Pentesten en AI: veilige code en verantwoord gebruik

AI-codeertools en generatieve AI zijn in korte tijd onderdeel geworden van het dagelijkse werk binnen organisaties. Ze versnellen ontwikkeling en verlagen de drempel om software te bouwen, maar introduceren tegelijk nieuwe risico's die klassieke beveiliging niet automatisch afdekt. De vraag is niet of u AI gebruikt, maar of u weet wat het met uw aanvalsoppervlak doet.

Uitleg

AI raakt organisaties op twee manieren. Aan de ene kant schrijven ontwikkelaars steeds vaker code met assistenten zoals GitHub Copilot of een taalmodel, waarbij gegenereerde code soms rechtstreeks in productie belandt. Aan de andere kant gebruiken medewerkers AI-tools voor tekst, analyse en automatisering, vaak buiten het zicht van IT. Beide vormen verdienen aandacht: de code die AI oplevert en de manier waarop AI binnen de organisatie wordt ingezet.

Risico

AI-gegenereerde code is niet vanzelf veilig. Modellen nemen onveilige patronen uit hun trainingsdata over en kunnen kwetsbaarheden als injectie, zwakke invoervalidatie of onveilige standaardinstellingen introduceren. Daarnaast verwijzen modellen soms naar softwarepakketten die niet bestaan, wat aanvallers misbruiken door die namen alsnog kwaadaardig te registreren. Bij AI-toepassingen zelf spelen risico's als prompt injection en het weglekken van broncode of gevoelige data naar externe modellen, precies de categorieën die de OWASP Top 10 voor LLM-toepassingen beschrijft.

Aandachtspunten

• AI-gegenereerde code die zonder review in productie terechtkomt.
• Verwijzingen naar niet-bestaande of vervuilde dependencies in de toeleveringsketen.
• Prompt injection en onvoldoende afscherming van AI-functies in applicaties.
• Shadow AI: medewerkers die bedrijfsdata in publieke AI-tools plakken.
• Gevoelige gegevens en secrets die naar externe modellen weglekken.

Aanpak

Behandel AI als onderdeel van uw aanvalsoppervlak en toets het ook zo. Laat AI-gegenereerde code dezelfde code review, secure coding-eisen en scans doorlopen als handmatig geschreven code. Test AI-functies en agents gericht op prompt injection, ongewenste data-uitvoer en het omzeilen van guardrails. Stel daarnaast helder beleid op voor welke AI-tools zijn toegestaan en welke data daarin mag, en maak die veilige weg ook de makkelijkste. Een pentest die AI-toepassingen en de onderliggende koppelingen meeneemt, maakt zichtbaar waar de werkelijke risico's zitten.

Conclusie

AI levert snelheid en gemak op, maar verschuift het risico naar plekken die traditionele controles missen. Wie AI-code laat reviewen, AI-toepassingen laat testen en het gebruik binnen duidelijke kaders brengt, plukt de voordelen zonder de weerbaarheid te ondermijnen. Het toetsen van AI hoort daarmee een vast onderdeel te worden van uw beveiligingsstrategie.

Contact

Wilt u weten hoe dit binnen uw eigen omgeving speelt? Neem contact op met de specialisten van DeepBlue Security & Intelligence via info@deepbluesecurity.nl of +31 (0) 70 290 6 290.