GenAI-beveiliging heeft betrekking op het beschermen van bedrijfsomgevingen tegen de opkomende risico's van generatieve AI-tools zoals ChatGPT, Gemini en Claude. Naarmate deze tools steeds populairder worden, introduceren ze risico's op het gebied van datalekken, compliance en schaduw-AI. Dit artikel definieert GenAI-beveiliging en schetst bedrijfsstrategieën om veilig en verantwoord AI-gebruik te garanderen.

GenAI uitgelegd

GenAI-beveiliging is het identificeren en beperken van risico's die worden geïntroduceerd door generatieve AI-tools zoals ChatGPT, Copilot en Claude binnen bedrijfsworkflows. Deze tools verbeteren de efficiëntie en innovatie, maar introduceren ook een nieuw en snel evoluerend AI-aanvalsoppervlak dat traditionele cybersecurityoplossingen vaak niet afdekken. GenAI-beveiliging vult deze kloof door de blootstelling van gevoelige gegevens te beheren, organisatiebreed AI-gebruiksbeleid af te dwingen en onveilig, niet-conform of kwaadaardig AI-gedrag te detecteren. Het combineert technische beveiliging zoals dataverliespreventie (DLP), browsergebaseerde monitoring en toegangscontrole met robuuste AI-governanceframeworks die zijn afgestemd op het bedrijfsbeleid en de wettelijke normen. In tegenstelling tot AI-ontwikkelingsbeveiliging, die zich richt op het beveiligen van modeltraining en -infrastructuur, beschermt GenAI-beveiliging de gebruikslaag, waar medewerkers interactie hebben met externe AI-tools, en zorgt zo voor veilige, beleidsgerichte en verantwoorde AI-beveiliging voor bedrijven.

Belangrijkste risico's van GenAI in de onderneming

Naarmate organisaties de adoptie van generatieve AI-tools versnellen, moeten ze ook een nieuwe categorie bedreigingen aanpakken. Deze risico's komen niet alleen voort uit kwaadwillende actoren, maar ook uit de manier waarop generatieve AI omgaat met data, gebruikers en externe omgevingen. Hieronder staan de meest urgente AI-kwetsbaarheden en beveiligingsrisico's die bedrijven moeten beheersen.

1. Intellectueel eigendom en blootstelling van vertrouwelijke gegevens

Een van de meest directe en kritieke GenAI-risico's is AI-datalekkenMedewerkers plakken vaak vertrouwelijke informatie zoals klant-PII, broncode, bedrijfsplannen of financiële prognoses in GenAI-tools zoals ChatGPT zonder zich bewust te zijn van de gevolgen. Deze prompts kunnen worden opgeslagen, verwerkt of gebruikt voor verdere training, waardoor er permanent verlies van controle over die data ontstaat. Zelfs wanneer leveranciers beweren geen training te geven op basis van invoergegevens, kunnen de gegevens nog steeds worden gecached of vastgelegd in de sessiegeschiedenis, wat de deur opent voor inbreuken of misbruik.

Voorbeeld: Een lid van het financiële team gebruikt ChatGPT om een samenvatting te genereren en plakt een spreadsheet met omzetgegevens over het vierde kwartaal in de prompt. Deze financiële informatie kan nu worden opgeslagen door de modelprovider of mogelijk worden blootgelegd in toekomstige zoekopdrachten van andere gebruikers.

2. Overtredingen van regelgeving en naleving

Ongecontroleerd GenAI-gebruik kan gemakkelijk leiden tot schendingen van de regelgeving inzake gegevensbescherming, zoals GDPR, HIPAA, PCI DSSof CCPADeze wetten vereisen een strikte omgang met persoonlijke, gezondheids- en betalingsgegevens, iets waar de meeste AI-tools van derden contractueel of qua architectuur niet op voorbereid zijn.

VoorbeeldEen zorgverlener gebruikt een AI-schrijfassistent om een samenvatting van de patiëntenzorg op te stellen, inclusief medische geschiedenis. Zelfs één prompt met PHI (Protected Health Information) die gedeeld wordt met een externe AI-tool kan een meldplichtige HIPAA-overtreding zijn, met het risico op boetes en reputatieschade. In sterk gereguleerde sectoren kan slechts één dergelijk incident aanleiding geven tot langdurige controle door toezichthouders en auditors.

Bedrijven moeten AI-aanwijzingen behandelen als uitgaande communicatie en dezelfde regels toepassen AI-beleid en gegevensbeheer strengheid om compliant te blijven.

3. Gebruik van schaduw-AI

Werknemers gebruiken vaak persoonlijke accounts of ongeautoriseerde AI-tools Zonder IT-kennis creëren ze schaduw-AI-omgevingen. Hoewel schaduw-AI vaak goed bedoeld is en diepgeworteld is in workflows om de productiviteit te verhogen, vallen ze uiteindelijk buiten het beveiligingsbeleid en missen ze monitoring of logging. Dit maakt ze een vruchtbare bodem voor compliance-schendingen en AI-datalekken, en een blinde vlek voor beveiligings- en gegevensbeschermingsteams.

Voorbeeld: Een salesteam begint met het gebruik van een consumentenversie van ChatGPT om klantvoorstellen op te stellen. Na verloop van tijd beginnen ze prijsstrategieën, contractvoorwaarden en interne prestatiegegevens in te voeren, die allemaal niet worden beschermd door DLP-tools voor bedrijven.

