We kunnen er al een tijdje niet meer omheen: Generative AI en haar eindeloze mogelijkheden. Van hele realistische deepfakes tot geautomatiseerde contentcreatie. Maar met grote kracht komt natuurlijk ook een grote verantwoordelijkheid. Cyberdreigingen ontwikkelen razendsnel en Generative AI speelt daarin een dubbele rol. Aan de ene kant biedt het nieuwe methodes om security te versterken, terwijl het aan de andere kant ook nieuwe risico’s introduceert. In dit blog duiken we in beide aspecten: hoe Generative AI voor security wordt ingezet en waarom security onmisbaar is voor Generative AI.

Wat is Generative AI voor Security?

Generative AI kan securityteams helpen cyberdreigingen slimmer en sneller tegen te gaan. Er zijn verschillende praktische toepassingen van AI om cybersecurity van organisaties te verbeteren.

• Geavanceerde Threat Detection. Machine learning-modellen kunnen grote hoeveelheden netwerkdata analyseren en op die manier afwijkende patronen detecteren die wijzen op een aanval. Sterker nog, Generative AI kan zelfs helpen bij het voorspellen van toekomstige aanvallen door middel van scenario-analyse
• Automatisering van Incident Response. AI-gestuurde systemen kunnen incidenten automatisch categoriseren, de impact ervan inschatten en zelfs geautomatiseerde tegenmaatregelen voorstellen of uitvoeren
• Phishing- en Scam-detectie. AI-tools kunnen ook verdachte e-mails, websites en sms-berichten analyseren om cybercriminaliteit te detecteren en hier vervolgens een melding van te geven
• Synthetic Data voor training. Generative AI kan kunstmatige datasets bouwen waarmee securitysystemen getraind kunnen worden, zonder dat je hierdoor risico’s loopt op het gebied van privacy en datalekken

Wat is Security voor Generative AI?

Maar terwijl Generative AI een waardevolle aanvulling kan zijn in de bescherming van je organisatienetwerk en -data, brengt de toepassing van AI ook nieuwe bedreigingen met zich mee. Security voor Generative AI richt zich op het beschermen van AI-modellen tegen misbruik, datalekken, manipulatie of zelfs sabotage. We benoemen een aantal concrete risico’s van het gebruik van AI binnen een organisatie.

• Model Poisoning Attacks. Hackers kunnen de trainingsdata van AI-modellen manipuleren om de outcome te beïnvloeden. Dit kan grote gevolgen hebben als AI bijvoorbeeld wordt ingezet voor fraudedetectie of medische diagnoses
• Adversarial Attacks. Kwaadwillenden kunnen kleine, onzichtbare aanpassingen maken in inputdata om AI-modellen te misleiden. Denk aan een nep-gezicht dat door gezichtsherkenningssystemen wordt geaccepteerd
• Data Privacy & Compliance. AI-modellen verwerken vaak gevoelige gegevens. Zonder de juiste securitymaatregelen kan dit leiden tot datalekken en non-compliancy van wet- en regelgevingen als NIS2 of DORA
• Misbruik van Generative AI. AI kan tot slot worden misbruikt voor deepfake-aanvallen, het genereren van overtuigende phishingberichten of zelfs geautomatiseerde social engineering

De conclusie die we hieruit kunnen trekken: security voor Generative AI is ontzettend belangrijk om te zorgen dat de toepassing van AI-tools binnen je organisatie betrouwbaar, veilig en ethisch verloopt.

Overeenkomsten en samenwerking

Op het eerste gezicht lijken Generative AI voor Security en Security voor Generative AI twee aparte domeinen. Echter, zijn ze ook zeker met elkaar verbonden. Hoe? We leggen het uit.

• Detectie versus preventie. Terwijl AI voor Security helpt bij het detecteren en bestrijden van cyberdreigingen, richt Security voor Generative AI zich op het voorkómen dat AI zelf een zwakke schakel wordt
• Ethiek en vertrouwen. Beide domeinen delen de uitdaging om AI op een verantwoorde manier te gebruiken en te beveiligen, zodat de toepassing van tools binnen een organisatienetwerk veilig is tegen cyberdreigingen en op zichzelf geen dreigingen veroorzaakt
• Constante ontwikkeling. Cybersecurity is een kat-en-muisspel. AI-systemen moeten namelijk voortdurend worden verbeterd en aangepast aan nieuwe cyberdreigingen, want ook dat evolueert snel. Dit geldt zowel voor het beveiligen van AI als voor het gebruik van AI in cybersecurity

Praktische toepassingen

De wisselwerking tussen Generative AI en Security is niet alleen theoretisch, maar kunnen we ook verder toelichten in verschillende praktische toepassingen voor organisaties.

• AI-gedreven Security Operations Centers (SOC’s). Een SOC benadert security pro-actief door het monitoren van aanvallen op je informatiesystemen, netwerken en data. Geautomatiseerde threat intelligence en respons verhogen onder andere de efficiëntie van securityteams
• Zero Trust Architects. AI helpt bij het monitoren van gebruikersgedrag en signaleert afwijkingen binnen Zero Trust securitymodellen
• Automatische pentests. AI-modellen kunnen kwetsbaarheden in systemen vroegtijdig opmerken en zijn zelfs in staat om te simuleren hoe hackers te werk kunnen gaan om een aanval te plegen
• Bescherming tegen deepfakes. AI-algoritmes kunnen detecteren of een video of afbeelding echt is, of is gemanipuleerd. Dit helpt bijvoorbeeld tegen identiteitsfraude

Generative AI voor Security en Security voor Generative AI: de conclusie

Generative AI heeft een enorme impact op cybersecurity, en andersom geldt hetzelfde. AI kan een belangrijke aanvulling of verbeterslag zijn voor de cyberbeveiliging van je organisatie, maar de toepassing van AI kan aan de andere kant ook een risico zijn voor dreigingen. Het is daarom essentieel om AI-systemen zelf goed te beveiligen tegen misbruik en manipulatie.

Benieuwd hoe jouw organisatie AI veilig en effectief kan benutten? Plan een afspraak in met een van onze experts om hier eens uitgebreid voor te gaan zitten. Data governance zal daarin ook ongetwijfeld aan bod komen. Daar alvast meer over weten? Lees ons eerdere blog.