Voor het MKB is het beschermen van klantgegevens op dit moment één van de belangrijkste en tegelijkertijd één van de meest uitdagende zaken. Digitale veiligheid heeft namelijk onder andere direct invloed op klantvertrouwen. Data is het nieuwe goud, en criminelen weten dat. Helaas zijn veel midden- en kleinbedrijven (nog) niet goed genoeg voorbereid op datalekken, interne fouten of cyberaanvallen. Gelukkig biedt AI steeds meer slimme tools om cyberrisico’s te verkleinen en gevoelige en belangrijke data te beveiligen. In dit blog lees je hoe AI voor het MKB, zoals oplossingen als Data Loss Prevention (DLP) en User Behavior Analytics (UBA), het verschil kunnen maken voor jouw bedrijf.

Waarom bescherming van klantdata steeds belangrijker wordt 

Organisaties, groot én klein, verwerken steeds meer digitale klantgegevens. Denk aan contactinformatie, betalingsgegevens, documenten of communicatiegeschiedenis. Die gegevens worden opgeslagen in systemen, gedeeld via e-mail of opgeslagen in de Cloud. Tegelijkertijd nemen de risico’s toe: niet alleen door cyberaanvallen van buitenaf, maar ook door menselijke fouten of onjuiste omgang met data binnen de organisatie zelf.

Voor het MKB is het extra lastig om dit goed te beheren. Er is vaak geen dedicated securityteam en de IT-omgeving groeit op een organische manier, met verschillende systemen en apparaten. Toch worden er vanuit wet- en regelgevingen als de AVG strenge eisen gesteld aan de manier waarop klantgegevens worden verwerkt en beschermd. Dit vraagt om slimme, schaalbare oplossingen die helpen om inzicht te krijgen in datastromen en risico’s, ook voor minder grote organisaties. Gelukkig is AI ontzettend opkomend en biedt het hier steeds betere oplossingen voor.

Wat is AI-gedreven Data Loss Prevention (DLP)?

Data Loss Prevention (DLP) is een verzamelnaam voor technieken die voorkómen dat gevoelige informatie onbedoeld en ongewenst wordt verspreid of gelekt. Daarbij kan je denken aan:

• Het blokkeren van e-mails met gevoelige bijlagen naar externe partijen
• Het versleutelen van klantdata op mobiele devices
• Het beperken van kopieer- en printmogelijkheden

Data Loss Prevention kan met kunstmatige intelligentie worden verbeterd. In plaats van simpelweg te zoeken naar vooraf gedefinieerde trefwoorden of bestandstypes, leert AI van context, gedrag en patronen. Daardoor kan een AI-systeem bijvoorbeeld herkennen dat een medewerker die normaal nooit klantdata mailt, dat ineens op een zondagavond probeert. Of dat gevoelige data op een ongebruikelijke plek worden opgeslagen. Een ander voorbeeld is data dat via een VPN naar een onbekend IP-adres wordt verstuurd. Door real-time detectie én actie – zoals waarschuwingen, blokkades of automatische rapportage – worden lekken op het juiste moment actief voorkomen in plaats van pas achteraf ontdekt.

Wat is User Behavior Analytics (UBA)?

User Behavior Analytics (UBA) gaat nog een stap verder. Deze technologie gebruikt AI om het gedrag van gebruikers binnen je IT-omgeving te analyseren en afwijkingen op te sporen die te maken kunnen hebben met een cyberdreiging.

Voorbeelden van gedragsanalyse:

• Een medewerker logt ineens in vanaf een buitenlandse locatie
• Iemand downloadt in korte tijd grote hoeveelheden klantdata
• Er worden bestanden geopend waartoe een specifieke gebruiker eigenlijk helemaal geen toegang toe mag hebben

UBA maakt hierbij gebruik van machine learning, waarbij het systeem leert wat ‘normaal gedrag’ is voor elke gebruiker, afdeling of rol. Zodra er een afwijkende actie wordt gedetecteerd, gaan de alarmbellen af. Het systeem kan dan zelfs automatisch zelf ingrijpen.

DLP en UBA kunnen een krachtig duo vormen, waarbij User Behavior Analytics verdachte activiteiten signaleert en Data Loss Prevention ervoor zorgt dat die gedragspatronen niet tot verlies van belangrijke en gevoelige informatie leiden.

