Proof: gereguleerde sector AI security assessment
Geanonimiseerde proof page over AI security, prompt injection, agentic AI risico's en auditbare mitigaties in een gereguleerde omgeving.
Publicatiegrens
Deze proof page is geanonimiseerd en publiceert geen klantnaam, exacte systemen, securitybevindingen, exploits, leveranciersconfiguraties of incidentdetails. De beschrijving is bedoeld als bewijs van aanpak en type deliverables, niet als technische disclosure.
Probleem
Een gereguleerde organisatie wilde generatieve AI en agentic tooling gebruiken, maar had onvoldoende zicht op prompt injection, tool poisoning, datalekrisico's, leveranciersafhankelijkheid en logging. Security, privacy, legal en business beoordeelden dezelfde risico's vanuit verschillende perspectieven.
Context
- Sector: gereguleerd domein met verhoogde eisen aan data, logging en bewijsvoering.
- Druk: productiviteit met AI verhogen zonder controle over data en acties te verliezen.
- Belangrijkste risico: AI-tooling kreeg sneller toegang tot bronnen dan governance en security konden bijhouden.
Aanpak
Djimit voerde een AI security assessment uit met nadruk op trust boundaries en aantoonbaarheid:
- AI-tools, prompts, bronnen, gebruikersgroepen en integraties in kaart brengen.
- Threat model maken voor prompt injection, tool poisoning, data-exfiltratie en over-permissioning.
- Toolrechten, approvals, logging en incidentrespons toetsen.
- Mitigaties prioriteren op impact, uitvoerbaarheid en bewijswaarde.
- Resultaten vertalen naar security- en governancebesluiten.
Deliverables
- AI threat model voor LLMs, agents, RAG en MCP/tooling.
- Risicomatrix met technische en bestuurlijke impact.
- Controlset voor approvals, toolrechten, inputvalidatie en secretbescherming.
- Logging- en traceability-eisen voor agentacties.
- Incidentrespons-scenario's voor prompt injection en ongewenste toolacties.
Meetbare uitkomst
De organisatie kon AI tooling gecontroleerd verder brengen met expliciete grenzen: welke tools mogen wat, welke acties vereisen goedkeuring, welke logs zijn nodig en welke risico's moeten eerst worden gemitigeerd.
Herbruikbare les
AI security vraagt niet alleen modeltesten. De grootste risico's ontstaan vaak op de grens tussen model, tool, data, gebruiker en organisatieproces.