Introductie

Het gebruik van ChatGPT en andere generatieve AI-tools neemt snel toe binnen organisaties. Medewerkers gebruiken deze systemen voor tekstcreatie, code, analyses en klantenservice.
Toch brengt dit ook een reëel risico met zich mee: onbewuste datalekken.
Wanneer vertrouwelijke informatie via prompts wordt gedeeld, kan deze buiten de controle van de organisatie terechtkomen.
Het voorkomen van datalekken vraagt daarom om duidelijke richtlijnen, technische maatregelen en bewustwording bij gebruikers.

Werking

Een datalek bij generatieve AI ontstaat wanneer gevoelige of vertrouwelijke gegevens worden ingevoerd, opgeslagen of verwerkt buiten de beveiligde bedrijfsomgeving.

De risico’s concentreren zich rond drie hoofdfactoren:

1. Inputgevoeligheid
   Gebruikers delen onbedoeld persoonsgegevens, klantdata of bedrijfsgeheimen in prompts.

1. Bijvoorbeeld: “Schrijf een e-mail aan klant X over factuur Y” of “Analyseer deze interne dataset”.

2. Opslag en hergebruik van data
   Bij publieke AI-diensten kan gebruikersinput tijdelijk of permanent worden opgeslagen om modellen te verbeteren.
   Dit betekent dat ingevoerde gegevens buiten de controle van de organisatie kunnen blijven.

3. Outputlekken
   AI-modellen kunnen onbedoeld informatie genereren die lijkt op gevoelige of historische trainingsdata.
   Ook contextuele combinaties in antwoorden kunnen indirect informatie prijsgeven.

Kenmerken van veilig gebruik

• Data-minimalisatie: deel nooit meer informatie dan strikt noodzakelijk.

• Geen vertrouwelijke data: voer geen persoonsgegevens, contractinformatie of klantdata in.

• Beperkte toegang: gebruik AI-tools binnen gecontroleerde accounts en beveiligde omgevingen.

• Logging en monitoring: registreer AI-gebruik om naleving te bewaken.

• Beleid en bewustwording: train medewerkers in veilige AI-praktijken.

• Interne sandboxing: gebruik private of on-premise AI-modellen voor interne data.

Toepassingen

1. Interne communicatie en documentcreatie

Gebruik ChatGPT voor conceptteksten, maar zonder namen, cijfers of interne details.
➡️ Voordeel: verhoogde productiviteit zonder privacyrisico’s.

2. Klantenservice en chatbots

Laat klantgerichte AI werken op vooraf goedgekeurde datasets binnen afgeschermde infrastructuur.
➡️ Voordeel: gepersonaliseerde service met gecontroleerde datatoegang.

3. Softwareontwikkeling

Gebruik AI-assistenten voor codegeneratie, maar voorkom dat broncode of beveiligingssleutels worden gedeeld.
➡️ Voordeel: veilige automatisering van programmeertaken.

4. Analyse en rapportage

Gebruik AI op geanonimiseerde datasets of synthetische data.
➡️ Voordeel: behoud van inzicht zonder risico op datalekken.

5. Private AI-implementaties

Implementeer ChatGPT Enterprise of vergelijkbare oplossingen met databeveiliging op bedrijfsniveau.
➡️ Voordeel: volledige controle over data en modeltraining.

Uitdagingen

• Menselijke fout: het grootste risico blijft onbewust delen van gevoelige informatie.

• Onzichtbare opslag: onduidelijkheid over hoe AI-diensten data tijdelijk opslaan.

• Gebrek aan beleid: zonder duidelijke richtlijnen gebruiken medewerkers publieke AI onveilig.

• Complexiteit van regelgeving: naleving van AVG en AI Act vereist technische en juridische afstemming.

• Snel veranderende technologie: beveiligingsmaatregelen moeten continu worden aangepast.

• Schijnveiligheid: vertrouw niet blind op disclaimers of privacylabels van AI-tools.

Samenvatting

Het voorkomen van datalekken bij ChatGPT begint met bewust gebruik, duidelijke richtlijnen en technische controle.
De basisregel is eenvoudig: wat vertrouwelijk is, hoort niet in een publieke AI-tool thuis.
Door beleid, training en beveiligde AI-oplossingen te combineren, kunnen organisaties veilig profiteren van generatieve AI zonder hun data bloot te stellen aan risico’s.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