Introductie

De inzet van kunstmatige intelligentie (AI) brengt nieuwe kansen én risico’s op het gebied van informatiebeveiliging.
Om AI-systemen veilig, betrouwbaar en compliant te beheren, is het essentieel om ze te integreren binnen bestaande kaders voor informatiebeveiliging, zoals ISO 27001.
Deze internationale norm helpt organisaties bij het opzetten van een Information Security Management System (ISMS) — dat ook uitstekend toepasbaar is op AI-systemen, mits op de juiste manier uitgebreid en geïnterpreteerd.

Werking

ISO 27001 beschrijft hoe organisaties informatiebeveiliging systematisch kunnen beheren via beleid, risicobeoordeling, controles en continue verbetering.
Bij toepassing op AI betekent dit dat je de levenscyclus van AI-systemen — van data tot model en output — onderwerpt aan dezelfde principes van vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid.

De integratie van AI binnen ISO 27001 verloopt doorgaans via vijf stappen:

1. Scope en context bepalen
   Definieer welke AI-systemen, datasets, modellen en interfaces onder het ISMS vallen.
   Breng interne en externe risico’s in kaart, inclusief ethische en juridische dimensies.

2. Risicoanalyse uitvoeren
   Beoordeel beveiligingsrisico’s specifiek voor AI, zoals:

1. Ongeautoriseerde toegang tot trainingsdata of modelparameters.

2. Manipulatie van inputdata (data poisoning).

3. Onbedoelde uitlek van gevoelige informatie via modeloutput.

3. Beheersmaatregelen vaststellen
   Pas bestaande ISO 27001-controles toe op AI-componenten, bijvoorbeeld:

1. Toegangsbeheer (A.9) → beperking van toegang tot modellen en datasets.

2. Cryptografie (A.10) → bescherming van trainingsdata in rust en tijdens transport.

3. Logging en monitoring (A.12) → tracking van modelbeslissingen en API-verkeer.

4. AI-specifieke uitbreidingen toevoegen
   Implementeer aanvullende controles gericht op AI:

1. Versiebeheer en traceerbaarheid van modellen.

2. Beheer van bias en ethische risico’s.

3. Evaluatie van datakwaliteit en modeldrift.

4. Integratie met MLOps-processen voor continue monitoring.

5. Continue verbetering
   Beoordeel regelmatig of beveiligingsmaatregelen effectief zijn en pas aan op basis van incidenten of technologische ontwikkelingen.

Kenmerken

• Risicogestuurd: ISO 27001 biedt een structuur voor continue risicobeoordeling van AI-systemen.

• Integreerbaar: AI-beveiliging wordt onderdeel van het bestaande ISMS, niet een los traject.

• Compliant: ondersteunt naleving van AVG, AI Act en sectorale normen.

• Transparant: traceerbare beslissingen en auditbare modelprocessen.

• Continu verbeterend: beleid evolueert mee met technologie en dreigingen.

Toepassingen

1. AI in de cloud

Beveilig data en modellen via encryptie, toegangsbeheer en logging binnen cloud-omgevingen (bijv. Azure ML, AWS SageMaker).
➡️ Voordeel: naleving van ISO 27001-controles in gedeelde verantwoordelijkheidsmodellen.

2. AI in compliance-omgevingen

Gebruik AI binnen kaders van risicobeoordeling en auditing (bijv. fraudedetectie of anomaliedetectie).
➡️ Voordeel: versterkt compliance door AI toe te passen binnen beveiligde processen.

3. MLOps met governance

Integreer ISO 27001-principes in MLOps: modelregistratie, versiebeheer, logging en incidentrespons.
➡️ Voordeel: transparantie en herleidbaarheid over de volledige AI-lifecycle.

4. Ethiek en verantwoord gebruik

Gebruik ISO 27001 als basis voor een bredere governance-structuur waarin ethische richtlijnen en AI-risico’s worden geborgd.
➡️ Voordeel: verbindt informatiebeveiliging met AI-verantwoordelijkheid.

Uitdagingen

• Complexiteit: traditionele ISMS-processen zijn niet altijd direct toepasbaar op dynamische AI-modellen.

• Kennisgap: beveiligingsprofessionals missen vaak inzicht in AI-specifieke risico’s.

• Dynamiek: modellen en datasets veranderen continu, wat voortdurende herbeoordeling vereist.

• Toolintegratie: technische controles (bijv. model logging) vragen om nieuwe tooling in het ISMS.

• Balans tussen veiligheid en innovatie: te strikte beveiliging kan AI-ontwikkeling vertragen.

Samenvatting

Het combineren van AI met ISO 27001 zorgt voor veiligheid, transparantie en vertrouwen in datagedreven besluitvorming.
Door AI-systemen onder te brengen binnen een ISMS ontstaat een solide basis voor risicobeheersing en naleving van wet- en regelgeving.
De sleutel tot succes ligt in AI-specifieke uitbreiding van bestaande controles — waarbij beveiliging niet remt, maar juist innovatie versterkt.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