AI voor het MKB: hoe maakt dit het verschil?

Het idee leeft vaak dat technologie als DLP en UBA alleen haalbaar zijn voor grote organisaties met een grote IT-afdeling. Dit is echter niet meer aan de orde. Dankzij Cloud-based oplossingen en gebruiksvriendelijke dashboards zijn veel AI-tools toegankelijker en ook betaalbaarder geworden. Dit maakt het ook toepasbaar voor kleinere organisaties. Sterker nog, het biedt zelfs voordelen voor specifiek het MKB:

• Tijdwinst. AI monitort 24/7, waardoor het niet nodig is om een intern of extern IT-team hiervoor verantwoordelijk te stellen
• Snellere detectie. AI kan binnen seconden reageren op verdachte situaties, waar dit vroeger dagen of zelfs weken op zich kon laten wachten
• Lagere kosten. Veel AI-tools werken als een SaaS-dienst (Software-as-a-Service), wat betekent dat grote investeringen niet meer aan de orde zijn
• Schaalbaarheid. Je groeit eenvoudig mee – van 10 naar 100 medewerkers – zonder opnieuw het wiel uit te vinden

Hoe begin je met AI-gedreven security?

1. Breng je data in kaart
   Weet waar je klantgegevens staan, wie tot welke informatie toegang heeft en mag hebben, en welke risico’s daaraan verbonden zijn
2. Kies een DLP-oplossing die past bij jouw organisatie
   Een populaire Data Loss Prevention-oplossing met AI-functionaliteit is Microsoft Purview: een uitgebreid portfolio van producten die oplossingen bieden voor data governance, gegevensbeveiliging en risico- en compliance. Voor kleine teams zijn ook lichtere oplossingen beschikbaar, zoals Teramind of Endpoint Protector
3. Activeer gedragsanalyse
   Veel endpoint security suites (zoals Microsoft Sentinel of Microsoft Defender for Endpoint) bieden User Behavior Analytics-functionaliteiten. Soms zit het al in je bestaande licentie, dus check dit even
4. Train je medewerkers
   AI kan veel betekenen voor je databeveiliging, maar mensen blijven de zwakste schakel en een fout is snel gemaakt. Cybersecurity Awareness Trainingen helpen fouten en (onbewust) misbruik te voorkomen
5. Start klein, schaal op
   Begin klein, zoals met het monitoren zonder blokkeren. Leer van de inzichten, pas beleid aan, en voer daarna geleidelijk beperkingen in

En hoe zit het met privacy en AVG?

Een vraag die niet meer dan terecht is: mag je wel alle data monitoren met AI? Het antwoord is ja, mits je alles aan de voor- en achterkant goed inregelt. Je moet transparant zijn over monitoring, beleid opstellen en de rechten van medewerkers respecteren.

Daarnaast kan AI je juist helpen om AVG-compliant te blijven, door:

• Automatische detectie van persoonsgegevens
• Inzage in wie toegang heeft tot welke data
• Snelle reactie bij datalekken, waarbij je voldoet aan de meldplicht

Zorg wél dat je AI-oplossingen kiest die voldoen aan Europese privacyregels, bij voorkeur met datacenters in de EU.

Conclusie

Veel MKB’ers komen pas in actie ná een incident, bijvoorbeeld omdat ze simpelweg het idee hadden dat goede security-oplossingen voor hen niet haalbaar of toepasbaar zijn. Een datalek kan echter niet alleen juridische gevolgen hebben, maar ook imagoschade en verlies van klantvertrouwen veroorzaken.

Toch zijn Data Loss Prevention en User Behavior Analytics, ondersteund door AI, zeker beschikbaar voor minder grote organisatie. Het kan ze helpen met het zetten van een proactieve stap richting betere bescherming van klantgegevens en gevoelige informatie.

Meer weten over AI voor het MKB, wat het voor jouw organisatie specifiek kan betekenen of waar je überhaupt begint met het beschermen van je bedrijfsdata? Wij kijken graag eens met je mee. Soms is gewoon even sparren ook al genoeg, dat begrijpen we. Neem gerust contact met ons op. Bijvoorbeeld door zelf een (bel)afspraak bij Dirk in te schieten of door ons te bellen.