Wij nemen binnen 1 werkdag contact op voor een vrijblijvend gesprek over AI security.
Van prompt injection tot agentic AI risico's: DEFION test uw AI-applicaties, LLM-integraties en AI agents met dezelfde offensieve expertise die wij inzetten voor traditionele pentests. Gebaseerd op OWASP, MITRE ATLAS en de EU AI Act.
Nieuwe aanvalsvectoren
Een applicatie die veilig is getest zonder AI, is niet automatisch veilig met AI. Dit zijn de risico's die specifiek zijn voor LLM's en AI agents.
Aanvallers manipuleren de input van een LLM om beveiligingen te omzeilen of ongeautoriseerde acties uit te voeren.
Onveilige verwerking van LLM-output kan leiden tot XSS, SSRF of command injection in downstream systemen.
AI agents krijgen te veel rechten of capaciteiten. Bij compromis kunnen ze verstrekkende acties uitvoeren buiten hun bedoelde scope.
LLM's kunnen bedrijfsgevoelige data, PII of systeeminformatie lekken die in trainingsdata of prompts aanwezig was.
Kwetsbaarheden in RAG-pipelines, vector databases of embedding-systemen die indirect injectie mogelijk maken.
Aanvallen die het model overbelasten of resource-intensieve verzoeken sturen om beschikbaarheid te verstoren.
Autonome AI agents die buiten hun bedoelde scope handelen, ongewenste acties uitvoeren of te veel resources claimen.
Kwetsbaarheden in externe modellen, training data, embedding providers of open-source AI-componenten die u gebruikt.
Onze diensten
Gebaseerd op 20+ jaar offensieve security expertise. Dezelfde rigor als onze traditionele pentests, nu ook voor uw AI-systemen.
Brede evaluatie van uw AI-systemen: architectuurreview, dataflow-analyse, access control, OWASP Top 10 LLM toetsing. Inclusief executive rapport en geprioriteerde roadmap.
Scenario-gedreven aanvalssimulaties op uw AI-systemen. Prompt injection, jailbreaking, data exfiltration, model manipulation en adversarial input testing. Gebaseerd op MITRE ATLAS.
Technische pentest van LLM-integraties, RAG-pipelines, AI-API's en chatbots. Vanuit aanvallersperspectief, met gedetailleerde bevindingen en remediatie-advies.
Security review van autonome AI agents: permissions, tool access, escalatierisico's, guardrails en beschermingsmechanismen. Essentieel voor AI agents met systeemtoegang.
Risico-assessment van AI-afhankelijkheden: externe modellen, training data, vector databases, embedding providers en open-source AI-componenten in uw stack.
Gap-analyse tegen EU AI Act vereisten: risicoclassificatie (hoog-risico AI), technische documentatie, testing requirements (art. 9 en 15) en nalevingsplan.
Methodologie
2025-editie breed geadopteerd als primair framework voor LLM-applicatie security.
Nieuwste OWASP Top 10 specifiek voor autonome AI agents, gelanceerd december 2025.
Adversarial Threat Landscape voor AI Systems: aanvalstactieken, technieken en procedures.
Artikel 9 en 15 vereisten voor high-risk AI: robustness, cybersecurity en testing-documentatie.
Wanneer is dit relevant?
Klantgerichte AI kan bedrijfsinformatie lekken, ongewenste acties uitvoeren of gemanipuleerd worden om gebruikers te misleiden. Heeft u dit getest?
AI agents met toegang tot systemen, databases of externe tools hebben unieke beveiligingsrisico's. Excessive agency en ongecontroleerde autonomie zijn reële gevaren.
Uw AI-systeem valt in de high-risk categorie of u wilt proactief voldoen aan de AI Act. Security testing is een expliciete vereiste (art. 9 en 15).
EU AI Act tijdlijn
De EU AI Act wordt stapsgewijs van kracht. High-risk AI-systemen moeten aantoonbaar veilig zijn. Security testing is daarvoor een expliciete vereiste.
GPAI-regels effectief
High-risk AI vereisten
Voorbereiden = voordeel
Veelgestelde vragen
AI Red Teaming is een offensieve simulatie waarbij experts uw AI-systemen aanvallen zoals echte tegenstanders: via prompt injection, jailbreaking, data exfiltration en model manipulation. DEFION test vanuit aanvallersperspectief op basis van OWASP en MITRE ATLAS.
AI-systemen hebben unieke aanvalsvectoren die traditionele pentests niet dekken: prompt injection, jailbreaking, hallucination exploitation, training data poisoning en excessive agency. Ongetest is het een onbekend aanvalsoppervlak.
Ja. Artikel 9 en 15 van de AI Act vereisen dat high-risk AI-systemen robuust zijn en weerstand bieden tegen aanvallen. Security testing is een expliciete vereiste. DEFION's AI Security Assessment is bruikbaar als onderdeel van uw compliance-traject.
LLM-gebaseerde applicaties, chatbots, RAG-systemen, AI agents, code generation tools, multimodale systemen en AI-geïntegreerde API's. Zowel zelf gebouwde als off-the-shelf systemen met LLM-integraties.
Een traditionele pentest dekt de onderliggende infrastructuur en applicatie. AI security testing dekt aanvalsoppervlakken die specifiek zijn voor AI: het model, de prompts, de training data en de agentic workflows. Beide zijn nodig voor een compleet beeld.
De prijs is afhankelijk van scope en complexiteit. Neem contact op voor een indicatie op maat. Gezien de EU AI Act deadlines adviseren wij nu te starten, niet te wachten tot compliance-druk toeneemt.
Plan een vrijblijvend gesprek. Wij bespreken uw AI-gebruik, de risico's die specifiek voor uw organisatie relevant zijn en de beste aanpak.
Of bel direct:
+31 (0)88 733 13 37
