Veilige ontwikkelpraktijken
AI-beveiliging en risicobeheer
Angeline Corvaglia
Founder and Digital Transformation Expert
Onderken de unieke kwetsbaarheden van AI
Dataherkomst en -traceerbaarheid
- Herkomst (provenance): oorsprong van data
- Traceerbaarheid: het traject volgen
Hoe dit helpt
- Datavergiftiging
- Beschadigde/corrupte data
Validatie en sanitisatie
- Data controleren
- Data opschonen
Zorgt dat data:
- accuraat is
- relevant is
- vrij is van kwaadaardige manipulatie
Dataminimalisatie
- Beperk de hoeveelheid data die je verzamelt en verwerkt
- Alleen wat strikt nodig is
Verkleint het risico op:
- privacyschendingen
- datadiefstal
Encryptie en anonimisering
- Encryptie: zet gevoelige data om in een veilig formaat
- Anonimisering: persoonsgegevens verwijderen
Hoe dit helpt:
- Aanvallen die gevoelige info willen buitmaken
Veilig coderen
- Minder kwetsbaarheden in de codebase
- Regelmatige code reviews
- Kwetsbaarheidsscans
- Werken volgens codestandaarden
Hoe dit helpt
- Aanvallen op infrastructuur
Toegangsbeheer
- Beperk wie kan interacteren
- Alleen betrouwbare, geverifieerde personen of entiteiten
Hoe dit helpt
- Externe aanvallen die kwetsbaarheden misbruiken
Beveiligde infrastructuur
- Bescherm hardware én software
- Firewalls
- Inbraakdetectiesystemen
- Veilige clouddiensten
Hoe dit helpt
- Dreigingen gericht op infrastructuur
Beveiliging is niet alleen voor IT
Gezamenlijke inzet maakt AI-systemen veilig, betrouwbaar en vertrouwd.
