In het snel evoluerende digitale landschap van vandaag heeft kunstmatige intelligentie (AI) zich ontpopt als een belangrijke motor voor concurrentievoordeel. Bedrijven die met succes AI-oplossingen implementeren, transformeren niet alleen bedrijfstakken door processen te automatiseren en de besluitvorming te verbeteren, maar ze krijgen ook een aanzienlijke voorsprong op hun concurrenten. AI-tools, zoals die voor natuurlijke taalverwerking, machine learning en robotische procesautomatisering, bieden waardevolle inzichten die bedrijven vooruit helpen.
Naarmate de toepassing van AI echter versnelt, neemt de druk op concurrenten toe om gelijke tred te houden. Wie er niet in slaagt om AI te omarmen, loopt het risico achterop te raken en de concurrentiekloof te verbreden. Tegelijkertijd brengt de snelle toepassing van AI nieuwe risico’s met zich mee, waardoor een delicaat evenwicht ontstaat tussen innovatie en het ontstaan van onvoorziene uitdagingen. Het resultaat is een verscherpt concurrentielandschap waarin de race om het gebruik van AI ook de noodzaak met zich meebrengt om deze nieuwe kwetsbaarheden aan te pakken.
Voordelen van AI-tools
Kunstmatige intelligentie (AI) is een krachtig hulpmiddel geworden dat industrieën transformeert dankzij de vele mogelijkheden die het biedt. Deze mogelijkheden worden op twee manieren ingezet: AI-toepassingen en AI-oplossingen. Terwijl AI-toepassingen zich richten op specifieke functionaliteiten zoals machinaal leren, verwerking van natuurlijke taal en computervisie, gaan AI-oplossingen verder door deze toepassingen te integreren in uitgebreide systemen die zijn ontworpen om specifieke zakelijke uitdagingen aan te pakken.
AI-tools bieden uitzonderlijke mogelijkheden in verschillende toepassingen, waaronder klantenservice, contentcreatie, rapportage, besluitvorming en gegevensanalyse. De integratie van AI-tools zorgt voor een revolutie in sectoren als de gezondheidszorg, de detailhandel, de financiële sector en daarbuiten en biedt organisaties ongekende voordelen.
Door gebruik te maken van AI-tools kunnen bedrijven efficiënter werken, waardoor ze meer tijd en middelen kunnen besteden aan hun kernactiviteiten en strategische initiatieven. Bovendien stelt AI bedrijven in staat om hun bedrijfsprocessen te verbeteren en hun klantenservice naar een hoger niveau te tillen.
Een belangrijk voordeel van AI-tools is hun vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren en te benutten voor snellere en betere besluitvorming. Door middel van machine learning en natuurlijke taalverwerkingstechnieken blinken AI-tools uit in het verwerken van grote datasets, het extraheren van relevante informatie en het mogelijk maken van geïnformeerde besluitvorming.
AI en cyberbeveiliging: Het tweesnijdende zwaard
De integratie van AI-tools in cyberbeveiliging lijkt op het hanteren van een tweesnijdend zwaard. Aan de ene kant biedt AI talloze voordelen die ons vermogen om digitale middelen te beschermen aanzienlijk kunnen verbeteren. Dezelfde AI-technologieën die onze verdediging versterken, kunnen echter ook als wapen worden gebruikt door
Voordelen van AI in cyberbeveiliging
Net als op veel andere gebieden kan AI aanzienlijke waarde toevoegen aan het dagelijkse werk van beveiligingsprofessionals. De capaciteit van AI om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en patroonherkenning toe te passen, zal menselijke cyberbeveiligingsprofessionals verlossen van vervelend data-analysewerk. Door triage toe te passen kunnen cyberbeveiligingsprofessionals hun tijd en inspanningen richten op zaken met een hoge prioriteit. Veel cyberbeveiligingsprogramma’s bieden AI-gebaseerde technologie om de effectiviteit van hun tools te vergroten en de efficiëntie van schaarse cyberbeveiligingsmedewerkers te verhogen. Er zijn vier manieren waarop AI de effectiviteit van beveiligingswerk kan verhogen:
- Trend- en patroonanalyse: De capaciteit van Machine Learning-algoritmen om patronen te leren en te voorspellen, en om uitschieters te identificeren, heeft met succes de capaciteit van een reeks tools verbeterd, zoals gedragsanalyse van eindgebruikers, netwerkverkeermonitoring, phishing, malware & zero day-bedreigingsdetectie en fraudedetectie.
