Veiligheidsonderzoekers lanceren een open-source framework dat verborgen aanvallen op AI-agents opspoort. De software is beschikbaar via GitHub en richt zich op organisaties die slimme assistenten en automatisering inzetten. De introductie gebeurt deze week en richt zich op praktisch gebruik in bedrijfsprocessen en publieke diensten. Het doel is het tijdig vinden van misbruik zoals prompt-injectie en datadiefstal, in lijn met de Europese AI-verordening en de gevolgen voor overheid en bedrijf.
Detectie van verborgen aanvallen
Het framework controleert of een agent ongewenste opdrachten volgt die slim zijn verstopt in tekst, documenten of websites. Dit soort misleiding heet prompt-injectie: een truc waardoor een model regels negeert of data lekt. De tool simuleert aanvallen en kijkt of het systeem gevoelige acties uitvoert, zoals het openen van externe links of het delen van interne gegevens. Zo ontstaat een risicoprofiel dat ontwikkelaars kunnen gebruiken om regels aan te scherpen.
Naast prompt-injectie kijkt het framework naar indirecte bedreigingen, zoals manipulatie via tussenstappen in een taakketen. AI-agents voeren vaak meerdere acties uit, bijvoorbeeld zoeken, samenvatten en e-mailen. Een aanvaller kan in één van die stappen een verborgen instructie plaatsen. De software meet of het model daardoor buiten zijn mandaat treedt.
De makers voegen zowel statische controles als dynamische tests toe. Statische controles zijn vooraf ingestelde regels en filters. Dynamische tests voeren echte scenario’s uit en analyseren gedrag van het model tijdens runtime. Samen verkleinen ze het gat tussen theoretische beveiliging en de praktijk.
Prompt-injectie is het misleiden van een taalmodel via tekst in de invoer of op externe bronnen, zodat het model zijn eigen veiligheidsregels omzeilt.
Gericht op AI-agents
AI-agents zijn systemen die zelfstandig stappen zetten om een doel te halen. Ze combineren taalmodellen met tools, zoals een browser, agenda of database. Dat maakt ze krachtig, maar ook kwetsbaar voor verborgen aanwijzingen in data of op het web. Het nieuwe framework adresseert precies dat werkingsgebied.
In veel organisaties draaien agents in operationele processen, zoals klantenservice, IT-support of rapportage. Een kleine misleiding kan dan grote gevolgen hebben, van foutieve e-mails tot het weglekken van persoonsgegevens. Met geautomatiseerde checks voor acties en context wil de software zulke fouten vroeg signaleren.
De aanpak is bedoeld als aanvulling op bestaande veiligheidslagen, zoals toegangsbeheer en netwerksegmentatie. Het framework kijkt niet alleen naar of toegang mag, maar vooral naar wat een agent daadwerkelijk doet. Die gedragscontrole is cruciaal bij systemen die zelfstandig beslissingen nemen.
AI-verordening vraagt bewijs
De Europese AI-verordening (AI Act) verplicht aanbieders van risicovolle AI tot risicobeheer, logging en menselijk toezicht. Voor overheden en bedrijven in de EU betekent dit: aantonen dat systemen robuust zijn tegen bekende aanvalsvormen. Een testframework voor agents helpt daarbij door reproduceerbare controles en rapportages te leveren.
Ook de AVG blijft leidend wanneer agents persoonsgegevens verwerken. Dataminimalisatie en versleuteling zijn basisregels, maar organisaties moeten ook voorkomen dat modellen onbedoeld persoonsgegevens doorgeven aan externe diensten. Het framework kan dat ondersteunen met detectie van datalek-achtige patronen in outputs.
In Nederland sluiten deze maatregelen aan bij adviezen van het NCSC en de Baseline Informatiebeveiliging Overheid (BIO). Denk aan het principe van least privilege voor toolgebruik en het scheiden van omgevingen voor testen en productie. Door security-tests in te bouwen voor elke release, groeit aantoonbare compliance.
Inbouw in ontwikkelstraat
De software is ontworpen voor integratie in CI/CD, het automatische bouwen, testen en uitrollen van applicaties. Ontwikkelteams kunnen scenario’s draaien bij elke wijziging van een prompt, een agent-regel of een plug-in. Fouten komen dan vroeg aan het licht, nog vóór een model live gaat.
Naast testscenario’s bevat het framework beleidsregels die organisaties kunnen aanpassen. Zo kan een bank strengere drempels instellen voor dataverzoeken, terwijl een gemeente extra checks activeert voor externe webtoegang. Deze maatwerkopties zorgen dat beveiliging past bij het risico en de sector.
Logging en rapportage zijn standaard inbegrepen. Dat helpt security-teams bij forensisch onderzoek en maakt managementrapportages mogelijk. Let wel: logbestanden kunnen gevoelige gegevens bevatten; organisaties moeten die versleutelen en opslaan volgens de AVG.
Wat nog ontbreekt
Geen enkel detectiesysteem vangt alle nieuwe aanvalstechnieken. Aanvallers passen zich aan met varianten op prompt-injectie of misbruik van toolketens. Het framework verlaagt risico’s, maar vervangt geen menselijk toezicht. Organisaties hebben nog steeds een proces nodig voor incidentrespons en snelle updates.
Vals-positieven blijven een aandachtspunt. Te strenge regels kunnen legitieme taken blokkeren en productiviteit schaden. Het is daarom belangrijk om drempelwaarden te kalibreren, bijvoorbeeld door eerst in een testomgeving te meten en resultaten te evalueren met een security- en businessvertegenwoordiger.
Ook leveranciersafhankelijkheid kan spelen. Wie agents bouwt met externe modellen of plug-ins, moet contractueel regelen wat er gebeurt bij incidenten en welke logs beschikbaar zijn. Transparantie over modelversies en plug-inrechten is daarbij essentieel.
Gevolgen voor Nederlandse organisaties
Voor CIO’s en CISO’s is de eerste stap inventariseren waar agents draaien en welke tools zij mogen gebruiken. Koppel daar beveiligingsbeleid aan: minimaal rechtenbeheer, sandboxing van webtoegang en het inschakelen van dit testframework in de releasepipeline. Zo ontstaat een controleerbare keten van eisen tot bewijs.
Publieke instellingen en zorgaanbieders krijgen te maken met zowel de AI-verordening als de AVG. Zij doen er goed aan om een DPIA (gegevensbeschermingseffectbeoordeling) te koppelen aan agent-projecten. Voeg de uitkomsten toe aan de testregels, bijvoorbeeld rond het blokkeren van persoonsgegevens in uitgaande berichten.
Voor mkb-bedrijven kan een lichte invoering al winst geven: start met een set standaardscenario’s voor prompt-injectie en data-exfiltratie, monitor de resultaten en breid daarna uit. Zo blijft de inzet van kunstmatige intelligentie beheersbaar, terwijl aanstaande Europese verplichtingen aantoonbaar worden nageleefd.