Security-expert James Johnson van Bitdefender waarschuwt dat kunstmatige intelligentie het digitale dreigingslandschap snel verandert. Aanvallers kunnen met generatieve modellen hun werk opschalen en verfijnen. Dit raakt organisaties in Nederland en de rest van Europa, juist nu NIS2 en de Europese AI-verordening meer verplichtingen brengen. Bitdefender ziet dat verdedigers versneld automatisering en betere detectie nodig hebben om bij te blijven.
AI vergroot aanvalsschaal
Generatieve AI maakt phishingmails geloofwaardiger en foutloos in elke taal. Criminelen gebruiken open modellen zoals Llama 2 en Mistral en commerciële diensten zoals GPT-4 en Gemini. Zij produceren sneller varianten en testen wat werkt. Zo groeit het volume en de kwaliteit tegelijk.
Ook kwaadaardige code wordt sneller gemaakt en aangepast. AI schrijft kleine codeblokken, verbergt sporen en helpt fouten te herstellen. Dat verlaagt de drempel voor minder ervaren aanvallers. Geavanceerde groepen combineren dit met eigen tooling.
Spearphishing wordt persoonlijker door tekst die past bij een branche of functie. Aanvallers analyseren openbare bronnen en chats om context te bouwen. Het resultaat voelt echt en urgent. Medewerkers moeten daardoor vaker lastige, snelle beslissingen nemen.
Verdedigers versnellen met XDR
Beveiligers zetten algoritmen in om afwijkingen vroeg te vinden. Tools voor Endpoint Detection and Response (EDR) en Extended Detection and Response (XDR) combineren signalen van laptops, servers, netwerk en cloud. Zo ontstaat sneller een compleet beeld van een aanval. De responstijd gaat omlaag.
Bitdefender levert dit in zijn GravityZone-platform en via Managed Detection and Response. Het platform gebruikt gedragsanalyse, een methode die acties volgt in plaats van alleen bekende handtekeningen. Dit helpt bij onbekende of aangepaste malware. Menselijke analisten blijven nodig voor duiding en besluitvorming.
Automatisering pakt de eerste stappen op, zoals isoleren van een apparaat of blokkeren van verkeer. Daarna volgt handmatig onderzoek en herstel. Dit voorkomt ruis en bespaart tijd in het Security Operations Center. Training en duidelijke runbooks maken het verschil.
Deepfakes maken fraude eenvoudiger
Audio- en videodeepfakes worden gebruikt voor CEO-fraude en afpersing. Met een korte stemopname kan een systeem een geloofwaardige instructie nabootsen. Een simpele controlefunctie, zoals terugbellen op een bekend nummer, vangt veel risico’s weg. Strikte betalingsprocessen blijven essentieel.
Ook beeldmateriaal is niet meer vanzelf te vertrouwen. Watermerken en detectietools helpen, maar zijn niet sluitend. Organisaties moeten verificatie inbouwen voor gevoelige processen. Denk aan onboarding, leveranciersbeheer en klantencontact.
Prompt-injection treft ook chatbots op websites. Een aanvaller stuurt verborgen opdrachten mee in tekst of code. Zo kan een model regels negeren of gegevens prijsgeven. Beperk daarom welke data een chatbot mag zien, en log alle prompts en antwoorden.
Prompt-injection is het misleiden van een AI-systeem met ingevoerde tekst, zodat het onbedoelde acties uitvoert of gevoelige informatie vrijgeeft.
NIS2 en AI Act drukken door
NIS2 verplicht meer sectoren tot strenger risicobeheer en snelle incidentmelding. Denk aan energie, zorg, logistiek, maar ook veel IT-dienstverleners. Leveranciersrisico’s, multi-factor-authenticatie en patchbeleid worden toetsbaar. Overtredingen kunnen leiden tot boetes en bestuurdersaansprakelijkheid.
De Europese AI-verordening legt extra plichten op waar AI een hoog risico vormt. Transparantie rond deepfakes wordt verplicht. Voor beveiligings-analytics gelden vooral eisen aan datakwaliteit, documentatie en menselijk toezicht. Dit raakt inkoop en due diligence bij nieuwe tools.
De AVG blijft leidend voor persoonsgegevens in logs en trainingsdata. Dataminimalisatie en versleuteling zijn verplicht, ook in securityplatforms. Deel geen klant- of medewerkerdata met externe modellen zonder verwerkersafspraken. On-premise of EU-gehoste modellen kunnen juridische risico’s verlagen.
Vijf stappen voor organisaties
Maak eerst een actueel overzicht van systemen, data en kritieke processen. Koppel daar concrete risico’s en maatregelen aan. Leg vast hoe AI wel en niet gebruikt mag worden in de organisatie. Test regelmatig of beleid in de praktijk werkt.
Investeer in detectie en respons met EDR of XDR en duidelijke runbooks. Overweeg Managed Detection and Response als 24/7-bewaking ontbreekt. Implementeer e-mailauthenticatie zoals SPF, DKIM en DMARC. Train medewerkers kort en vaak met realistische scenario’s.
Beperk toegang tot gevoelige data en segmenteer het netwerk. Maak offline back-ups en oefen herstel. Log prompts en output van interne en externe AI-toepassingen. Evalueer leveranciers op NIS2-rijpheid, AI-transparantie en AVG-conforme dataverwerking op het moment van schrijven.
