Zo voorkom je dat AI vertrouwelijke bedrijfsdata lekt

Artificiële intelligentie opent ongekende kansen — maar vormt tegelijk een groeiend risico voor gevoelige bedrijfsdata. In een recente video van Cloudflare benadrukken beveiligingsexperts hoe bedrijven die kansen veilig kunnen benutten zonder vertrouwelijke informatie bloot te stellen aan AI-modellen. 

Waarom AI-beveiliging nu essentieel is

In het huidige digitale tijdperk gebruiken organisaties massaal AI-tools zoals ChatGPT, Google Gemini of Claude voor taken variërend van klantenservice tot softwareontwikkeling. Maar zodra medewerkers met die tools gaan werken — bijvoorbeeld door bedrijfs-PII, broncode of financiële gegevens in te voeren — bestaat het risico dat die informatie onbedoeld de AI-providers bereikt of zelfs gelekt wordt. 

Daarom zetten security-teams zwaar in op data-exposure-preventie, een strategische aanpak die het risico minimaliseert door gevoelige data te herkennen, te blokkeren of te maskeren voordat het AI-model ermee in aanraking komt.

DLP en Guardrails — de ruggengraat van veilige AI-workflows

Cloudflare introduceert met zijn AI Security Suite geavanceerde tools om AI-data-lekken tegen te gaan. De kern hiervan zijn twee technologieën: Data Loss Prevention (DLP) en guardrails.

DLP, een bekende beveiligingsoplossing voor netwerken en applicaties, wordt nu ingezet om AI-interacties te scannen. Zowel ingediende prompts als antwoorden van AI-modellen worden gecontroleerd op patronen van gevoelige data — zoals persoonsgegevens, financiële info of broncode — en kunnen worden geblokkeerd of alleen gelogd voor later onderzoek. 

Daarnaast helpen guardrails om riskante intenties in prompts te herkennen — denk aan verzoeken om interne gegevens te manipuleren, jailbreak-achtige prompts, of verzoeken die duiden op misbruik. Deze worden geïdentificeerd voordat ze ooit het model bereiken. 

Prompts beschermen en risico’s detecteren

Een belangrijk onderdeel van de aanpak is de zogenaamde promptbescherming. Hiermee krijgen organisaties zicht op wat medewerkers precies aan AI-services vragen — en kunnen ze vroegtijdig ingrijpen als er gevoelige data gedeeld dreigt te worden. 

Beveiligingsteams kunnen deze monitoring gebruiken om:

• waarschuwingsregels in te stellen,
• automatisch verdachte prompts te blokkeren,
• of specifieke prompttypes af te vangen en te analyseren. 

Dit geeft controle én transparantie in wat anders vaak een black box is: de interactie tussen medewerkers en AI-modellen.

Van Shadow AI naar zichtbare AI-security

Een ander securityrisico komt voort uit wat Cloudflare “Shadow AI” noemt: AI-tools die medewerkers gebruiken zonder toezicht van de IT-afdeling. Dit kan leiden tot oncontroleerbare datastromen en onverwachte exposure van bedrijfsgegevens. 

Door gebruik te maken van uitgebreide visibility-tools kunnen security-teams snel ontdekken welke AI-services worden gebruikt, hoe vaak en met welke data. Vervolgens kunnen ze regels afdwingen om die risico’s te mitigeren — bijvoorbeeld door tools te blokkeren of datatypes te filteren.

Standaardisatie en compliance in AI-beveiliging

Behalve datalekpreventie helpt deze aanpak ook bij het voldoen aan strenge regelgeving zoals GDPR, HIPAA of PCI DSS. Doordat DLP-scans consistent worden toegepast op AI-interacties, én gelogd worden voor compliance-teams, ontstaat een audit-vriendelijke structuur die risico’s beter beheersbaar maakt. 

Conclusie — veilige AI is geen luxe meer

AI biedt enorme voordelen voor moderne organisaties — maar alleen als het veilig wordt gebruikt. Door technologieën zoals DLP, intent-guardrails en zichtbaarheid van AI-prompts centraal te stellen in je beveiligingsstrategie, kunnen bedrijven niet alleen datalekken voorkomen, maar ook voldoen aan compliance-eisen en medewerkers vrijuit laten innoveren.

Wil je dieper duiken in hoe deze beveiligingslaag werkt en wat je moet doen om AI-gebruik binnen je organisatie veilig te schalen? Bekijk dan de AI Security Suite van Cloudflare.