Uw AI-systemen worden bedreigd door risico's die traditionele beveiliging niet ziet: prompt injection, datavergiftiging, modeldiefstal, adversariële aanvallen. Schaduw-AI — niet-gecontroleerde modellen, onbeveiligde agenttools, AI-gegenereerde code met verborgen kwetsbaarheden — breidt uw aanvalsoppervlak sneller uit dan uw beveiligingsteam het kan inventariseren. Het SECURE-AI Framework v2 behandelt alle vier aanvalsoppervlakken: LLM-applicaties, vibe-gecodeerde software, agentische systemen en de AI supply chain. Gebouwd door iemand die Achilles AI creëerde — een 210-regel statische analysescanner speciaal gebouwd voor de beveiliging van AI-gegenereerde code.
Prompt injection-aanvallen kunnen uw LLM onbedoelde acties laten uitvoeren of gevoelige data laten lekken — en nieuwe technieken verschijnen wekelijks. Uw traditionele WAF ziet deze aanvallen niet eens. Schaduw-AI creëert vectoren die uw beveiligingsteam niet heeft geïnventariseerd.
Uw ontwikkelaars gebruiken dagelijks Cursor, Copilot en Claude Code. Elke AI-gegenereerde regel code is een potentiële kwetsbaarheid die niemand heeft gereviewed. Traditionele SAST-tools missen AI-specifieke patronen — gehalluceerde library-aanroepen, onveilige standaardinstellingen, hardcoded secrets in prompttemplates.
Autonome agents met tooltoegang kunnen worden gemanipuleerd om data te exfiltreren, privileges te escaleren of ongeautoriseerde acties uit te voeren. Eén gecompromitteerde agent met databasetoegang kan onomkeerbare schade veroorzaken vóór detectie.
Uw AI supply chain is niet gecontroleerd. Vergiftigde modellen op Hugging Face, gecompromitteerde datasets en kwaadaardige AI-bibliotheken komen uw stack binnen zonder controle. Dezelfde supply chain-aanvallen die npm en PyPI troffen, richten zich nu op AI-afhankelijkheden.
Vierpijlerbeveiliging die het volledige AI-aanvalsoppervlak dekt. LLM-applicaties, AI-gegenereerde code, autonome agents en de AI supply chain — beoordeeld, getest, verhard en gemonitord.
Breng het volledige AI-aanvalsoppervlak in kaart over alle vier pijlers — LLM-eindpunten, vibe-gecodeerde repositories, agent-toolketens en model/data supply chain-afhankelijkheden.
Red team elke vector. Prompt injection en jailbreaks op LLM's. Kwetsbaarheidsscanning op AI-gegenereerde code. Toolmisbruik en privilege-escalatie op agents. Herkomstcontroles op modellen en datasets.
Verdediging in de diepte over alle pijlers: input/output-waarborgen voor LLM's, beveiligde coderingsbeleiden voor AI-assistenten, minimale-privilege tooltoegang voor agents en geverifieerde supply chain-pipelines.
Continue monitoring over de AI-stack. Detecteer prompt injection, markeer onveilige AI-gegenereerde commits, alert op ongeautoriseerde agentacties en volg supply chain-integriteitsverschuivingen.
Een vierpijleraanpak voor AI-beveiliging die het gehele AI-aanvalsoppervlak dekt. Combineert offensief testen met defensieve verharding over LLM-applicaties, AI-gegenereerde code, autonome agents en de AI supply chain.
U hebt LLM's in productie geïmplementeerd, uw ontwikkelaars gebruiken dagelijks AI-codeerassistenten, u bouwt autonome agents of u bent afhankelijk van AI-modellen en datasets van derden. U wilt kwetsbaarheden in uw gehele AI-stack vinden voordat aanvallers dat doen — en u hebt gespecialiseerde AI-beveiligingsexpertise nodig, geen generieke penetratietesting.
Traditionele pentesting dekt geen AI-specifieke aanvalsvectoren. Prompt injection, jailbreaks, trainingsdataextractie, adversariële invoer, agent-toolmisbruik en AI supply chain-vergiftiging vereisen allemaal gespecialiseerde expertise. Het SECURE-AI Framework combineert traditionele beveiliging met diepgaand begrip van LLM-interne werking, agentische architecturen en AI-specifieke dreigingen.
Indirecte prompt injection via opgehaalde data. Als uw RAG-systeem content ophaalt van externe bronnen, kunnen aanvallers kwaadaardige instructies in die content inbedden. Uw LLM voert die instructies dan uit, wat kan leiden tot datalekken of ongeautoriseerde acties. Maar steeds vaker is het over het hoofd geziene risico AI-gegenereerde code — ontwikkelaars vertrouwen Copilot-output zonder dezelfde scrutiny die ze een junior ontwikkelaar's pull request zouden geven.
Vibe coding betekent software bouwen hoofdzakelijk via AI-codeerassistenten — Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. De code levert snel maar draagt risico's: hardcoded secrets in prompttemplates, onveilige API-standaardinstellingen, ontbrekende inputvalidatie en te permissieve configuraties. AI-assistenten optimaliseren voor functionaliteit, niet voor beveiliging. Wij auditeren vibe-gecodeerde repositories om te vinden wat de AI heeft gemist.
We modelleren dreigingen over de volledige agentketen — MCP-tooltoegang, multi-agentcommunicatie en beslissingsgrenzen. Testing omvat toolmisbruikscenario's, data-exfiltratie via toolresponsen, prompt injection via tooloutputs, privilege-escalatie en ongeautoriseerde acties. Zie het als penetratietesting voor systemen die zelfstandig kunnen handelen.
Dezelfde supply chain-aanvallen die npm en PyPI troffen, komen naar AI. Vergiftigde modellen op Hugging Face, gemanipuleerde trainingsdatasets en kwaadaardige AI-bibliotheekafhankelijkheden zijn reële dreigingen. Wij verifiëren modelherkomst, valideren datasetintegriteit en beoordelen elke AI-afhankelijkheid in uw stack — want één gecompromitteerd model kan alles stroomafwaarts ondermijnen.
We gebruiken gecontroleerde red team testing met afgesproken scope en terugdraaiprocessen. Testing vindt waar mogelijk plaats in staging-omgevingen. Voor productietesting gebruiken we technieken die kwetsbaarheden sonderen zonder daadwerkelijke schade te veroorzaken — vergelijkbaar met ethisch hacken maar dan voor AI-specifieke dreigingen over alle vier pijlers.
Geen enkel systeem is volledig beveiligd — AI of anderszins. Het doel is verdediging in de diepte over alle vier pijlers: LLM-waarborgen, code-reviewbeleiden, agent-toegangscontroles en supply chain-verificatie. Meerdere beschermingslagen zodat als er één faalt, anderen de dreiging opvangen. Wij helpen u adequate beveiliging te bereiken voor uw risicoprofiel, geen theoretische perfectie.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.