Menu

Contact opnemen
Logo
Pers

Offensive Security / AI-applicatiebeveiliging

Ook uw AI is een aanvalsoppervlak.

AI-functionaliteiten ontstaan snel. Maar met elke gegevenstoegang en elke gekoppelde tool groeit de verantwoordelijkheid van uw applicatie. OTOKO® helpt teams om AI-software en SaaS veiliger te maken: van de architectuur via geautoriseerde tests tot het herstel. 15 jaar ervaring in softwareanalyse en een wereldwijd OTOKO®-team van 95 mensen vormen de basis van onze samenwerking.

Diensten in detail
Werken met programmacode op meerdere schermen, symbolische afbeelding
AI-applicatiebeveiliging

Analyse, integratie en gedocumenteerde overdracht

Uw opdracht aan OTOKO®

AI-applicatiebeveiliging: wat wij voor u verzorgen.

De werkpakketten worden afgeleid van uw uitgangssituatie. Uw team kent de afgesproken omvang, de benodigde medewerking en de resultaten die bij de overdracht beschikbaar moeten zijn.

Gegevens- en vertrouwensgrenzen begrijpen

Prompts, documenten, zoekresultaten en toolreacties komen uit verschillende bronnen. Samen brengen wij in kaart waar gegevens worden gelezen, verwerkt en doorgegeven, en welke beslissingen buiten het model geborgd moeten zijn.

Uw resultaat

Architectuur- en gegevensstroombeoordeling met geprioriteerde risico's.

RAG en tenanttoegang controleren

De controle onderzoekt binnen de geautoriseerde testdataset of een verzoek alleen toegang krijgt tot de daarvoor bedoelde documenten. Rollen en tenanttoewijzing moeten ook bij zoeken, contextopbouw en antwoordweergave op elkaar aansluiten.

Uw resultaat

Controleerbare beoordeling van de overeengekomen gegevenstoegangsgrenzen.

Agents en tools begrenzen

Welke acties mag een AI in gang zetten en welke hebben een extra goedkeuring nodig? Toolrechten, uitvoer en menselijke beslismomenten worden in het totale proces onderzocht, in plaats van de handhaving van grenzen alleen aan het model over te laten.

Uw resultaat

Eisen en bevindingen over acties, rechten en goedkeuringen.

Beveiliging opnemen in releases

Inzichten uit analyse en tests worden omgezet in uitvoerbare wijzigingen en herhaalbare controles. Representatieve cases ondersteunen de retest na wijzigingen aan model, context, tools of applicatiecode.

Uw resultaat

Geprioriteerde verbeteringen en een overeengekomen regressietestset.

Planning & uitvoering

AI-applicatiebeveiliging in de dagelijkse projectpraktijk.

De applicatie toetsen, niet alleen het gedrag van een model

Een AI-functie bestaat uit meer dan één prompt. Ze kan documenten ophalen, toegang krijgen tot interne data, informatie naar diensten sturen of via tools acties in gang zetten. De impact op de beveiliging komt voort uit dit systeem als geheel. Daarom bekijken wij samen databronnen, rollen en toegestane acties. Inhoud uit documenten of toolantwoorden wordt beschouwd als potentieel niet-vertrouwde invoer. Welke gevolgen daaruit kunnen ontstaan, hangt af van de autorisaties en de inbedding in uw applicatie.

De analyse combineert klassieke softwarevragen met AI-specifieke risico's. Authenticatie, tenantscheiding en serverzijdige autorisatie blijven belangrijk, ook als de gebruikersinterface een chat is. Een model hoort niet in zijn eentje te beslissen op welke data een persoon toegang mag hebben. Architectuur en controlepunten worden erop beoordeeld of kritieke beslissingen controleerbaar buiten een vrij geformuleerd antwoord worden genomen. De concrete uitvoering hangt af van het systeem en wordt afgestemd met de verantwoordelijken voor de ontwikkeling in uw organisatie.

Testen met realistische, goedgekeurde datawegen

Voor een zinvolle toetsing worden representatieve testrollen en gegevensbestanden voorbereid. Bij een RAG-applicatie is bijvoorbeeld relevant of zoekresultaten en contextvoorbereiding de beoogde toegangsgrenzen respecteren. Bij agents staat daarnaast centraal welke tools bereikbaar zijn en hoe opdrachten worden goedgekeurd. Het onderzoek blijft binnen de geautoriseerde scope. Voor een bewijs zouden geen gegevens van andere klanten nodig moeten zijn; een geschikte testdataset maakt de gevolgen gericht en beheersbaar zichtbaar.

