AI Security & Compliance — Verdedig het nieuwe aanvalsoppervlak
Traditionele cybersecurity dekt AI-specifieke bedreigingen niet. Prompt injection kaapt LLM-gedrag, data poisoning corrumpeert modellen en PII lekt via outputs. Opsio beveiligt uw AI-systemen met defense-in-depth-controles — van inputvalidatie tot red teaming — gemapt op de OWASP LLM Top 10.
Trusted by 100+ organisations across 6 countries · 4.9/5 client rating
OWASP
LLM Top 10
100%
Dekking
Red Team
Gevalideerd
<24u
Incident Response
What is AI Security & Compliance?
AI security en compliance is de discipline van het beschermen van AI-systemen en large language models tegen adversarial aanvallen, prompt injection, data poisoning en privacyschendingen — terwijl regulatoire compliance met OWASP LLM Top 10, EU AI Act en GDPR wordt gehandhaafd.
AI Security voor het LLM-tijdperk
AI-systemen introduceren volledig nieuwe aanvalsoppervlakken waarvoor traditionele cybersecuritytools en -processen nooit zijn ontworpen. Prompt injection kan LLM-gedrag kapen om veiligheidsbeperkingen te omzeilen en vertrouwelijke systeemprompts te extraheren. Data poisoning corrumpeert trainingspipelines en sluit achterdeuren in die activeren bij specifieke triggers. Model extraction-aanvallen stelen propriëtair intellectueel eigendom door systematisch API's te bevragen. Gevoelige data lekt via modeloutputs wanneer PII uit trainingsdata in antwoorden verschijnt. De OWASP LLM Top 10 documenteert deze risico's, maar de meeste securityteams missen de AI-specifieke expertise om ze effectief te beoordelen, prioriteren en mitigeren.
Opsio beveiligt AI-systemen op elke laag met defense-in-depth-architectuur: inputvalidatie en -sanitisatie tegen zowel directe als indirecte prompt injection-aanvallen, outputfiltering voor PII- en gevoelige datalekken, model-API-toegangscontroles met authenticatie en rate limiting, adversarial robuustheidstesting tegen evasion en poisoning, supply chain-beveiliging voor ML-afhankelijkheden en voorgetrainde modelgewichten, en compliancecontroles gemapt op GDPR, EU AI Act, OWASP LLM Top 10 en het NIST AI Risk Management Framework. Wij beveiligen Claude, GPT-4, Gemini en zelfgehoste open-source deployments met gelijke strengheid.
De fundamentele uitdaging van AI security is het balanceren van bescherming met bruikbaarheid. Te restrictieve guardrails maken AI-systemen onbruikbaar — ze blokkeren legitieme queries, weigeren geldige verzoeken en frustreren gebruikers tot ze workarounds vinden die beveiliging volledig omzeilen. Opsio's aanpak implementeert proportionele controles die beschermen tegen echte bedreigingen zonder de bedrijfswaarde te vernietigen waarvoor uw AI-systemen zijn gebouwd. Wij stemmen guardrails af op uw specifieke risicoprofiel, use case-vereisten en regulatoire verplichtingen.
Specifiek voor LLM-deployments implementeren wij productie-guardrails die de complete OWASP LLM Top 10-aanvalstaxonomie dekken: prompt injection (LLM01), onveilige outputafhandeling (LLM02), trainingsdata poisoning (LLM03), model denial of service (LLM04), supply chain-kwetsbaarheden (LLM05), gevoelige informatiedisclosure (LLM06), onveilig pluginontwerp (LLM07), excessieve agency (LLM08), overmatig vertrouwen (LLM09) en modeldiefstal (LLM10). Elk risico krijgt specifieke, testbare controles met monitoring en alerting die continu in productie opereren.
Veelvoorkomende AI security-hiaten die wij ontdekken tijdens assessments: LLM-applicaties zonder inputvalidatie — waardoor triviale prompt injection mogelijk is, model-API's blootgesteld zonder authenticatie of rate limiting, trainingspipelines die niet-geverifieerde voorgetrainde gewichten ophalen van publieke repositories, gesprekslogboeken die onbeperkt worden opgeslagen met PII in platte tekst, geen incident response-playbook voor AI-specifieke beveiligingsgebeurtenissen, en third-party AI-tools geïntegreerd zonder beveiligingsevaluatie. Deze hiaten bestaan omdat traditionele securityteams niet weten waar ze moeten kijken bij AI-systemen. Opsio's AI security assessment vangt elk van deze op.
