nieuwe kwetsbaarheden in het AI-algoritme worden ontdekt.

• Incidentrespons- en herstelplannen: Ondanks alle inspanningen kunnen inbreuken of storingen optreden. Organisaties moeten een duidelijk incidentresponsplan hebben specifiek voor AI-systemen. Als er een datalek plaatsvindt, hoe wordt dit ingeperkt en worden betrokken partijen geïnformeerd?
  Als u ontdekt dat uw trainingsdata vergiftigd is, heeft u dan back-up datasets of eerdere modelversies om op terug te vallen? Voorbereiden op het ergste zorgt ervoor dat een aanval op AI uw bedrijfsvoering niet langdurig lamlegt. Maak regelmatig back-ups van kritieke data en zelfs modelversies – zo kunt u bij compromittering van een AI-model in productie terugkeren naar een bekende goede staat.

  In toepassingen met hoge risico’s houden sommige organisaties redundante AI-modellen of ensembles aan; als één model verdacht gedrag vertoont, kan een secundair model de output controleren of de verwerking overnemen totdat het probleem is opgelost (vergelijkbaar met fail-safe mechanismen).

• Training en bewustwording van medewerkers: AI-beveiliging is niet alleen een technische kwestie; mensen spelen een grote rol. Zorg dat uw data science- en ontwikkelingsteams getraind zijn in veilige praktijken. Ze moeten zich bewust zijn van bedreigingen zoals adversarial aanvallen en niet automatisch aannemen dat de data die ze aan AI voeren altijd onschuldig is.
  Stimuleer een cultuur van kritisch denken waarbij ongebruikelijke datatrends worden bevraagd in plaats van genegeerd. Informeer ook alle medewerkers over de risico’s van AI-gedreven social engineering (bijvoorbeeld hoe ze deepfake stemmen of phishing-e-mails kunnen herkennen, aangezien deze met AI toenemen). Menselijke alertheid kan zaken opmerken die geautomatiseerde systemen missen.

Het toepassen van deze praktijken kan het risico op AI- en gegevensbeveiligingsincidenten aanzienlijk verminderen. Internationale instanties zoals de Amerikaanse Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) en partners bevelen precies zulke stappen aan – van het implementeren van sterke gegevensbeschermingsmaatregelen en proactief risicomanagement tot het versterken van monitoring en dreigingsdetectie voor AI-systemen.

In een recente gezamenlijke waarschuwing riepen autoriteiten organisaties op om „gevoelige, eigendomsrechtelijke en cruciale data in AI-gestuurde systemen te beschermen” met maatregelen zoals encryptie, dataprovenantie-tracking en rigoureuze tests. Cruciaal is dat beveiliging een doorlopend proces is: continue risicobeoordelingen zijn nodig om gelijke tred te houden met veranderende dreigingen.

Net zoals aanvallers voortdurend nieuwe strategieën ontwikkelen (vooral met behulp van AI zelf), moeten organisaties hun verdediging voortdurend bijwerken en verbeteren.

Wereldwijde inspanningen en regelgevende reacties

Overheden en internationale organisaties wereldwijd pakken AI-gerelateerde gegevensbeveiligingskwesties actief aan om vertrouwen in AI-technologieën te waarborgen. We noemden al de aankomende EU AI-verordening, die eisen zal stellen aan transparantie, risicomanagement en cybersecurity voor hoog-risico AI-systemen. Europa onderzoekt ook aanpassingen in aansprakelijkheidswetten om AI-aanbieders verantwoordelijk te houden voor beveiligingsfouten.

In de Verenigde Staten heeft het National Institute of Standards and Technology (NIST) een AI Risk Management Framework ontwikkeld om organisaties te begeleiden bij het evalueren en beperken van AI-risico’s, inclusief beveiligings- en privacyrisico’s. Het in 2023 uitgebrachte kader benadrukt het bouwen van betrouwbare AI-systemen door vanaf de ontwerpfase rekening te houden met robuustheid, uitlegbaarheid en veiligheid.

De Amerikaanse overheid werkt ook samen met grote AI-bedrijven aan vrijwillige toezeggingen voor cybersecurity – bijvoorbeeld het laten testen van modellen door onafhankelijke experts (red teams) op kwetsbaarheden vóór release, en investeren in technieken om AI-uitkomsten veiliger te maken.

Internationale samenwerking is opvallend sterk op het gebied van AI-beveiliging. Een mijlpaal was in 2023 toen het Britse NCSC, CISA, de FBI en instanties uit meer dan 20 landen gezamenlijke richtlijnen voor veilige AI-ontwikkeling publiceerden. Deze ongekende wereldwijde advisering benadrukte dat AI-beveiliging een gedeelde uitdaging is en bood best practices (in lijn met eerder genoemde secure-by-design principes) voor organisaties wereldwijd.

