Kunstmatige intelligentie zorgt voor een revolutie in uw bedrijf... en bedreigt uw gevoelige gegevens! Klantenportefeuilles, vertrouwelijke financiële cijfers, persoonlijke gegevens van werknemers: tussen juridische risico's, datalekken en schaduw-AIHoe kun je AI benutten zonder de controle te verliezen? Ontdek concrete strategieën voor het beveiligen van uw informatiemiddelen in het tijdperk van AI.
Kunstmatige intelligentie dringt door in alle bedrijfssectoren en belooft productiviteitswinst. In 2024 zal 67 % van de Europese VSE's en KMO's al AI-tools gebruiken, een cijfer dat wordt aangedreven door de hausse in generatieve AI.
Maar deze revolutie gaat gepaard met een kritische uitdaging: bescherming van gevoelige gegevens. Of het nu gaat om klantinformatie, vertrouwelijke financiële cijfers of persoonlijke gegevens van werknemers, 31 % van de bedrijven beschouwt vertrouwelijkheid van gegevens als het grootste obstakel voor de toepassing van AI (Baromètre TPE-PME 2024, Qonto).
De uitdaging is dan ook aanzienlijk: gebruik maken van AI en tegelijkertijd voldoen aan een veeleisend wetgevingskader en je informatie-assets beveiligen. Hoe houd je controle over je gegevens in het tijdperk van AI?
De nieuwe risico's van AI
AI introduceert nieuwe risicovectoren die een nieuw analyseraster vereisen. De dreiging is niet langer beperkt tot traditionele cyberaanvallen.
Lekken van gegevens door gebruik
Dit is het meest directe en verraderlijke risico. Wanneer een werknemer, die AI wil gebruiken om zijn werk gemakkelijker te maken, een e-mail van een klant, een uittreksel uit een contract, financiële resultaten of een cv voorlegt aan een openbare AI zoals ChatGPT of Gemini, verlaten de gegevens de veiligheidsperimeter van het bedrijf.
Deze informatie kan worden hergebruikt om modellen te trainen, waardoor de controle over intellectueel eigendom verloren gaat.
Werknemers zijn vaak de bron van lekken
Uit een onderzoek in 2023 bleek dat 4.2 % werknemers een panel van 1,6 miljoen mensen had geprobeerd vertrouwelijke of gereglementeerde informatie te verstrekken aan een AI-chatbotDit heeft geleid tot het lekken van broncode, klantgegevens en gevoelige documenten.
Praktijkvoorbeelden zijn onder andere een leidinggevende die een intern strategisch plan in ChatGPT kopieerde om een presentatie te krijgen, en een arts die een presentatie in ChatGPT invoerde. de naam en het medisch dossier van een patiënt om een brief te schrijven.
Nog een statistiek die de omvang van het fenomeen laat zien: sinds begin 2025, incidenten van datalekken in verband met AI zijn met een factor 2,5 toegenomenvolgens Palo Alto Networks. En 14 % van de beveiligingsincidenten is direct toe te schrijven aan generatieve AI-toepassingen.
Geconfronteerd met deze dreiging kiezen bedrijven voor een voorzichtige aanpak, waarbij de meerderheid radicale maatregelen overweegt, zo blijkt uit een onderzoek van BlackBerry, 82 % van de Franse bedrijven overweegt een verbod op het gebruik van ChatGPT en andere generatieve AI op werkinstrumenten, voornamelijk vanwege de risico's voor de beveiliging van gegevens en privacy (genoemd door 62 % van hen). Bijna de helft vreest ook de mogelijke gevolgen voor hun reputatie.
Volgens de voorzitter van de CNIL, 80 % van de grote datalekken had voorkomen kunnen worden met basismaatregelen zoals dubbele authenticatie, de detectie van massale extracties en bewustmaking van werknemers. Het Het is daarom essentieel om voorzorgsmaatregelen te nemen om te profiteren van AI zonder je informatiekapitaal bloot te leggen.
Le schaduw-AI of het clandestiene gebruik van AI
Dit fenomeen, dat steeds vaker voorkomt, verwijst naar het gebruik van generatieve AI-tools door werknemers zonder enige supervisie of verklaring aan de IT-afdeling of het management.
Bijna de helft van de Franse werknemers gebruikt generatieve AI-tools voor professionele doeleinden zonder dit aan hun werkgever te vertellen..
Ze zijn zelfs twee keer meer geneigd om "schaduw-AI" te gebruiken dan AI-oplossingen die door hun bedrijf worden geleverd!
