Hoe voorkom je dat gegevens uit AI-tools lekken

68% van de bedrijven heeft te maken gehad met datalekken die verband hielden met het gebruik van AI-tools, maar slechts 23% heeft een officieel beveiligingsbeleid.¹ Juist in die kloof ontstaat de meeste schade. Generatieve AI is echt handig om repetitieve taken te automatiseren, het opzoeken van informatie te verbeteren en interne databases om te zetten in bruikbare documenten. Maar elke workflow waarbij gevoelige gegevens betrokken zijn, vormt ook een potentieel risico op gegevenslekken.

Kort gezegd: GenAI is de belangrijkste oorzaak geworden van het weglekken van bedrijfsgegevens: 77% van de werknemers heeft bedrijfsgegevens in AI-tools geplakt, 82% via persoonlijke, onbeheerde accounts. Om datalekken via AI-tools te voorkomen, zijn een formeel beveiligingsbeleid, een zorgvuldige selectie van tools, onmiddellijke bescherming, training van medewerkers en continue auditlogging nodig. Door te werken met platforms die voldoen aan ISO 27001, SOC 2 Type II en de EU AI-wet, beschik je over de governance-laag om die controles afdwingbaar te maken.

Wat zijn AI-tools voor bedrijven?

AI-tools voor bedrijven zijn technologieën die zijn ontworpen om te worden geïntegreerd in bedrijfsworkflows en de werkdruk van medewerkers te verlichten. TextCortex automatiseert bijvoorbeeld repetitieve workflows, verbetert de toegang tot de kennisbank en maakt het mogelijk om gegevens uit verschillende interne systemen op te halen. Omdat dit proces gevoelige bedrijfsgegevens raakt, zijn naleving van regelgeving en toegangscontroles geen optionele functies; ze vormen de basis.

De belangrijkste uitdagingen op het gebied van gegevensbeveiliging bij AI

77% van de werknemers heeft bedrijfsgegevens in AI-chatbots geplakt, en 82% van hen deed dat via persoonlijke, onbeheerde accounts die de bedrijfsbeveiliging omzeilen.² Uit onderzoek van Cyberhaven blijkt dat 11% van de gegevens die in ChatGPT worden geplakt vertrouwelijk is, waaronder broncode, strategiedocumenten en klantgegevens.³ GenAI is nu verantwoordelijk voor 32% van alle gegevenslekken van het bedrijf naar privé, waardoor het de belangrijkste manier is waarop gegevens buiten de controle van het bedrijf terechtkomen.² Uit een apart onderzoek van Kiteworks uit 2025 bleek dat 93% van de werknemers vertrouwelijke bedrijfsgegevens deelt via ongeautoriseerde AI-tools, vaak zonder zich bewust te zijn van het risico.⁴

Dit zijn de grootste uitdagingen op het gebied van gegevensbeveiliging bij het gebruik van AI op bedrijfsniveau:

• Aanvallen op machine learning via adversarial-technieken: kwaadwillende actoren die het op AI-systemen gemunt hebben om het gedrag te manipuleren, detectie te omzeilen of gevoelige trainingsgegevens te stelen
• Data Poisoning: het manipuleren van trainingsgegevens voor AI om bevooroordeelde of schadelijke resultaten te genereren
• Privacy en misbruik van gegevens: buitensporige gegevensverzameling die ethische grenzen overschrijdt en risico’s op surveillance met zich meebrengt
• Zero-day-aanvallen op AI-systemen: steeds meer kwetsbaarheden die specifiek gericht zijn op AI-infrastructuur
• Beveiliging van AI-agenten: nieuwe bedreigingsbronnen door autonome AI-agenten die zelfstandig opereren op verbonden systemen
• Naleving van regelgeving: je weg vinden in de steeds veranderende wereldwijde wettelijke kaders voor AI en gegevensprivacy
• Shadow AI: Medewerkers gebruiken ongeautoriseerde AI-tools zonder toezicht van de IT-afdeling, wat leidt tot blinde vlekken en onbeheerde datakanalen

Hoe voorkom je dat gegevens uit AI-tools lekken: best practices

Dit zijn de meest effectieve manieren om je gegevens goed te beveiligen als je AI-tools gebruikt.