4. Riskante plug-ins en extensies van derden

Door AI aangestuurde browserextensies en plug-ins introduceren serieuze AI-kwetsbaarheden vanwege te permissieve ontwerpen. Veel van deze cookies hebben toegang tot alle browse-activiteit, klembordgegevens of sessiecookies om te kunnen functioneren, waardoor ze aantrekkelijke doelwitten zijn voor misbruik. 

Risico's zijn onder meer:

  • AI-injectieaanvallen: Kwaadaardige websites of scripts manipuleren plug-inprompts om gegevens te extraheren of te lekken.
  • Sessie kapen: Plugins met toegang tot sessietokens kunnen worden misbruikt om gebruikers te imiteren.
  • Stille gegevensverzameling:Extensies kunnen gegevens lezen of verzenden zonder dat de gebruiker dit weet.

De meeste plug-ins worden door derden ontwikkeld en ondergaan mogelijk niet dezelfde beveiligingscontrole als interne tools. Ongecontroleerd gebruik van plug-ins kan leiden tot ongecontroleerde data-exfiltratie en het blootstellen van gereguleerde informatie aan onbekende actoren, wat een groot risico vormt voor de generatieve AI-data van de onderneming.

Voorbeeld: Een door een gebruiker geïnstalleerde AI-samenvattingsextensie heeft rechten om elk tabblad te lezen. Een aanvaller misbruikt een fout in de plugin om gevoelige CRM-gegevens te extraheren die door de gebruiker zijn bekeken zonder ooit een traditionele DLP- of antiviruswaarschuwing te activeren.

5. Erosie van de interne veiligheidshouding

Ongecontroleerd AI-gebruik verzwakt de algehele beveiligingspositie van de onderneming. Wanneer medewerkers openbare AI-tools gebruiken via onbeheerde browsers of persoonlijke accounts, omzeilen gevoelige gegevens traditionele beveiligingsmaatregelen zoals firewalls, endpointbeveiliging of cloud-DLP. Beveiligingsteams verliezen zicht op hoe en waar gegevens worden verwerkt. Na verloop van tijd tast dit het vermogen van de organisatie aan om inbreuken te detecteren, auditgereed te blijven en beveiligingsbeleid af te dwingen, waardoor de organisatie kwetsbaar wordt voor zowel interne als externe bedreigingen. blinde vlekken in de beveiliging Geef aanvallers of onzorgvuldige insiders een manier om gegevens te exploiteren zonder de standaardverdedigingsmechanismen te activeren, waardoor generatieve AI-beveiliging een dringende prioriteit.

Voorbeeld:

Medewerkers die GenAI-tools zoals ChatGPT op persoonlijke apparaten gebruiken, delen klantgegevens die nooit in de bedrijfsinfrastructuur terechtkomen. Hierdoor zijn ze onzichtbaar voor IT- en complianceteams.

6. Operationele en juridische verstoring

Blootstelling van gegevens via GenAI-tools kan leiden tot juridische procedures, audits en interne onderzoeken, waardoor resources worden afgeleid en de dagelijkse werkzaamheden worden verstoord door vertraging van projecten, en interne spanningen ontstaan tussen teams die verantwoording afleggen en de gevolgen beperken. Naast financiële verliezen door de verbroken deal kan de organisatie ook te maken krijgen met juridische claims, boeteclausules of arbitrageprocedures. 

Voorbeeld:

Een productiebedrijf ontdekt dat gevoelige leveranciersvoorwaarden in ChatGPT zijn ingevoerd en mogelijk zijn gelekt. Inkoopteams moeten contracten opnieuw onderhandelen, terwijl de juridische afdeling leveranciersvragen en aansprakelijkheidsbeoordelingen afhandelt.

Deze risico's onderstrepen waarom traditionele beveiligingsmaatregelen niet langer volstaan in het tijdperk van generatieve AI. Van AI-datalekken en schaduw-AI tot overtredingen van regelgeving en plug-in-gebaseerde bedreigingen: organisaties moeten heroverwegen hoe ze AI-gebruik binnen de organisatie monitoren, beheren en beveiligen. Lees het volledige artikel op [onduidelijke tekst] om dieper in te gaan op deze evoluerende bedreigingen en hoe deze aan te pakken. Generatieve AI-risico's.

Wat is de drijvende kracht achter de uitbreiding van het AI-aanvalsoppervlak in ondernemingen?

De snelle opkomst van generatieve AI heeft het bedreigingslandschap voor bedrijven fundamenteel veranderd. Wat ooit een duidelijk gedefinieerde perimeter was, wordt nu gefragmenteerd door een groeiende constellatie van AI-gestuurde tools, plug-ins en cloudgebaseerde workflows. Deze technologieën verhogen de productiviteit, maar vergroten ook de mogelijkheden voor cybersecurity drastisch. AI-aanvalsoppervlakwaardoor er nieuwe blinde vlekken in de beveiliging ontstonden, waarvoor traditionele verdedigingsmechanismen nooit waren ontworpen.

Explosie van AI-tools en AI-geïntegreerde SaaS-apps

GenAI is niet gelijk aan ChatGPT. Sterker nog, er is veel veranderd sinds ChatGPT in november 2022 werd uitgebracht. Sindsdien heeft het GenAI-ecosysteem zich in een ongekend tempo ontwikkeld. Wekelijks en maandelijks verschijnen er nieuwe modellen en AI-tools, die elk meer mogelijkheden en verbeteringen bieden dan de vorige. De innovaties gaan zo snel dat ze volgens Gartner het tempo van elke andere technologie aanzienlijk overtreffen. 