Dit clandestiene gebruik, vaak ingegeven door een gebrek aan inzicht in mogelijke toepassingen of een gebrek aan interne training, stelt onbewust privé- of gevoelige informatie bloot en verhoogt het aantal incidenten waarbij gegevens uitlekken. Het creëert ook een blinde vlek voor cyberbeveiliging en kan organisatorische transformatie op grote schaal belemmeren.
Aanvallen op gevoelige gegevens
Een AI-model kan, zelfs als het getraind is op geanonimiseerde gegevens, soms persoonlijke informatie 'namaken' of afleiden uit slim herhaalde vragen.
Lees onze whitepaper voor meer informatie:
Le prompt hacken en opdrachtinjectie
Dit houdt in dat de instructies die aan de AI worden gegeven, worden gemanipuleerd om ervoor te zorgen dat de AI de beveiligingsbarrières negeert, waardoor de AI mogelijk gedwongen wordt om gegevens te exfiltreren waartoe de oorspronkelijke gebruiker geen toegang zou mogen hebben.
De ondoorzichtigheid van "zwarte dozen
Voor veel complexe AI-modellen is het extreem moeilijk om precies te begrijpen hoe ze tot een conclusie zijn gekomen, wat een grote uitdaging vormt bij het aantonen van naleving en de afwezigheid van discriminerende vooroordelen.
Steeds strengere wet- en regelgeving
De versnelling van AI vindt plaats in een juridische omgeving die al veeleisend is op het gebied van gegevensbescherming.
Het bolwerk van de RGPD
In Europa is er de Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR). is van toepassing zodra een AI persoonsgegevens verwerkt, met boetes tot 4 % van de wereldwijde omzet.
Het is cruciaal om dat te begrijpen De verplichtingen van de RGPD zijn volledig van toepassing op AI. In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, staat de GDPR AI-innovatie in Europa niet in de weg: het legt een kader op voor verantwoorde innovatie. In 2024 heeft de CNIL concrete aanbevelingen gepubliceerd voor de ontwikkeling van AI-systemen. "privacy door ontwerpDit betekent dat privacy vanaf het begin moet worden gerespecteerd.
Deze best practices omvatten definieer een duidelijk doel aan het AI-project (om te voorkomen dat onnodige gegevens worden verzameld), bepalen van een geschikte rechtsgrondslag voor elke verwerking (toestemming, gerechtvaardigd belang, enz.) en specificeer de verantwoordelijkheden (bent u de verwerkingsverantwoordelijke of gewoon de verwerker?).
De RGPD vereist ook dataminimalisatie (gebruik alleen gegevens die echt nodig zijn) en de opslagbeperking. De CNIL wijst erop dat algoritmen kunnen worden getraind op grote hoeveelheden gegevens met inachtneming van de minimalisatieop voorwaarde datalle onnodige persoonlijke gegevens stroomopwaarts verwijderen en technische filters in te stellen om alleen het strikt noodzakelijke te verzamelen. Op dezelfde manier moeten we een houdbaarheid het leren van gegevens in overeenstemming met de doelstelling, zelfs als dit betekent dat de gegevens na een bepaalde periode worden geanonimiseerd of samengevoegd.
Tot slot, als een AI bijzondere risico's met zich meebrengt (gevoelige gegevens, grootschalig, betrokken kwetsbare personen, innovatief gebruik, enz. a effectbeoordeling over gegevensbescherming (AIPD) wordt sterk aanbevolen.
Met dit onderzoek kunnen risico's in kaart worden gebracht (discriminatie, datalekken, enz.) en passende risicobeperkende maatregelen worden gepland. voor effectieve inzet.
CNIL sanctioneert niet-naleving van de RGPD
Frankrijk houdt via de CNIL een oogje in het zeil: in 2024 heeft de CNIL 331 corrigerende maatregelen uitgevaardigd, waaronder 87 sancties opgelegd, resulterend in boetes van meer dan €55 miljoen. Het aantal klachten over datalekken heeft een recordhoogte bereikt (17.772 verzoeken in 2024). De autoriteiten zullen inbreuken niet langer tolereren, zelfs niet als er AI-systemen bij betrokken zijn.
Naast de RGPD bieden andere teksten een kader voor AI, zoals het gloednieuwe Europese AI-verordening (AI-wet) die AI-systemen indeelt naar risiconiveau en extra verplichtingen oplegt voor zogenaamde AI met een hoog risico. AI voor human resources of medische toepassingen vereist bijvoorbeeld compliance-certificering en versterkt bestuur. De boodschap is duidelijk: geen enkel bedrijf, in geen enkele sector, kan het zich veroorloven om AI in te zetten zonder compliance vanaf het begin te integreren.
