Het zijn niet meer alleen uw LLMs. AI-gegenereerde code bevat verborgen kwetsbaarheden. Autonome agenten handelen zonder toezicht. Vergiftigde modellen komen ongedetecteerd uw supply chain binnen. Het SECURE-AI Framework v2 dekt alle vier aanvalsoppervlakken—LLM-applicaties, AI-gegenereerde software, agentische systemen en de AI-supply chain—omdat aanvallers zich niet tot een beperken.
Prompt injection-aanvallen kunnen uw LLM onbedoelde acties laten uitvoeren of gevoelige data lekken—en nieuwe technieken ontstaan wekelijks.
Uw ontwikkelaars gebruiken dagelijks Cursor, Copilot en Claude Code. Elke AI-gegenereerde coderegel is een potentiële kwetsbaarheid die niemand heeft gereviewed.
Autonome agenten met tool-toegang kunnen worden gemanipuleerd om data te exfiltreren, privileges te escaleren of ongeautoriseerde acties uit te voeren.
Uw AI-supply chain is niet geverifieerd. Vergiftigde modellen op Hugging Face, gecompromitteerde datasets en kwaadaardige AI-bibliotheken komen ongecontroleerd uw stack binnen.
Vier-pijler beveiliging die het volledige AI-aanvalsoppervlak dekt. LLM-applicaties, AI-gegenereerde code, autonome agenten en de AI-supply chain—beoordeeld, getest, verhard en gemonitord.
Het volledige AI-aanvalsoppervlak in kaart brengen over alle vier pijlers—LLM-endpoints, AI-code repositories, agent tool-ketens en model/data supply chain-afhankelijkheden.
Red team elke vector. Prompt injection en jailbreaks op LLMs. Kwetsbaarheidsscanning van AI-gegenereerde code. Tool-misbruik en privilege-escalatie bij agenten. Herkomstcontroles van modellen en datasets.
Defense in depth over alle pijlers: input/output-waarborgen voor LLMs, veilige coderingsbeleiden voor AI-assistenten, least-privilege tool-toegang voor agenten en geverifieerde supply chain-pipelines.
Continue monitoring van de AI-stack. Prompt injection detecteren, onveilige AI-gegenereerde commits markeren, ongeautoriseerde agentenacties signaleren en supply chain-integriteitsdrift volgen.
Een vier-pijler aanpak voor AI-beveiliging die het volledige AI-aanvalsoppervlak dekt. Combineert offensieve testing met defensieve verharding over LLM-applicaties, AI-gegenereerde code, autonome agenten en de AI-supply chain.
U heeft LLMs in productie, uw ontwikkelaars gebruiken dagelijks AI-coding assistenten, u bouwt autonome agenten, of u bent afhankelijk van AI-modellen en datasets van derden. U wilt kwetsbaarheden in uw hele AI-stack vinden voordat aanvallers dat doen—en u heeft gespecialiseerde AI-beveiligingsexpertise nodig, geen generieke penetratietesting.
Traditionele pentesting dekt geen AI-specifieke aanvalsvectoren. Prompt injection, jailbreaks, trainingsdata-extractie, adversarial inputs, agent tool-misbruik en AI-supply chain vergiftiging vereisen gespecialiseerde expertise. Het SECURE-AI Framework combineert traditionele beveiliging met diep begrip van LLM-internals, agentische architecturen en AI-specifieke bedreigingen.
Indirecte prompt injection via opgehaalde data. Als uw RAG-systeem content ophaalt van externe bronnen, kunnen aanvallers kwaadaardige instructies in die content verbergen. Uw LLM voert die instructies dan uit, mogelijk met datalekken of ongeautoriseerde acties als gevolg. Maar steeds vaker is het over het hoofd geziene risico AI-gegenereerde code—ontwikkelaars vertrouwen Copilot-output zonder dezelfde kritische blik die ze een pull request van een junior ontwikkelaar zouden geven.
Vibe coding betekent software bouwen voornamelijk via AI-coding assistenten—Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. De code wordt snel geleverd maar brengt risico's met zich mee: hardgecodeerde secrets in prompt-templates, onveilige API-defaults, ontbrekende inputvalidatie en te permissieve configuraties. AI-assistenten optimaliseren voor functionaliteit, niet voor beveiliging. Wij auditen vibe-gecodeerde repositories om te vinden wat de AI heeft gemist.
We modelleren de volledige agentenketen—MCP tool-toegang, multi-agent communicatie en beslissingsgrenzen. Testen omvatten tool-misbruik scenario's, data-exfiltratie via tool-responses, prompt injection via tool-outputs, privilege-escalatie en ongeautoriseerde acties. Beschouw het als penetratietesting voor systemen die zelfstandig kunnen handelen.
Dezelfde supply chain-aanvallen die npm en PyPI hebben getroffen komen voor AI. Vergiftigde modellen op Hugging Face, gemanipuleerde trainingsdatasets en kwaadaardige AI-bibliotheekafhankelijkheden zijn reële bedreigingen. Wij verifiëren modelherkomst, valideren dataset-integriteit en controleren elke AI-afhankelijkheid in uw stack—omdat een gecompromitteerd model alles downstream kan ondermijnen.
We gebruiken gecontroleerde red team testing met afgesproken scope en rollback-procedures. Testen gebeurt waar mogelijk in staging-omgevingen. Voor productietesten gebruiken we technieken die kwetsbaarheden sonderen zonder daadwerkelijke schade aan te richten—vergelijkbaar met ethical hacking maar voor AI-specifieke bedreigingen over alle vier pijlers.
Geen enkel systeem is volledig beveiligd—AI of anderszins. Het doel is defense in depth over alle vier pijlers: LLM-waarborgen, code review-beleiden, agent-toegangscontroles en supply chain-verificatie. Meerdere beschermingslagen zodat als er een faalt, anderen de dreiging opvangen. Wij helpen u passende beveiliging te bereiken voor uw risicoprofiel, niet theoretische perfectie.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen kan aanpakken en echte resultaten kan leveren.