- Identiteits- en toegangsbeheer: IAM-toolingproviders bieden functionaliteit om verder te controleren wie toegang heeft tot wat, door gebruik te maken van cloud-toegangsbeheer en context gebaseerd toegangsbeheer.
- Incident response: AI-technologie verhoogt de effectiviteit van de reactie op incidenten nog verder De verbetering van Intrusion Prevention Systems maakt een slimme en snelle reactie op geïdentificeerde bedreigingen mogelijk. Door geautomatiseerde triage van incidenten kan de schaarse tijd van cyberbeveiligingsprofessionals worden gericht op gebeurtenissen met een hoge prioriteit.
- Automatisering van beveiliging: AI vergroot het potentieel voor de automatisering van verschillende arbeidsintensieve taken zoals patch- en kwetsbaarheidsbeheer, detectie en aanbeveling van misconfiguratie en systeemverharding, en de uitvoering van voorspellende beveiligingsanalyses.
Bedreigingen door de introductie van kunstmatige intelligentie
Een punt van zorg is het trainen van AI-modellen voor geavanceerde phishing-aanvallen, social engineering, fraude en diefstal. Aanvallers kunnen AI-mogelijkheden gebruiken om steeds overtuigender en gerichter aanvallen uit te voeren die moeilijk te detecteren zijn met de huidige beveiligingsoplossingen. Europol waarschuwde onlangs dat AI criminelen kan helpen om meer gerichte aanvallen uit te voeren.
AI maakt het mogelijk om snel geavanceerde malware te maken, waardoor “zero-day aanvallen” mogelijk worden die onopgemerkt kunnen blijven en grote schade kunnen aanrichten. Onlangs liet een onderzoeker van Forcepoint de potentiële risico’s van AI in cyberbeveiliging zien door een geavanceerde zero-day malware te ontwikkelen met behulp van ChatGPT.
Het experiment werd als volgt uitgevoerd:
- Creatie: ChatGPT gebruiken om malwarecode te genereren, waardoor de AI’s ingebouwde beveiligingen tegen het produceren van schadelijke inhoud worden omzeild.
- Vermomming: De malware was ingebed in een schijnbaar onschadelijke screensaver-app, die na installatie automatisch werd uitgevoerd en zocht naar gevoelige bestanden zoals afbeeldingen, PDF’s en Word-documenten.
- Heimelijkheid: Om detectie te omzeilen, maakte de malware gebruik van steganografie, waarbij gestolen gegevens werden verborgen in afbeeldingen die vervolgens werden geüpload naar een Google Drive-map, waardoor de gegevensoverdracht moeilijk te detecteren was.
- Ontwijking: Aanvankelijk detecteerden slechts enkele antivirusprogramma’s de malware. De code werd voortdurend verfijnd met ChatGPT-aanwijzingen totdat het bijna niet meer te detecteren was.
Dit is slechts een van de vele voorbeelden. Bovendien kunnen cybercriminelen AI-systemen manipuleren door valse gegevens te injecteren, wat leidt tot onjuiste voorspellingen of beslissingen. Inbreuken op de privacy en gegevensinbreuken vormen ook aanzienlijke beveiligingsrisico’s, aangezien AI-modellen grote hoeveelheden gegevens nodig hebben om effectief te kunnen werken, waardoor de kans op inbreuken en misbruik van gevoelige persoonlijke informatie toeneemt.
Dit onderstreept de tweeledige aard van AI in cyberbeveiliging. Hoewel AI de verdediging kan verbeteren, brengt het ook nieuwe uitdagingen met zich mee. Waakzaamheid en innovatie zijn essentieel om voorop te blijven lopen.
Risico’s van de implementatie van AI
Om de controle te behouden en te voldoen aan bijvoorbeeld de Europese AI-wet en de Algemene Verordening Gegevensbescherming, moeten deze risico’s worden aangepakt voordat AI daadwerkelijk wordt geïmplementeerd in de organisatie. Voorbeeldrisico’s voor AI-implementaties zijn onder andere (niet limitatief):
- Misbruik van gegevens: GDPR geeft individuen het recht om civiele schadeclaims in te dienen, inclusief voor leed, voor inbreuken op persoonsgegevens.
