Cybercriminelen richten zich steeds vaker op AI-platformen en datamodellen. Zij proberen toegang te krijgen tot systemen als ChatGPT, Gemini en Copilot om data te stelen of beveiliging te omzeilen. Dit speelt wereldwijd en raakt ook Nederlandse bedrijven en overheden, nu en de komende maanden. De Europese AI-verordening en de gevolgen voor de overheid komen daarmee scherper op de agenda.
AI-systemen nieuw aanvalsvlak
Grote taalmodellen zoals ChatGPT van OpenAI, Gemini van Google en Copilot van Microsoft draaien in de cloud en zijn via API’s te gebruiken. Dit maakt integratie makkelijk, maar opent ook deuren voor aanvallen. Criminelen jagen op toegang tot accounts, API-sleutels en modelomgevingen om informatie te kopiëren of processen te verstoren. Ook de rekenkracht van AI-infrastructuur is een doelwit voor misbruik, zoals het draaien van andere malware.
De keten rond AI is lang en kwetsbaar: van trainingsdata en datalakes tot MLOps-tools en plug-ins. Aanvallers proberen die keten te vergiftigen, bijvoorbeeld door gemanipuleerde data toe te voegen, een aanval die modelvergiftiging heet. Daardoor kan een model verkeerde patronen leren en foutieve of schadelijke uitkomsten geven. Dit raakt niet alleen prototypes, maar ook toepassingen in klantenservice, zorg en logistiek.
Ook prompt-injectie is een groeiend risico. Dit is een truc waarbij verborgen instructies in tekst, webpagina’s of documenten het model misleiden. Bij systemen die antwoorden verrijken met bedrijfsdocumenten (RAG, een techniek die externe kennis ophaalt) kan zo’n injectie gevoelige data ontlokken. Daardoor kan een chatbot interne informatie prijsgeven of beveiligingsregels negeren.
Prompt-injectie is een aanval waarbij verborgen tekst de AI verleidt om de eigen instructies te negeren en ongewenste acties uit te voeren.
Aanvallen via prompts en data
Jailbreaks proberen de ingebouwde veiligheidsfilters van een model te omzeilen. Ze sturen het systeem met slimme zinnen naar ongewenst gedrag, zoals het genereren van kwetsbare code. Dit hoeft niet altijd zichtbaar te zijn voor de gebruiker en kan via plug-ins of gekoppelde tools lopen. Zo ontstaat een kettingreactie waarbij één zwakke schakel voldoende is.
Wanneer AI systemen buitenbronnen lezen, zoals websites of pdf’s, kan een aanvaller daar stiekem instructies verstoppen. De AI volgt die instructies en kan bijvoorbeeld API-calls uitvoeren of data samenvatten die niet gedeeld mocht worden. Dit risico groeit naarmate organisaties AI dieper in processen integreren. Denk aan koppelingen met CRM, helpdesks of voorraadbeheer.
Ook het ontwikkelpad van modellen is doelwit. Kwaadwillenden plaatsen nep-pakketten in open-source registries die lijken op veelgebruikte MLOps-tools. Als ontwikkelaars die installeren, ontstaat een achterdeur in de AI-pijplijn. Zo kunnen modelbestanden, configuraties en sleutels worden buitgemaakt.
Europese regels scherpen eisen aan
De Europese AI-verordening (AI Act) legt op het moment van schrijven gefaseerd nieuwe plichten op, vooral voor hoog-risico systemen. Daaronder vallen onder meer risicobeheer, logging, robuustheid en cybersecurity. Voor generatieve modellen komen transparantie-eisen, zoals duidelijkheid over hergebruik van data en beperkingen. Dit alles vereist aantoonbare controles en documentatie.
Voor overheden en vitale sectoren stapelt dit op bestaande regels als NIS2 en de AVG. De vraag “Europese AI-verordening gevolgen overheid” draait om praktische zaken: welke AI-toepassing valt in welke risicoklasse, en welke beveiligingsmaatregelen zijn verplicht. Organisaties moeten kunnen uitleggen hoe het model is getraind, getest en bewaakt. Ook moeten zij incidenten snel kunnen melden en herstellen.