Bedrijven integreren generatieve AI op elke laag van de stack. Van AI-copiloten in ontwikkelomgevingen tot geautomatiseerde assistenten in CRM-platforms: de gemiddelde werknemer kan nu dagelijks met meerdere AI-systemen werken. SaaS-providers zoals Notion en Slack tot Salesforce en Microsoft 365 hebben allemaal AI-oplossingen gelanceerd. AI-geïntegreerde functies Ontworpen om de workflow-efficiëntie te verbeteren. Voor gebruikers worden AI-gestuurde verbeteringen steeds meer een standaardverwachting in plaats van een handige toevoeging. GenAI is een integraal onderdeel van de werkplek geworden. Maar deze integraties bieden vaak brede toegang tot interne gegevens, documenten, agenda's en gesprekken.

Deze proliferatie van SaaS AI-tools betekent dat organisaties nu een diverse set externe platforms moeten beveiligen die gevoelige informatie verwerken, vaak zonder consistente logging, toegangscontrole of inzicht. Elke nieuwe integratie creëert een potentiële vector voor Blootstelling aan AI-gegevens, vooral wanneer standaardinstellingen bruikbaarheid boven beveiliging stellen.

Browsers zijn de nieuwe AI-werkruimten

In tegenstelling tot traditionele bedrijfsapplicaties die als speciale desktopapplicaties functioneren, vinden de meeste GenAI-interacties plaats via webbrowsers. De meeste AI-tools zoals ChatGPT, Claude en Gemini zijn toegankelijk via de browser. Hoewel handig, introduceert dit browsergebaseerde model unieke browser AI-risico's zoals Man-in-the-middle (MITM)-aanvallen, diefstal van tokens of zelfs misbruik van browserextensies zijn mogelijk als de sessie niet goed is geïsoleerd.

Traditionele beveiligingstools, die zijn ontworpen voor oudere bedrijfsapplicaties en gecontroleerde omgevingen, zijn onvoldoende toegerust om AI-interacties in dynamische browsersessies te inspecteren of te controleren. Ze kunnen geen onderscheid maken tussen veilige en onveilige invoer, het gebruik van persoonlijke versus zakelijke accounts, en kunnen ook niet detecteren dat gevoelige gegevens worden gekopieerd en geplakt in LLM-prompts. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld gemakkelijk gevoelige financiële bedrijfsgegevens in ChatGPT plakken of bedrijfseigen broncode uploaden zonder beveiligingswaarschuwingen te activeren. Dit gebrek aan realtime, contextafhankelijke zichtbaarheid en controle op browserniveau brengt aanzienlijke risico's met zich mee en dwingt bedrijven om hun beveiligingsstrategieën te heroverwegen in een AI-gerichte werkomgeving.

AI-aangedreven productiviteitsextensies

Browserextensies die worden aangestuurd door generatieve AI, zoals AI-samenvatters, schrijfassistenten of notulisten, vragen vaak buitensporige rechten. Deze omvatten toegang tot pagina-inhoud, cookies en soms toetsaanslagen. Veel ervan worden ontwikkeld door externe ontwikkelaars met beperkt of geen toezicht op de beveiliging.

Deze uitbreidingen openen de deur naar AI-injectie-aanvallen, stille data scrapingof sessie kaping, vooral wanneer ze op onbeheerde eindpunten zijn geïnstalleerd. Eenmaal geïnstalleerd, werken ze geruisloos, communiceren ze in realtime met gebruikersgegevens en verzenden ze deze naar externe API's, vaak buiten het bereik van traditionele beveiligingstools.

API-verbonden workflows in de cloud

In cloud-native omgevingen worden AI-mogelijkheden steeds vaker via API's in geautomatiseerde workflows geïntegreerd. Ontwikkelaars kunnen LLM's koppelen aan CI/CD-pipelines, klantenservicestromen of dataverwerkingspipelines, waarbij ze vaak gestructureerde of ongestructureerde data doorgeven aan AI-modellen van derden voor samenvatting, vertaling of classificatie.

Dit creëert een grotendeels onzichtbare AI-aanvalsoppervlak, waar gevoelige gegevens van en naar AI-services stromen zonder dat ze correct worden gescand of gefilterd. API-eindpunten kunnen ook worden misbruikt om vijandige invoer te injecteren, interne gegevens te exfiltreren of AI-beveiligingsexploits uit te voeren als ze niet correct zijn gevalideerd.

De observatie-uitdaging

Een grote uitdaging bij het beveiligen van dit nieuwe AI-gedreven landschap is de gebrek aan real-time waarneembaarheidTraditionele beveiligingstools detecteren AI-prompts niet automatisch, volgen het gebruik van AI-tools niet en identificeren de context van datastromen binnen browsersessies of API-interacties niet. Hierdoor zijn organisaties blind voor hoe, waar en wanneer data de AI-laag binnenkomt of verlaat. 

 

Ter bescherming tegen moderne AI-beveiligingsrisico'sOrganisaties hebben inzicht nodig in elke interactie tussen gebruikers en AI – of dit nu gebeurt in een browsertabblad, een SaaS-integratie of een API-aanroep in de cloud. Zonder continue monitoring, governance en handhaving wordt de AI-laag een ongecontroleerde toegangspoort voor gevoelige gegevens die kunnen lekken, verschuiven of worden misbruikt.