Ons AI red teaming gaat verder dan geautomatiseerde scanning om real-world adversarial aanvallen tegen uw AI-systemen te simuleren. Ervaren AI red teamers voeren prompt injection-campagnes uit over meerdere aanvalsvectoren, jailbreak-pogingen met gepubliceerde en nieuwe technieken, data-extractieprobes gericht op trainingsdata en systeemprompts, privilege-escalatie via toolgebruik en function calling, social engineering via AI-persona's, en denial-of-service-aanvallen gericht op model-inferentie-infrastructuur. Het resultaat is een gedetailleerd bevindingsrapport met ernstgraderingen, exploitatiebewijs en geprioriteerde remediatiestappen. Twijfelt u of uw AI-systemen kwetsbaar zijn of hoe AI security zich verhoudt tot uw bestaande securityprogramma? Ons threat assessment biedt een helder beeld — met actionable aanbevelingen geprioriteerd op risico en inspanning.
How We Compare
| Capaciteit | DIY / Traditionele security | Generieke AI-leverancier | Opsio AI Security |
|---|---|---|---|
| Prompt injection-verdediging | Geen (niet gedetecteerd) | Basaal invoerfilter | Multi-layer verdediging + monitoring |
| OWASP LLM Top 10-dekking | 0-2 risico's geadresseerd | 3-5 risico's geadresseerd | Alle 10 risico's met testbare controles |
| Red teaming | Alleen traditionele pentest | Geautomatiseerde scanning | Expert AI red team + handmatige testing |
| PII-bescherming | Alleen netwerkniveau | Basaal outputfilter | Invoer- + outputmaskering + residency |
| Modelgovernance | Geen | Basale API-logging | Volledige audit trail + goedkeuringsworkflows |
| Incident response | Generiek IR-playbook | AI-leverancierssupport | AI-specifiek IR met <24u responstijd |
| Typische jaarlijkse kosten | $40K+ (hiaten blijven) | $60-100K (gedeeltelijke dekking) | $102-209K (uitgebreid) |
What We Deliver
Prompt Injection-bescherming
Multi-layer verdediging tegen prompt injection: inputsanitisatie en patroondetectie, systeemprompt-isolatie en -hardening, outputvalidatie op injection-artefacten en gedragsmonitoring voor afwijkende modelreacties. Wij beschermen tegen zowel directe injection (kwaadaardige gebruikersinvoer) als indirecte injection (vergiftigde databronnen) gedocumenteerd in OWASP LLM01.
LLM Data Privacy-controles
PII-detectie en -maskering in zowel invoer als uitvoer met named entity recognition en patroonmatching, data residency-handhaving voor model-API-interacties, configureerbaar retentiebeleid voor gespreksdata en privacy-beschermende inferentietechnieken. Waarborg dat elke LLM-deployment voldoet aan GDPR-dataminimalisatie en doelbindingsvereisten.
Modelgovernance & Toegangscontrole
Authenticatie, autorisatie en rate limiting voor AI model-API's met zero-trust-principes. Uitgebreide auditlogging van alle modelinteracties met manipulatiebestendige opslag, versiebeheer voor gedeployde modellen met rollback-mogelijkheid en goedkeuringsworkflows voor modelupdates — voor de verantwoording en traceerbaarheid die toezichthouders en auditors verwachten.
Adversarial robuustheidstesting
Systematische testing tegen adversarial voorbeelden, edgecases, evasietechnieken en poisoningscenario's. Wij evalueren modelgedrag onder adversarial omstandigheden inclusief inputperturbatie, gradient-gebaseerde aanvallen, data poisoning en model extraction-pogingen — en identificeren kwetsbaarheden voordat echte aanvallers ze in productie exploiteren.
OWASP LLM Top 10-controles
Gestructureerde mitigatie van alle tien OWASP LLM-risico's met specifieke, testbare controles voor elk: prompt injection-verdediging, outputsanitisatie, verificatie van trainingspipeline-integriteit, inferentie rate limiting, dependency scanning, datalekpreventie, plugin sandboxing, agency constraints, betrouwbaarheidskalibratie en modeltoegangsbeveiliging.
AI Red Teaming
Adversarial beveiligingstesting door ervaren AI red teamers: prompt injection-campagnes over meerdere vectoren, jailbreak-pogingen met gepubliceerde en nieuwe technieken, data-extractieprobes gericht op systeemprompts en trainingsdata, privilege-escalatie via toolgebruik en social engineering via AI-persona's. Gedetailleerd bevindingsrapport met exploitatiebewijs en remediatieprioritering.