- Oneerlijkheid, discriminatie en vooringenomenheid: Er bestaat een inherent risico dat AI bevooroordeelde datasets bevat en bevooroordeelde uitkomsten creëert, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende besluitvorming.
- Onvoldoende controle: Bestaande regelgevingsprincipes zijn ook van toepassing op AI, wat betekent dat bedrijven bedacht moeten zijn op een te groot beroep op automatisering, onvoldoende toezicht en ineffectieve systemen (zoals voor alle bestaande processen). Instellingen moeten in staat zijn om binnen korte tijd een beschrijving te geven van hun strategieën voor algo-trading.
- Marktmisbruik: Dit risico is gericht op procedures die het risico tegengaan dat AI wordt gebruikt om financiële criminaliteit te bevorderen, waaronder het testen van algoritmen om de impact te beoordelen die ze kunnen hebben op de marktintegriteit, naast post-trade monitoring. Als er wordt gehandeld op basis van big data-analyse, moeten bedrijven er zeker van zijn dat datasets geen vertrouwelijke informatie bevatten (van binnen het bedrijf of van elders) die neerkomt op voorkennis. Instellingen moeten ervoor zorgen dat een AI die niet beperkt is en blootgesteld wordt aan bepaalde markten en gegevens, het niet volkomen rationeel vindt om marktmanipulatie te plegen. Bedrijven moeten ook over systemen beschikken om dergelijke vormen van marktmisbruik door hun cliënten te voorkomen en op te sporen.
- Contractuele aansprakelijkheid en onrechtmatige handelingen: Het gebruik van AI (door de leveranciers van een bedrijf of door het bedrijf zelf bij zijn klanten) kan onbedoelde gevolgen hebben en instellingen blootstellen aan claims wegens contractbreuk of onrechtmatige handelingen en de grenzen van bestaande uitsluitingsclausules op de proef stellen. Bedrijven moeten beoordelen of hun bestaande algemene voorwaarden geschikt blijven voor AI.
- Overdreven vertrouwen in de kwaliteit van de output: Vooral generatieve AI kan foutieve of onjuiste output genereren die onopgemerkt blijft doordat de instelling deze niet controleert. Dit kan bijvoorbeeld het gevolg zijn van een algemeen gebrek aan kwaliteit van de trainingsgegevens of underfitting of overfitting tijdens de training.
- Onvoldoende kwaliteit van trainingsgegevens: Zoals hierboven vermeld, kan een gebrek aan kwaliteit van de trainingsgegevens leiden tot foutieve of onjuiste uitvoer van een AI-algoritme.
- Niet-transparante besluitvorming: AI-algoritmen nemen complexe beslissingen op basis van grote hoeveelheden gegevens. Instellingen moeten kunnen uitleggen waarom een algoritme bepaalde beslissingen neemt.
- Overtreding van wet- en regelgeving: Momenteel is AI onderworpen aan dezelfde wetgeving als niet-AI-technologie. Vooral op het gebied van privacy (GDPR) kan AI inbreuken introduceren. Let ook op de aankomende AI-wet (zie hoofdstuk 6).
- Schending van vertrouwelijkheid: Wanneer AI wordt geïmplementeerd op een cloudbasis, kunnen gevoelige gegevens uitlekken naar leveranciers en/of andere klanten.
- Schending van verantwoordingsplicht: Verantwoordelijkheid kan niet aan een machine worden gedelegeerd. De uiteindelijke verantwoordelijkheid ligt bij het senior management
- Meerdere talen: Bij generatieve AI ondersteunt een AI meestal slechts één taal. Er zijn mogelijk meerdere implementaties nodig die getraind zijn met verschillende trainingssets, wat kan leiden tot inconsistenties in de uitvoer van algoritmes.
- Gebrek aan beschikbare kennis: Niet alleen de uitvoerders van AI moeten een gedetailleerd begrip hebben van AI, ook functies als legal, compliance, risk en audit moeten een basiskennis hebben van het onderwerp om hen in staat te stellen elke AI-implementatie te beoordelen.
- Haywire-handel: AI-algoritmes die worden gebruikt in algoritmische handel kunnen fouten maken en als zodanig aanzienlijke verliezen veroorzaken als ze niet onder controle worden gehouden (zoals het geval was bij het Knight Capital-incident in 2012, dat leidde tot een verlies van $ 440 miljoen in een paar minuten).