Browsergebaseerde DLP en onveilig plug-inontwerp in GenAI-ecosystemen

Naarmate de adoptie van generatieve AI binnen bedrijven toeneemt, is de browser een centraal toegangspunt geworden waar medewerkers communiceren met tools zoals ChatGPT, Microsoft Copilot en honderden AI-gestuurde extensies. Deze verschuiving brengt echter ook een dringende noodzaak met zich mee om traditionele dataverliespreventie (DLP) te heroverwegen. Browser-DLP ontwikkelt zich tot een essentiële beveiligingslaag voor het bewaken en controleren van AI-gebruik in omgevingen die steeds afhankelijker zijn van Chrome-extensies, SaaS-apps en webgeïntegreerde plug-ins.

Waarom DLP op browserniveau belangrijk is in het GenAI-tijdperk

In tegenstelling tot traditionele applicaties zijn GenAI-tools grotendeels webgebaseerd en vaak toegankelijk buiten goedgekeurde platforms. Medewerkers gebruiken vaak browserextensies of webapps om code, content of inzichten te genereren. Dit omzeilt oudere DLP-tools die zich richten op het creëren van endpoints, e-mail of netwerkverkeer. blinde vlekken in AI-gegevensbescherming.

Browsergebaseerde DLP-oplossingen vullen deze hiaten aan door gebruikersinteracties in de browser in realtime te inspecteren. Dit stelt organisaties in staat te detecteren wanneer gevoelige gegevens, zoals broncode, klantgegevens of financiële documenten, worden gekopieerd, getypt of geüpload naar AI-prompts. In combinatie met beleidshandhaving stelt dit organisaties in staat om blokkeren, redigeren of waarschuwen voor riskant gedrag voordat gegevens worden blootgesteld.

Het verborgen risico van onveilige AI-plug-ins en -extensies

AI-browserextensies die de AI-functionaliteit mogelijk maken of verbeteren, zijn bijzonder problematisch. Veel extensies zijn ontworpen met brede rechten om toegang te krijgen tot klembordgegevens, pagina-inhoud te manipuleren of invoer te onderscheppen. Zonder de juiste controle introduceren deze extensies plug-in-gebaseerde datalekken en andere zeer ernstige risico's, zoals:

  • Sessie kaping – Kwaadaardige plug-ins kunnen authenticatiecookies verzamelen, waardoor aanvallers toegang krijgen tot SaaS-apps of interne systemen.
  • AI-injectie-aanvallen – Extensies kunnen invoer of reacties van prompts wijzigen, door schadelijke opdrachten in te voegen of uitvoer op manieren te veranderen die onopgemerkt blijven.
  • Stille data-exfiltratie – Sommige plug-ins registreren gebruikersinteracties of vragen om inhoud en sturen deze naar servers van derden zonder dat de gebruiker dit weet.

Het risico is niet hypothetisch. In 2023 werd ontdekt dat een populaire ChatGPT-extensie met meer dan 10,000 installaties Facebook-sessietokens stal, wat aantoont hoe Risico's van de GenAI-extensie kunnen escaleren tot ernstige beveiligingsincidenten.

Gegevenslekken tussen plug-ins

AI-browserplug-ins vereisen vaak brede rechten voor toegang tot pagina-inhoud, invoervelden, klemborden of achtergrondprocessen. Wanneer meerdere extensies in dezelfde browser draaien, kunnen deze rechten elkaar overlappen, waardoor onbedoelde paden voor blootstelling van gegevens.

Een schrijfassistent kan bijvoorbeeld documentinvoer verwerken terwijl een aparte plug-in toegang heeft tot dezelfde DOM of lokale opslag. Zonder strikte gegevensisolatie, Gevoelige inhoud kan onbedoeld tussen plug-ins stromen zelfs als geen van beide kwaadaardig is. 

Dit risico neemt toe bij achtergrondprocessen en gedeelde API's, waarbij de ene plugin als brug kan fungeren om data van een andere over te hevelen. Naast elkaar bestaande GenAI-extensies vervagen daarom de datagrenzen, waardoor plugin-isolatie en browsergebaseerde DLP essentieel zijn.

Beperkingen van browser-app-stores

Chrome- en Edge-extensiestores geven prioriteit aan consumententoegang, niet aan bedrijfsbeveiliging. Ze missen diepgaande toestemmingscontroles, veilige ontwikkelingsstandaarden en monitoring na publicatie. Dit maakt het mogelijk kwaadaardige of te permissieve GenAI-plug-ins live blijven totdat ze door gebruikers of onderzoekers worden gemarkeerd. Veel apps worden gebouwd door onbekende ontwikkelaars met ondoorzichtige datapraktijken, maar krijgen toch toegang tot kritieke workflows. Browser-app-stores zijn geen betrouwbare poortwachter. Bedrijven moeten pre-vet, controle en monitoring De AI-plugins zelf.

Pas Zero Trust-principes toe op AI-extensies

Een toepassen Geen vertrouwen Een goede mindset voor browserextensies is essentieel, vooral in omgevingen met intensief GenAI-gebruik. Net zoals bedrijven apps, gebruikers en apparaten onder de loep nemen, plug-ins moeten standaard als niet-vertrouwd worden behandeld.