De AVG blijft leidend voor persoonsgegevens in training, prompts en output. Dataminimalisatie, versleuteling en heldere bewaartermijnen zijn verplicht. Voor veel AI-projecten is een DPIA nodig, een privacy-effectbeoordeling met risico’s en beheersmaatregelen. Europese instanties zoals ENISA publiceren daarbij handreikingen over AI-dreigingen en mitigatie.
In Nederland wijst het Nationaal Cyber Security Centrum op de specifieke risico’s van generatieve AI in ketens. De Autoriteit Persoonsgegevens benadrukt privacy by design bij inzet van chatbots en analysemodellen. Publieke instellingen moeten rekening houden met openbaarheid, archivering en het Algoritmeregister. Transparantie over doelen, data en beperkingen helpt bovendien om burgers te beschermen.
Wat organisaties nu moeten doen
Begin met een inventarisatie: welke AI-modellen, datasets, API’s en plug-ins gebruikt de organisatie. Koppel daar een dreigingsmodel aan, met scenario’s voor prompt-injectie, datalekken en supply-chain-aanvallen. Stel sterke toegangsbeveiliging in, met multifactor-authenticatie en minimale rechten voor mensen én machines. Beperk wat een model kan bereiken: scheid omgevingen en scherm gevoelige data af.
Voer AI-specifieke red teaming uit: test modellen op jailbreaks, data-exfiltratie en misbruik van tools. Gebruik daarbij publieke richtlijnen zoals het NIST AI Risk Management Framework en ENISA’s AI Threat Landscape. Log prompts, beslissingen en systeemacties op een privacyvriendelijke manier. Zo kunnen beveiligingsteams verdachte patronen herkennen en incidenten onderzoeken.
Versterk de ontwikkelketen. Scan afhankelijkheden, controleer modelbestanden en versleutel model-artefacten in opslag en transport. Beperk uitgaande verbindingen van AI-agents en definieer veilige “tools” met strikte toegangscontrole. Leg in inkoopcontracten met leveranciers vast hoe zij security, privacy en updates borgen.
Train medewerkers in veilig prompten en het omgaan met gevoelige informatie. Zet standaardinstellingen scherp: uitzetten van onnodige logs, korte bewaartermijnen en duidelijke waarschuwingen aan gebruikers. Bied veilige alternatieven, zoals een interne RAG-voorziening met geanonimiseerde data. Maak tot slot een draaiboek voor AI-incidenten met rollen, meldplichten en herstelstappen.
Bekende tools, heldere keuzes
Populaire systemen als ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot en open modellen zoals Llama zijn bruikbaar, maar niet vanzelf veilig. Let op waar data heen gaat, onder welke voorwaarden en hoe lang het wordt bewaard. Schakel trainingsgebruik van ingevoerde data uit waar mogelijk, zeker bij gevoelige informatie. Voor kritieke processen kan een zelfgehost, afgeschermd model geschikter zijn.
Koppelingen met e-mail, documentopslag en bedrijfsapplicaties verhogen het risico. Beperk daarom wat een AI-assistent mag doen en log alle acties. Test vooraf hoe het systeem omgaat met misleidende prompts en gemanipuleerde documenten. Stel duidelijke governance in: wie is eigenaar, wie keurt updates goed en hoe worden wijzigingen getest.
Voor open-source modellen geldt: vrijheid vraagt extra waakzaamheid. Controleer de herkomst van modelgewichten en pipelines en beheer toegang tot modelregisters. Houd rekening met licenties en plichten rond auteursrecht en persoonsgegevens. Combineer open tooling met streng patchbeheer en netwerksegmentatie.
Tot slot: security en compliance zijn geen rem op innovatie, maar randvoorwaarden. Door vroeg te ontwerpen voor veiligheid en privacy, voorkomen organisaties kostbare ingrepen achteraf. Dit sluit aan op de AI Act en de AVG en creëert vertrouwen bij klanten en burgers. Zo blijft de belofte van slimme algoritmen intact, zonder de basis te verwaarlozen.
