Een werknemer plakt een klantendatabase-extract in een AI-assistent om een herinneringsmail te schrijven. Binnen enkele seconden worden namen, adressen en aankoopgeschiedenis via een derde server verzonden, zonder encryptie of traceerbaarheid. Dit scenario, dat alledaags is geworden sinds de opkomst van generatieve AI-tools, illustreert een concreet risico: de lekken van gevoelige gegevens via prompts.
Lekken door generatieve AI: een onderschat risico in beveiligingsbeleid
Robuuste wachtwoorden, updates en back-ups beschermen de technische perimeter. Geen van deze maatregelen dekt de gegevens die een medewerker vrijwillig aan een dagelijks gebruikte conversatie-AI-tool doorgeeft.
De CNIL raadt aan om de doeleinden precies te definiëren voordat gegevens aan een AI-systeem worden doorgegeven, het volume van gedeelde informatie te beperken en datasets te anonimiseren of pseudonimiseren. Wanneer een project grootschalige verwerking met zich meebrengt, is een impactanalyse op de gegevensbescherming aanbevolen vóór de uitrol.
Men kan zijn gevoelige gegevens beschermen met Jeune et Actif door te beginnen met het in kaart brengen van de stromen: welke medewerkers gebruiken welke tools, met welke categorieën van informatie. Zonder deze stap blijft elk privacybeleid theoretisch.
De reflex die moet worden ontwikkeld: voordat men een tekst in een chatbot plakt, zich afvragen of men het zou accepteren om het op een bord in de hal van het bedrijf te tonen. Als het antwoord nee is, moet de prompt worden herschreven of verworpen.
Verplichte training in AI: wat de Europese verordening sinds februari 2025 oplegt
Sinds 2 februari 2025 verplicht de Europese verordening inzake kunstmatige intelligentie leveranciers en implementators van AI-systemen om een voldoende niveau van beheersing van AI door hun personeel te waarborgen. De nuance is belangrijk: het gaat niet langer om algemene bewustwording van cyberbeveiliging, maar om een gerichte wettelijke vereiste.
Voor een organisatie betekent dit dat drie dingen gedocumenteerd moeten worden:
- De lijst van interne toegestane AI-tools, met hun gebruiksvoorwaarden (soorten geaccepteerde gegevens, expliciete verboden).
- Een gedateerd en persoonsgebonden opleidingsprogramma, dat aantoont dat elke gebruiker is opgeleid over de risico’s van gevoelige gegevens in de prompts.
- Een procedure voor het bijwerken van deze training wanneer een nieuwe tool wordt uitgerold of wanneer het gebruik verandert.
De reacties variëren op dit punt afhankelijk van de grootte van de organisatie: een KMO van tien personen kan in een halve dag opleiden, terwijl een gemeente met honderden medewerkers een plan nodig heeft dat zich over meerdere maanden uitstrekt. De verplichting blijft hetzelfde.
Back-ups en encryptie tegen dubbele afpersing
Recente aanvallen combineren steeds vaker encryptie van systemen, gegevensdiefstal en dreiging van openbaarmaking. Het herstellen van een back-up is niet meer voldoende als de aanvallers een bruikbare kopie van de gevoelige bestanden in handen hebben.
Deze evolutie verandert de hiërarchie van prioriteiten. Voordat men aan back-up denkt, moet men aan segmentatie denken: een accountant hoeft geen toegang te hebben tot de dossiers van de juridische afdeling, en omgekeerd. Elke niet-justificeerde toegang is een potentiële route voor exfiltratie.
Concreet segmentatie- en encryptiemaatregelen
De encryptie van opgeslagen (at rest) en in transit zijnde gegevens beschermt tegen directe exploitatie in geval van diefstal. In combinatie met strikte netwerksegmentatie vermindert het de nuttige oppervlakte voor een aanvaller die de perimeter heeft overschreden.
De toegangsrechten beperken tot het strikt noodzakelijke blijft de meest effectieve en goedkoopste maatregel. Een kwartaalaudit van actieve accounts maakt het mogelijk om wees-toegang (voormalige medewerkers, leveranciers wiens opdracht is beëindigd) te identificeren.
Leveranciersafhankelijkheden en richtlijn NIS 2: de volledige keten beveiligen
Het risico stopt niet bij de interne perimeter. ENISA benadrukt dat afhankelijkheden van leveranciers en onderaannemers een groeiend aanvalsvector vormen. Een gecompromitteerde loonadministrateur stelt de persoonlijke gegevens van al zijn klanten bloot.
De richtlijn NIS 2, die momenteel in Frankrijk wordt omgezet, breidt de beveiligingsverplichtingen uit naar veel organisaties die niet onder het vorige kader vielen. De zogenaamde “belangrijke” entiteiten moeten onder andere:
- De beveiliging van hun kritische leveranciers formeel evalueren voordat ze contracten aangaan.
- Incidentmeldingsclausules opnemen in onderaannemingscontracten.
- Een risicobeheer met betrekking tot de digitale toeleveringsketen opzetten, gedocumenteerd en controleerbaar.
In de praktijk begint dit met een inventaris: wie host onze gegevens, waar zijn ze opgeslagen en welke contractuele verplichtingen regelen hun bescherming? Zonder deze mapping blijft de naleving van de AVG en NIS 2 een façade-oefening.
Een gebruikscharter opstellen in plaats van verboden op te stapelen
Een gebruikscharter voor digitale tools en AI, co-gecreëerd met de teams, heeft meer kans om gerespecteerd te worden dan een top-down memo. Hierin worden de toegestane tools, de soorten gegevens die nooit het interne informatiesysteem mogen verlaten en de procedure in geval van twijfel gespecificeerd.
Dit charter vervangt de technische maatregelen (encryptie, segmentatie, multi-factor authenticatie) niet. Het maakt ze operationeel door elke medewerker een duidelijk kader te geven voor zijn dagelijkse beslissingen.
De bescherming van gevoelige gegevens is niet langer beperkt tot een up-to-date antivirus en een complex wachtwoord. De komst van generatieve AI in de dagelijkse toepassingen, de verplichtingen van de Europese verordening inzake AI en de uitbreiding van de NIS 2-perimeter verschuiven de focus naar governance, gedocumenteerde training en controle van uitgaande stromen. Een actuele inventaris van opslaglocaties en toegangsrechten blijft het startpunt van elke gestructureerde aanpak.