1. Stel een duidelijk beveiligingsbeleid voor AI op

Het beste uitgangspunt is een formeel AI-beveiligingsbeleid waarin wordt vastgelegd wat als vertrouwelijke informatie geldt en waarin wordt aangegeven welke gegevens nooit in een openbaar of extern model mogen worden ingevoerd. Zonder een schriftelijk beleid werken medewerkers in onduidelijkheid, en juist in die onduidelijkheid ontstaan lekken. Organisaties met een formeel beleid voor GenAI-governance verminderen het aantal incidenten met gegevenslekken met wel 46%.¹

2. Zoek AI-tools op basis van beveiligingsnormen

Er zijn honderden AI-tools op de markt, en hun beveiligingsniveau loopt enorm uiteen. Voordat je een tool goedkeurt voor zakelijk gebruik, moet je controleren welke gegevens deze verwerkt, hoe deze worden opgeslagen, of de tool wordt getraind op basis van jouw invoer, en welke certificeringen de tool heeft. Goedgekeurde tools moeten standaard voorzien zijn van maatregelen voor gegevensbescherming en monitoringsystemen, en niet pas als extra’s.

3. AI-tools hosten in een veilige, eigen infrastructuur

Het delen van interne gegevens met externe AI-platforms brengt altijd een zeker risico met zich mee. Door AI-modellen op eigen infrastructuur te hosten, of door te kiezen voor leveranciers met in de EU gehoste single-tenant-implementaties, behoudt je organisatie de volledige controle over de gegevensstroom en het gebruik ervan. Dit is vooral belangrijk voor bedrijven die onder de AVG of de EU-AI-wet vallen.

4. Bescherming tegen AI-prompts

Prompt-injectie staat op nummer 1 in de OWASP Top 10 voor LLM-toepassingen van 2025. De meest voorkomende oorzaken van datalekken zijn prompt-poisoning en prompt-injectie, waarbij kwaadwillige invoer het model ertoe verleidt gevoelige informatie prijs te geven of ongeoorloofde acties te ondernemen. Oplossingen voor gegevensverliespreventie (DLP) zorgen ervoor dat gemarkeerde gevoelige gegevens de omgeving niet automatisch kunnen verlaten. Deze maatregelen moeten zowel gebruikersinvoer als modeluitvoer omvatten.

5. Opleiding van medewerkers

De meeste medewerkers die gevoelige gegevens in AI-tools plakken, beseffen niet dat ze iets verkeerds doen. Trainingen waarin duidelijk wordt uitgelegd wat wel en niet gedeeld mag worden, wat vertrouwelijke gegevens zijn en hoe je AI-tools kunt gebruiken zonder intellectueel eigendom bloot te geven, zijn essentieel. TextCortex een gestructureerd AI-trainingsprogramma van drie maanden met vier workshops en teamcertificering, omdat de kwaliteit van de implementatie afhangt van de training.

6. Controles en logboeken

Door alle acties van AI-modellen te loggen, kun je zien hoe ze reageren op prompts en invoer, pogingen tot prompt-injectie vroegtijdig opsporen en een audittrail aanleggen voor nalevingsdoeleinden. Zonder logs heb je geen inzicht in wat het AI-systeem daadwerkelijk heeft gedaan of waar het toegang toe heeft gehad.

Bonus: Controleer de conformiteitscertificaten

Voordat je een AI-platform in je bedrijfsworkflows integreert, moet je controleren welke compliance-certificeringen het heeft. Let in ieder geval op ISO 27001, SOC 2 Type II, naleving van de AVG en conformiteit met de EU-AI-wet. Deze certificeringen geven aan dat de leverancier beveiliging als een doorlopend proces ziet, en niet als een eenmalige audit. Dit is de makkelijkste manier om platforms die beveiliging serieus nemen te onderscheiden van platforms die dat niet doen.

TextCortex: een gereguleerde AI-infrastructuur voor bedrijven

TextCortex een in de EU gevestigd AI-infrastructuurplatform voor bedrijven. Organisaties gebruiken het om AI-agenten in te zetten en te beheren op basis van hun eigen bedrijfsgegevens, met toegang tot meerdere modellen (GPT-4o, Claude, Gemini) vanuit één veilige, gecontroleerde omgeving. Het bevat ingebouwde RBAC, op rechten gebaseerde gegevensopvraging, auditlogging en een AI-trainingsprogramma van drie maanden met vier workshops en teamcertificering.

