Veilige ontwikkelpraktijken
AI-beveiliging en risicobeheer
Angeline Corvaglia
Founder and Digital Transformation Expert
Pak de unieke kwetsbaarheden van AI aan
Dataherkomst en traceerbaarheid
- Herkomst (provenance): oorsprong van data
- Traceerbaarheid: het pad volgen
Hoe dit helpt
- Data poisoning-aanvallen
- Gecorrumpeerde data
Validatie en sanitisatie
- Data controleren
- Data opschonen
Waarborgt dat data:
- accuraat is
- relevant is
- vrij van kwaadaardige manipulatie
Dataminimalisatie
- Beperk de hoeveelheid verzamelde en verwerkte data
- Alleen wat strikt nodig is
Verkleint het risico op:
- privacylekken
- datadiefstal
Encryptie en anonimisering
- Encryptie: zet gevoelige data om naar een veilig formaat
- Anonimisering: verwijder direct herleidbare gegevens
Hoe dit helpt:
- Aanvallen om gevoelige info te ontfutselen
Secure coding-praktijken
- Beperk kwetsbaarheden in de codebase
- Regelmatige codereviews
- Kwetsbaarheidsscans
- Voldoen aan codestandaarden
Hoe dit helpt
- Aanvallen op infrastructuur
Toegangsbeheer
- Beperk wie kan interacteren
- Alleen vertrouwde, geverifieerde personen of entiteiten
Hoe dit helpt
- Externe aanvallen die kwetsbaarheden misbruiken
Veilige infrastructuur
- Bescherm hardware én software
- Firewalls
- Inbraakdetectiesystemen
- Veilige clouddiensten
Hoe dit helpt
- Dreigingen gericht op infrastructuur
Beveiliging is niet alleen voor IT
Gezamenlijke inspanning zorgt dat AI-systemen veilig, vertrouwd en betrouwbaar zijn.