Modeluitvoer kan variëren. Daarom wordt een enkele geslaagde of mislukte poging niet zonder meer als algemene uitspraak behandeld. Voorwaarden, configuratie en waargenomen gedrag worden gedocumenteerd. Als een probleem zich alleen onder bepaalde omstandigheden voordoet, hoort deze beperking bij de bevinding. Omgekeerd is het ontbreken van een waarneming geen garantie voor alle mogelijke invoer. Het rapport onderscheidt aangetoonde gevolgen, bestaande aannames en gebieden die verdere toetsing nodig hebben.

Snelle ontwikkeling verbinden met herleidbare beveiligingsbeslissingen

Build fast en ship fast hoeven niet te betekenen dat risico's pas in productie aan het licht komen. Analyseresultaten worden samen met uw team omgezet in geprioriteerde wijzigingen. Dat kan gaan om strengere autorisaties, gescheiden datatoegang, gevalideerde toolaanroepen en extra goedkeuringen voor acties met grote gevolgen. Welke maatregel geschikt is, volgt uit de daadwerkelijke applicatie. Een verzameling algemene promptregels vervangt daarbij niet het werk aan architectuur, identiteiten en de toegestane datawegen.

Relevante testgevallen kunnen worden opgenomen in het releaseproces. Wijzigingen aan model, documentbronnen of tools worden daardoor aan bekende eisen getoetst. OTOKO® brengt hiervoor 15 jaar ervaring in softwareanalyse mee, samen met een wereldwijd team van 95 mensen. Voor uw project worden passende contactpersonen en een concrete omvang vastgelegd. De samenwerking met uw ontwikkelteam verbindt begrijpelijke bevindingen met uitvoerbare correcties en een basis voor latere releases.

Illustratief projectscenario

Voorbeeld: interne assistent met documenttoegang

Een assistent moet medewerkers alleen de voor hun rol toegestane documenten verstrekken. Met voorbereide testrollen worden zoektoegang, contextvoorbereiding en gekoppelde tools getoetst. Bevindingen leiden tot concrete wijzigingen in autorisaties en integraties, en tot herhaalbare testgevallen.

Vóór de start

Vragen over AI-applicatiebeveiliging.

Is een goede systeemprompt voldoende als beveiligingsmaatregel?

Nee. Kritieke datatoegang en acties hebben passende technische grenzen nodig in de applicatie en de daaraan gekoppelde diensten. Een prompt alleen kan deze handhaving niet vervangen.

Worden ook bestaande AI-functies in SaaS getoetst?

Ja. Een bestaande release kan met de bijbehorende rollen, documentbronnen en integraties worden opgenomen in het geautoriseerde testplan. Wijzigingen worden vervolgens aan de hand van de afgesproken gevallen opnieuw getoetst.

Zijn bestandsuploads voor RAG ook meegenomen?

De toetsing kan het upload- en verwerkingstraject omvatten. Voor doorlopende bestandscontrole kan daarnaast een integratie van File Scanning en CDR worden ingepland; beide hebben een eigen omvang.

Kan AI-pentesting resultaatafhankelijk worden afgesproken?

Voor doelen die goed af te bakenen en aantoonbaar zijn, kan Result as a Service worden gebruikt. Omdat de uitvoer kan variëren, moeten bewijsvereisten en beoordelingsprocedures vooraf bijzonder duidelijk worden vastgelegd.

Samenhangende diensten

Naar het cybersecurityoverzicht

AI-applicatiebeveiliging met OTOKO®

Beschrijf uw project. Wij bepalen het juiste startpunt.

Vertel ons om welke systemen het gaat en wat het doel van uw aanvraag is. In het kennismakingsgesprek bakenen wij samen omvang, voorwaarden en de volgende stappen af.

AI-applicatiebeveiliging bespreken

Onze partners

  • Microsoft
  • Microsoft Azure
  • Amazon AWS
  • Google Cloud
  • Thales Group
  • Arrow ECS
  • Vodafone
  • IBM
  • Veeam
  • Atlassian
  • JetBrains
  • NinjaOne
  • OPSWAT
  • Utimaco
  • Eviden

Toegankelijkheid

Pas de weergave aan uw behoeften aan.

Voor deze pagina is nog geen eenvoudige versie beschikbaar.

Instellingen gelden momenteel voor dit bezoek. Permanent opslaan kunt u toestaan in de Cookie-instellingen.