Securityteams in Europa en Nederland staan onder hoge druk. Kunstmatige intelligentie belooft het werk lichter te maken, maar de kennis en het beleid lopen achter. Veel organisaties willen sneller reageren op aanvallen, zonder extra risico’s. De keuze voor nieuwe algoritmen wordt zo een strategische én praktische test.
AI belooft minder ruis
Beveiligingsteams verdrinken vaak in meldingen. AI kan die stroom filteren en prioriteit geven. Dat werkt vooral in systemen als SIEM en SOAR. Die verzamelen logs en starten automatisch acties.
De winst zit in snellere triage. Een model markeert verdachte patronen en bundelt context. Zo hoeft een analist minder te klikken. En er blijft meer tijd over voor echte incidenten.
Toch is het geen druk op de knop. AI moet worden gevoed met goede data. Anders ontstaan er valse alarmsignalen. En dat kost tijd en vertrouwen.
Kennis en data lopen achter
Veel organisaties missen expertise om AI veilig in te zetten. Modellen moeten worden getraind, getest en bijgesteld. Dat vraagt om duidelijke playbooks. En begrip van hoe het model beslissingen neemt.
Datahygiëne is de basis. Logbestanden zijn vaak incompleet of inconsistent. Dan leert een model het verkeerde. Het resultaat is minder bruikbaar, of zelfs misleidend.
Transparantie helpt. Teams moeten kunnen zien welke signalen tot een advies leiden. Zo kunnen ze fouten vinden en herstellen. En blijft de mens aan het stuur.
Risico’s en regeldruk nemen toe
Europese regels worden strenger. De AI Act vraagt om documentatie, monitoring en risicobeperking. NIS2 scherpt beveiligingsplichten aan voor vitale sectoren. Dat raakt ook toeleveranciers in Nederland.
Privacy telt mee. Logdata bevatten vaak persoonsgegevens of bedrijfsgeheimen. Opslag in een publiek model kan strijdig zijn met de AVG. Dat vraagt om dataminimalisatie en datalokalisatie in de EU.
Leveranciers moeten dit aantoonbaar regelen. Denk aan duidelijke DPIA’s, auditrapporten en datastromen binnen de Europese Economische Ruimte. Zonder dat blijft de juridische last bij de klant.
Aanvallers gebruiken AI óók
Tegenstanders profiteren net zo goed van generatieve technologie. Phishingmails zijn beter geschreven en persoonlijker. Deepfakes maken social engineering geloofwaardiger. En malware verandert sneller van vorm.
Daarom is alleen automatiseren niet genoeg. Organisaties moeten hun detectie blijven trainen. Ook moeten ze scenario’s oefenen met realistische tegenstanders. Dat verhoogt de weerbaarheid.
AI is geen wondermiddel, maar een hulpmiddel dat alleen werkt met goede data en duidelijke processen.
De praktijk is hard: elk voordeel van defensie lokt een tegenzet uit. Dit wapenwedloop-effect vraagt om continu verbeteren. Niet om een eenmalig project.
Vendors verkopen copilots, met haken
Grote spelers bieden AI-assistenten voor security. Ze koppelen aan bestaande suites en beloven snelle winst. Integratie is dan een plus. Maar het vergroot ook de afhankelijkheid.
Kosten lopen snel op. Naast licenties zijn er kosten voor opslag, rekenkracht en tuning. De echte waarde hangt af van bruikbare context. Zonder goede integraties is het een dure chatbot.
Let op datadelen en intellectueel eigendom. Welke logs verlaat de organisatie? Wordt trainingsdata afgeschermd per klant? Duidelijke contracten en technische waarborgen zijn hier essentieel.
Zo maak je AI wél werkbaar
Begin klein en meetbaar. Kies één usecase, zoals phishinganalyse of logtriage. Bepaal vooraf metrics als tijdwinst en minder valse meldingen. Evalueer en schaal daarna op.
- Zorg voor schone, EU-gehoste data en duidelijke retentie.
- Werk met human-in-the-loop en dubbele controle bij gevoelige beslissingen.
- Test leveranciers op auditability, datalokalisatie en exitmogelijkheden.
- Train teams in promptgebruik, modelgrenzen en ethiek.
Sluit aan bij Nederlandse netwerken en richtlijnen. Denk aan sectorale ISAC’s en het Digital Trust Center. Zo deel je kennis en vermijd je beginnersfouten. Dat versnelt adoptie én verhoogt de veiligheid.
Tot slot: maak governance concreet. Leg vast wie eigenaar is van modellen, data en uitkomsten. Documenteer beslissingen en uitzonderingen. Dat helpt bij audits en voorkomt verrassingen.