Beveiligingsrisico’s aanpakken
Om de beveiligingsrisico’s die gepaard gaan met zowel de implementatie van AI-tools als de nieuwe mogelijkheden van bedreigingsactoren effectief aan te pakken, moeten organisaties robuuste beveiligingsprotocollen implementeren en hun activiteiten proactief beschermen. Dit houdt in dat AI-modellen rigoureus moeten worden getest op kwetsbaarheden om mogelijke zwakke plekken en kwetsbaarheden te identificeren die kunnen worden uitgebuit door kwaadwillende actoren. Daarnaast moet de implementatie van AI-tools worden voorafgegaan door een robuuste risicoanalyse, waarbij relevante risico’s die zich voordoen bij AI-implementaties worden geïdentificeerd, gemeten en waar nodig beheerst. Privacygevoelige gegevens die worden verzameld en geanalyseerd door AI-systemen moeten met de grootst mogelijke zorg worden behandeld. Organisaties moeten prioriteit geven aan de implementatie van strenge gegevensbeschermingsmaatregelen, waaronder versleuteling, toegangscontroles en veilige opslagpraktijken. Door deze maatregelen toe te passen, kan het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang aanzienlijk worden beperkt en blijft de naleving van de GDPR gehandhaafd.
Training en bewustwordingsprogramma’s zijn essentiële onderdelen van een uitgebreide beveiligingsstrategie. Medewerkers moeten worden voorgelicht over de potentiële risico’s van AI-tools en worden getraind om beveiligingsrisico’s effectief te herkennen en erop te reageren. Door een cultuur van beveiligingsbewustzijn te stimuleren, kunnen organisaties hun werknemers in staat stellen de eerste verdedigingslinie te vormen tegen cyberaanvallen.
Samenwerkingen en het delen van informatie binnen de branche zijn ook cruciaal bij het aanpakken van AI-gerelateerde beveiligingsrisico’s. Organisaties moeten actief deelnemen aan relevante forums, best practices delen en op de hoogte blijven van nieuwe bedreigingen en kwetsbaarheden. Door gebruik te maken van collectieve kennis en expertise kan de sector effectief reageren op nieuwe en veranderende beveiligingsuitdagingen.
Regelgevende kaders zoals de EU AI Act en het AI Risk Management Framework kunnen een veilige inzet van AI ondersteunen door transparantie, verantwoording en compliance te bevorderen.
Daarnaast zijn voortdurende monitoring en het verzamelen van informatie over bedreigingen essentieel om potentiële beveiligingsrisico’s voor te blijven. Organisaties moeten investeren in geavanceerde beveiligingsoplossingen die gebruikmaken van machine learning en AI-algoritmen om opkomende bedreigingen effectief te detecteren en erop te reageren. Door deze technologieën in hun beveiligingsinfrastructuur te integreren, kunnen organisaties hun vermogen om potentiële risico’s te detecteren en te beperken vergroten.
Het is belangrijk om te beseffen dat het aanpakken van beveiligingsrisico’s een doorlopend proces is. Naarmate AI-technologie zich ontwikkelt en er nieuwe kwetsbaarheden opduiken, moeten organisaties zich blijven aanpassen en blijven inspelen op veranderende bedreigingen. Regelmatige beveiligingsbeoordelingen, updates en patches moeten worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat AI-systemen zijn uitgerust met de nieuwste verdedigingsmiddelen tegen nieuwe beveiligingsrisico’s.
Door deze maatregelen te implementeren, kunnen organisaties het potentieel van AI benutten en tegelijkertijd activiteiten, gegevens en het vertrouwen van klanten beschermen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor een veiligere digitale toekomst.
Onze expertise
Eraneos is gespecialiseerd in cyberbeveiliging, veerkracht, risicomanagement en privacy en helpt bedrijven door het dynamische landschap van AI en cyberbeveiliging te navigeren om hun activiteiten veilig te stellen en te floreren in een digitale wereld. Bent u klaar om het potentieel van AI-tools te maximaliseren en tegelijkertijd robuuste beveiligingsmaatregelen te treffen? Neem vandaag nog contact op met Eraneos voor meer informatie over hoe wij u kunnen helpen AI-technologieën veilig en effectief in te zetten, u kunnen ondersteunen bij activiteiten op het gebied van dreigingsanalyse en risicobeheer en/of u kunnen helpen te blijven voldoen aan bijvoorbeeld de AI-wet en de GRDP. Bekijk ons cyber aanbod hier voor meer informatie.
