AI beveiliging: onafhankelijke beveiligingsaudits en privacy assessments. Voorkom datalekken en bescherm je AI-systemen.
AI biedt enorme kansen, maar ook nieuwe risicos. Prompt injection, data exfiltration, model manipulation - de aanvalsvectoren op AI-systemen zijn fundamenteel anders dan bij traditionele software. Zonder specifieke AI-security maatregelen loop je risico op datalekken, verkeerde output en compliance-schendingen.
Wij voeren onafhankelijke beveiligingsaudits uit op je AI-systemen volgens de OWASP LLM Top 10 standaard. Van prompt injection testing tot data exfiltration analyse, van red team exercises tot access control audits. Na afloop weet je precies waar je kwetsbaarheden zitten en hoe je ze oplost.
Gebruik je AI met persoonsgegevens? Dan ben je verplicht een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uit te voeren. Wij begeleiden je hierbij en zorgen dat je AI-gebruik voldoet aan de AVG/GDPR en de EU AI Act.
Het gemiddelde MKB-datalek kost €42.000. Daar bovenop komen mogelijke AVG-boetes tot 4% van je jaaromzet en onberekenbare reputatieschade. Een beveiligingsaudit van €1.995-€4.995 is een fractie van de potentiele schade.
Wij leveren niet alleen een rapport, maar ook een concreet remediatieplan. En als je wilt, implementeren we de aanbevelingen ook direct. Van security beleid tot technische maatregelen, van training tot monitoring.
Beveiligingsrisicos die standaard cybersecurity niet afdekt
Plan gesprekAI-systemen niet getest op beveiligingskwetsbaarheden
Geen DPIA uitgevoerd voor AI met persoonsgegevens
Prompt injection en data exfiltration risicos onbekend
AI Act vereist documentatie die er niet is
Van OWASP LLM-audit en penetratietest tot DPIA en incident response
Systematische beoordeling van uw AI-systemen tegen de OWASP LLM Top 10 kwetsbaarheden. Van prompt injection tot training data poisoning — identificeer en mitigeer elk risico.
Meer diepteGespecialiseerde penetratietests op uw LLM-applicaties. Direct en indirect prompt injection, jailbreak-pogingen en output-manipulatie. Inclusief hardening-aanbevelingen.
Data Protection Impact Assessment specifiek voor AI-systemen. Beoordeling van rechtsgrondslag, geautomatiseerde besluitvorming (art. 22 GDPR) en betrokkenenrechten.
Adversarial testing van uw AI door ervaren red teamers. Simuleer aanvallen op uw modellen: data-extractie, model-manipulatie en misbruik van AI-output. Bewijs voor compliance.
Implementatie van de technische beveiligingsmaatregelen die de EU AI Act vereist: logging, menselijk toezicht, robuustheidstests en cybersecurity voor hoog-risico AI-systemen.
Specifiek draaiboek voor AI-gerelateerde incidenten: model manipulation, data poisoning, hallucination-exploits en AI-output misbruik. Snelle response, minimale schade.
Vendor security review voor AI-diensten: shadow-AI inventarisatie, third-party model provenance, API-DLP en NIS2 Art 21(2)(d) conformiteit. Concrete SKU in 4 weken.
Ons gestructureerde AI security audit proces
Scoping - Inventarisatie van alle AI-systemen en hun datastromen
Assessment - 5-daagse remote security audit op basis van OWASP LLM Top 10
Red Team Testing - Gesimuleerde aanvallen op je AI-systemen
Rapportage - Uitgebreid rapport met bevindingen en prioritering
Remediatie - Concreet actieplan en optionele implementatie-ondersteuning
Klik door voor specifieke informatie per onderdeel
Een LLM security audit op basis van het OWASP LLM Top 10 2025-framework. Geautomatiseerde vulnerability scanning plus handmatige red team-tests met 300+ prompt injection payloads. Eindproduct: een compliance-ready auditrapport met reproduceerbare proof-of-concepts, CVSS-achtige risicoscores en concrete mitigaties.
Gerichte test op jouw chatbot, RAG-systeem of AI-agent. Directe + indirecte injection, jailbreak-suites en data-exfiltratie — gescoord op OWASP LLM Top 10, met concreet hardeningplan.
Traditionele IR-plannen falen bij prompt injection, model manipulation en data poisoning. Wij leveren een AI-specifiek draaiboek dat NIS2-compliant is en geoefend met uw team.
Niet een procedureel afvinklijstje, maar een Data Protection Impact Assessment dat standhoudt bij een AP-controle, een inzageverzoek en een audit. Art 35 AVG + Art 22 + samenloop AI Act.
Meerweekse simulatie van realistische aanvallers op je AI-landschap. Model extraction, evasion, data poisoning, agent-misbruik en injection gecombineerd — volgens MITRE ATLAS, met executive en technische rapportage.
Gestructureerde beoordeling van alle externe AI-leveranciers in je keten: shadow-AI-inventarisatie, vijf-pijler vendor-assessment, contractuele waarborgen. NIS2 artikel 21(2)(d) conform.
Plan een gratis intake van 30 minuten. We bekijken samen je situatie en vertellen je eerlijk wat werkt voor jouw bedrijf — en wat niet.
