AI-vraagstuk

We maken ons zorgen over security of privacy

Welke data sturen we eigenlijk naar welk model? Kunnen gebruikers elkaars gegevens zien? Wat loggen we? Waar staan secrets? Als je die vragen niet overtuigend kunt beantwoorden, is het tijd om de technische situatie goed te bekijken.

Herken je dit?

Securityvragen komen vaak pas serieus op tafel wanneer een experiment richting productie of gevoelige data beweegt.

  1. Niemand weet precies welke data naar het model gaat

    Prompts, context en uploads worden opgebouwd op meerdere plekken in de applicatie.

  2. Rollen en rechten voelen fragiel

    Het is lastig aan te tonen dat gebruikers alleen hun eigen gegevens kunnen bereiken.

  3. Secrets en externe diensten zijn organisch gegroeid

    API-keys en leveranciers zijn toegevoegd wanneer ze nodig waren.

  4. Logging kan gevoelige inhoud bevatten

    Debugginginformatie maakt mogelijk meer zichtbaar dan wenselijk is.

Waar wil je naartoe?

Je wilt technisch kunnen uitleggen waar gegevens heen gaan en wie wat mag, zodat je niet hoeft te hopen dat gevoelige data goed wordt behandeld.

Heldere datastromen

Je weet welke gegevens intern blijven en welke externe diensten ze verwerken.

Controle over toegang

Authentication, autorisatie en tenant-isolatie zijn bewust ingericht.

Concrete risicoprioriteiten

Je weet welke problemen echt urgent zijn en welke risico's acceptabel zijn.

Waarom gebeurt dit?

AI voegt nieuwe datastromen en externe afhankelijkheden toe aan gewone softwareproblemen rond security en privacy.

Bekijk hoe we dit aanpakken

Data beweegt door meer systemen

Modelproviders, vector stores, observabilitytools en integraties kunnen allemaal onderdeel van dezelfde flow zijn.

AI-input is minder voorspelbaar

Gebruikers kunnen onverwachte inhoud aanbieden of proberen systeemgedrag te beïnvloeden.

De basissoftware blijft bepalend

Slechte autorisatie wordt niet opgelost door een veiliger taalmodel te kiezen.

Waarom 9to5 hierbij?

AI-security begint voor ons bij gewone software-engineering, niet bij losse prompts: dataflows begrijpen, toegang beperken, secrets beheren en fouten begrenzen.

Bekijk cases

End-to-end kijken

Van gebruiker en database tot modelprovider en logging.

Praktische prioritering

Niet ieder theoretisch risico krijgt dezelfde urgentie.

Ook de fix kunnen bouwen

Het advies hoeft daarna niet naar een andere technische partij.

Wat past nog meer bij je situatie?