Er werd benadrukt dat „beveiliging een kernvereiste moet zijn… gedurende de hele levenscyclus” van AI en niet slechts een bijzaak. Dergelijke gezamenlijke inspanningen tonen het besef dat AI-dreigingen geen grenzen kennen, en een kwetsbaarheid in een veelgebruikt AI-systeem in één land wereldwijde gevolgen kan hebben.

Bovendien hebben organisaties zoals UNESCO het voortouw genomen door de eerste wereldwijde standaard voor AI-ethiek op te stellen (2021), die, hoewel breder van scope, sterke punten bevat over beveiliging en privacy. UNESCO’s aanbeveling roept lidstaten en bedrijven op om ervoor te zorgen dat „ongewenste schade (veiligheidsrisico’s) en kwetsbaarheden voor aanvallen (beveiligingsrisico’s) worden vermeden en aangepakt door AI-acteurs”. Het benadrukt ook het belang van het waarborgen van gegevensbescherming en mensenrechten in de context van AI.

Vergelijkbare thema’s zien we terug in de AI-principes van de OESO en de verklaringen van de G7: zij benadrukken allemaal beveiliging, verantwoordelijkheid en gebruikersprivacy als pijlers voor betrouwbare AI.

In de private sector groeit een ecosysteem gericht op AI-beveiliging. Branchecoalities delen onderzoek over adversarial machine learning, en conferenties bevatten nu regelmatig sessies over „AI Red Teaming” en ML-beveiliging. Er ontstaan tools en kaders om AI-modellen op kwetsbaarheden te testen vóór implementatie. Ook normeringsinstanties zijn betrokken – de ISO werkt naar verluidt aan AI-beveiligingsnormen die bestaande cybersecuritystandaarden kunnen aanvullen.

Voor organisaties en professionals wordt het afstemmen op deze wereldwijde richtlijnen en standaarden onderdeel van due diligence. Dit vermindert niet alleen het risico op incidenten, maar bereidt organisaties ook voor op naleving van wetgeving en bouwt vertrouwen bij gebruikers en klanten. In sectoren als gezondheidszorg en financiën kan aantonen dat uw AI veilig en compliant is een concurrentievoordeel zijn.

>>> Mogelijk interessant voor u:

De risico’s van het gebruik van AI

Voordelen van AI voor Individuen en Bedrijven

Het transformatieve potentieel van AI gaat gepaard met even ingrijpende uitdagingen op het gebied van gegevensbeveiliging. Het waarborgen van de veiligheid en integriteit van data in AI-systemen is geen optie – het is de basis voor het succes en de acceptatie van AI-oplossingen. Van het beschermen van persoonlijke privacy tot het beveiligen van AI-modellen tegen manipulatie en adversarial exploits, is een alomvattende, beveiligingsgerichte aanpak vereist.

De kwesties bestrijken technologie, beleid en menselijke factoren: grote datasets moeten verantwoord worden behandeld binnen privacywetgeving; AI-modellen moeten beschermd worden tegen nieuwe aanvalstechnieken; en gebruikers en ontwikkelaars moeten alert blijven in een tijdperk van AI-gedreven cyberdreigingen.

Het goede nieuws is dat het bewustzijn over AI en gegevensbeveiliging nog nooit zo groot is geweest. Overheden, internationale organisaties en marktleiders ontwikkelen actief kaders en regelgeving om veilige AI-ontwikkeling te stimuleren. Tegelijkertijd verbetert baanbrekend onderzoek de veerkracht van AI – van algoritmes die adversarial voorbeelden weerstaan tot nieuwe privacybeschermende AI-methoden (zoals federated learning en differential privacy) die bruikbare inzichten bieden zonder ruwe data bloot te stellen.

Door best practices toe te passen – robuuste encryptie, datavalidatie, continue monitoring en meer – kunnen organisaties de risico’s aanzienlijk beperken.

Uiteindelijk moet AI worden ontwikkeld en ingezet met een „security-first” mentaliteit. Zoals experts hebben opgemerkt, is cybersecurity een voorwaarde om de voordelen van AI volledig te kunnen benutten. Wanneer AI-systemen veilig zijn, kunnen we met vertrouwen profiteren van hun efficiëntie en innovaties.

Maar als we de waarschuwingen negeren, kunnen datalekken, kwaadaardige manipulaties en privacy-schendingen het publieke vertrouwen ondermijnen en echte schade veroorzaken. In dit snel veranderende veld is proactief en actueel blijven essentieel. AI en gegevensbeveiliging zijn twee kanten van dezelfde medaille – en alleen door ze samen aan te pakken kunnen we de belofte van AI op een veilige en verantwoorde manier voor iedereen waarmaken.