Ready to get started?
Vraag uw gratis AI Threat Assessment aanWhat You Get
“Onze AWS-migratie is een reis geweest die vele jaren geleden begon, resulterend in de consolidatie van al onze producten en diensten in de cloud. Opsio, onze AWS-migratiepartner, is van onschatbare waarde geweest bij het helpen beoordelen, mobiliseren en migreren naar het platform, en we zijn ongelooflijk dankbaar voor hun ondersteuning bij elke stap.”
Roxana Diaconescu
CTO, SilverRail Technologies
Investment Overview
Transparent pricing. No hidden fees. Scope-based quotes.
AI Threat Assessment
$15,000–$30,000
1-2 weken engagement
Security-implementatie
$30,000–$65,000
Populairste optie — volledige hardening
Continue AI Security
$6,000–$12,000/mo
Doorlopende monitoring
Pricing varies based on scope, complexity, and environment size. Contact us for a tailored quote.
Questions about pricing? Let's discuss your specific requirements.
Get a Custom QuoteWhy Choose Opsio
OWASP LLM Top 10-specialisten
Complete mitigatiedekking over alle tien LLM security-risicocategorieën met testbare productiecontroles.
Multi-platform expertise
Security hardening voor Claude, GPT-4, Gemini, Llama, Mistral en custom zelfgehoste deployments.
Privacy by design
PII-maskering, data residency-handhaving en retentiecontroles ingebouwd in elke AI-deploymentlaag.
Red team-gevalideerd
Elke security-implementatie getest door adversarial AI red teamers voor aftekening — niet alleen gereviewd.
Regulatoire compliance gemapt
Controles expliciet gemapt op EU AI Act, GDPR, NIST AI RMF, SOC 2 en ISO 27001-vereisten.
Beveiliging zonder bruikbaarheid te verlammen
Proportionele guardrails die beschermen tegen echte bedreigingen zonder AI-bedrijfswaarde te vernietigen.
Not sure yet? Start with a pilot.
Begin with a focused 2-week assessment. See real results before committing to a full engagement. If you proceed, the pilot cost is credited toward your project.
Our Delivery Process
Threat Assessment
Evalueer alle AI-systemen op securityrisico's, privacyhiaten, OWASP LLM Top 10-blootstelling en regulatoire compliancevereisten. Deliverable: AI threat model met geprioriteerde kwetsbaarheidsbevindingen. Doorlooptijd: 1-2 weken.
Controle-architectuur
Ontwerp gelaagde securitycontroles: inputvalidatie, outputfiltering, toegangscontroles, monitoring, auditlogging en incident response-procedures — proportioneel aan uw risicoprofiel en regulatoire verplichtingen. Doorlooptijd: 2-3 weken.
Implementatie & Hardening
Deploy guardrails, privacycontroles, governance-workflows, monitoringdashboards en geautomatiseerde alerting over alle AI-systemen. Integreer met bestaande SIEM- en security operations-infrastructuur. Doorlooptijd: 3-5 weken.
Red Teaming & Validatie
Adversarial testing door ervaren AI red teamers om controles te valideren, resterende kwetsbaarheden te identificeren en detectie- en responscapaciteiten te verifiëren onder realistische aanvalsomstandigheden. Remediatiecyclus inbegrepen. Doorlooptijd: 2-3 weken.
Key Takeaways
- Prompt Injection-bescherming
- LLM Data Privacy-controles
- Modelgovernance & Toegangscontrole
- Adversarial robuustheidstesting
- OWASP LLM Top 10-controles
Industries We Serve
Enterprise AI
Beveiliging van klantgerichte chatbots, interne copilots en AI-aangedreven beslissystemen.
Gezondheidszorg
Klinische AI-beveiliging, patiëntdatabescherming en HIPAA-compliant AI-deployments.
Financiële dienstverlening
Beveiligng van handelsalgoritmen, fraudedetectie-AI-integriteit en regulatoire AI-compliance.
Overheid & Defensie
Publieke dienst-AI-beveiliging, transparantievereisten en sovereign AI-deploymentcontroles.
Related Services
AI Security & Compliance — Verdedig het nieuwe aanvalsoppervlak FAQ
Wat is prompt injection en waarom is het het grootste AI-securityrisico?