Dit betekent:

  • Validatie van de authenticiteit van de uitgever vóór installatie
  • Controle van machtigingsbereiken om overschrijding van de bevoegdheden te voorkomen (bijv. klembord, DOM, achtergrondtoegang)
  • Continue monitoring van het gedrag van plugins, zelfs na goedkeuring

In GenAI-workflows, waar plug-ins vaak toegang hebben tot gevoelige tekstinvoer, helpt deze aanpak om stille data-exfiltratie en misbruik van rechten te voorkomen. Bedrijven zouden geen enkele plug-in impliciet moeten vertrouwen. In plaats daarvan moeten ze elke plug-in als een potentieel risico beschouwen en de naleving ervan afdwingen. toegang met de minste privileges en identiteitsverificatieDeze gelaagde beveiligingsaanpak zorgt ervoor dat bedrijven de productiviteitswinst van GenAI kunnen benutten zonder de deur te openen voor inbreuken op plug-ins of ongeautoriseerde gegevensoverdracht.

Waarom AI-bestuur cruciaal is voor beveiliging

Nu generatieve AI-tools steeds meer ingebed raken in de dagelijkse bedrijfsprocessen, is de uitdaging voor beveiligingsmanagers niet langer of ze AI moeten toestaan, maar hoe ze het verantwoord kunnen beheren. AI-beheer wordt centraal in de beveiliging van ondernemingen en biedt het raamwerk om ervoor te zorgen veilig AI-gebruikwaarbij innovatie in evenwicht wordt gebracht met risicobeheer en productiviteit wordt bevorderd zonder dat dit ten koste gaat van de integriteit van de gegevens, naleving van de regelgeving of vertrouwen.

In de kern zorgt AI-governance ervoor dat teams voor beveiliging, juridische zaken en naleving worden afgestemd op een gedeelde AI-beleid Dat biedt een strategisch en operationeel kader dat nodig is om te bepalen hoe AI-tools worden benaderd, gebruikt en gemonitord, en zorgt ervoor dat ondernemingen klaar zijn voor de toenemende AI-implementatie. Het kader moet het volgende omvatten: 

1. Beleidscreatie voor AI-gebruik

Effectief AI-bestuur begint met een duidelijke AI-gebruiksbeleid die definieert welke tools zijn goedgekeurd, welke data gebruikt mogen worden en waar AI geschikt of beperkt is. Het elimineert onduidelijkheid, stemt stakeholders op elkaar af en legt de basis voor veilige, conforme AI-implementatie binnen teams.

2. Rolgebaseerde toegang tot AI-tools

Rolgebaseerde toegangscontroles (RBAC) zorgen ervoor dat medewerkers alleen AI-tools gebruiken die passen bij hun rol, wat de productiviteit bevordert en tegelijkertijd gevoelige gegevens beschermt. Het is gebaseerd op het principe dat niet alle medewerkers toegang nodig hebben of zouden moeten hebben tot dezelfde AI-mogelijkheden of datasets voor hun werkgebied. Ontwikkelaars, marketeers en juridische teams krijgen allemaal toegang op maat, waardoor risico's worden verminderd en misbruik wordt voorkomen. Deze controles voorkomen onbedoeld misbruik en ondersteunen tegelijkertijd legitieme productiviteitsbehoeften op basis van de bedrijfsfunctie en het risicoprofiel.

3. Gebruiksgoedkeuringen en uitzonderingsafhandeling

AI-governanceframeworks moeten ook workflows bevatten voor het beheren van uitzonderingen en speciale use cases. Als een medewerker of team toegang nodig heeft tot een beperkte AI-tool of use case:

  • Zij moeten een formeel verzoek indienen.
  • Het verzoek moet een risicobeoordelingsproces doorlopen, waarbij belanghebbenden op het gebied van beveiliging en naleving worden betrokken.
  • Tijdelijke toegang kan worden verleend onder specifieke voorwaarden, zoals aanvullende monitoring of handmatige beoordeling van de output.

Dit systeem van gebruiksgoedkeuringen en uitzonderingsafhandeling zorgt voor flexibiliteit zonder dat dit ten koste gaat van het overzicht.

4. Gecentraliseerde logging en beoordeling van AI-interacties

Bij governance gaat het niet alleen om het definiëren van wat is toegestaan, maar ook om het zorgen voor inzicht in wat er daadwerkelijk gebeurt. Gecentraliseerde logging van AI-toolinteracties biedt de controleerbaarheid die nodig is voor zowel interne verantwoording als externe naleving.

Dit omvat het vastleggen van de prompt- en responsgeschiedenis en het vastleggen van metagegevens zoals gebruikers-ID, sessietijd en browsercontext, enz. Deze gegevens helpen bij het opsporen van misbruik, het onderzoeken van incidenten en het in de loop van de tijd verfijnen van het beleid.

5. Monitoring op beleidsovertredingen of afwijkend gedrag

Om de cirkel tussen beleid en beveiliging te sluiten, moet AI-governance worden gecombineerd met realtime monitoring. Beveiligingsteams hebben systemen nodig die:

  • Detecteer prompts die beperkte gegevens bevatten (bijvoorbeeld trefwoorden, regex-patronen).
  • Markeer of blokkeer ongeautoriseerd gebruik van AI-tools in de browser of op niet-beheerde apparaten.
  • Identificeren abnormaal gedrag, zoals een te hoge promptfrequentie, ongebruikelijke toegangstijden of onverwachte plug-inactiviteit.