Praktische strategieën om controle te houden over uw gegevens
Geconfronteerd met deze uitdagingen, Hoe verzoent u innovatie en veiligheid? Hier zijn een paar voorbeelden concrete strategieën om te profiteren van kunstmatige intelligentie terwijl u de controle over uw gegevens behoudt:
1. Rigoureuze data governance implementeren
Inventariseer je informatie en gevoelige gegevens classificeren (klanten, financiën, R&D, HR, enz.). Stel mensen aan die de leiding hebben (Chief Data Officer, "IT and freedoms" officers) en betrek het hele bedrijf erbij. DPO vanaf het begin van elk project waarbij persoonlijke gegevens betrokken zijn.
Zorg er ook voor dat nieuwe AI-projecten worden onderworpen aan een juridische beoordeling (validatie door de DPO) en, indien van toepassing, een effectbeoordeling om de nodige risico's en beschermingsmaatregelen in een vroeg stadium te identificeren. Duidelijke processen voor het verzamelen, openen, opslaan en delen van gegevens kunnen veel nalatigheid voorkomen.
2. Intern beleid voor het gebruik van AI
vaststellen duidelijke regels over wat is toegestaan of verboden met hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie. Gebruikers bijvoorbeeld verbieden om persoonlijke gegevens of strategische informatie in openbare AI-systemen en verbieden het gebruik van deze tools voor geautomatiseerde beslissingen zonder menselijke validatie. Maak een lijst van de toegestane gebruikssituaties (bijv. het genereren van generieke marketingteksten) en de verboden gebruikssituaties (bijv. analyse van echte klantgegevens via een ongecontroleerde cloudservice) en laat dit beleid vervolgens valideren door het management, zodat het voor iedereen geldt.
3. Bewustmaking en training van werknemers
Geen enkele technische maatregel zal effectief zijn zonder de steun van de werknemers. Organiseer trainingssessies om de AI-gerelateerde risico's (datalekken, vooringenomenheid, enz.) en de best practices die moeten worden toegepast. In de praktijk moet je een paar eenvoudige principes in gedachten houden: onthul nooit vertrouwelijke informatie in een verzoek, controleer de vertrouwelijkheidsinstellingen van de gebruikte tools, enz. Net als bij phishing is het belangrijk om iedereen deze digitale voorzichtigheidreflexen bij te brengen. De CNIL wijst erop dat digitale waakzaamheid is een zaak van iedereen binnen de organisatie.
4. Veilige, gecontroleerde AI-oplossingen kiezen
Overweeg voor gevoelige toepassingeninternaliseer uw AI-modellen of gebruik oplossingen lokaal gehost in plaats van strategische gegevens naar publieke cloudplatforms te sturen. AI behouden ter plaatse of met een vertrouwde Europese serviceprovider, voorkomt u dat kritieke informatie (klantenbestanden, bedrijfsgeheimen, strategische plannen) via servers buiten de EU wordt doorgegeven. Deze aanpak vermindert ook de afhankelijkheid van buitenlandse leveranciers en vergemakkelijkt compliance. Er zijn Franse alternatieven in opkomst: de start-up Mistral AI biedt bijvoorbeeld krachtige open source modellen die kunnen worden ingezet op je eigen infrastructuur, waardoor een bank om te garanderen dat haar gevoelige gegevens het nationale grondgebied niet verlaten.
5. De technische beveiliging van gegevens versterken
Pas op uw AI-projecten dezelfde hoge beveiligingsnormen toe als op de rest van uw informatiesysteem.
Gevoelige gegevens coderen zowel in rust als tijdens het uitwisselen met modellen. Activeer de dubbele authenticatie over toegang tot kritieke databases (de CNIL vereist dit voor bestanden die meer dan 2 miljoen mensen bevatten). Beperk de toegang tot vertrouwelijke informatie strikt tot bevoegd personeel.
Installeer Preventie van gegevensverlies om abnormale extracties te blokkeren: sommige software kan de aanwezigheid van gevoelige gegevens detecteren in een verzoek dat naar een chatbot wordt gestuurd en kan automatisch blokkeren. Controleer regelmatig je AI-systemen.
Concluderend, Controle houden over uw gegevens in het tijdperk van AI is een strategische troef. Het beschermen van gegevens is geen belemmering voor innovatie; integendeel, het is een garantie voor vertrouwen en duurzaamheid. Zoals een expert opmerkt, "De sleutel tot succes ligt in het kiezen en implementeren van de juiste tools om zichtbaarheid en controle van AI-toepassingen te garanderen".. Met andere woorden, door controle te houden - technisch, organisatorisch en juridisch - kunt u AI met een gerust hart gebruiken. AI en gegevensbescherming kunnen en moeten hand in hand gaan om het succes van je bedrijf in de huidige revolutie te verzekeren.