Prompt injection is een aanval waarbij kwaadaardige invoer LLM-gedrag manipuleert — om veiligheidsbeperkingen te omzeilen, vertrouwelijke systeemprompts te extraheren, gevoelige data te exfiltreren of schadelijke output te veroorzaken. Het staat op #1 in de OWASP LLM Top 10 omdat het elke LLM-deployment zonder adequate verdediging treft, geen speciale tools of toegang vereist en via zowel directe gebruikersinvoer als indirecte databronnen die het model verwerkt kan worden geleverd. Zonder multi-layer prompt injection-bescherming — inputsanitisatie, systeemprompt-isolatie, outputvalidatie en gedragsmonitoring — is elke LLM-applicatie triviaal te exploiteren.
Wat is de OWASP LLM Top 10?
De OWASP LLM Top 10 is de gezaghebbende securityrisicotaxonomie voor Large Language Model-applicaties, onderhouden door dezelfde organisatie achter de OWASP Web Application Top 10. Het omvat: LLM01 Prompt Injection, LLM02 Onveilige Outputafhandeling, LLM03 Trainingsdata Poisoning, LLM04 Model Denial of Service, LLM05 Supply Chain-kwetsbaarheden, LLM06 Gevoelige Informatiedisclosure, LLM07 Onveilig Pluginontwerp, LLM08 Excessieve Agency, LLM09 Overmatig Vertrouwen en LLM10 Modeldiefstal. Elk risico bevat aanvalsscenario's, ernstbeoordeling en aanbevolen mitigaties. Opsio implementeert specifieke, testbare controles voor elk van deze risico's.
Hoe verschilt AI security van traditionele cybersecurity?
Traditionele cybersecurity beschermt netwerken, endpoints en applicaties tegen bekende aanvalspatronen met firewalls, endpointdetectie en kwetsbaarheidsscanning. AI security adresseert volledig andere aanvalsoppervlakken: natuurlijke taalinvoer die modelgedrag manipuleert, vergiftigde trainingsdata die achterdeuren insluit, adversarial voorbeelden die classifiers misleiden, model extraction via systematisch API-bevragen en PII-lekken via modeloutputs. Deze aanvallen omzeilen traditionele securitytools volledig — een WAF kan geen prompt injection detecteren, en antivirus kan geen vergiftigde trainingsdataset opvangen. AI security vereist gespecialiseerde expertise, tools en testmethodologieën die de meeste securityteams nog niet bezitten.
Hoeveel kost AI security assessment en -implementatie?
De AI security-investering varieert per scope. Een AI threat assessment met OWASP LLM Top 10-blootstelling kost $15.000-$30.000 (1-2 weken) en levert een geprioriteerd kwetsbaarheidsrapport met remediatieroadmap. Security-controle-implementatie — guardrails, monitoring, governance en privacycontroles — varieert van $30.000-$65.000 afhankelijk van het aantal AI-systemen en integratiecomplexiteit. Een standalone AI red teaming-engagement kost $15.000-$30.000. Continue securitymonitoring en advies kost $6.000-$12.000/maand. De meeste organisaties beginnen met het threat assessment om hun blootstelling te begrijpen voordat ze committeren aan volledige implementatie.
Kunnen jullie zelfgehoste en open-source LLM's beveiligen?
Ja — en zelfgehoste modellen vereisen eigenlijk meer securitycontroles dan API-gebaseerde diensten. Bij Claude of GPT-4 API's verzorgt de modelleverancier infrastructuurbeveiliging en enkele guardrails. Zelfgehoste Llama-, Mistral- of Qwen-deployments op Ollama of vLLM vereisen dat u de inferentie-infrastructuur, modelgewichten, API-endpoints en alle guardrails zelfstandig beveiligt. Opsio implementeert dezelfde defense-in-depth-controles voor zelfgehoste modellen als voor API-gebaseerde, plus aanvullende infrastructuurhardening, modelgewicht-integriteitsverificatie en netwerkbeveiliging voor de serving-omgeving. Zelfgehoste modellen bieden superieure data residency-controle — geen data verlaat uw netwerk.
Wat omvat een AI red teaming-engagement?