Door voortdurend toezicht te houden op beleidsovertredingen, verandert governance van een statisch document in een actieve, adaptieve beveiligingslaag.

Het aanpassen van governance aan een snel evoluerend AI-landschap

Bestaande governance-kaders zoals ISO/IEC 42001 (AI-managementsystemen) en het AI-risicomanagementkader van NIST bieden nuttige aanknopingspunten, maar moeten worden aangepast aan het unieke tempo en gedrag van GenAI-tools. Deze tools werken niet zoals traditionele software; ze evolueren in realtime, verwerken onvoorspelbare input en worden vaak gebruikt via gebruikersinterfaces.

AI-governance moet daarom iteratief en dynamisch zijn. Het moet regelmatig worden geëvalueerd, de praktijkpatronen van het gebruik weerspiegelen en mee evolueren met de AI-mogelijkheden en dreigingsinformatie. 

Bestuur: de brug tussen mogelijkheden en bescherming

Kortom, AI-governance vormt het bindweefsel tussen verantwoorde AI-ondersteuning en bescherming op ondernemingsniveau. Het zorgt ervoor dat AI-tools niet alleen zijn toegestaan, maar ook veilig, ethisch en volledig in overeenstemming met interne en externe mandaten worden gebruikt. Zonder een formele governancestructuur worden bedrijven geconfronteerd met een gefragmenteerde omgeving waarin medewerkers vrijelijk experimenteren met ChatGPT, Copilot en andere tools – vaak door gevoelige gegevens in openbare modellen te plakken of ongecontroleerde plug-ins te gebruiken. Dit opent de deur voor compliance-schendingen, datalekken en ongecontroleerde AI-besluitvorming die van invloed kunnen zijn op de bedrijfsvoering of juridische status. Naarmate GenAI zich verder ontwikkelt, moet governance daarom flexibel, afdwingbaar en diep geïntegreerd blijven in de bredere beveiligingsarchitectuur van de organisatie.

Best practices voor GenAI-beveiliging

  • Breng al het AI-gebruik in de organisatie in kaart

De eerste stap bij het beheersen van GenAI-risico's is het in kaart brengen van hoe het binnen het bedrijf wordt gebruikt. Als onderdeel van dit inventarisatieproces moeten organisaties het volgende monitoren:

  • Welke GenAI-tools worden gebruikt? Zijn ze toegankelijk via web-apps, browserextensies of zelfstandige software?
  • Wie gebruikt ze? Werken ze bij R&D, marketing, financiën of een andere afdeling?
  • Waar gebruiken ze GenAI voor? Taken zoals codebeoordelingen, data-analyse en contentgeneratie?
  • Welke gegevens worden in deze tools ingevoerd?  Stellen werknemers code, gevoelige bedrijfsgegevens of PII bloot?

Zodra u deze vragen beantwoord hebt, kunt u een duidelijk gebruikersprofiel opstellen, de gebieden met een hoog risico identificeren en een plan maken dat productiviteit verhoogt en tegelijkertijd de gegevensbescherming waarborgt.

  • Implementeer rolgebaseerde toegang en voorkom persoonlijke accounts

Solliciteer op rollen gebaseerde toegangscontroles Beperk blootstelling op basis van functie en risico op datagevoeligheid. Ontwikkelaars hebben mogelijk toegang nodig tot AI-codeassistenten, terwijl juridische of financiële teams beperkingen kunnen eisen vanwege de verwerking van gevoelige data. Gebruik goedkeuringsworkflows voor uitzonderingen, wat flexibiliteit biedt onder governance-toezicht. 

Om te voorkomen dat gevoelige informatie bij onbeveiligde LLM-gebruikers terechtkomt, moeten organisaties persoonlijke inloggegevens blokkeren en toegang verplicht stellen via zakelijke accounts met beveiligingsfuncties zoals privégebruikers, geen training vereist, strikte controles op gegevensbewaring en sterkere privacybescherming.

  • Browserniveau AI DLP implementeren

Generatieve AI-tools worden voornamelijk via de browser benaderd, waardoor AI DLP op browserniveau een cruciaal controlepunt. Browsergebaseerde tools voor het voorkomen van gegevensverlies kunnen:

  • Detecteer wanneer gevoelige gegevens worden ingevoerd in AI-prompts
  • Gereguleerde informatie in realtime blokkeren of redigeren
  • Zorg voor loginteracties voor naleving en auditgereedheid

Browsergebaseerde DLP-controles zijn essentieel voor het bewaken van AI-gebruik dat traditionele eindpunt- of netwerkbeveiligingstools omzeilt.

  • AI-extensies bewaken en beheren

Browserextensies met AI-ondersteuning brengen risico's met zich mee via te permissieve toegang tot webpagina's, toetsaanslagen en sessiegegevens. Pas AI-extensiebeheerbeleid toe dat:

  • Beperk de installatie van niet-goedgekeurde of onbekende plug-ins
  • Controleer de gebruikte extensies en beoordeel hun machtigingen
  • Blokkeer extensies met overmatige toegang tot bedrijfsapplicaties

Controleer het gedrag van de plug-in voortdurend om afwijkende activiteiten of stille gegevensvastlegging te detecteren.

