AI-security · blog
LLM-security in de praktijk
We bouwden een AI-security-scanner en richtten 'm op echte taalmodellen — waaronder een AI-assistent in productie. Een deel van de klassieke "jailbreaks" kwam er gewoon doorheen.
Wat we deden
We vuurden bekende jailbreak-technieken af op echte taalmodellen, waaronder een AI-assistent die daadwerkelijk in productie draait. Een deel van de klassieke jailbreaks kwam er zonder moeite doorheen — de AI liet zich in een alternatieve "persona" duwen die z'n eigen regels losliet. Bij andere technieken hield het model juist wél stand. Niet zwart-wit, maar absoluut niet waterdicht. En zonder test had niemand het geweten.
Waarom dit jou aangaat
Zet je organisatie een chatbot of AI-assistent in? Dan spelen deze risico's mee — of je ze nu kent of niet.
Instructies verstopt in een document of e-mail die je AI overnemen en buiten z'n kaders laten treden.
De AI die meer prijsgeeft dan de bedoeling is — vertrouwelijke gegevens die je niet terugkrijgt.
De plicht om aan te tonen dat je AI-systeem robuust, beveiligd en getoetst is.
Wat wij bieden
We scannen jouw AI/LLM op deze zwakheden — honderden aanvals-scenario's, gemapt op de OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF en de EU AI Act — en leveren een concreet rapport in gewone taal: waar staat je AI sterk, waar niet, en wat je eraan doet. AVG- en AI-Act-bewust, volledig binnen de EU.
Hoe veilig is jouw AI?
AI inzetten zonder 'm te testen is als een deur ophangen zonder het slot te controleren. De eerste kennismaking is gratis.