Een AI red teaming-engagement simuleert realistische adversarial aanvallen tegen uw AI-systemen gedurende 2-3 weken. Onze red teamers voeren prompt injection-campagnes uit over meerdere aanvalsvectoren (direct, indirect, recursief), jailbreak-pogingen met gepubliceerde technieken en nieuwe benaderingen, systeemprompt-extractieprobes, PII- en trainingsdata-extractiepogingen, privilege-escalatie via toolgebruik en function calling-ketens, denial-of-service-aanvallen tegen inferentie-infrastructuur en social engineering via AI-personamanipulatie. Elke bevinding wordt gedocumenteerd met exploitatiebewijs, ernstgradering en specifieke remediatiestappen. Wij valideren ook uw detectie- en responscapaciteiten — en testen of uw monitoring de aanvallen tijdens uitvoering detecteert.
Hoe beschermen jullie tegen trainingsdata poisoning?
Trainingsdata poisoning-verdediging opereert op meerdere niveaus. Data provenance tracking waarborgt dat elk trainingsmonster geverifieerde herkomst en bewakingsketen heeft. Statistische anomaliedetectie identificeert verdachte patronen in trainingsdatasets — ongebruikelijke labeldistributies, uitbijterfeatures of systematische perturbaties. Modelgedragstesting na training detecteert backdoor-triggers via activatieanalyse en clean-label aanvaldetectie. Voor productiesystemen implementeren wij continue monitoring die modelgedrag vergelijkt met baselineverwachtingen, en prestatiedegradatie detecteert die op poisoning kan wijzen. Supply chain-verificatie waarborgt dat voorgetrainde modelgewichten en fine-tuningdatasets van vertrouwde, geauthenticeerde bronnen komen.
Hebben wij AI security nodig als we AI alleen intern gebruiken?
Ja — interne AI-deployments hebben vaak zwakkere beveiliging dan klantgerichte, wat ze aantrekkelijke doelwitten maakt. Interne LLM-tools hebben vaak toegang tot gevoelige bedrijfsdata, intellectueel eigendom, financiële informatie en personeelsgegevens. Een gecompromitteerde interne AI-chatbot verbonden met uw kennisbank kan vertrouwelijke documenten exfiltreren. Interne tool-gebruikende agents met verhoogde rechten kunnen via prompt injection worden gemanipuleerd om ongeautoriseerde acties uit te voeren. Zelfs zonder externe dreigingsactoren vereisen insiderrisico en onopzettelijke datablootstelling via AI-outputs securitycontroles. Opsio's securityframework adresseert zowel externe als interne dreigingsmodellen.
Hoe verhoudt AI security zich tot EU AI Act-compliance?
De EU AI Act heeft specifieke securityvereisten voor hoog-risico AI-systemen onder Artikel 15 (nauwkeurigheid, robuustheid en cybersecurity). Hoog-risicosystemen moeten bestand zijn tegen pogingen om hun gebruik of prestaties te wijzigen door systeemkwetsbaarheden te exploiteren — wat direct bescherming tegen adversarial aanvallen, prompt injection, data poisoning en modelmanipulatie vereist. Artikel 9 vereist risicomanagementsystemen die specifiek cybersecurityrisico's adresseren. Opsio's AI securitycontroles zijn expliciet gemapt op EU AI Act-vereisten en bieden gedocumenteerd compliancebewijs voor conformiteitsbeoordelingen en regulatoire inspecties.
Welke monitoring implementeren jullie voor doorlopende AI security?
Continue AI securitymonitoring omvat: invoerpatroonanalyse die prompt injection-pogingen en afwijkende querypatronen detecteert, outputmonitoring voor PII-lekken en beleidsschendingen, modelgedragsdriftdetectie die productie-outputs vergelijkt met baselinedistributies, API-toegangsanomaliedetectie voor model extraction-pogingen, dependency-kwetsbaarheidsscanning voor ML-bibliotheken en voorgetrainde modelcomponenten, en beveiligingsgebeurtenis-correlatie met uw bestaande SIEM-platform. Alle monitoring voedt configureerbare alerting met ernstgebaseerde escalatie naar uw security operations-team. Maandelijkse securityrapporten volgen dreigingstrends, geblokkeerde aanvallen en aanbevelingen voor controleverbeteringen.
Still have questions? Our team is ready to help.
Vraag uw gratis AI Threat Assessment aanKlaar om uw AI-systemen te beveiligen?
Traditionele security dekt AI-bedreigingen niet. Vraag een gratis AI threat assessment aan over OWASP LLM Top 10-risico's en adversarial kwetsbaarheden.
AI Security & Compliance — Verdedig het nieuwe aanvalsoppervlak
Free consultation