  • Informeer medewerkers over veilig AI-gebruik

Beveiligingsbewustzijnsprogramma's in bedrijven moeten ook trainingen voor veilig GenAI-gebruik omvatten. Organisaties moeten medewerkers trainen om:

  • Weet welke gegevens u nooit met AI-tools mag delen.
  • Maak gebruik van goedgekeurde platforms en volg de beleidsrichtlijnen.
  • Meld vermoedelijk misbruik of ongeautoriseerde hulpmiddelen.

Zorg dat AI-beveiliging een vast onderdeel wordt van regelmatige trainingscycli om verantwoordelijk gedrag te stimuleren naarmate AI-hulpmiddelen zich verder ontwikkelen.

De reële gevolgen van slechte GenAI-beveiliging

Hoewel GenAI-tools zoals ChatGPT de productiviteit kunnen versnellen, hebben misbruik of onveilige implementatie ervan al geleid tot aanzienlijke inbreuken, schendingen van complianceregels en reputatieschade. Zwak AI-beheer, te permissieve extensies en ongeoorloofd toolgebruik blijken belangrijke bijdragen te leveren aan beveiligingsproblemen in de praktijk. Dit onderstreept waarom GenAI-risicomanagement niet langer optioneel is.

1. Blootstelling van de broncode bij Samsung

Begin 2023 haalde Samsung de krantenkoppen nadat engineers gepatenteerde broncode in ChatGPT hadden geplakt om fouten te debuggen. Hoewel het de bedoeling was om de productiviteit te verbeteren, was de impact direct merkbaar: zeer vertrouwelijke code was mogelijk blootgesteld aan de modellen en opslagsystemen van OpenAI. Dit incident leidde tot een intern verbod op ChatGPT en een bedrijfsbrede audit van het gebruik van AI-tools.

Afhaal: Zelfs een goedbedoeld gebruik van GenAI kan leiden tot onomkeerbaar gegevensverlies als er geen goede gebruiksgrenzen worden gedefinieerd en gehandhaafd.

2. Misbruik van ChatGPT leidt tot complianceonderzoek bij DWS Group

DWS Group, een dochteronderneming van Deutsche Bank voor vermogensbeheer, werd onderzocht nadat medewerkers ChatGPT gebruikten voor beleggingsonderzoek en klantcommunicatie. Toezichthouders bestempelden dit als een schending van de nalevingsvereisten en merkten op dat financiële instellingen AI-tools moeten controleren en ervoor moeten zorgen dat de resultaten voldoen aan de wettelijke nauwkeurigheids- en gegevensverwerkingsnormen.

Impact: Toezicht door regelgevende instanties, reputatierisico's, aanscherping van het nalevingsbeleid.

3. Teleperformance – Zorgen over gegevensprivacy bij AI-monitoringtools

Teleperformance, een wereldwijde aanbieder van klantenservice, werd onder vuur genomen vanwege het gebruik van AI-gestuurde surveillancetools om thuiswerkers te monitoren. Er werd vastgesteld dat de tools persoonlijke en gevoelige gegevens, waaronder videobeelden, vastlegden zonder de juiste toestemming van de gebruiker of waarborgen. Toezichthouders op het gebied van gegevensbescherming stelden vragen. Misbruik van AI en ethische zorgen.

Impact: Publieke tegenreactie, audits op het gebied van gegevensbescherming en operationele veranderingen in de implementatie van AI-tools.

4. AI-hallucinatie leidt tot juridisch risico

Een internationaal adviesbureau kreeg te maken met reputatieschade toen een generatieve AI-tool, gebruikt voor intern onderzoek, onjuiste informatie opleverde in een klantgericht product. De hallucinogene inhoud, gepresenteerd als feitelijk, leidde tot een beschadigde klantrelatie en contractverlies.

Afhaal: De impact van generatieve AI reikt verder dan alleen beveiliging, want tools die gebrekkige of misleidende uitkomsten genereren, kunnen reputatieschade, operationele schade en juridische schade veroorzaken als ze zonder de juiste controle worden gebruikt.

5. Toenemende IT-werklast door de wildgroei aan schaduw-AI-tools

Bij gebrek aan gecentraliseerde controles gebruiken medewerkers vaak ongeautoriseerde AI-tools en plug-ins om de productiviteit te verhogen. Deze wildgroei belast IT-teams met het volgen, evalueren en beperken van onbekende risico's.

Voorbeeld: Een Fortune 500-bedrijf ontdekte dat er meer dan 40 niet-goedgekeurde AI-tools actief werden gebruikt in verschillende afdelingen, elk met verschillende toegangsniveaus en onduidelijke procedures voor gegevensverwerking.

Impact: Hogere IT-overhead, gefragmenteerd risicolandschap, dringende behoefte aan governance.

6. Beveiligingsincidenten via kwaadaardige extensies of plug-ins

GenAI-browserextensies kunnen leiden tot AI-injectie, stille gegevenstoegang of sessie-hijacking, vooral als ze te permissief zijn of niet worden gecontroleerd door beveiligingsteams.

Voorbeeld: Er werd ontdekt dat een ChatGPT-extensie in de Chrome Web Store Facebook-sessiecookies stal en aanvallers volledige toegang tot hun account gaf.

Impact: Accountovernames, inbreuken op browserniveau, ondermijning van het vertrouwen van gebruikers.

Zonder sterke GenAI-beveiliging en -governance lopen bedrijven meer risico dan alleen technische kwetsbaarheden. Ze worden geconfronteerd met juridische, reputatie- en operationele gevolgen. Het proactief aanpakken van deze risico's met behulp van beheer op de gebruikslaag, DLP en rolgebaseerde governance is essentieel om een veilige en productieve AI-implementatie mogelijk te maken.