Het TextCortex en nalevingsprogramma van TextCortex

TextCortex ISO 27001- en SOC 2 Type II-gecertificeerd en voldoet volledig aan de AVG en de EU-AI-wet. Alle gegevens blijven opgeslagen in infrastructuur binnen de EU; er vindt geen grensoverschrijdende verwerking plaats, tenzij dit expliciet is ingesteld.

Het platform bevat monitoringfuncties waarmee je alle activiteiten van het AI-systeem continu kunt volgen. De volledige beveiligingsdocumentatie vind je op trust.textcortex.com.

b2venture (een durfkapitaalbedrijf dat meer dan € 800 miljoen aan activa beheert) heeft TextCortex geïmplementeerd TextCortex zag het gebruik van AI binnen hun investeringsteam met een factor 7 toenemen, met een acceptatiegraad van 70% onder het team en een tijdwinst van 5 tot 10 uur per investeringskans. Lees hier de volledige casestudy.

Veelgestelde vragen

Hoe voorkom je dat AI-gegevens uitlekken?

Beste praktijken om gegevenslekken uit AI-systemen te voorkomen:

• Stel een duidelijk AI-beveiligingsbeleid op
• Zoek AI-tools op basis van beveiligingsnormen
• Host AI-tools op eigen, EU-conforme servers
• Geef je medewerkers training in veilig gebruik van AI
• Gebruik AI-promptbeveiliging en DLP-tools
• Registreer en controleer alle acties van AI-modellen
• Controleer de conformiteitscertificaten van AI-platforms voordat je ze in gebruik neemt

Hoe zorg je ervoor dat je gegevens veilig blijven als je AI-tools gebruikt?

Deel geen persoonlijke of vertrouwelijke informatie in je invoerteksten, controleer voor gebruik de privacy-instellingen van elke AI-tool en gebruik liever door je bedrijf beheerde accounts dan persoonlijke accounts. De meeste gratis AI-modellen verwerken je invoer standaard voor trainingsdoeleinden; zakelijke abonnementen met gegevensverwerkingsovereenkomsten vallen daar helemaal niet onder.

Wat is schaduw-AI en waarom vormt het een veiligheidsrisico?

Met 'Shadow AI' bedoelen we AI-tools die door medewerkers worden gebruikt zonder toestemming van het IT- of beveiligingsteam. Dit vormt een groot risico, omdat deze tools buiten de controle van de organisatie om werken. Dit betekent dat gevoelige gegevens die via deze tools worden gedeeld, niet kunnen worden gecontroleerd, geauditeerd of teruggehaald. Uit een onderzoek van BlackFog uit 2025 bleek dat 60% van de werknemers bewust veiligheidsrisico's accepteert om sneller te kunnen werken met niet-goedgekeurde tools. Shadow AI is nu een van de belangrijkste oorzaken van onbedoelde gegevenslekken.

Welke compliance-certificeringen moet een AI-platform voor bedrijven hebben?

Let in ieder geval op ISO 27001 (informatiebeveiligingsmanagement), SOC 2 Type II (controle-audit), naleving van de AVG (EU-gegevensbescherming) en afstemming op de EU-AI-wet. Dit zijn niet zomaar vinkjes op een lijstje; ze geven aan dat de leverancier regelmatig door een onafhankelijke partij wordt gecontroleerd en beveiligingsmaatregelen als een doorlopend proces hanteert.

Bronnen

¹ Metomic. "Rapport over de stand van zaken op het gebied van gegevensbeveiliging." 2025. metomic.io

² LayerX Security. "Rapport over AI en SaaS-gegevensbeveiliging voor bedrijven 2025." 2025. layerxsecurity.com

³ Cyberhaven. "AI-gegevensonderzoek." 2024. cyberhaven.com

⁴ Kiteworks. "Medewerkers delen vertrouwelijke gegevens met ongeautoriseerde AI-tools." 2025. kiteworks.com