AI is booming, maar is jouw LLM wel veilig?

AI is hotter dan ooit. Organisaties stromen toe in de wereld van Large Language Models (LLMs) en slimme chatbots, om sneller te werken, klanten beter te helpen en nieuwe inzichten te winnen. Maar wat je misschien niet direct ziet: met al deze nieuwe kansen komen ook nieuwe security-uitdagingen. LLM’s kunnen zo breed en slim opereren dat ze, als je ze niet test, een onverwachte bron van kwetsbaarheden vormen.

Voorbeeld uit de praktijk:

Denk aan een scenario waarin een chatbot direct communiceert met klanten. Stel: jouw chatbot lekt bij een foutief commando belangrijke bedrijfsinformatie, of laat zich misleiden tot het uitvoeren van ongewenste acties. Zulke scenario’s zijn geen theorie meer, ze zijn in 2025 actueel. Cybercriminelen zoeken naar precies deze zwakke plekken. Daarom is het tijd voor een nieuwe security-aanpak: LLM Testing.

Wat is Security LLM-Testing en waarom is het cruciaal?

Security LLM-Testing is het proces waarbij je Large Language Models, zoals chatbots en AI-gebaseerde assistenten, systematisch onderwerpt aan diepgaande beveiligingstests. Het doel is om kwetsbaarheden boven water te krijgen voordat deze tot problemen leiden. Waar traditionele software uiteraard ook beveiligd moest worden, werken LLM’s op een fundamenteel andere manier. Ze reageren op gebruikersinput, 'begrijpen' context en genereren dynamische antwoorden, en dat maakt ze vatbaar voor geheel nieuwe soorten aanvallen.

Een van de grootste risico’s binnen LLM’s is zogeheten prompt injection. Hierbij proberen aanvallers via slim geformuleerde input het model tot ongewenste handelingen te verleiden. Bijvoorbeeld door gevoelige informatie te laten prijsgeven of foute adviezen te genereren. Daarnaast bestaat het gevaar van data leakage: het onbedoeld delen van vertrouwelijke gegevens doordat het model geen goede grenzen kent tussen wat wel of niet gedeeld mag worden. Ook zien we steeds vaker issues rond autorisatie, waarbij gebruikers meer toegang krijgen dan eigenlijk bedoeld is. En tot slot is er de risicozone rond bias en desinformatie, want AI is niet immuun voor verkeerde aannames of het verspreiden van onjuiste informatie.

Juist om deze redenen is gerichte security testing van LLM’s zo belangrijk. Zonder adequate tests kunnen deze tools een zwakke schakel vormen binnen je organisatie. Door je modellen systematisch te testen, krijg je helder zicht op waar de risico’s liggen en kun je direct maatregelen nemen. Denk aan het aanpassen van instellingen, het toevoegen van extra validaties of het trainen van het model op veilig gedrag. Zo benut je de kracht van AI, zonder concessies te doen aan de beveiliging van je bedrijfsdata en -processen.

Kansen

AI biedt enorme kansen, maar alleen als je veilig werkt. Wil je zeker weten dat jouw LLM’s geen onbewuste achterdeurtjes openzetten? Neem contact met ons op voor een AI & LLM Security Review. Ontdek waar je kwetsbaarheden zitten en hoe je ze vandaag nog kunt oplossen.