Hoe LayerX het gebruik van GenAI beveiligt

Naarmate bedrijven GenAI-tools omarmen, wordt de uitdaging om gevoelige gegevens te beschermen tegen onbedoelde blootstelling urgent. Traditionele beveiligingstools zijn niet ontwikkeld voor de dynamische, browsergebaseerde aard van GenAI-interacties. Hier komt LayerX in beeld: speciaal ontwikkelde, browser-native verdedigingsmechanismen die realtime inzicht, controle en bescherming bieden tegen onbedoelde datalekken zonder de productiviteit in gevaar te brengen.

  • Real-time browser-DLP voor AI-prompts

De kern van de oplossing van LayerX is de DLP-functionaliteit (Data Loss Prevention). In tegenstelling tot oudere DLP-tools die op netwerk- of endpointniveau werken, integreert LayerX rechtstreeks in de browser – de primaire interface voor AI-tools zoals ChatGPT. Dit stelt het in staat om gebruikersinvoer in realtime te inspecteren en te controleren, voordat de gegevens de bedrijfsperimeter verlaten. LayerX detecteert gevoelige gegevens zoals PII, broncode, financiële gegevens of vertrouwelijke documenten wanneer gebruikers deze proberen te plakken of te typen in ChatGPT. Vervolgens worden beleidsmatige acties afgedwongen, zoals redactie, waarschuwingen of volledige blokkering.

ResultaatGevoelige gegevens worden bij de bron tegengehouden, waardoor onbedoelde of ongeautoriseerde openbaarmaking wordt voorkomen en de workflow van de gebruiker niet wordt onderbroken.

  • Generatieve AI-monitoring en zichtbaarheid van schaduw-AI

LayerX biedt volledig inzicht in alle GenAI-tools, websites en SaaS-apps die door gebruikers worden gebruikt, ongeacht of deze zijn goedgekeurd of niet. Door continu browseractiviteit te monitoren, identificeert het wie welke AI-tools gebruikt en via welke accounts – zakelijk, SSO of persoonlijk. Het detecteert ook welke gegevens worden ingevoerd, of het nu gaat om het schrijven van prompts, het plakken van klantgegevens of het uploaden van vertrouwelijke bestanden. 

Resultaat: Hierdoor kunnen beveiligingsteams ongeautoriseerd gebruik detecteren, schaduw-AI elimineren, interacties met gevoelige gegevens bewaken, risicovol gedrag identificeren en corrigerende maatregelen nemen voordat er een gegevensincident plaatsvindt.

  • Gedetailleerde, contextbewuste beleidshandhaving

Met LayerX kunnen bedrijven contextbewust beleid definiëren dat is afgestemd op AI-use cases. Beleid kan worden afgedwongen op browserniveau op basis van gebruikersrol, app-context, gegevenstype en sessiekenmerken. Zo kunnen marketingteams ChatGPT gebruiken voor contentgeneratie, terwijl de indiening van klantgegevens of interne documenten wordt geblokkeerd. Ontwikkelaars kunnen codefragmenten testen, maar mogen geen broncoderepositories delen. LayerX dwingt beleidgebaseerde acties af, zoals redactie, waarschuwingen om gebruikers te waarschuwen wanneer ze op het punt staan een beleid te overtreden, of zelfs volledige blokkering.

Resultaat: Het mogelijk maken van AI en het beschermen van AI binnen ondernemingen, waarbij verantwoord gebruik wordt gegarandeerd zonder dat innovatie wordt beperkt.

  • Plugin- en extensiebeheer

LayerX beschermt ook tegen risicovolle interacties met AI-plug-ins, die ongemerkt promptinhoud naar API's van derden kunnen doorsturen. Het identificeert en categoriseert AI-browserextensies en -plug-ins op basis van risiconiveau, bron en functionaliteit. Het bewaakt en beheert ook het gedrag van plug-ins, waardoor beheerders plug-ins kunnen goedkeuren, blokkeren of beperken op basis van hun gegevensverwerkingspraktijken. 

ResultaatBedrijven beperken hun blootstelling aan op plug-ins gebaseerde kwetsbaarheden en zorgen voor sterker AI-databeheer in de hele organisatie.

Conclusie: Veilige, schaalbare AI in de hele onderneming mogelijk maken met LayerX

Generatieve AI is niet meer weg te denken en verandert de manier waarop werk in elke organisatie wordt gedaan. Maar zonder de juiste beveiliging kunnen GenAI-tools zoals ChatGPT snel veranderen van productiviteitsverhogers in risico's op datalekken. LayerX stelt bedrijven in staat om AI vol vertrouwen te omarmen, met de zichtbaarheid, controle en bescherming die nodig zijn om gevoelige gegevens veilig, gebruiksconform en risicobeheersend te houden. Of u nu schaduw-AI bestrijdt, AI-gebruiksbeleid handhaaft of realtime datalekken voorkomt, LayerX biedt de beveiligingsbasis voor veilige en schaalbare AI-implementatie. 

Laat AI-innovatie uw beveiligingsstrategie niet inhalen. Implementeer vandaag nog LayerX en verander AI van een risico in een concurrentievoordeel.

Ja graag meer informatie om LayerX in actie te zien.